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北京大學公司治理與資本運營研修班

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疫情大數據時代下互聯網信貸風險管理培訓

正文

【培訓收益】

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理和逾期客戶管理

大數據時代下互聯網信貸風險管理

課程背景:

金融作為擁有數據最多的領域之一,成為互聯網應用重陣。銀行、保險、券商,紛紛發力,智能投顧、AI量化基金,各展所長。以國務院發布的《十三五國家科技創新規劃》為標志的系列政策鼓勵金融科技創新,為自上而下建立互聯網下的科技金融生態,大型金融機構積極布局投入、技術難點攻克及應用落地創造了必要條件,科技化的、智能化的互聯網金融將迎來新的浪潮,對銀行業務的沖擊與改變前所未有。

本課程結合中國互聯網金融發展階段與實際情況,從“應用場景,風控手段,風控模型設計及市場主流模型”為目標,系統性的提煉出目前主流的風控模型和技術,并在課堂上用實戰演練的方式,講授系列工具與方法,引入企業實際案例,教授學員如何處理互聯網金融風控中的常見問題。經過短時間的學習,即可讓部分從業人員掌握一套簡單易行、且行之有效地理論、方法與工具。

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:課程內容經過市場實戰打磨,講解的工具均能夠有效運用

銀行金融課程培訓

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:美國Lending Club網絡借貸平臺

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:創新模式下,信貸作業風控的不同環節之間的邊界越發模糊,怎樣做到客戶生命周期的跟蹤?

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:市場主流的風控模型案例

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:美國富國銀行信貸工廠

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:大數據反欺詐的九種維度

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

案例:申請評分模型案例

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

案例:金電聯行、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:互聯網信貸風控模型的設計

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.委外催收公司管理策略





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