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戴寒永
戴寒永
小微金融风控实战专家
擅长领域:培训管理
常住城市:北京 - 北京
授课费用:面议
学员评价:
邀请讲师授课:13065025946

主讲课程

大数据时代下互联网信贷风险管理

主讲老师:戴寒永 所属分类:大数据

【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

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