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截止2017年，中國已達9億互聯網用戶。目前隨著世界經濟金融大格局的變化和智能產業的突飛猛進，金融行業正面臨一個難得的轉型、融合和發展的機遇。這個機遇就是數字化，即將把人類帶到智能時代的四項技術：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區塊鏈），C（Cloud computing，云計算），D（Big Data，大數據）。而中國過去老三化（城市化、貨幣化、工業化）已經基本完成，未來對于傳統工業的改造、對于消費升級、對于新型城市化，都要用ABCD的技術手段，這些以ABCD為代表的新興產業將引領中國經濟未來發展。特別是，金融領域、消費升級、新型城市化，以ABCD為代表的金融科技為龍頭，引導金融機構、金融科技公司以及研究獲客、征信與風控等共同進行融合創新發展，努力做好整合、提升、重構的實工夫，將有可能促使金融企業征信風控出現一次新的變革，出現數字化、躍升式演進發展。

 

1、金融科技的核心是獲客、征信與風控，帶來的價值及運行構建數據環境。

2、獲客、征信與風控系統操作從“應用”、“業務”、“技術”三方面分別進行了講解和演示，對當今三大主流互聯網技術進行了比較，就三者之間的架構設計、共享賬本和賬本擴展性。

3、利用互聯網信息透明的特點，建立金融各層面的數據共享，不僅可以提升征信風控平臺的服務能力，還能整合銀行征信等大數據風控。

4、應用于金融科技技術進行金融管理的主要應用領域以及現狀分析。

 

一、 科技時代高速發展邏輯

“摩爾定律”的發展脈絡

三大領域高速發展

二、 網絡效率邏輯

1) 數據智能邏輯

2) 深度滲透邏輯

三、 互聯網的顛覆

1) 超級平臺現象

2) 非對稱發展

3) 商業新物種

4) 金融新生態

四、 互聯網全方位的深度滲透金融行業

1) “移動支付”開啟互聯網金融

2) 大數據與人工智能的應用

3) 互聯網金融下半場的深度演繹——金融科技

 

1、 互聯網金融——以互聯網之名，行金融之實

2、 互聯網成為金融平臺: 移動終端、大數據、云計算

3、 1萬億個物聯網的底層數據——大數據——人工智能

4、 人工智能正在引領金融行業“場景革命”——深度學習、自然語言處理、人臉識別、知識圖譜

5、 智能金融投資顧問——未來金融職業人的*

 

1、 金融征信風控模型搭建及核心模式分類

2、 金融征信風控模型分析

3、 征信風控模型的6個層級

4、 金融風險集成的應對策略管理

5、 消費信貸風控策略設計

6、 業務征信風控策略設計的關鍵點

7、 信用評分模型在消費金融業務中的應用

8、 金融行業大數據用戶畫像實踐

9、 社交網絡算法在金融反欺詐中的應用

10、 如何用知識圖算法譜識別欺詐行為

 

1、區塊鏈給金融行業帶來了什么改變

1) 區塊鏈是一個分布式賬本

2) 區塊鏈實現信息的不可篡改

3) 區塊鏈為每一筆交易蓋上時間戳

4) 區塊鏈使智能合約成為現實

5) 區塊鏈運行原理

2、未來金融行業的本質——贏得用戶信任

1) 區塊鏈和比特幣關系

2) 挖礦到底干什么？

3) 國家相關政策、現狀和未來

4) 金融監管與去中心化未來

3、區塊鏈在金融銀行業應用

1) 銀行業（征信、倉單質押）

2) 證券業（股東投票）

3) 保險業（重塑基礎設施）

案例分析：微眾銀行金融轉型

 

1、大數據，金融風控的核心技術

案例分析：京東風控大數據挖掘技術

2、金融平臺被譽為是天然風控平臺

案例分析：數據挖掘建模——保險數據輔助理賠反欺詐模型

3、立體征信風控模型構建

案例分析：利用大數據開展征信系統嘗試

4、互聯網金融信貸風控管理流程

案例分析：螞蟻金服小微貸云決策平臺

5、面對城鄉不同用戶畫像描述精準定位用戶

案例分析：手機的APP上獲得用戶的姓名、年齡、地理位置、金額、購買的產品，投資時間等

6、運用移動支付技術，提升對現金流的利用

案例分析：戴爾開啟互聯網金融模式——通過現金流轉型金融行業

7、建立點對點金融科技一體化服務流程

案例分析：比爾.蓋茨“世界需要銀行的服務，而不是需要銀行本身

 

用戶思維

——把握用戶的核心需求

——如何利用用戶體驗開展金融營銷

簡約思維

——“簡”是王道

——如何“簡”而不“乏”

*思維

——抓住用戶痛點

——如何把握興奮點

迭代思維

——先開炮后瞄準

——如何有效微創新

流量思維

——羊毛出在狗身上讓狗付費

——如何規劃互聯網時代的金融商業模式

社交思維

——口碑的獨特優勢

——如何把握口碑的關鍵節點

大數據思維

——大數據現代金融的儀表盤

——如何讓大數據助力高效運營

平臺思維

——建設新金融生態圈

——如何建立互聯網時代的聯盟

跨界思維

——金融行業邊界的模糊

——如何做金融顛覆式創新

 

實戰練習：圍繞本行特點，分組練習搭建以下四方面征信大數據模型：

（1）市場與精準營銷，包括精準營銷、實時營銷和個性化推薦；

（2）客戶關系管理，包括客服中心優化和客戶生命周期管理；

（3）用戶畫像管理，包括業務運營監控和經營分析；

（4）銀行征信與風控商業化指數體系的初步搭建和分析。