《大数据风控——大数据时代下的银行风险管理》
《大数据风控——大数据时代下的银行风险管理》详细内容
《大数据风控——大数据时代下的银行风险管理》
课程名称：《大数据时代下的银行风险管理》
课程背景：
当前，面临全球疫情影响、经济增速放缓、利差收窄、监管趋严等大背景，挥舞着新技术武器的互联网跨界竞争者正在抢食着银行的蛋糕，银行业面临着前所未有的压力，银行未来风险管理的发展方向是什么呢？
本课程以大数据背景为切入点，对银行大数据风险管理进行了全面、系统的讲解，根据宏观、中观、微观分析理论基础，通过实际案例分析，提出银行未来发展方向及风险管理实施指引，有较强的行业引领作用，可以有效提升银行未来发展水平，实用性与可操作性强。希望能够有效的帮助银行解决实际困难，向更好的方向发展。
课程对象：金融机构高管、行长、风控负责人、信贷负责人，风险、合规、法务等管理人员，风险经理、客户经理，银行从业人员等。
课程方式：讲解+解读+案例分析+小组讨论
课程大纲/要点：
一、当前金融风险形势
1、信用风险
2、欺诈风险
3、共债风险
4、合规风险
二、新形势下银行风控的难点与挑战
1、疫情导致共债风险凸显
2、新型风险现象增多
1）客户风险等级区域性失灵及案例
2）反人脸识别反欺诈手段失灵及案例
3）中介包装导致客户画像失灵及案例
4）黑客攻击下的外部数据画像失灵及案例
5）征信白户漏洞下的公积金欺诈及案例
6）类电信诈骗手段及案例
7）团体欺诈手段及案例
3、客户信息保护面临很大的挑战
1）同业客户信息泄露案例、监管处罚案例
2）关于客户信息保护的重点法条解析
例如：《民法典》、《个人信息保护法》、《刑法》侵犯公民个人信息罪等
三、银行风控发展核心动能
1.人工智能（A——AI）
1）人工智能的概念
2）人工智能对于银行的挑战
3）人工智能在银行风控中的应用
2.区块链（B——Block chain）
1）区块链的概念
2）区块链对于银行的定位挑战
3）区块链在银行风控中的应用
3.云计算（C——Cloud computing)
1）云计算的概念
2）云上银行
3）云计算在银行风控中的应用
4.大数据（D——Big data）
1）大数据的核心
2）银行在大数据方面的短板和优势
3）银行的风控大数据治理
5.物联网（5G与IOT）
1）5G的初期、中期与远期发展
2）5G时期银行未来风险管理的定位
四、运用金融科技提升风险管理能力（构建智能风险防控闭环体系）
1、获取信息
1）身份信息
2）设备信息
2、智能决策
1）勾稽比对
2）交叉检验
3）强特征筛选
4）风险关系
5）行为数据
3、监控预警
1）邮件
2）短信
3）电话
4、案件调查
5、数据分析
1）风险阈值分布
2）风险分布地图
五、银行数字化风控落地思考——智能信贷风控监控体系
1）客户识别机制
2）风险调查机制
3）集中处置机制
4）风险评价机制
5）情报分析机制
6）数据管理机制
7）消保联动机制
8）案例管理机制
六、银行数字化风控落地思考——智能风控差异化体系
1）C端
2）Z端
3）B端
4）F-G端
七、案例分享
1）案例一（蚂蚁金服智能识别）
2）案例二（京东金融安全魔方）
3）案例三（新网银行）
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