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中小銀行數(shù)字化風控

課程背景
【銀行管理層痛點】
后疫情時代，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的發(fā)展，商業(yè)銀行紛紛開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。銀行業(yè)務(wù)布局調(diào)整加速，同業(yè)之間競爭日趨激烈，而中小銀行自身則因存在規(guī)模小、內(nèi)生動力匱乏、創(chuàng)新能力弱、 風險控制能力不足等問題，嚴重制約其業(yè)務(wù)穩(wěn)健發(fā)展。
特別是城商行、農(nóng)商行、農(nóng)信社及村鎮(zhèn)銀行等地方性中小銀行，其數(shù)字化能力普遍明顯低于銀行平均水平。因此，中小銀行必須及時轉(zhuǎn)型數(shù)字金融，數(shù)字化風控體系建設(shè)是重中之重。
【銀行執(zhí)行層痛點】
缺乏有效的線上風控工具，導(dǎo)致業(yè)務(wù)萎縮，風險上升……
獲客能力、風控能力以及運營能力，均存在較大局限性……
中小銀行與大型銀行之間的風控差距越來越大……

【培訓對象】
董事長、行長、銀行總分行個貸、消費金融及信用卡中心、網(wǎng)絡(luò)銀行、電子銀行、數(shù)字銀行等部門負責人及業(yè)務(wù)骨干

課程收益
核心收益01：掌握中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢
核心收益02：熟悉大數(shù)據(jù)風控體系建設(shè)思路與實施方法
核心收益03：明確本行定位及轉(zhuǎn)型數(shù)字金融的工作思路
核心收益04：了解國外商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗借鑒
核心收益05：洞悉中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型痛點及解決辦法
核心收益06：學習信用評分模型建立與應(yīng)用
核心收益07：學習SCORECARD建模方法論
核心收益08：學習當今最前沿的大數(shù)據(jù)風控技術(shù)
核心收益09：深入研究數(shù)字化風控策略與實踐
核心收益10：學習互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐策略解析
核心收益11：學習評分卡六大開發(fā)步驟
核心收益12：中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地五大方案、四大系統(tǒng)、一大平臺

課程大綱
第一模塊    重大疫情對當前中小銀行的影響與挑戰(zhàn)
第一節(jié)：傳統(tǒng)銀行線下模式的局限性
一、獲客、風控、運營局限性
二、業(yè)務(wù)高度依賴人工處理
三、線下業(yè)務(wù)加大財務(wù)管理難度
四、無法有效滿足需求快速、多樣化、高頻率的特點
第二節(jié)：大型銀行與中小銀行差距加大
一、大型銀行與中小銀行的建設(shè)水平參差不齊
二、獲客效率、產(chǎn)品多樣性、線上化服務(wù)效率與業(yè)務(wù)智能化程度不足
三、零售及小微業(yè)務(wù)存在較為明顯的客戶資質(zhì)下沉趨勢
四、敏捷開發(fā)的組織架構(gòu)、運營流程、科技能力與人員儲備方面長期存在不足
第三節(jié)：重大疫情引發(fā)中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的長遠思考
一、在重大突發(fā)情況下仍能持續(xù)、快速地識別和響應(yīng)客戶需求
二、實現(xiàn)金融業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項中小銀行戰(zhàn)略級安排
三、必須迅速、準確把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的突破口

第二模塊    中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢
第一節(jié)：國內(nèi)商業(yè)銀行發(fā)展進入4.0時代
一、商業(yè)銀行1.0時代。
二、商業(yè)銀行2.0時代
三、商業(yè)銀行3.0時代
四、商業(yè)銀行4.0時代
第二節(jié)：當前商業(yè)銀行發(fā)展存在的普遍問題
一、銀行的盈利方式和發(fā)展策略長期偏重于粗放型
二、中國的商業(yè)銀行長期習慣于服務(wù)大客戶、大企業(yè)和政府
三、中國商業(yè)銀行沒有充分考慮用戶的體驗
四、商業(yè)銀行的地位面臨著諸多挑戰(zhàn)。
第三節(jié)：國內(nèi)大型銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程
一、大型銀行與西方國家仍有差距。
二、招商銀行的科技投入
三、平安集團的數(shù)字化戰(zhàn)略
四、工商銀行的數(shù)字化戰(zhàn)略
第四節(jié)：國外商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗借鑒
一、以客戶為中心，打造數(shù)字化平臺。
案例1：匯豐銀行
案例2：韓國K Bank互聯(lián)網(wǎng)銀行以及Kakao Bank
二、推進全渠道轉(zhuǎn)型，增強客戶黏性。
案例1：ING Direct直銷銀行
案例2：英國的Atom Bank
案例3：德國的N26 Bank務(wù)
三、提升大數(shù)據(jù)管理、分析與運用能力，加強線上線下融合協(xié)同
案例1：*第一資本金融公司
案例2：美銀美林的金融服務(wù)平臺Merrill Edge
四、提升賬戶管理能力，打造開放銀行體系，建設(shè)良好金融生態(tài)圈
第五節(jié)：國內(nèi)中小型銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程
一、中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍存諸多挑戰(zhàn)
二、順應(yīng)全球數(shù)字化時代浪潮的必然要求
三、應(yīng)對復(fù)雜經(jīng)營發(fā)展環(huán)境的有益舉措
四、提升服務(wù)實體經(jīng)濟能力的有效支撐
五、中小銀行嘗試數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五種方式

第三模塊    中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型痛點與難點
第一節(jié)： 中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型痛點剖析
一、痛點之一：數(shù)據(jù)質(zhì)量不符合數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求
二、痛點之二：客戶體驗、端到端業(yè)務(wù)流程的梳理阻力較大
三、痛點之三：生態(tài)定位與管理聚合難度極大
四、痛點之四：受限于資金規(guī)模偏小
五、痛點之五：創(chuàng)新內(nèi)生動力不足
六、痛點之六：風險控制能力偏弱
第二節(jié)：中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)
一、理念挑戰(zhàn)
二、機制挑戰(zhàn)
三、數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)
四、人才挑戰(zhàn)

第四模塊    中小銀行數(shù)字化風控體系搭建
第一節(jié)：信用評分模型建立與應(yīng)用 
一、背景
（1）二戰(zhàn)后消費信貸產(chǎn)業(yè)在歐美蓬勃發(fā)展
（2）數(shù)據(jù)庫技術(shù)、數(shù)理統(tǒng)計技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展
（3）歐美社會征信體系的形成和健全
二、三個歷史階段
（1）以客戶分類為核心的信用分析
（2）以預(yù)測模型為核心的信用評分模型
（3）以決策模型為核心的信用評分模型
三、模型分類
（1）按模型預(yù)測的未來表現(xiàn)
（2）按模型的數(shù)據(jù)來源
（3）按模型的實證化
（4）按模型的對象
四、SCORECARD建模方法論
S = SAMPLING 數(shù)據(jù)選取與抽樣
C = CLEANSING 數(shù)據(jù)檢測、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)鏈接與合并 
O = OPTIMIZATION 數(shù)據(jù)優(yōu)化處理，包括客戶分群(SEGMENTATION）、變量分析、粗分組
R = REGRESSION 利用統(tǒng)計學回歸技術(shù)構(gòu)建模型
E = EQUALIZATION 將模型轉(zhuǎn)化為評分卡形式
C = CONFIRMATION   評分卡評估與確認
A = ADMINISTRATION 評分卡實施上線與管理，包括指定管理人，記錄評分卡使用情況等
R = REVIEW 評分卡跟蹤驗證
D = DOCUMENTATION 整理記錄，完成項目技術(shù)文檔
第二節(jié)：大數(shù)據(jù)風控技術(shù)
一、生物特征識別
二、加速度傳感器
三、機器學習與模型訓練
四、大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景
第三節(jié)、數(shù)字化風控策略
一、失信、黑名單策略
（1）常見的38種黑名單策略
（2）多級關(guān)聯(lián)后得到的黑名單策略
二、聯(lián)系人風控策略
（1）聯(lián)系人策略
（2）15類場景聯(lián)系人策略
三、其他常用風控策略
（1）異常貸款策略
（2）惡意貸款策略
共計14類
第四節(jié)、互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐解析 
一、全面防范欺詐風險
（1）搭建全流程反欺詐管理制度
（2）數(shù)據(jù)監(jiān)控和欺詐分析相結(jié)合
（3）欺詐流程和欺詐模型相結(jié)合
（4）大數(shù)據(jù)與風控系統(tǒng)現(xiàn)結(jié)合
二、數(shù)據(jù)應(yīng)用反欺詐
（1）數(shù)據(jù)來源
（2）數(shù)據(jù)類型
（3）數(shù)據(jù)場景 
三、反欺詐模型和信用模型區(qū)別
（1）目標變量
（2）模型特征
（3）實時性
（4）技術(shù)實施
四、反欺詐之手機設(shè)備指紋實施
（1）設(shè)備識別
a)IP 地址、cookie以及移動互聯(lián)網(wǎng)特有的設(shè)備ID
b)設(shè)備指紋（設(shè)備ID）
（2）被動式設(shè)備指紋
（3）主動式設(shè)備指紋
（4）常見五類欺詐形式（略）
五、如何構(gòu)建全流程反欺詐風控系統(tǒng)
（1）數(shù)據(jù)接入、決策引擎、管理系統(tǒng)相結(jié)合 
（2）數(shù)據(jù)分析和反欺詐模型相結(jié)合 
六、反欺詐工作落地實施方案
（1）準備 
（2）部署
（3）實施
七、反欺詐方案調(diào)整解析
（1）業(yè)務(wù)運營監(jiān)控
（2）策略模型監(jiān)控
（3）異常情況監(jiān)控
第五節(jié)：評分卡六大開發(fā)步驟
一、量化評分卡
二、量化評分卡與專家評分卡
三、量化評分卡流程開發(fā)步驟
四、評分卡指標
五、評分卡衡量指標-ks值
六、專家評分卡流程開發(fā)步驟

第五模塊    中小銀行如何布局數(shù)字化轉(zhuǎn)型
第一節(jié)：利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)差異化精準營銷
一、結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)來拓寬業(yè)務(wù)范圍
二、精準識別具有行業(yè)潛力的中小企業(yè)
三、積極搭建各類智慧場景及生態(tài)集群圈
四、制定的差異化精準營銷策略
第二節(jié)：利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中小型商業(yè)銀行管理體系 
一、客戶管理、運營管理和配合監(jiān)督進行創(chuàng)新
二、做好客戶數(shù)據(jù)儲存和更新
三、準確掌握自身運營情況和員工動態(tài)
四、優(yōu)化自身信用評估模型精度
第三節(jié)：利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化風控體系 
一、精準把控各類風險
二、搭建大數(shù)據(jù)共享平臺
三、精準識別客戶身份與行為
四、滿足用戶特定場景大額交易需求
第四節(jié)：數(shù)據(jù)是贏得數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵
一、用戶及相關(guān)產(chǎn)品服務(wù)全面“數(shù)據(jù)化”
二、數(shù)據(jù)是最為重要的核心資產(chǎn)
三、*化地挖掘數(shù)據(jù)的潛能
四、數(shù)據(jù)清洗、融合、去重、去無效、去異常、分類聚合

第六模塊    中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地解決方案
第一節(jié)：六大落地實施方案
一、銀行線上信貸業(yè)務(wù)一站式全流程解決方案
二、銀行自動化風控審批全流程解決方案
三、銀行大數(shù)據(jù)決策風控解決方案
四、銀行大數(shù)據(jù)征信平臺解決方案
五、銀行一鍵式智能數(shù)據(jù)建模解決方案
六、風險計量與策略應(yīng)用聯(lián)合建模方案
第二節(jié)、四大落地應(yīng)用系統(tǒng)
一、銀行信貸中臺——風控審批管理系統(tǒng)
二、銀行信貸核心——賬務(wù)系統(tǒng)
三、銀行貸后管理——催收系統(tǒng)
四、銀行智能決策產(chǎn)品——機器學習模型迭代
第三節(jié)：一個智能決策平臺
一、中小銀行大數(shù)據(jù)智能決策支持平臺

中小銀行數(shù)字化風控