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互聯網貸款數字化風控

課程大綱
第一節互聯網貸款貸后管理定位與價值
一、數字化貸后催收管理的新模式
二、數字化轉型提升貸后管理價值
三、從數字化轉型到精細化數字運營
四、數字化貸后管理系統建設與應用
第二節互聯網貸款貸后催收管理架構
一、將催收設計成綜合管理處置體系
二、催收及回款的組織架構設置
三、智能催收全面布局解決傳統催收弊端
四、西班牙桑坦德銀行貸后催收管理體系
五、馬上消費金融公司貸后催收管理系統
第三節互聯網貸款催收管理方法論
一、催收的基本原則
二、催收回款創造價值與利潤
三、催收管理的核心競爭優勢
四、確定金融機構的風險偏好
五、內催管理思路與委外管理策略
六、貸后催收管理常用指標及報表
第四節互聯網貸款催收管理策略實踐
一、國際*實踐——催收原則與策略
二、模型開發方法論——基于決策樹模型的策略開發
三、策略設計方法論——結合數據驅動與評分卡
四、應用評分模型優化客戶細分——風險余額
五、定量評分/定性規則策略組合
六、滾動率模型與*挑戰者策略
第五節互聯網貸款不良資產處置的其他方式
一、互聯網+法催
1、互聯網法院
2、互聯網仲裁
3、賦強公證
二、自主核銷實踐與探索
三、持牌AMC
第六節智能催收機器人在催收中的應用
一、機器人催收策略基本架構
二、機器人催收業務解決方案
三、機器人催收系統數據流向
四、機器人催收策略部署實施
五、機器人催收還款曲線分析
六、智能催收案例：
捷信、招聯及蘇寧金融
第七節互聯網貸款數字風控體系搭建
一、全新的數字化風控理念
1、傳統銀行的風控體系
2、互聯網貸款風控體系
二、SCORECARD建模方法論
三、量化評分卡與專家評分卡
1、A卡、B卡與C卡
2、區別量化評分卡流程開發步驟
3、評分卡衡量指標-ks值
4、行為及催收評分卡流程開發步驟
四、建模過程示例
1、一鍵式智能數據建模
2、Sas建模流程VS智能建模流程
3、一鍵式智能建模銀行落地實際案例
（1）銀行個人分期違約預測案例
（2）銀行小微企業信貸客戶違約預測案例
第八節欺詐黑產與互聯網貸款反欺詐策略
一、欺詐黑產市場現狀
1、黑產數據
2、欺詐客群分布
二、欺詐黑產產業鏈
1、三大類型欺詐鏈
2、信貸欺詐的主要方式
3、信貸常見五大欺詐行為
三、黑產如何獲取客戶信息
1、拖庫
2、撞庫
3、洗庫
四、黑產工具與平臺
1、黑產如何批量制造“真實”用戶行為
2、黑產“真實客戶”養成工具
3、黑產如何幫客戶實現數據“整容”
五、互聯網貸款風控的命門——反欺詐 
六、三大金融場景反欺詐策略
1、互聯網貸款欺詐參與方、欺詐行為及反欺詐策略 
2、信用卡欺詐參與方、欺詐行為及反欺詐策略
3、電商分期欺詐參與方、欺詐行為及反欺詐策略
第九節  互聯網貸款征信決策大數據平臺
一、征信類型與主要模式
1、央行征信
2、民營征信
3、大數據征信
二、征信產品介紹
1、征信產品的維度和輸出結果
（1）交易、行為、關系網
（2）黑名單欺詐、設備指紋、行為指紋
（3）地理位置、設備姿態、視頻聲紋
（4）生物特征、指紋虹膜、運營商數據
2、代表性公司及主要產品
三、二代人行征信報告解析產品
應用示例：某商業銀行通過私有化部署二代人行報告解析系統，實現人行數據應用率提升。
第十節互聯網貸款催收行業法律法規
一、《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》解析
二、《中華人民共和國催收管理條例》（未正式發布）解析
三、《互聯網金融逾期債務催收自律公約（試行）》解析
四、《互聯網個人信息安全保護指引》解析
五、《中華人民共和國個人信息安全規(gui)范》解析

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