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銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型課

課程背景：
   在萬物皆數(shù)、萬物互聯(lián)的數(shù)字化時代，銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型本就迫在眉睫，而突如其來、仍在全球范圍內(nèi)肆虐的疫情，則進一步凸顯銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性，幾乎所有銀行都不同程度的開始了數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路。與此同時，曾經(jīng)的利潤中心——營業(yè)網(wǎng)點，卻面臨著極為尷尬的局面，是進？是退？專家學(xué)者，各執(zhí)一詞，莫衷一是！
   作為銀行經(jīng)營前沿陣地和基礎(chǔ)渠道的營業(yè)網(wǎng)點，不僅是直接面向客戶提供金融服務(wù)的“窗口”，更是展示金融科技應(yīng)用的“窗口”，能讓客戶直觀感受和體驗到銀行轉(zhuǎn)型升級后的新“場景”。高速發(fā)展的金融科技正逐步從提升效率的輔助工具轉(zhuǎn)變?yōu)轵?qū)動領(lǐng)域變革的核心力量，推動物理網(wǎng)點向著更加智能化、輕量化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和綜合 化的方向演進。*限度地挖掘網(wǎng)點價值，有效連接線上和線下、交易和體驗、便捷和安全、客戶和服務(wù)，將成為銀行重啟增長引擎的發(fā)力點。
   然而，對于廣大基層銀行網(wǎng)點的行長和客戶經(jīng)理們來說，如何有效應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮帶來的沖擊，并順勢而為、借勢而上，則是一個非?，F(xiàn)實的問題。

課程特點：
1、解讀銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢、相關(guān)概念和應(yīng)用，以及將給傳統(tǒng)商業(yè)銀行帶來的價值和改變。
2、分析國內(nèi)外商業(yè)銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的創(chuàng)新思路和具體做法，了解數(shù)字化銀行的思維模式、經(jīng)營模式、產(chǎn)品模式、風(fēng)控模式、組織架構(gòu)以及系統(tǒng)架構(gòu)。
3、啟發(fā)基層行長和客戶經(jīng)理如何就大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈以及人工智能的特點，進行業(yè)務(wù)深度挖掘，提升金融服務(wù)能力與營銷方式，發(fā)現(xiàn)新需求和增長點。
4、結(jié)合案例分析，為銀行基層網(wǎng)點工作人員如何將數(shù)字化進行落地實施提供思路。

課程大綱：
第一模塊  銀行網(wǎng)點數(shù)字化經(jīng)營管理方略
——從“硬”實力到“軟”實力
第一節(jié)：銀行4.0時代的數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢
一、銀行的“柯達”時刻
1、從膠卷相機、數(shù)碼相機到拍照手機
2、從ATM機、自助終端到智能手機
3、思考：銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的*問題是什么？
4、思考：“數(shù)字化”與“互聯(lián)網(wǎng)+”，區(qū)別在哪？
5、產(chǎn)品×服務(wù)×有效感知=客戶體驗
二、從實體網(wǎng)點到數(shù)字銀行——銀行4.0發(fā)展路線圖
1、銀行1.0
2、銀行2.0
3、銀行3.0
4、銀行4.0
三、傳統(tǒng)銀行線下模式的局限性
1、獲客、風(fēng)控、運營存在局限
2、銀行業(yè)務(wù)高度依賴人工處理
3、線下業(yè)務(wù)加大財務(wù)管理難度
4、無法滿足零售小微客戶需求
四、銀行基本業(yè)務(wù)模式因科技發(fā)展而持續(xù)改變
1、用戶體驗持續(xù)提升
2、潛在客戶群體擴大
3、金融服務(wù)空間拓寬
4、金融服務(wù)時間延展
第二節(jié)：主流銀行網(wǎng)點數(shù)字化轉(zhuǎn)型做法與趨勢
一、網(wǎng)點數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要背景
1、數(shù)字化是時代發(fā)展新革命
2、數(shù)字化是客戶需求新趨勢
3、數(shù)字化是銀行變革新動力
二、網(wǎng)點數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要做法
1、布放智能設(shè)備，實現(xiàn)硬件智能化。
2、拓展便民服務(wù)，實現(xiàn)功能擴容化。
3、鏈接多維場景，實現(xiàn)渠道融合化。
4、優(yōu)化營銷工具，實現(xiàn)營銷智慧化。
三、網(wǎng)點數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要趨勢
1、“開放+場景”，重構(gòu)完整生態(tài)。
2、“效率+個性”，塑造*體驗。
3、“畫像+方案”，助力精準營銷。
4、“模型+預(yù)警”，構(gòu)建智能風(fēng)控。
四、典型案例解析
第三節(jié)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型下網(wǎng)點營銷模式重構(gòu)
一、網(wǎng)點功能多元化
1、拓展網(wǎng)點功能。
2、推進業(yè)務(wù)升級。
3、借助數(shù)字地圖。
4、搶占G端入口。
二、業(yè)務(wù)聯(lián)結(jié)線上化
1、建設(shè)“零接觸銀行”。
2、構(gòu)建“網(wǎng)點+APP”服務(wù)新模式。
3、打造零接觸服務(wù)。
4、強化系統(tǒng)平臺支持。
三、金融服務(wù)開放化
1、保持“開放心態(tài)”，建立多場景融合服務(wù)平臺。
2、提升服務(wù)能力，貫通內(nèi)外部場景和業(yè)務(wù)渠道。
四、金融產(chǎn)品定制化
1、有效整合大數(shù)據(jù)信息，做好分析、加工與應(yīng)用。
2、實現(xiàn)“千人千面”精準畫像，提升產(chǎn)品服務(wù)能力。
3、探索貴賓客戶尊享服務(wù)，賦能網(wǎng)點客戶經(jīng)理創(chuàng)新。
五、銀客交互情感化
1、構(gòu)建“四位一體”客戶連接網(wǎng)絡(luò)與營銷服務(wù)體系。
2、建立“零接觸”線上線下多渠道一對一服務(wù)機制。
3、打造基于網(wǎng)點位置與周邊商圈的商戶池和權(quán)益池。
4、重點關(guān)注小微零售客戶全生命周期金融旅程。
第四節(jié)：網(wǎng)點數(shù)字化營銷創(chuàng)新的對策建議
一、推進數(shù)字化營銷轉(zhuǎn)型
1、硬件升級。
2、外拓升級。
3、流程優(yōu)化。
二、構(gòu)建新型營銷生態(tài)圈
1、繪制金融生態(tài)圖譜。
2、打造營銷生態(tài)體系。
3、構(gòu)建渠道融合營銷網(wǎng)。
三、激發(fā)全方位營銷活力
1、建立聯(lián)動營銷機制。
2、創(chuàng)新鼓勵特色機制。
3、改進考核計價機制。
四、強化綜合化營銷支撐
1、動態(tài)優(yōu)化勞動組合。
2、提升智能管理質(zhì)效。
3、全面強化基礎(chǔ)保障。

第二模塊  銀行網(wǎng)點數(shù)字化營銷案例解析
——案例破解“數(shù)字化營銷”之道
第一節(jié)：銀行數(shù)字化營銷現(xiàn)狀
一、銀行數(shù)字化營銷轉(zhuǎn)型的時代背景
1、2021年央行工作會議精神解讀
2、十四五期間銀行業(yè)金融科技趨勢展望
3、銀行4.0時代的數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢
二、銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型四大趨勢
1、特色化
2、零售化
3、輕型化
4、綜合化
三、銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的五大痛點
1、數(shù)據(jù)治理
2、業(yè)務(wù)流程
3、工具與技術(shù)
4、管理與聚合
四、銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四大模式
1、自建生態(tài)核心式
2、戰(zhàn)略生態(tài)合作式
3、參與生態(tài)分工式
4、傳統(tǒng)細分深耕式
五、案例解析：（某大型銀行數(shù)字化營銷實例）
1、數(shù)字化營銷場景模型建立與應(yīng)用
2、個人理財產(chǎn)品組合精準銷售示例
第二節(jié)：銀行數(shù)字化營銷模式重塑
一、銀行數(shù)字化營銷轉(zhuǎn)型四大趨勢
1、開放與場景結(jié)合的完整生態(tài)
2、效率與個性結(jié)合的*體驗
3、畫像與方案結(jié)合的精準營銷
4、模型與預(yù)警結(jié)合的智能風(fēng)控
二、銀行數(shù)字化場景營銷痛點與策略
1、銀行數(shù)字化營銷能力的四大評價維度
2、銀行數(shù)字化營銷活動的四大成功要素
3、銀行數(shù)字化營銷閉環(huán)體系的四大能力提升方向
4、銀行數(shù)字化營銷運營體系的四大運營支撐平臺
三、銀行數(shù)字化總分支營銷體系
1、建立并強化以客戶為中心的經(jīng)營模式
2、數(shù)據(jù)驅(qū)動總分支“三軌制”營銷模式
3、推進數(shù)字化營銷落地的具體實施策略
四、案例解析：（以某銀行網(wǎng)點節(jié)日智能營銷為例）
第三節(jié)：銀行數(shù)字化營銷創(chuàng)新的對策建議
一、銀行4.0時代的智慧營銷解析
二、智慧營銷總體架構(gòu)、平臺與流程
三、智能化網(wǎng)點數(shù)字化營銷策略
四、案例解析（PS:以某智慧營銷平臺部署實施為例）

第三模塊  銀行網(wǎng)點對公授信數(shù)字化提升
——解放信貸員的“雙手”與“大腦”
第一節(jié)  取  勢
一、什么是銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
1、銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型到底是什么？
2、銀行必須進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型嗎？
3、銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須先轉(zhuǎn)變思維！
4、對公數(shù)字化轉(zhuǎn)型VS零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型
二、銀行對公數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在本質(zhì)是什么？
1、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的外在理解
2、不同時代的思維特征與核心要素
3、銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要的業(yè)務(wù)思維轉(zhuǎn)變
4、銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要的技術(shù)思維轉(zhuǎn)變
第二節(jié)  明  道
一、銀行對公數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)字成果（某行實際案例）
1、解放客戶經(jīng)理的雙手和大腦，讓客戶經(jīng)理每月有效時間增加3到4倍！
2、顯著提升風(fēng)控效果，讓風(fēng)險排查覆蓋率達到100%并可提前數(shù)月預(yù)警風(fēng)險！
3、大幅增長工作效能，讓對公授信業(yè)務(wù)的工作效率至少提升150%以上！
4、極大降低業(yè)務(wù)成本，讓分行級貸后風(fēng)險經(jīng)理工作量一年可減少2000人天！
5、有效提升行長全局掌控能力，讓對公業(yè)務(wù)真正實現(xiàn)可視化、全面化掌控！
二、銀行對公數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五種模式
1、模式一：某大行“3+2+1”對公做精策略
2、模式二：某區(qū)域性銀行對公資產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路
3、模式三：某大行分行對公授信全流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型
4、模式四：產(chǎn)業(yè)鏈金融服務(wù)開放化轉(zhuǎn)型
5、模式五：區(qū)塊鏈技術(shù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用
三、“吐槽大會”——傳統(tǒng)對公授信業(yè)務(wù)的痛點與難點
1、槽點一：客戶經(jīng)理難以多方廣泛收集企業(yè)信息
2、槽點二：行內(nèi)各位審貸專家審貸標準不一致
3、槽點三：貸后管理與預(yù)警耗時費事不精準
4、槽點四：行長無法及時掌握對公業(yè)務(wù)全貌
第三節(jié)  優(yōu)  術(shù)
一、對公授信風(fēng)控數(shù)字化方案如何提升銀行效能
1、用數(shù)字化方式幫助銀行全面整合多源風(fēng)險信息
2、數(shù)據(jù)智能如何驅(qū)動數(shù)據(jù)事件理解及風(fēng)險挖掘 
3、與專家智識相結(jié)合的業(yè)務(wù)風(fēng)險便捷監(jiān)控
4、如何實現(xiàn)對公授信客戶全流程智能管控
5、對公客戶監(jiān)控指標要做到自定義靈活配置
案例解析：（上海某公司破產(chǎn)事件）
二、數(shù)字化如何助力銀行實現(xiàn)對公客戶全程風(fēng)控決策支持
1、貸前：預(yù)審盡調(diào)及報告支持（自動化、智能化加持）
（1）企業(yè)預(yù)授信分析建模，精準剖析企業(yè)風(fēng)險
（2）系統(tǒng)自動出具盡調(diào)報告，節(jié)省80%以上時間
（3）智能化文檔要素抽取，提高信貸效率
2、貸中：貸中評審及風(fēng)險篩查（全方位、精準化風(fēng)控）
（1）專家知識復(fù)用：
（2）多維風(fēng)險排查：
（3）現(xiàn)實案例：某分行數(shù)字化審批超百億。
3、貸后：預(yù)警配置及排查管控（數(shù)字化、實時化預(yù)警）
（1）數(shù)字化風(fēng)險排查——構(gòu)建企業(yè)全面風(fēng)險畫像
（2）數(shù)字化風(fēng)險管控——及時追蹤風(fēng)險處理情況
（3）數(shù)字化貸后監(jiān)控——構(gòu)建實時監(jiān)控預(yù)警體系
（4）案例解析：某大行實際經(jīng)營數(shù)據(jù)分析。
三、數(shù)字化如何實現(xiàn)對公客戶風(fēng)險發(fā)現(xiàn)、追蹤與傳導(dǎo)分析
1、銀行如何通過事件語義理解發(fā)現(xiàn)風(fēng)險
2、銀行如何通過事件圖譜分析預(yù)見風(fēng)險
3、銀行如何通過指標模型計算量化風(fēng)險
4、銀行如何通過數(shù)據(jù)智能解析管控風(fēng)險
案例解析：
自動識別某企業(yè)風(fēng)險事件，實現(xiàn)多維度傳導(dǎo)式風(fēng)險預(yù)警。
四、數(shù)字化如何實現(xiàn)對公授信客戶風(fēng)險穿透識別整合
1、通過事件、指標、關(guān)系實現(xiàn)風(fēng)險穿透識別
2、在結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中理解企業(yè)事件
3、專家智識轉(zhuǎn)化為數(shù)字化風(fēng)險預(yù)警指標
4、智能企業(yè)關(guān)系識別與事件圖譜構(gòu)建
5、金融事件中心直觀展示智能處理結(jié)果
五、如何運用數(shù)字化手段實現(xiàn)對公授信客戶風(fēng)險排查
1、企業(yè)風(fēng)險畫像
（1）深度識別（專家經(jīng)驗+數(shù)據(jù)驅(qū)動）
（2）廣度識別（企業(yè)關(guān)系+事件圖譜）
（3）企業(yè)風(fēng)險識別、分析與傳導(dǎo)
2、多維風(fēng)險畫像
（1）財務(wù)分析
（2）動產(chǎn)抵押
（3）股權(quán)質(zhì)押
（4）輿情事件
（5）關(guān)聯(lián)風(fēng)險傳導(dǎo)
（6）行業(yè)專項分析
3、構(gòu)建分析體系
（1）風(fēng)險評估模型
（2）指標事件分析
（3）風(fēng)險事件標簽
（4）綜合風(fēng)險分數(shù)計算
4、貸前盡調(diào)篩查
（1）深度分析與可視化展示
（2）各模塊簡報生成與導(dǎo)出
（3）評級/授信/盡調(diào)報告內(nèi)容支持
5、貸中/貸后風(fēng)險實時可視化
六、RPA+AI賦能對公業(yè)務(wù)數(shù)字化運營
1、傳統(tǒng)商業(yè)銀行常見運營管理痛點
2、RPA+AI賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3、RPA智能員工與銀行應(yīng)用場景
4、RPA在銀行對公業(yè)務(wù)運營上的典型案例
案例：貸款客戶財務(wù)報表自動錄入
案例：貸款客戶網(wǎng)絡(luò)輿情跟蹤
七、銀行網(wǎng)點對公營銷的數(shù)字化方案
1、數(shù)字化時代對公營銷痛點
2、智能化商機事件引擎
3、全流程商機管理工具
4、企業(yè)客戶商機畫像
典型案例：某大型股份銀行客戶經(jīng)理助手。

第四模塊  金融科技如何助力鄉(xiāng)村振興
——剖析四大典型數(shù)字鄉(xiāng)村案例
第一節(jié)  農(nóng)業(yè)金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與鄉(xiāng)村振興
一、農(nóng)業(yè)金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五大痛點
1、業(yè)績差距加大
2、轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略模糊
3、高端人才匱乏
4、敏捷組織待建
5、管理機制欠缺
二、農(nóng)業(yè)金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的六大需求
1、如何做好本行數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計，全行上下形成戰(zhàn)略共識。
2、如何做到快速響應(yīng)客戶需求，敏捷抵達市場，與客戶需求同步。
3、如何優(yōu)化整體企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)，為業(yè)務(wù)創(chuàng)新奠定堅實基礎(chǔ)。
4、如何時刻洞悉行業(yè)內(nèi)新技術(shù)應(yīng)用，提升產(chǎn)品創(chuàng)新與數(shù)據(jù)分析能力。  
5、如何強化金融科技應(yīng)用，推進生態(tài)圈建設(shè)，滿足客戶金融與非金融需求。
6、如何完善專業(yè)人才培養(yǎng)引進機制，培養(yǎng)金融科技復(fù)合型人才。 
三、農(nóng)業(yè)金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的七大難點
1、傳統(tǒng)經(jīng)營思維改變難
2、組織架構(gòu)調(diào)整再造難
3、平臺數(shù)據(jù)運用共享難
4、業(yè)務(wù)與技術(shù)間協(xié)同難
5、業(yè)務(wù)與業(yè)務(wù)間協(xié)同難
6、復(fù)合人才隊伍組建難
7、外部數(shù)據(jù)應(yīng)用管理難
第二節(jié)  金融科技如何助力鄉(xiāng)村振興
一、《鄉(xiāng)村振興促進法》加速銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1、數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)對金融科技的旺盛需求
2、農(nóng)村金融機構(gòu)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的短板
3、分階段推進各層級農(nóng)村金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
二、建設(shè)數(shù)字農(nóng)村亟需哪些數(shù)字化解決方案
1、農(nóng)業(yè)貸款現(xiàn)狀與金融科技賦能方案
2、數(shù)字鄉(xiāng)村與全域智慧旅游數(shù)字化解決方案
3、農(nóng)村普惠金融痛、難點與金融科技解決方案
狄寨智慧農(nóng)旅案例
三、助力鄉(xiāng)村振興的三大金融科技支持體系
1、農(nóng)村金融數(shù)據(jù)共享與農(nóng)村征信體系
推動鄉(xiāng)村振興政策落地
加強金融要素向農(nóng)村供給
促進農(nóng)村經(jīng)濟主體主動致富
2、數(shù)據(jù)治理與農(nóng)村金融數(shù)字風(fēng)控體系
大數(shù)據(jù)評分模型與智能建模（案例解析）
智能貸后與AI催收（案例解析）
黑產(chǎn)市場與智能反欺詐（場景演練與案例解析）
3、農(nóng)村金融獲客引流與數(shù)字化運營管理體系
智慧營銷平臺與鄉(xiāng)村長尾客戶營銷
農(nóng)村金融基層單位的金融科技支持（RPA+AI）
數(shù)字化場景運營管理（案例解析）
第三節(jié)  他行鄉(xiāng)村振興金融科技案例
一、鄉(xiāng)村管理好管家
1、數(shù)字鄉(xiāng)村是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略重要工作
2、數(shù)字鄉(xiāng)村、信息化農(nóng)業(yè)的主要內(nèi)容
3、鄉(xiāng)村數(shù)字管理平臺的整體設(shè)計思路
4、智慧鄉(xiāng)村頂層規(guī)劃與五大領(lǐng)域建設(shè)
5、智慧鄉(xiāng)村管理平臺的主要服務(wù)對象
案例1：“村級一張圖”在他行的實際應(yīng)用（含視頻演示）
二、現(xiàn)代智慧畜牧業(yè)
1、現(xiàn)代畜牧業(yè)面臨的主要問題
2、智能養(yǎng)殖平臺的整體架構(gòu)與服務(wù)對象
3、縣域畜牧產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟分析平臺
案例2：現(xiàn)代畜牧業(yè)數(shù)字化管控平臺應(yīng)用（含視頻演示）
三、數(shù)字鄉(xiāng)村好幫手
1、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程數(shù)字化管理
2、物聯(lián)網(wǎng)信息采集與管控
3、智能化遠程控制
4、農(nóng)產(chǎn)品全流程追溯與運營管理
5、農(nóng)戶（農(nóng)企）信用報告
案例3：農(nóng)業(yè)數(shù)字化業(yè)務(wù)運營平臺的場景化應(yīng)用

第五模塊  普惠金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決之道
——從數(shù)據(jù)治理到全面數(shù)字化
第一節(jié)  小微金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略
一、數(shù)據(jù)驅(qū)動商業(yè)銀行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型
二、當前傳統(tǒng)銀行常見工作痛點
三、RPA+AI賦能銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型
四、RPA智能員工與銀行應(yīng)用場景
五、RPA在銀行運營的典型案例
第二節(jié)  小微數(shù)字化之企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系圖譜
一、數(shù)字化應(yīng)用之一：企業(yè)族譜
二、數(shù)字化應(yīng)用之二：股權(quán)穿透圖
三、數(shù)字化應(yīng)用之三：查關(guān)系
四、數(shù)字化應(yīng)用之四：受益所有人
五、數(shù)字化應(yīng)用之五：實質(zhì)關(guān)聯(lián)
第三節(jié)  小微金融的全面數(shù)據(jù)治理
一、數(shù)字化手段檢查多頭借貸
二、數(shù)字化風(fēng)控里的反欺詐評分
三、數(shù)字化基本應(yīng)用：失敗交易標簽&客戶準入評級
四、APP行為風(fēng)險特征與數(shù)字化風(fēng)控
五、數(shù)字化提升還款能力評估能力
六、數(shù)字化高凈值標簽的建立
七、數(shù)字化客戶標準度標簽的建立
第四節(jié)  貸后資金流向數(shù)字化監(jiān)控
一、數(shù)字化監(jiān)控是大勢所趨
二、數(shù)字化手段應(yīng)對強監(jiān)管政策 
三、如何運用數(shù)字化技術(shù)進行資金監(jiān)控
四、數(shù)字化資金監(jiān)控效果及示例
第五節(jié)  小微普惠金融數(shù)字化與區(qū)塊鏈應(yīng)用
一、區(qū)塊鏈架構(gòu)一覽
二、長三角征信鏈——人民銀行金融科技監(jiān)管試點項目
三、區(qū)塊鏈供應(yīng)鏈金融平臺——某大型企業(yè)集團的應(yīng)用
四、金融科技的應(yīng)用案例——供應(yīng)鏈票據(jù)拆分流轉(zhuǎn)

第六模塊  商業(yè)銀行智能反欺詐識別與防控
——如何避免黑產(chǎn)攻擊大數(shù)據(jù)風(fēng)控“漏洞”
第一節(jié)  黑色產(chǎn)業(yè)市場及其對銀行的重大危害
一、黑色產(chǎn)業(yè)鏈詳解
上游、中游與下游
二、黑產(chǎn)如何獲取客戶信息
拖庫、撞庫、洗庫等
三、黑產(chǎn)如何包裝真實客戶
群控、貓池、暗網(wǎng)、改機工具、模擬精靈等等
四、典型案例
黑產(chǎn)如何指導(dǎo)用戶“精養(yǎng)”信用卡
五、互聯(lián)網(wǎng)信貸欺詐行為表現(xiàn)及反欺詐策略
第二節(jié)  智能反欺詐應(yīng)用數(shù)據(jù)
一、按照數(shù)據(jù)來源區(qū)分 
二、按照數(shù)據(jù)類型區(qū)分 
三、按照數(shù)據(jù)使用場景 
四、注意事項
第三節(jié)  反欺詐模型VS信用模型
一、目標變量 
二、模型特征 
三、實時性 
四、技術(shù)實施 
第四節(jié)  反欺詐之手機設(shè)備指紋實施
一、設(shè)備識別
二、被動式指紋
三、主動式設(shè)備指紋
四、常見五類欺詐形式
第五節(jié)  反欺詐工作落地實施方案
一、信貸周期準備 
二、反欺詐部署
三、實施路徑
四、反欺詐方案調(diào)整解析
五、構(gòu)建全流程反欺詐風(fēng)控系統(tǒng)

銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型課