大数据信贷风控技术

第一章  银行大数据收集与运用 

一、什么是大数据 

案例：林彪与大数据

二、信贷业务为什么要引进大数据 

案例：某县农商行承接工行、湖北银行退出纺织企业，形成风险 

三、银行大数据来源 

案例： 某银行大数据贷款 

四、大数据技术操作程序 

（一）建立客户风险评估系统模块　 

（二）系统对接或其他渠道采集大数据信息 

（三)细分客户，精准营销 

（三）客户受理与分类

（四）客户调查 

（五）系统自动交叉验证客户信息 

（六）通过模型系统对客户进行分析（大数据分析） 

（七）系统自动进行客户等级评分 

（八）贷款决策 

（九）系统贷后跟踪调控五、小微客户调查大数据信息收集   

五、小微客户调查大数据信息收集 

（一)系统对接方式收集个人信息 

（二)逐户采集方式收集个人信息 

第二章   互联网大数据在贷款主要环节运用 

一、贷款营销环节 

（一）营销方式多样。 

（二）获客渠道广泛。 

（三）网络营销操作步骤 

案例：   大学生郑德幸赌球欠巨债跳楼身亡  揭60多万校园贷背后真相 

（四）网络社群营销

案例：组织社群成员办理金融业务

二、受理环节 

三、贷款调查环节 

（一）做实现场调查。 

（二）强调非现场调查重要性。 

（三）充分运用网络科技技术。 

四、贷款审查环节 

五、贷后管理环节 

（一）贷后非现场检查 

（二）全程监控，及时预警。 

案例：胡志明小道与物联网

(三）现场检查 

案例：    水产加工公司调查交叉验证 

（四）交叉检验 

案例：王耀武与美国进口的白色手纸

（五）贷后决策自动化。 

（六）多种方式进行贷款催收。 

第三章  大数据评信授信技术 

一、客户信用等级评定技术 

二、评分授信技术 

三、客户征信等级评定技术 

四、三类评信技术比较 

第四章  运用大数据交叉验证

一、什么是交叉检验 

二、为什么要进行交叉检验 

三、交叉检验基本路径 

四、交叉检验常见七大方法