《金融科技與銀行智能內控體系建設》
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課程(cheng)描(miao)述INTRODUCTION
日(ri)程安排SCHEDULE
課(ke)程大(da)綱(gang)Syllabus
銀行智能內控體系建設
課程對象:商業銀行管理人員、內審/內控部門人員
課程收益:
1、從銀行關鍵變革角度,深入了解金融科技發展歷史、本質內涵及給銀行帶來的挑戰和機遇;
2、通過典型案例從多個維度,熟悉互聯網和金融科技下銀行面臨的主要風險表現,如外部欺詐風險、內部舞弊風險、監管風險及聲譽風險等,加深對風險源頭的理解;
3、系統學習銀行智能內控建設的原理、方法論及同行業良好實踐,結合三道防線各自特點,舉一反三思考優化路徑與方案。
課程大綱/要點:
序言:銀行關鍵變革
一、金融科技發展與挑戰
1、人工智能的發展
大數據與數據發展
機器學習與深度學習
AI未來發展方向
2、金融科技的定義與內涵
金融科技定義
金融科技三個發展階段
金融科技的本質與內涵
3、金融科技挑戰與機遇
金融科技帶來的三大機遇
中小銀行金融科技轉型面臨的難題
二、互聯網下金融風險表現
1、外部欺詐風險
1) 網絡攻擊(典型案例:銀行APP漏洞)。
2) 盜取銀行資金(典型案例:CARBANAK)。
3) 盜取客戶信息(拖庫、洗庫和撞庫)。
4) 外部團伙詐騙(典型案例:四川房貸詐騙案)。
2、內部欺詐風險
1) 盜竊與欺詐。
通過技術手段盜取銀行資金(典型案例:編寫病毒植入系統盜取銀行資金)
盜取客戶敏感信息(典型案例:內部員工爬取客戶信息)
故意對外提供/泄露客戶敏感信息
通過其他手段泄露客戶敏感信息
2) 行為未經授權。
3) 數據信息保護與數據安全要求。
賬號授權與職責分離
訪問對象限定
賬號使用要求
訪問控制要求
3、聲譽風險
1) 互聯網下聲譽風險防控難點
2) 典型案例剖析:某行泄露客戶隱私事件。
4、監管風險
1) 金融科技發展與監管
2) 互聯網存款監管要求
3) 互聯網貸款監管要求
三、銀行智能內控體系建設
1、銀行智能內控框架
1) 智能內控防控原理。
2) 機器學習原理與方法。
2、AI與欺詐風險防控
1) 外部欺詐風險防控核心工作。
2) 外部欺詐風險防控:從傳統到智能。
規則類模型。
客戶畫像識別。
機器學習反欺詐模型。
知識圖譜與關聯關系識別。
3) 知識圖譜與反舞弊場景應用。
4) 員工風險畫像構建。
3、銀行內審智能化轉型
1) 傳統內審轉型痛點。
2) 智能內審轉型方向。
數據驅動
智能分析
自動監測
輔助決策
系統支持
3) 智能化內審架構與實踐路徑。
智能內審架構
智能管理系統
內審數據集市
全生命周期模型管理
復合型內審人才培養
銀行智能內控體系建設
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