《大數據時代下的銀行風險管理》
講師(shi)：艾靜(jing) 瀏覽次數：2547
課程描述INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安排SCHEDULE
課程(cheng)大(da)綱(gang)Syllabus
大數據的銀行風險管理
課程對象：金融機構、銀行從業人員
課程大綱：
一、當前金融風險形勢
1、信用風險
2、欺詐風險
3、共債風險
4、合規風險
二、新形勢下銀行風控的難點與挑戰
1、疫情導致共債風險凸顯
2、新型風險現象增多
1）客戶風險等級區域性失靈及案例
2）反人臉識別反欺詐手段失靈及案例
3）中介包裝導致客戶畫像失靈及案例
4）黑客攻擊下的外部數據畫像失靈及案例
5）征信白戶漏洞下的公積金欺詐及案例
6）類電信詐騙手段及案例
7）團體欺詐手段及案例
3、客戶信息保護面臨很大的挑戰
1) 同業客戶信息泄露案例、監管處罰案例
2) 關于客戶信息保護的重點法條解析
例如：《民法典》、《個人信息保護法》、《刑法》侵犯公民個人信息罪等
三、銀行風控發展核心動能
1、人工智能（A——AI）
1）人工智能的概念
2）人工智能對于銀行的挑戰
3）人工智能在銀行風控中的應用
2、區塊鏈（B——Block chain）
1）區塊鏈的概念
2）區塊鏈對于銀行的定位挑戰
3）區塊鏈在銀行風控中的應用
3、云計算（C——Cloud computing)
1）云計算的概念
2）云上銀行
3）云計算在銀行風控中的應用
4、大數據（D——Big data）
1）大數據的核心
2）銀行在大數據方面的短板和優勢
3）銀行的風控大數據治理
5、物聯網（5G與IOT）
1）5G的初期、中期與遠期發展
2）5G時期銀行未來風險管理的定位
四、與”數字化轉型“相關的幾個嚇人的名詞及案例
1、數據挖掘
2、機器學習
3、深度學習
4、人工智能
5、評分卡模型
6、智能反欺詐模型
五、運用金融科技提升風險管理能力（構建智能風險防控閉環體系）
1、獲取信息
1）金融數據
2）非金融數據
2、智能決策
1）勾稽比對
2）交叉檢驗
3）強特征篩選
4）風險關系
5）行為數據
3、監控預警
1）郵件
2）短信
3）電話
4、案件調查
5、數據分析
1）風險閾值分布
2）風險分布地圖
六、銀行智能風控差異化體系
1、C端
2、Z端
3、B端
4、F-G端
七、案例分享
1、案例一（螞蟻金服智能識別）
2、案例二（京東金融安全*）
3、案例三（新網銀行）
大數據的銀行風險管理
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/282680.html
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- 艾靜
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