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中國企業培訓講師
對公授信業務數字化風控
 
講師:吳易璋 瀏覽次數:2577

課程(cheng)描述INTRODUCTION

對公授信業務風控

· 董事長· 理財經理· 財務經理· 中層領導

培訓講師:吳易璋(zhang)    課程價格:¥元/人(ren)    培訓天數:1天(tian)   

日(ri)程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

對公授信業務風控

【培訓背景】
   2018年,國內經濟去杠桿,因上市公司商譽減值、負債擴張、股權質押爆倉、利益輸送等風險因素,給某銀行新增的不良貸款余額,占比超過當年新增不良的60%;
   2019年,*貿易戰,受區域政策影響,某銀行因介入總部型企業、外貿型企業和境外客戶較多,其貿易融資業務新增不良余額,占比超過當年新增不良的40%;
   2020年,進入后疫情時代,外部環境不確定性更加顯著,*關系、中印關系、中歐關系等復雜多變,會更加深刻地影響更多企業,而更多的對公不良貸款也可能因此而產生;
   2021年,在經濟增速下行、疫情防控常態化的背景下,監管要求和業務發展的雙重壓力,為商業銀行數字化轉型按下快進鍵。過去的20年中,互聯網連接平臺與個人消費者,使零售業務在銀行數字化轉型中得到較好發展;與此同時,銀行對公業務,由于非標特性,使得數字化轉型相對滯后。因此,能否“非標轉標”,成為對公業務數字化轉型關鍵。
   對公授信(xin)業(ye)務的數字(zi)化轉(zhuan)型,特別是數字(zi)化風(feng)控建設,是商業(ye)銀行未來長期高效發展的重中之重,必須(xu)給(gei)予(yu)足(zu)夠重視(shi)。

【培訓對象】
各銀行(xing)(xing)(xing)董(dong)事(shi)長(chang)、行(xing)(xing)(xing)長(chang),總分(fen)行(xing)(xing)(xing)風險(xian)管理部、授信審批部、貸后管理部、公司銀行(xing)(xing)(xing)部、網絡金(jin)融部、公司金(jin)融部、數字銀行(xing)(xing)(xing)部、智慧(hui)銀行(xing)(xing)(xing)部等部門(men)負責人及業務(wu)骨干。

【培訓目標】
幫(bang)助各家銀(yin)行(xing)理(li)順對公授信(xin)業務(wu)數(shu)字化(hua)(hua)轉型思路,了解基于(yu)事件語義理(li)解和事件圖譜的(de)對公業務(wu)風(feng)險管理(li)數(shu)字化(hua)(hua)解決方案,認識到建設對公數(shu)字化(hua)(hua)風(feng)控體系(xi)的(de)重要性和緊迫性,初步(bu)掌握(wo)建立對公授信(xin)業務(wu)數(shu)字化(hua)(hua)風(feng)控體系(xi)的(de)主要內容,明確(que)對公數(shu)字化(hua)(hua)風(feng)控的(de)實施路徑(jing)。

【培訓收益】
本次培訓,由精通對公授信業務數字化風控技術的實戰型老師,帶來商業銀行對公數字化風控解決方案。授課內容全程干貨,以期幫助商業銀行,盡快領會對公業務數字化風控理念,熟悉并初步掌握大數據風控技術,了解對公授信客戶如何進行全生命周期風險管理,懂得如何善用數字化技術手段,將信貸專家經驗與智能風控系統相結合,實現對公授信業務數字化風控。
其中,對公客戶風險預審及前置篩查,企業風險穿透識別整合,表單資料智能提取錄入,盡調報告內容支持,專家知識復用,多維風險排查,風險信號排查管控,金融事件中心構建,金融風險指標體系構建,風險提示規則配置,管理者駕駛艙,非結構化數據智能解析,金融事件圖譜分析,數字化風險預警指標,企業風險畫像等內容,將會幫助大家打破傳統對公授信業務風控思維慣性,掌握大數據風控核心技能,進而推進對公授信業務數字化風控轉型。
培訓不是目的,落地才是關鍵!
做為實戰派講師,將帶來對公業(ye)(ye)務(wu)數字化風控與(yu)企業(ye)(ye)商機分析及(ji)營(ying)銷獲(huo)客兩大(da)實用系統,幫助各家商業(ye)(ye)銀行迅速(su)部署(shu)實施,在(zai)短時(shi)間內獲(huo)得對公授信業(ye)(ye)務(wu)的數字化轉型落地方案!

【培訓課綱】
第一模塊

第一節:銀行對公授信業務風險管控痛點與難點
一、客戶信息分散化
二、審貸偏好差異大
三、耗人費時不精準
四、風險全貌無法查
第二節:銀行對公授信風控數字化解決方案框架
一、如何整合多源風險信息
二、如何進行數據智能驅動
三、如何(he)便捷(jie)進行風險監控

第二模塊
第一節:如何助力銀行實現對公客戶全程風控策略
一、貸前:預審盡調及報告支持
二、貸中:貸中評審及風險篩查
三、貸后:預警配置及排查管控
第二節:對公授信客戶風險發現、追蹤與傳導分析
一、事件語義理解
二、事件圖譜分析
三、指標模型計算
四、數據智能解析
五、大數據處理
第三節:對公授信客戶五類風險模型
一、自然語言處理模型
二、財務模型
三、股權模型
四、風險提示和評分模型
五、財務預警模型
第四節:對公授信客戶數字化風控系統功能架構
一、業務應用層面
二、業務分析層面
三、數(shu)據服務層(ceng)面

第三模塊
第一節:如何進行對公授信客戶風險穿透識別整合
一、通過事件、指標、關系實現風險穿透識別
二、在結構化與非結構化數據中理解企業事件
三、專家智識轉化為數字化風險預警指標
四、企業關系識別與事件圖譜構建
五、金融事件中心
第二節:對公授信客戶風險排查要點與具體做法
一、企業風險畫像
二、多維風險畫像
三、構建分析體系
四、貸前盡調篩查
五、貸中/貸后風險實時可視化
第三節:如何實現對公授信客戶全流程智能管控
一、如何進行對公授信客戶風險全生命周期管理
二、如何進行對公授信客戶管戶風險管控與追蹤
三、如何實現對公客戶監控指標自定義靈活配置
第四節:如何開展對公授信客戶風險預警監控
一、“風險事件”與“業務知識”結合的指標監控
二、實時風險預警實現多端信息推送
三、管理者全局駕(jia)駛(shi)艙

第四模塊
第一節:某股份制銀行一級分行對公數字化風控案例
第(di)二(er)節(jie):某股份制銀行總(zong)行對公(gong)數字化轉(zhuan)型案例分析

對公授信業務風控


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吳易璋
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