興業銀行信用卡中心 銀行數字化風控與未來發展展望

第一節：商業銀行數字化風控理念

一、 傳統式風控 VS 數字化風控

二、 信貸政策、風控策略與數據模型

三、 互聯網金融五大風控要點

四、 大數據時代信貸風險管理與實踐

案例：一起大數據風控漏洞引發的騙貸大案

第二節：如何構建銀行數字化風控體系

一、 數據來源、數據獲取與數據治理

1、 行內數據治理與應用

2、 外部數據獲取與測評

案例演示

3、 外部大數據管理平臺

示例：某頭部科技平臺的外部數據管理

二、 大數據評分模型建立與應用 

1、 大數據SCORECARD建模方法論

2、 大數據風控技術及應用場景

視頻與動圖示例

3、 智能數據建模 VS 人工SAS建模

某大行實際案例解析

三、 如何制定大數據風控策略

1、 多維度數據策略規則設計

2、 實用風控審批策略詳解

示例：白名單策略制定

示例：黑名單策略制定

示例：多頭借貸策略制定

3、 關鍵風控基本量化指標

示例：vintage方法與rolling rate

四、 幾種常用模型示例

1、 授信額度模型

2、 風險定價模型

3、 風險預警模型

4、 二代人行征信解析模型

第三節：智能化貸后催收體系

一、 智能貸后管理定位與價值

二、 智能貸后催收管理新模式（示例）

三、 智能貸后管理系統建設與應用（示例）

四、 智能機器人在貸后催收中的應用

案例：某頭部金融機構智能貸后管理

第四節：銀行數字化風控命門——智能反欺詐

一、 黑色產業市場及其對銀行的重大危害

1、 黑色產業鏈詳解

2、 黑產如何獲取客戶信息

3、 黑產如何包裝真實客戶

案例：精養信用卡ABC

二、 銀行如何全面防范欺詐風險

1、 反欺詐模型與信用模型

2、 反欺詐策略制定與調整

3、 構建全流程反欺詐風控系統

三、 反欺詐工作落地實施方案

案例：某大行如何防范外部欺詐風險

第五節：互聯網金融新型不良處置方式

一、 互聯網法院

二、 互聯網仲裁

三、 網絡賦強公證

第六節：銀行數字化未來展望

一、 當前金融科技發展概覽（ABCDT）

1、 國內金融科技發展與應用

案例：某國有大行的數字化轉型實踐

案例：股份制銀行數字化轉型實踐

案例：互聯網銀行的數字銀行實踐

2、 國際金融科技發展與應用

案例：匯豐銀行、K bank、ING、Atom、N26、Capital one、JP Morgan、美國銀行等等。

二、 數字貨幣與未來應用場景

案例：數字貨幣模擬循環

三、 數字化監管趨勢：監管科技與銀行數據治理

案例：區塊鏈應用——長三角征信鏈（人民銀行金融科技監管試點項目）

四、 中國金融科技十大趨勢