課程描(miao)述INTRODUCTION
日(ri)程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
互聯網金融風險培訓
課程詳情綱要
一、從門口的野蠻人 :互聯網金融與金融互聯網談起
1. 經濟新常態及其對銀行風險管理的影響
1. 何為經濟新常態 對銀行影響點
經濟新常態是強調“調結構穩增長”的經濟,金融運行與實體經濟存在一定程度的'
;脫節';,加劇了實體企業';融資難、融資貴';等問題。
*主席:新常態將給中國帶來新的發展機遇。
新常態之下,國家更加注重經濟社會的可持續發展,更加需要用金融的活水來澆灌
實體經濟之樹。
2. 經濟下行周期銀行風險的種類與特點
觀察企業利潤與信貸風險
觀察貨幣政策與流動性風險
觀察房地產調控
3. 經濟下行周期信貸風險的防范
上至下各崗風險意識提高
精細化管理質量水平
優化信貸流程
必須積極找出信貸風險產生原因
4. 互聯網2018年爆雷
規管落地停止眾籌
非法(fa)集資、捐款(kuan)跑(pao)路(lu)P2P 怎么管(guan)/怎么辦
二、國家對互聯網金融的政策有哪些
《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》
1、互聯網金融是大勢所趨
《意見》指出,互聯網與金融深度融合是大勢所趨,將對金融產品、業務、組織和服務
等方面產生更加深刻的影響。
2、角色重要:促就業、利創新
《意見》指出,互聯網金融對促進小微企業發展和擴大就業發揮了現有金融機構難以替
代的積極作用,為大眾創業、萬眾創新打開了大門。
3、利于提升金融服務質量和效率況
《意見》指出,促進互聯網金融健康發展,有利于提升金融服務質量和效率,深化金融
改革,促進金融創新發展,擴大金融業對內對外開放,構建多層次金融體系。
貳.面對互聯網+時代
一、互聯網如何改變生活
從微信支付, 余額寶等寶寶顛覆了消費行為,投資理財行為談起.
電子商務改變了過往食衣住行的方式
1. 互聯網金融含義
1) 馬云的一句”銀行不改變, 就改變銀行”影響至今
2) 含義演變廣,傳統銀行業走向與互聯網合作
3) 云計算等專有名詞學習
2. 互聯網金融模式持續創新中
互聯網支付歷程 musk, paypal, spaceX
支付寶 從支付工具到場景制造
微信支付 從社交場景到支付工具
匯付天下 從機票支付到金融布局
1) 第三方支付:定義與發展
2) P2P網貸:線上線下如何盈利
3) 眾籌融資:運作方式與發展現況
4) 電子貨幣: Q幣/京豆/百度幣……
5) 其他類: 淘寶理財/眾安在線等等
3、互聯網金融發展趨勢
無現金交易是主流
銀行大量吞并民間金融
數字銀行來臨
社區銀行大型期到
銀行大幅裁員
人工智能與VR在銀行中的應用
2. 互聯網金融的優缺點
1. 互聯網金融優點分析
社交網路可帶動普及
智能金融提升客制化服務
服務門檻降低提升用戶參與
2. 互聯網金融缺點分析
犯罪可能性提高
普及不易立竿見影
風險管理持續補強
監管體系不夠
3 互聯網金融對我國金融發展影響
金融體系競爭角度改變
傳統銀行挑戰升高. 不利中小銀行
促進中(zhong)小微金融/農村金融
三、互聯網金融帶來便利,但風險如何防范
1、互聯網金融本質仍屬于金融,沒有改變金融風險隱蔽性、傳染性、廣泛性和突發性
的特點。
2、國家七項措施防范風險
《意見》指出,互聯網金融監管應遵循“依法監管、適度監管、分類監管、協同監管、創
新監管”的原則。。
3、國家對互聯網金融的態度很明確:支持!
《意見》指出,支持互聯網企業依法合規設立互聯網支付機構、網絡借貸平臺、股權眾
籌融資平臺、網絡金融產品銷售平臺,建立服務實體經濟的多層次金融服務體系,更
好地滿足中小微企業和個人投融資需求,進一步拓展普惠金融的廣度和深度。
4、互聯網金融公司風控都怎么做
舉(馬上)消費金融公司為例 :
互聯網金融風險控制包括:集團風險控制、以及各業務部門內部的風險控制。
精準營銷、篩選優質客戶授信
在線反欺詐識別、交易攔截
風控決策引擎、貸后客戶管理
討論話題~民營銀行體檢;網商銀行、微眾銀行用漸進的方式,成為中國*科技公司阿
里、騰訊深度進入金融的試驗田。
叁、為什么要用大數據風控?
30多年前,世界*未來學家阿爾文·托夫勒就在《第三次浪潮》一書中預言,大數據極有
可能是繼農業革命和工業革命后的“第三次浪潮”。大數據風控有著三個核心要素,即風
控模型、場景和資金。商業銀行仍然擁有著低成本資金優勢,在線下場景也有著長期客
戶積累,大數據和海量風控因子恰恰是很多商業銀行所欠缺的。
1. 大數據產業情況介紹
大數據行業主要有三類玩家
大數據的特點可歸納為“4V”or”5V”
2. 大數據風控的覆蓋流程
信貸領域各個流程,重點是獲客、身份驗證和授信環節,貸中后環節。
3. 大數據風控中什么是最重要的
1. 數據 技術 場景
2. 常用的大數據行業數據
央行征信報告
司法/公安信息
信用卡信息
網貸黑名單
社交信息
運營商信息
4. 大數據在金融行業典型的應用場景
1. 信貸風險評估
2. 供應鏈金融
3. 股市行情,股價預測
4. 智能投資顧問
5. 互聯網金融行業的應用,一是精準營銷。二是消費信貸。
5. 大數據風控的優勢
金融機構通過利用大數據技術完善其風控流程,可以降低成本、提高效率、改善用
戶體驗,推動普惠金融的發展,更好地服務實體經濟。
1. 大數據風控利用多維度數據,填補傳統風控模式的缺口。
2. 大數據風控可實現自動決策,實時審批。
3. 大數據風格基于算法、模型和規則,更容易做到客觀公正。
4.大數據風控學習速度快。傳統風控主要基于人工,而人的知識、能力和經驗,在
短期內不會有較大變化。
6. 大數據風控面臨的挑戰
1. 數據不足、分享不夠。
2. 易受到隱蔽化、團伙化的攻擊。。
3. 需要行業自律與監管層共同努力,避免大數據風控重蹈污名化的覆轍。
4. 大數據風控看重統計學上的相關性,需要不斷完善。
5. 不要怕與互聯網企業合作
動作敏銳的互聯網金融早早完成了大數據風控的布局,看起來有些傳統的銀行業在
節奏上似乎有些遲緩
討論: 背靠大數據金庫的BAT, 優勢在于相繼搭建了已經應用于實戰的風控模型
阿里:螞蟻金服的CTU智能風控大腦。
騰訊:微眾銀行的6個模型
百度:百度金融主動預警捕捉高危行為
肆.在合規角度出發下強化互聯網金融風控意識
在強高壓、強監管的政策下,行業勢必會迎來一輪洗滌和出清
1. 重新風控的定義
1) 風險管理:
基本程序包括風險識別、風險估測、風險評價、風險控制和風險管理效果評價
2)風險控制:是指風險管理者采取各種措施和方法,消滅或減少風險事件發生的各種可
能性,或者減少風險事件發生時造成的損失。
2. 風控應用場景
1) 信貸中的個人信貸與小微企業信貸、
2)
投資過程中的風險控制、平臺資金安全、平臺技術安全、用戶資金安全、用戶賬戶安
全、推廣運營活動等環節。外資并購資金入境
3. 用戶賬戶安全
互聯網金融產品(無論是移動端還是Web端),均采取各種措施來保護用戶帳號資金安
全。對于互金平臺,用戶體驗和安全永遠是魚和熊掌,在保證安全的前提下提高用戶
體驗。
1) 注冊行為
建立注冊手機號黑名單/實名認證。
2) 短信驗證碼
圖形驗證/短信預警
3) 登錄行為
判定用戶是否在常駐地登錄。
移動端采用Touch ID、圖形繪制進入app。
修改密碼要輸入原始密碼并進行短信驗證。
常用設備臺數限制登錄。
連續輸入密碼錯誤次數限制
4. 投資風控
線上理財產品申購防弊
5. 營運與操作風控
在互聯網中,有一群人稱為“羊毛黨“,各種信用卡的,賺取積分各種獎品優惠券。哪
里有紅包哪里就有他們的身影。他們是真實用戶,但他們來平臺的目的不是參加活動
或者投資,這些人不能成為平臺用戶,且占用消耗了平臺資源。
黑名單(dan)機制(zhi)/渠道監控/電(dian)話回(hui)訪(fang)/識別與自動預警
互聯網金融風險培訓
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已開課(ke)時間Have start time
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