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大數據時代下互聯網信貸風險管理培訓

課程背景：
金融作為(wei)擁有(you)數據最多的(de)(de)(de)領域之(zhi)一(yi)，成為(wei)互(hu)(hu)(hu)聯網(wang)應用重陣。銀行(xing)(xing)、保險、券商，紛紛發(fa)力，智能投顧、AI 量化基金，各(ge)展所(suo)長。以(yi)*發(fa)布的(de)(de)(de)《十三(san)五國(guo)家科(ke)技(ji)(ji)(ji)創新(xin)規劃》為(wei)標(biao)志的(de)(de)(de)系(xi)(xi)列政策(ce)鼓勵金融科(ke)技(ji)(ji)(ji)創新(xin)，為(wei)自上而下建立互(hu)(hu)(hu)聯網(wang)下的(de)(de)(de)科(ke)技(ji)(ji)(ji)金融生態，大型金融機構積極(ji)布局投入、技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)難點攻克及應用落地(di)創造了必(bi)要條(tiao)件(jian)，科(ke)技(ji)(ji)(ji)化的(de)(de)(de)、智能化的(de)(de)(de)互(hu)(hu)(hu)聯網(wang)金融將迎來新(xin)的(de)(de)(de)浪潮(chao)，對銀行(xing)(xing)業(ye)務(wu)的(de)(de)(de)沖(chong)擊與(yu)改(gai)變前所(suo)未有(you)。本課程結合中國(guo)互(hu)(hu)(hu)聯網(wang)金融發(fa)展階(jie)段(duan)與(yu)實(shi)際情況，從“應用場(chang)景，風(feng)控手段(duan)，風(feng)控模型設計(ji)及市場(chang)主流模型”為(wei)目(mu)標(biao)，系(xi)(xi)統(tong)性的(de)(de)(de)提煉出目(mu)前主流的(de)(de)(de)風(feng)控模型和技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)，并在(zai)課堂上用實(shi)戰演練的(de)(de)(de)方式，講授(shou)系(xi)(xi)列工(gong)具(ju)與(yu)方法(fa)，引入企(qi)業(ye)實(shi)際案(an)例，教(jiao)授(shou)學員如(ru)何處理互(hu)(hu)(hu)聯網(wang)金融風(feng)控中的(de)(de)(de)常見(jian)問題。經(jing)過短時間的(de)(de)(de)學習，即可讓部(bu)分從業(ye)人員掌(zhang)握一(yi)套(tao)簡單易行(xing)(xing)、且行(xing)(xing)之(zhi)有(you)效地(di)理論、方法(fa)與(yu)工(gong)具(ju)。

課程收益：
.熟悉互聯網信貸發展歷程及典型案例
.掌握互聯網信貸風控的應用場景、風控手段和主流的風控模型案例
.學會互聯網信貸風控模型的設計
.掌握大數據風控下存量客戶管(guan)理(li)(li)和逾期客戶管(guan)理(li)(li)

課程時間：2天，6小時/天 
課程對象：消費金融公司、現金貸公司、銀行信用卡中心、零售金融部的從業人員
課程風格：
.源于實戰：課程內容來源企業實踐經驗，課程注重實戰、實用、實效
.邏輯性強：系統架構強，課程的邏輯性能夠緊緊抓住每個聽眾的思維
.價值度高(gao)：課程內容經過市場實戰打磨，講解(jie)的工具均能夠(gou)有效運用

課程大綱
第一講：個人信貸業務創新模式
一、個人信貸業務的發展與創新
1. 小額貸款公司
2. 消費金融公司
3. 網絡銀行
4. 互聯網企業的信貸服務
5. 支付企業的信貸服務
6. 新型網絡融資模式
案例(li)：*Lending Club網絡借(jie)貸平臺

二、創新業務模式下的再認識
1. 盈利之謎
2. 風險管理
3. 關鍵風險點
案例：關鍵風險點之欺詐風險
互動：創新模(mo)式(shi)下，信貸作業風控的(de)不同環(huan)節之間(jian)的(de)邊界越發模(mo)糊(hu)，怎樣(yang)做到(dao)客戶生命周期的(de)跟蹤(zong)？

三、風險管理是創新持續之本
1. 小額分散、規模經營
2. 風險管理能力與效率并重
3. 重點防控欺詐風險
4. 適度的風險容忍度
互動：如何科學確定風險容忍度？
5. 存量客戶的風險管理
案例：做好存量客戶的用(yong)戶畫像

四、大數據下的互聯網信貸風控的應用場景
1. 欺詐監測
2. 信用風險評估
3. 風險預警
4. 逾期客戶管理
5. 征信服務
案例：互聯網金融五大常用技術風控手段
討論(lun)：市場主流的風控(kong)模型案(an)例

第二講：個人信貸申請準入
一、信貸工廠
1. 信貸工廠的起源
2. 為什么工廠化
3. 服務于審批，不僅僅是審批
4. 標準化與差異化的結合
5. “互聯網”信貸工廠
案例(li)：*富國銀行信(xin)貸工廠

二、審批自動化車間
三、體驗式審批
1. 實時審批
案例：實時審批中的大數據應用
2. 審批前置
案例：“獲客＋審批”的一體化
3. 零感知審批
4. 移動審批

四、反欺詐管理
1. 個人信貸欺詐風險誤讀
2. 欺詐類型
3. 申請欺詐的管控
4. 交易欺詐的管控
5. 反欺詐的新問題
6. 反欺詐的新思路
案例：大數據(ju)反(fan)欺詐的九種維度(du)

五、客戶準入的模型支持
1. 申請風險模型
2. 初始額度模型
3. 申請欺詐模型
案(an)例：申請評分模型案(an)例

六、金融征信服務
1. 國內征信行業發展歷程
2. 國內外征信環境比較
3. 國內征信機構主要類型
4. 國內征信行業發展現狀及困境
5. 國內征信市場展望
案(an)例：金(jin)電聯行、元素征信

第三講：存量客戶管理
一、生命周期管理
1. 客戶關系生命周期理論
2. 價值提升過程中的平衡藝術
3. 互聯網時代的客戶管理
二、存量客戶價值提升
1. 存量客戶管理階梯
2. 存量客戶的價值實現
3. 存量客戶經營手段
案例：存量客戶需求識別與需求創造
三、存量客戶授信管理
1.“三個平衡”
2. 衡量方法
3. 授信管理方式
四、風險預警體系
1. 存量風險預警
2. 風險預警體系設計
3. 分級預警機制
4. “互聯網預警”
案例：大數據在風險預警中的應用
五、存量管理計量模型體系
1. 行為風險模型
2. 交易欺詐模型
3. 行為收益模型
4. 行為流失模型
5. 市場響應模型
案例(li)：互聯網信(xin)貸風控模型的設(she)計

第四講：逾期客戶管理
一、客戶逾期的發生與處置
1. 逾期客戶形成
2. 逾期催收管理
3. 失聯客戶管理
案例：大數據解決失聯問題
4. 不良資產處置
5. 逾期信息管理
二、逾期催收計量模型體系
1. 賬齡滾動率模型
2. 行為模型
3. 失聯模型
三、逾期催收管理策略
1. 催收管理策略
2. 委外催(cui)收公(gong)司管理策略

大數據時代下互聯網信貸風險管理培訓