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興業(yè)銀行信用卡中心 銀行數(shù)字化風(fēng)控與未來(lái)發(fā)展展望

主講老師: 吳易璋 吳易璋

主講師資:吳易璋

課時(shí)安排: 1天/6小時(shí)
學(xué)習(xí)費(fèi)用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號(hào))
課程簡(jiǎn)介: 銀行對(duì)銀行卡進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)控制。銀行卡風(fēng)控是指銀行對(duì)銀行卡進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)控制。銀行卡一般通過(guò)風(fēng)控管理系統(tǒng)來(lái)保障用戶的賬戶安全,避免財(cái)務(wù)意外損失,是一種風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控手段,如果銀行風(fēng)控系統(tǒng)自動(dòng)捕捉到銀行卡的異常情況,會(huì)將賬戶進(jìn)行凍結(jié),銀行賬戶被風(fēng)控,同家銀行的銀行卡、信用卡也會(huì)受到影響。
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場(chǎng)營(yíng)銷 | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績(jī)效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵(lì) | 生產(chǎn)管理 | 采購(gòu)物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢(shì)發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng) | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤模擬 | 國(guó)企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國(guó)學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時(shí)間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長(zhǎng)培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時(shí)間: 2023-10-24 15:06


第一節(jié):商業(yè)銀行數(shù)字化風(fēng)控理念

一、 傳統(tǒng)式風(fēng)控 VS 數(shù)字化風(fēng)控

二、 信貸政策、風(fēng)控策略與數(shù)據(jù)模型

三、 互聯(lián)網(wǎng)金融五大風(fēng)控要點(diǎn)

四、 大數(shù)據(jù)時(shí)代信貸風(fēng)險(xiǎn)管理與實(shí)踐

案例:一起大數(shù)據(jù)風(fēng)控漏洞引發(fā)的騙貸大案

第二節(jié):如何構(gòu)建銀行數(shù)字化風(fēng)控體系

一、 數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)治理

1、 行內(nèi)數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用

2、 外部數(shù)據(jù)獲取與測(cè)評(píng)

案例演示

3、 外部大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)

示例:某頭部科技平臺(tái)的外部數(shù)據(jù)管理

二、 大數(shù)據(jù)評(píng)分模型建立與應(yīng)用 

1、 大數(shù)據(jù)SCORECARD建模方法論

2、 大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)及應(yīng)用場(chǎng)景

視頻與動(dòng)圖示例

3、 智能數(shù)據(jù)建模 VS 人工SAS建模

某大行實(shí)際案例解析

三、 如何制定大數(shù)據(jù)風(fēng)控策略

1、 多維度數(shù)據(jù)策略規(guī)則設(shè)計(jì)

2、 實(shí)用風(fēng)控審批策略詳解

示例:白名單策略制定

示例:黑名單策略制定

示例:多頭借貸策略制定

3、 關(guān)鍵風(fēng)控基本量化指標(biāo)

示例:vintage方法與rolling rate

四、 幾種常用模型示例

1、 授信額度模型

2、 風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型

3、 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型

4、 二代人行征信解析模型

第三節(jié):智能化貸后催收體系

一、 智能貸后管理定位與價(jià)值

二、 智能貸后催收管理新模式(示例)

三、 智能貸后管理系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用(示例)

四、 智能機(jī)器人在貸后催收中的應(yīng)用

案例:某頭部金融機(jī)構(gòu)智能貸后管理

第四節(jié):銀行數(shù)字化風(fēng)控命門——智能反欺詐

一、 黑色產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)及其對(duì)銀行的重大危害

1、 黑色產(chǎn)業(yè)鏈詳解

2、 黑產(chǎn)如何獲取客戶信息

3、 黑產(chǎn)如何包裝真實(shí)客戶

案例:精養(yǎng)信用卡ABC

二、 銀行如何全面防范欺詐風(fēng)險(xiǎn)

1、 反欺詐模型與信用模型

2、 反欺詐策略制定與調(diào)整

3、 構(gòu)建全流程反欺詐風(fēng)控系統(tǒng)

三、 反欺詐工作落地實(shí)施方案

案例:某大行如何防范外部欺詐風(fēng)險(xiǎn)

第五節(jié):互聯(lián)網(wǎng)金融新型不良處置方式

一、 互聯(lián)網(wǎng)法院

二、 互聯(lián)網(wǎng)仲裁

三、 網(wǎng)絡(luò)賦強(qiáng)公證

第六節(jié):銀行數(shù)字化未來(lái)展望

一、 當(dāng)前金融科技發(fā)展概覽(ABCDT)

1、 國(guó)內(nèi)金融科技發(fā)展與應(yīng)用

案例:某國(guó)有大行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐

案例:股份制銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐

案例:互聯(lián)網(wǎng)銀行的數(shù)字銀行實(shí)踐

2、 國(guó)際金融科技發(fā)展與應(yīng)用

案例:匯豐銀行K bank、ING、Atom、N26、Capital one、JP Morgan、美國(guó)銀行等等

二、 數(shù)字貨幣與未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景

案例:數(shù)字貨幣模擬循環(huán)

三、 數(shù)字化監(jiān)管趨勢(shì):監(jiān)管科技與銀行數(shù)據(jù)治理

案例:區(qū)塊鏈應(yīng)用——長(zhǎng)三角征信鏈(人民銀行金融科技監(jiān)管試點(diǎn)項(xiàng)目)

四、 中國(guó)金融科技十大趨勢(shì)


 
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