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中國(guó)企業(yè)培訓(xùn)講師
互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融數(shù)字化風(fēng)控
 
講師:吳易璋 瀏覽次數(shù):2546

課程描述INTRODUCTION

金融數(shù)字化風(fēng)控

· 董事長(zhǎng)· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)

培訓(xùn)講師:吳易璋    課程價(jià)格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):1天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

金融數(shù)字化風(fēng)控

課程大綱
前言 互聯(lián)網(wǎng)貸款新規(guī)對(duì)商業(yè)銀行的影響
第一節(jié)  互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融的數(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)消費(fèi)金融的五大風(fēng)控要點(diǎn)
四、人行二代征信解析建模的應(yīng)用
五、大數(shù)據(jù)時(shí)代信貸風(fēng)險(xiǎn)管理與實(shí)踐
(案例剖析:大數(shù)據(jù)風(fēng)控漏洞造成10億壞賬)
第二節(jié)  互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融的數(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
二、大數(shù)據(jù)評(píng)分模型建立與應(yīng)用
三、智能數(shù)據(jù)建模 VS 人工SAS建模
(案例解析:某大行的實(shí)際應(yīng)用效果)
四、大數(shù)據(jù)風(fēng)控策略與規(guī)則設(shè)計(jì)
(案例講解1:白名單策略)
(案例講解2:黑名單策略)
(案例講解3:多頭借貸策略)
(案例講解4:D類策略調(diào)優(yōu)與A類策略調(diào)優(yōu))
(案例講解5:規(guī)則閾值cutoff如何調(diào)整)
五、關(guān)鍵風(fēng)控基本量化指標(biāo)與常用模型
(案例講解1:vintage方法與rolling rate示例)
(案例講解2:授信額度模型)
(案例講解3:風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型)
(案例講解4:風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型)
第三節(jié)  互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融的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
三、智能貸后管理系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用
(示例:某金融機(jī)構(gòu)的智能貸后催收)
四、智能機(jī)器人在貸后催收中的應(yīng)用
(視頻演示)
五、互聯(lián)網(wǎng)法催:新型不良處置方式
(視頻教學(xué)1:互聯(lián)網(wǎng)仲裁)
(視頻教學(xué)2:網(wǎng)絡(luò)賦強(qiáng)公證)
第四節(jié)  互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)控命門——智能反欺詐
一、欺詐黑色產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀分析
(視頻教學(xué):透過(guò)五大欺詐場(chǎng)景了解欺詐行業(yè)“黑話”)
(案例剖析1:黑產(chǎn)如何批量制造真實(shí)用戶)
(案例剖析2:黑產(chǎn)如何給客戶數(shù)據(jù)“整容”)
(案例剖析3:5000元如何在一年內(nèi)變成100萬(wàn)?)
二、五大金融場(chǎng)景如何防范外部欺詐(結(jié)合案例講解)
(場(chǎng)景1:網(wǎng)絡(luò)支付)
(場(chǎng)景2:網(wǎng)絡(luò)借貸)
(場(chǎng)景3:消費(fèi)金融)
(場(chǎng)景4:網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷)
(場(chǎng)景5:APP端)
三、互聯(lián)網(wǎng)貸款的常用反欺詐策略
四、構(gòu)建全流程防范外部欺詐風(fēng)控系統(tǒng)

金融數(shù)字化風(fēng)控


轉(zhuǎn)載:http://szsxbj.com/gkk_detail/269664.html

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    參加課程:互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融數(shù)字化風(fēng)控

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開(kāi)戶行:中國(guó)銀行股份有限公司上海市長(zhǎng)壽支行
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吳易璋
[僅限會(huì)員]