課程描述INTRODUCTION
互聯網貸款業務
日程(cheng)安排SCHEDULE
課程(cheng)大綱(gang)Syllabus
互聯網貸款業務
【培訓背景】
2月20日,銀保監會發布《關于進一步規范商業銀行互聯網貸款業務的通知》,從三個方面明確互聯網貸款業務定量指標,并嚴控地方法人銀行跨區域經營,收緊程度超過業內預期。這是自去年7月17日《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》正式落地之后,監管部門再度出手,加強規范商業銀行互聯網貸款行為。
進入金融強監管時代,合規有序經營是商業銀行長遠發展的基礎。但與此同時,新規在短期內又對部分商業銀行業務發展形成了一定程度上的約束。面對業績增長與合規監管雙重壓力,商業銀行亟需為互聯網貸款業務找準突破方向。
當前,部分商業銀行傳統風控手段滯后,風控理念、風控技術、反欺詐乃至催收能力,都遠遠不能適應互聯網貸款業務發展需要。在激烈的市場競爭中,如果錯失互聯網貸款健康發展機遇,一些實力本就不強的區域性銀行也許將會一蹶不振。
盡快構建并完善自身的(de)數(shu)字化(hua)(hua)風控體系,是大多數(shu)銀(yin)行(xing)特別是中(zhong)小區(qu)域性銀(yin)行(xing)的(de)當務之急(ji),必(bi)須引起足(zu)夠重視,迅速(su)采取行(xing)之有效(xiao)的(de)落地(di)(di)措施,強化(hua)(hua)自身本地(di)(di)化(hua)(hua)特色,在激烈(lie)的(de)銀(yin)行(xing)數(shu)字化(hua)(hua)轉型大潮(chao)中(zhong),搶(qiang)占一(yi)席之地(di)(di)。
【培訓對象】
各銀(yin)行(xing)(xing)董事長、行(xing)(xing)長,總分行(xing)(xing)風險管(guan)理(li)部(bu)(bu)(bu)、授(shou)信審批部(bu)(bu)(bu)、貸后管(guan)理(li)部(bu)(bu)(bu)、零售業(ye)務(wu)部(bu)(bu)(bu)、普(pu)惠(hui)金融部(bu)(bu)(bu)、網(wang)絡銀(yin)行(xing)(xing)部(bu)(bu)(bu)、電子銀(yin)行(xing)(xing)部(bu)(bu)(bu)、個人貸款部(bu)(bu)(bu)、數字(zi)銀(yin)行(xing)(xing)部(bu)(bu)(bu)、智(zhi)慧銀(yin)行(xing)(xing)部(bu)(bu)(bu)等部(bu)(bu)(bu)門負責人及(ji)業(ye)務(wu)骨干(gan)。
【培訓目標】
幫(bang)助各家銀行理順互聯(lian)網貸款業務(wu)、特別(bie)是聯(lian)合貸款、助貸業務(wu)的(de)(de)做法,認識到數(shu)字化風(feng)控體系的(de)(de)重要(yao)性,并初步掌(zhang)握建立數(shu)字化風(feng)控體系的(de)(de)基本內容與實施路(lu)徑。
【培訓收益】
本次培訓,將由精通互聯網貸款數字化風控技術的實戰型老師,帶來商業銀行數字化風控的落地解決方案。授課內容全程干貨,力圖幫助商業銀行,盡快領會駕馭互聯網貸款的風控理念,熟悉并掌握大數據風控技術,了解線上貸款審批策略,懂得如何進行線上反欺詐以及怎樣利用AI智能技術取得最好的催收效果。
其中,SCORECARD建模方法論,一鍵式智能數據建模,多維度數據策略規則,黑名單策略規則,風控白名單,第三方數據源測評,大數據風控決策平臺,機器學習與模型迭代,數字化風控策略與實踐,黑色產業市場及危害,三大金融反欺詐場景,智能機器人催收等內容,會幫助大家徹底打破傳統風控的思維慣性,掌握大數據風控核心技能,進而游刃有余的開展互聯網貸款業務。
培訓不是目的,落地才是關鍵!
做為實(shi)戰派講師(shi),更有落地數字化風控體系(xi)(xi)必備(bei)的(de)五(wu)大(da)(da)方(fang)案、四大(da)(da)系(xi)(xi)統、一大(da)(da)平臺等,幫助各家商業銀行迅速部署實(shi)施,在短時間內獲得互聯網貸款的(de)大(da)(da)數據風控能力(li)!
【培訓課綱】
第一節:互聯網貸款新政解讀與分析
一、風險控制要求一刀切。
二、加強出資比例管理。
三、強化合作機構集中度管理。
四、實施總量控制和限額管理。
五、嚴控跨地域經營。
第二節:商業銀行互聯網貸款業務三問
一、如何界定商業銀行互聯網貸款業務?
1、信貸業務數字化是商業銀行業務發展方向
2、互聯網貸款和風控數字化是商業銀行集體工作
3、對《暫行辦法》中互聯網貸款定義的綜合理解
4、《暫行辦法》對于推進銀行數字化風控意義重大
二、怎樣認識商業銀行互聯網貸款核心風控不能外包?
1、充分完整理解監管意圖,促進銀行自身長期可持續發展。
2、摒棄依賴外部風控心理,樹立承擔全部風險的底線思維。
3、掌握數字化風控主動權,客觀認識與合作機構技術差距。
4、加強風險模型效果分析,辯證對待與第三方的合作關系。
三、助貸與聯合貸款何以成為互聯網貸款主流?
1、可以合法從事貸款業務的四類主體。
2、助貸業務緣何井噴?
3、如何界定助貸和聯合貸款?
4、幾種主流的助貸模式。
第三節:新規落地后商業銀行何去何從
一、全流程風險管控的自主核心風控能力
1、風險建模、決策引擎、反欺詐系統
2、大數據風控系統、建模平臺、審批管理系統
3、風控數據+風險模型+策略與規則
二、有效識別和監測跨區互聯網貸款業務
1、銀行對客戶的資產運營與管理能力
2、自設或外接資產運營監控平臺
3、強化識別用戶地域分布的能力
三、準確理解風險數據、風險模型及數據源管理
1、接入外部合規數據源擴充數據量級
2、接入外部數據源時面臨的幾個棘手問題
3、業務效果*且*性價比的數據源組合方案
第四節:數字化風控理念
一、傳統風控VS數字化風控
二、信貸政策、風控策略與數據模型
三、互聯網貸款的五大風險管理要點
四、構建自身全面數字化風控體系
第五節:數字化風控體系
一、數據來源、數據獲取與數據治理
1、行內數據治理與應用
2、外部數據獲取與測評
3、外部數據管理平臺介紹(某頭部科技平臺產品示例)
二、大數據評分模型建立與應用
1、大數據SCORECARD建模方法論
2、大數據風控技術及應用場景(視頻與動圖示例)
3、智能數據建模 VS 人工SAS建模(某行實際案例解析)
三、如何制定大數據風控策略
1、多維度數據策略規則設計
2、實用風控審批策略詳解(某行實際應用示例)
3、關鍵風控基本量化指標(vintage方法與rolling rate示例)
四、智能化貸后催收體系
1、智能貸后管理定位與價值
2、智能貸后催收管理新模式(示例)
3、智能貸后管理系統建設與應用(示例)
4、智能機器人在貸后催收中的應用(示例)
第六節:數字化風控命門——線上反欺詐
一、黑色產業市場及其對銀行的重大危害
1、黑產數據與欺詐客群分析
2、欺詐黑產產業鏈與信貸常見五大欺詐行為
3、黑產如何批量制造“真實”用戶行為
4、黑產幫如何客戶實現數據“整容”
二、銀行如何全面防范欺詐風險
三、反欺詐之手機設備指紋實施
四、構建全流程反欺詐風控系統
五、反(fan)欺詐工作(zuo)落地實施(shi)方案
互聯網貸款業務
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已(yi)開課時間(jian)Have start time
- 吳易璋
風險管理內訓
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