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中小銀行數字化風控

課程背景
【銀行管理層痛點】
后疫情時代，隨著大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、物聯網等新興技術的發展，商業銀行紛紛開展數字化轉型。銀行業務布局調整加速，同業之間競爭日趨激烈，而中小銀行自身則因存在規模小、內生動力匱乏、創新能力弱、 風險控制能力不足等問題，嚴重制約其業務穩健發展。
特別是城商行、農商行、農信社及村鎮銀行等地方性中小銀行，其數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型數字金融，數字化風控體系建設是重中之重。
【銀行執行層痛點】
缺乏有效的線上風控工具，導致業務萎縮，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(yu)大(da)型銀行之(zhi)間的風控差距越(yue)來越(yue)大(da)……

【培訓對象】
董事長、行長、銀(yin)行總分行個(ge)貸、消費金融及(ji)信(xin)用卡中心、網絡銀(yin)行、電(dian)子(zi)銀(yin)行、數(shu)字銀(yin)行等部門負責人及(ji)業務骨干

課程收益
核心收益01：掌握中小銀行數字化轉型發展現狀與趨勢
核心收益02：熟悉大數據風控體系建設思路與實施方法
核心收益03：明確本行定位及轉型數字金融的工作思路
核心收益04：了解國外商業銀行數字化轉型經驗借鑒
核心收益05：洞悉中小銀行數字化轉型痛點及解決辦法
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據風控技術
核心收益09：深入研究數字化風控策略與實踐
核心收益10：學習互聯網金融反欺詐策略解析
核心收益11：學習評分卡六大開發步驟
核心收益12：中小銀行數字化(hua)轉型落(luo)地五大方(fang)案、四大系統、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
第一節：傳統銀行線下模式的局限性
一、獲客、風控、運營局限性
二、業務高度依賴人工處理
三、線下業務加大財務管理難度
四、無法有效滿足需求快速、多樣化、高頻率的特點
第二節：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水平參差不齊
二、獲客效率、產品多樣性、線上化服務效率與業務智能化程度不足
三、零售及小微業務存在較為明顯的客戶資質下沉趨勢
四、敏捷開發的組織架構、運營流程、科技能力與人員儲備方面長期存在不足
第三節：重大疫情引發中小銀行數字化轉型的長遠思考
一、在重大突發情況下仍能持續、快速地識別和響應客戶需求
二、實現金融業務數字化轉型是一項中小銀行戰略級安排
三、必須(xu)迅(xun)速(su)、準確把握(wo)數字化轉型的突破(po)口

第二模塊    中小銀行數字化轉型發展現狀與趨勢
第一節：國內商業銀行發展進入4.0時代
一、商業銀行1.0時代。
二、商業銀行2.0時代
三、商業銀行3.0時代
四、商業銀行4.0時代
第二節：當前商業銀行發展存在的普遍問題
一、銀行的盈利方式和發展策略長期偏重于粗放型
二、中國的商業銀行長期習慣于服務大客戶、大企業和政府
三、中國商業銀行沒有充分考慮用戶的體驗
四、商業銀行的地位面臨著諸多挑戰。
第三節：國內大型銀行的數字化轉型進程
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、平安集團的數字化戰略
四、工商銀行的數字化戰略
第四節：國外商業銀行數字化轉型經驗借鑒
一、以客戶為中心，打造數字化平臺。
案例1：匯豐銀行
案例2：韓國K Bank互聯網銀行以及Kakao Bank
二、推進全渠道轉型，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
三、提升大數據管理、分析與運用能力，加強線上線下融合協同
案例1：*第一資本金融公司
案例2：美銀美林的金融服務平臺Merrill Edge
四、提升賬戶管理能力，打造開放銀行體系，建設良好金融生態圈
第五節：國內中小型銀行數字化轉型進程
一、中小銀行數字化轉型仍存諸多挑戰
二、順應全球數字化時代浪潮的必然要求
三、應對復雜經營發展環境的有益舉措
四、提升服務實體經濟能力的有效支撐
五(wu)、中小銀(yin)行(xing)嘗試數(shu)字化轉型的五(wu)種方式

第三模塊    中小銀行數字化轉型痛點與難點
第一節： 中小銀行數字化轉型痛點剖析
一、痛點之一：數據質量不符合數字化轉型需求
二、痛點之二：客戶體驗、端到端業務流程的梳理阻力較大
三、痛點之三：生態定位與管理聚合難度極大
四、痛點之四：受限于資金規模偏小
五、痛點之五：創新內生動力不足
六、痛點之六：風險控制能力偏弱
第二節：中小銀行數字化轉型面臨的挑戰
一、理念挑戰
二、機制挑戰
三、數據挑戰
四、人才挑戰

第四模塊    中小銀行數字化風控體系搭建
第一節：信用評分模型建立與應用 
一、背景
（1）二戰后消費信貸產業在歐美蓬勃發展
（2）數據庫技術、數理統計技術和計算機技術的發展
（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）按模型預測的未來表現
（2）按模型的數據來源
（3）按模型的實證化
（4）按模型的對象
四、SCORECARD建模方法論
S = SAMPLING 數據選取與抽樣
C = CLEANSING 數據檢測、數據清洗、數據鏈接與合并 
O = OPTIMIZATION 數據優化處理，包括客戶分群(SEGMENTATION）、變量分析、粗分組
R = REGRESSION 利用統計學回歸技術構建模型
E = EQUALIZATION 將模型轉化為評分卡形式
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，完成項目技術文檔
第二節：大數據風控技術
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、大數據應用場景
第三節、數字化風控策略
一、失信、黑名單策略
（1）常見的38種黑名單策略
（2）多級關聯后得到的黑名單策略
二、聯系人風控策略
（1）聯系人策略
（2）15類場景聯系人策略
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、互聯網金融反欺詐解析 
一、全面防范欺詐風險
（1）搭建全流程反欺詐管理制度
（2）數據監控和欺詐分析相結合
（3）欺詐流程和欺詐模型相結合
（4）大數據與風控系統現結合
二、數據應用反欺詐
（1）數據來源
（2）數據類型
（3）數據場景 
三、反欺詐模型和信用模型區別
（1）目標變量
（2）模型特征
（3）實時性
（4）技術實施
四、反欺詐之手機設備指紋實施
（1）設備識別
a)IP 地址、cookie以及移動互聯網特有的設備ID
b)設備指紋（設備ID）
（2）被動式設備指紋
（3）主動式設備指紋
（4）常見五類欺詐形式（略）
五、如何構建全流程反欺詐風控系統
（1）數據接入、決策引擎、管理系統相結合 
（2）數據分析和反欺詐模型相結合 
六、反欺詐工作落地實施方案
（1）準備 
（2）部署
（3）實施
七、反欺詐方案調整解析
（1）業務運營監控
（2）策略模型監控
（3）異常情況監控
第五節：評分卡六大開發步驟
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(fa)步(bu)驟

第五模塊    中小銀行如何布局數字化轉型
第一節：利用大數據實現差異化精準營銷
一、結合大數據、人工智能技術來拓寬業務范圍
二、精準識別具有行業潛力的中小企業
三、積極搭建各類智慧場景及生態集群圈
四、制定的差異化精準營銷策略
第二節：利用大數據創新中小型商業銀行管理體系 
一、客戶管理、運營管理和配合監督進行創新
二、做好客戶數據儲存和更新
三、準確掌握自身運營情況和員工動態
四、優化自身信用評估模型精度
第三節：利用大數據優化風控體系 
一、精準把控各類風險
二、搭建大數據共享平臺
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：數據是贏得數字化轉型的關鍵
一、用戶及相關產品服務全面“數據化”
二、數據是最為重要的核心資產
三、*化地挖掘數據的潛能
四(si)、數據(ju)清洗(xi)、融(rong)合(he)、去重、去無效(xiao)、去異常、分類聚合(he)

第六模塊    中小銀行數字化轉型落地解決方案
第一節：六大落地實施方案
一、銀行線上信貸業務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、銀行大數據決策風控解決方案
四、銀行大數據征信平臺解決方案
五、銀行一鍵式智能數據建模解決方案
六、風險計量與策略應用聯合建模方案
第二節、四大落地應用系統
一、銀行信貸中臺——風控審批管理系統
二、銀行信貸核心——賬務系統
三、銀行貸后管理——催收系統
四、銀行智能決策產品——機器學習模型迭代
第三節：一個智能決策平臺
一、中(zhong)小銀(yin)行大數據(ju)智能決策支(zhi)持平臺

中小銀行數字化風控