银行内训--大数据时代下互联网信贷风险管理

【培训对象】

消费金融公司、现金贷公司、银行信用卡中心、零售金融部的从业人员

【培训收益】

●熟悉互联网信贷发展历程及典型案例●掌握互联网信贷风控的应用场景、风控手段和主流的风控模型案例●学会互联网信贷风控模型的设计●掌握大数据风控下存量客户管理和逾期客户管理

大数据时代下互联网信贷风险管理

课程背景：

金融作为拥有数据最多的领域之一，成为互联网应用重阵。银行、保险、券商，纷纷发力，智能投顾、AI量化基金，各展所长。以国务院发布的《十三五国家科技创新规划》为标志的系列政策鼓励金融科技创新，为自上而下建立互联网下的科技金融生态，大型金融机构积极布局投入、技术难点攻克及应用落地创造了必要条件，科技化的、智能化的互联网金融将迎来新的浪潮，对银行业务的冲击与改变前所未有。

本课程结合中国互联网金融发展阶段与实际情况，从“应用场景，风控手段，风控模型设计及市场主流模型”为目标，系统性的提炼出目前主流的风控模型和技术，并在课堂上用实战演练的方式，讲授系列工具与方法，引入企业实际案例，教授学员如何处理互联网金融风控中的常见问题。经过短时间的学习，即可让部分从业人员掌握一套简单易行、且行之有效地理论、方法与工具。

课程收益：

●熟悉互联网信贷发展历程及典型案例

●掌握互联网信贷风控的应用场景、风控手段和主流的风控模型案例

●学会互联网信贷风控模型的设计

●掌握大数据风控下存量客户管理和逾期客户管理

课程时间：2天，6小时/天

课程对象：消费金融公司、现金贷公司、银行信用卡中心、零售金融部的从业人员

课程风格：

●源于实战：课程内容来源企业实践经验，课程注重实战、实用、实效

●逻辑性强：系统架构强，课程的逻辑性能够紧紧抓住每个听众的思维

●价值度高：课程内容经过市场实战打磨，讲解的工具均能够有效运用

课程大纲

第一讲：个人信贷业务创新模式

一、个人信贷业务的发展与创新

1.小额贷款公司

2.消费金融公司

3.网络银行

4.互联网企业的信贷服务

5.支付企业的信贷服务

6.新型网络融资模式

案例：美国Lending Club网络借贷平台

二、创新业务模式下的再认识

1.盈利之谜

2.风险管理

3.关键风险点

案例：关键风险点之欺诈风险

互动：创新模式下，信贷作业风控的不同环节之间的边界越发模糊，怎样做到客户生命周期的跟踪？

三、风险管理是创新持续之本

1.小额分散、规模经营

2.风险管理能力与效率并重

3.重点防控欺诈风险

4.适度的风险容忍度

互动：如何科学确定风险容忍度？

5.存量客户的风险管理

案例：做好存量客户的用户画像

四、大数据下的互联网信贷风控的应用场景

1.欺诈监测

2.信用风险评估

3.风险预警

4.逾期客户管理

5.征信服务

案例：互联网金融五大常用技术风控手段

讨论：市场主流的风控模型案例

第二讲：个人信贷申请准入

一、信贷工厂

1.信贷工厂的起源

2.为什么工厂化

3.服务于审批，不仅仅是审批

4.标准化与差异化的结合

5.“互联网”信贷工厂

案例：美国富国银行信贷工厂

二、审批自动化车间

三、体验式审批

1.实时审批

案例：实时审批中的大数据应用

2.审批前置

案例：“获客＋审批”的一体化

3.零感知审批

4.移动审批

四、反欺诈管理

1.个人信贷欺诈风险误读

2.欺诈类型

3.申请欺诈的管控

4.交易欺诈的管控

5.反欺诈的新问题

6.反欺诈的新思路

案例：大数据反欺诈的九种维度

五、客户准入的模型支持

1.申请风险模型

2.初始额度模型

3.申请欺诈模型

案例：申请评分模型案例

六、金融征信服务

1.国内征信行业发展历程

2.国内外征信环境比较

3.国内征信机构主要类型

4.国内征信行业发展现状及困境

5.国内征信市场展望

案例：金电联行、元素征信

第三讲：存量客户管理

一、生命周期管理

1.客户关系生命周期理论

2.价值提升过程中的平衡艺术

3.互联网时代的客户管理

二、存量客户价值提升

1.存量客户管理阶梯

2.存量客户的价值实现

3.存量客户经营手段

案例：存量客户需求识别与需求创造

三、存量客户授信管理

1.“三个平衡”

2.衡量方法

3.授信管理方式

四、风险预警体系

1.存量风险预警

2.风险预警体系设计

3.分级预警机制

4.“互联网预警”

案例：大数据在风险预警中的应用

五、存量管理计量模型体系

1.行为风险模型

2.交易欺诈模型

3.行为收益模型

4.行为流失模型

5.市场响应模型

案例：互联网信贷风控模型的设计

第四讲：逾期客户管理

一、客户逾期的发生与处置

1.逾期客户形成

2.逾期催收管理

3.失联客户管理

案例：大数据解决失联问题

4.不良资产处置

5.逾期信息管理

二、逾期催收计量模型体系

1.账龄滚动率模型

2.行为模型

3.失联模型

三、逾期催收管理策略

1.催收管理策略

2.委外催收公司管理策略

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