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全面量化風控

課程大綱
第一部分  銀行數字化轉型
第一節：數字化時代與銀行數字化轉型
一、數字化浪潮洶涌而來
1、數字化為什么能顛覆傳統銀行模式
2、銀行4.0告訴我們的22條真理
3、國內商業銀行體系的數字化層級
二、銀行業數字化轉型方興未艾
1、銀行迎來自己的“柯達”時刻：從ATM機、自助終端到智能手機
2、有關銀行數字化轉型的12大課題
3、思考：銀行數字化轉型帶來的*問題是什么？
三、銀行數字化轉型的意義與內涵 
1、業務變遷：從對公業務到零售業務
2、渠道變遷：從物理網點到移動化渠道
3、用戶變遷：從傳統優質客戶到長尾客群
4、場景變遷：從少次大眾到多次分眾
四、全球十大領先銀行數字化創新實踐案例
第二節：主流商業銀行數字化轉型借鑒
一、國外先進商業銀行數字化轉型做法
1、以客戶為中心，改造客戶旅程提升客戶體驗
案例：（匯豐、Kbank）
2、推進全渠道轉型，實現客戶各類觸點體驗一致
案例：（ING、Atom、N26）
3、提升大數據管理、分析與運用，線上線下協同融合
案例：（Capital one、JP Morgan）。
4、打造開放銀行體系，建設良好金融生態圈
案例：（*銀行、ING集團）
二、國內大中型銀行數字化轉型進程
1、國有大行的數字化轉型實踐案例
（1）打造開放化、智能化的客戶服務體系
（2）創新數字化普惠金融新業態
（3）構建智慧高效業務運營新模式
（4）打造精準敏捷的“智控”風控體系
2、股份制銀行數字化轉型實踐案例
（1）招商銀行 
（2）平安銀行
三、銀行數字化和金融科技創新的“3+1”落地轉型策略
1、策略一：建設全新商業模式
2、策略二：以客戶為中心的現有業務數字化轉型
3、策略三：全面布局金融科技及全新風險投資機會
4、一套全新(xin)的基礎(chu)IT 能(neng)力

第二部分  銀行數字化運營
第一節：銀行數字化運營策略與模型
一、為什么要對信用卡存量客戶進行數字化運營管理？
1、新戶成本上升
2、新戶風險激增
3、基于自生態的存量客戶經營，不能滿足數字化運營的需求
4、信用卡早期的存量客戶管理體系，暴露四大痛點：
A  IT解析要求高
B  差異化管理難實現
C  存量客戶價值挖掘不夠
D  客戶動態無法實時監測
二、數字化存量客戶經營策略
1、產品體驗
2、運營效率
3、品牌口碑
4、存量數據運營五大模塊
（存量數據處理、客戶畫像標簽體系搭建、建模平臺建設、IT基建、策略平臺）。
三、如何做好信貸存量客戶數字化運營？ 
1、明確存量客戶定義
（斷點客戶、拒絕客戶、集團客戶、低價值客戶、交叉營銷客戶）。
2、明確數字化運營目標
（存量客戶風險預警、休眠客戶促活、高價值客戶流失預警、存量客戶交叉營銷）。
3、存量客戶標簽體系搭建
4、存量客戶價值評分體系搭建——實現精準分層
5、營銷活動設計與運營適配重點
四、數字化運營模型與策略結合
1、貸中預警策略、行為評分模型及配套應用策略
2、客戶價值評估模型
3、交叉營銷模型
4、客戶流失預警
5、激活響應模型
第二節：RPA+AI賦能銀行數字化運營 
一、傳統商業銀行常見運營痛點
1、重復勞動，單調枯燥
2、工作繁重，加班常態
3、人工操作，容易出錯
4、人員流動，成本偏高
5、信息孤島，數據不通
二、RPA+AI賦能企業數字化轉型
1、RPA的四大發展階段
2、國際RPA代表性公司
3、RPA在中國的市場前景
4、RPA拖曳式智能自動化體驗
5、為何選擇RPA機器人？
三、RPA智能員工與銀行應用場景
1、智能員工核心價值與優勢
2、智能員工應用范圍與場景
3、銀行零售部門常見RPA應用場景
4、銀行更多部門的更多應用場景
四、RPA智能機器人種類一覽
1、財務機器人
2、供應鏈機器人
3、IT服務機器人
4、客服機器人
5、內審合規機器人
五、RPA在信用卡業務中應用的典型案例
1、信用卡發卡調查和結果回填（案例講解）
2、信用卡中心風險換卡（案例講解）
3、逾期外呼（案例講解）
4、停卡降額處理（案例講解）
5、第三方系統數據無接口提取（案例講解）
6、業務系統報表制作（案例講解）
第三節：數字化智能營銷運營策略
一、銀行數字化場景營銷痛點
1、銀行數字化營銷能力的四大評價維度
2、銀行數字化營銷活動的四大成功要素
3、銀行數字化營銷閉環體系的四大能力提升方向
4、銀行數字化營銷運營體系的四大運營支撐平臺
二、銀行數字化智能營銷運營模型
1、銀行智能營銷場景模型建立與應用
2、銀行數字化場景客群營銷運營策略
三、智能中臺：全媒體智能客服簡介
1、全媒體智能客服發展新趨勢
2、智能中臺：新技術、新趨勢、新價值
3、全媒體智能客服應用場景
4、“非接觸式“客戶經營平臺
5、客(ke)戶行為(wei)預測(ce)分(fen)析

第三部分  銀行數字化風控
第一節：數字化風控體系
一、數字化風控理念
1、傳統式風控 VS 數字化風控
2、信貸政策、風控策略與數據模型
3、數字化風控五大要點解析
4、案例剖析（大數據風控漏洞造成10億壞賬）
二、數字化風控體系
1、數據來源、數據獲取與數據治理
2、大數據評分模型建立與應用 
3、智能數據建模 VS 人工SAS建模（某行實際案例解析）
4、關鍵風控基本量化指標（舉例講解：vintage方法與rolling rate示例）
三、數字化風控技能
1、大數據風控策略規則設計（案例講解：如何進行策略調優）
2、授信額度模型的三種模式（示例）
3、風險定價模型三大核心思路（示例）
4、人行二代征信解析建模應用（示例）
第二節：智能化貸后催收體系
一、智能貸后管理定位與價值
二、智能貸后催收管理新模式
三、智能貸后管理系統建設與應用（示例）
四、智能機器人在貸后催收中的應用（示例）
五、互聯網法催：新型不良處置方式（視頻+講解）
第三節：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（場景演練）
二、信用卡如何全面防范欺詐風險（反欺詐策略詳解）
三、構建全流程智能反欺詐風控系統 
四、防范外部欺(qi)詐(zha)風險工作落地方(fang)案

全面量化風控