金融強(qiáng)監(jiān)管時(shí)代 商業(yè)銀行“互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)”的突破方向

【培訓(xùn)背景】

2月20日，銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布《關(guān)于進(jìn)一步規(guī)范商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)的通知》，從三個(gè)方面明確互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)定量指標(biāo)，并嚴(yán)控地方法人銀行跨區(qū)域經(jīng)營(yíng)，收緊程度超過(guò)業(yè)內(nèi)預(yù)期。這是自去年7月17日《商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款管理暫行辦法》正式落地之后，監(jiān)管部門(mén)再度出手，加強(qiáng)規(guī)范商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款行為。

當(dāng)前，部分商業(yè)銀行傳統(tǒng)風(fēng)控手段滯后，風(fēng)控理念、風(fēng)控技術(shù)、反欺詐乃至催收能力，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)發(fā)展需要。在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，如果錯(cuò)失互聯(lián)網(wǎng)貸款健康發(fā)展機(jī)遇，一些實(shí)力本就不強(qiáng)的區(qū)域性銀行也許將會(huì)一蹶不振。

盡快構(gòu)建并完善自身的數(shù)字化風(fēng)控體系，是大多數(shù)銀行特別是中小區(qū)域性銀行的當(dāng)務(wù)之急，必須引起足夠重視，迅速采取行之有效的落地措施，強(qiáng)化自身本地化特色，在激烈的銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮中，搶占一席之地。

【培訓(xùn)對(duì)象】

各銀行董事長(zhǎng)、行長(zhǎng)，總分行風(fēng)險(xiǎn)管理部、授信審批部、貸后管理部、零售業(yè)務(wù)部、普惠金融部、網(wǎng)絡(luò)銀行部、電子銀行部、個(gè)人貸款部、數(shù)字銀行部、智慧銀行部等部門(mén)負(fù)責(zé)人及業(yè)務(wù)骨干。

【培訓(xùn)目標(biāo)】

幫助各家銀行理順互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)、特別是聯(lián)合貸款、助貸業(yè)務(wù)的做法，認(rèn)識(shí)到數(shù)字化風(fēng)控體系的重要性，并初步掌握建立數(shù)字化風(fēng)控體系的基本內(nèi)容與實(shí)施路徑。

【培訓(xùn)收益】

本次培訓(xùn)，將由精通互聯(lián)網(wǎng)貸款數(shù)字化風(fēng)控技術(shù)的實(shí)戰(zhàn)型老師，帶來(lái)商業(yè)銀行數(shù)字化風(fēng)控的落地解決方案。授課內(nèi)容全程干貨，力圖幫助商業(yè)銀行，盡快領(lǐng)會(huì)駕馭互聯(lián)網(wǎng)貸款的風(fēng)控理念，熟悉并掌握大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)，了解線上貸款審批策略，懂得如何進(jìn)行線上反欺詐以及怎樣利用AI智能技術(shù)取得最好的催收效果。

其中，SCORECARD建模方法論，一鍵式智能數(shù)據(jù)建模，多維度數(shù)據(jù)策略規(guī)則，黑名單策略規(guī)則，風(fēng)控白名單，第三方數(shù)據(jù)源測(cè)評(píng)，大數(shù)據(jù)風(fēng)控決策平臺(tái)，機(jī)器學(xué)習(xí)與模型迭代，數(shù)字化風(fēng)控策略與實(shí)踐，黑色產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)及危害，三大金融反欺詐場(chǎng)景，智能機(jī)器人催收等內(nèi)容，會(huì)幫助大家徹底打破傳統(tǒng)風(fēng)控的思維慣性，掌握大數(shù)據(jù)風(fēng)控核心技能，進(jìn)而游刃有余的開(kāi)展互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)。

培訓(xùn)不是目的，落地才是關(guān)鍵！

做為實(shí)戰(zhàn)派講師，更有落地?cái)?shù)字化風(fēng)控體系必備的五大方案、四大系統(tǒng)、一大平臺(tái)等，幫助各家商業(yè)銀行迅速部署實(shí)施，在短時(shí)間內(nèi)獲得互聯(lián)網(wǎng)貸款的大數(shù)據(jù)風(fēng)控能力！

【培訓(xùn)課綱】

上午：（9：00-12：00）

第一節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)貸款新政解讀與分析

一、 風(fēng)險(xiǎn)控制要求一刀切。

二、 加強(qiáng)出資比例管理。

三、 強(qiáng)化合作機(jī)構(gòu)集中度管理。

四、 實(shí)施總量控制和限額管理。

五、 嚴(yán)控跨地域經(jīng)營(yíng)。

第二節(jié)：商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)三問(wèn)

一、 如何界定商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)？

1、 信貸業(yè)務(wù)數(shù)字化是商業(yè)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展方向

2、 互聯(lián)網(wǎng)貸款和風(fēng)控?cái)?shù)字化是商業(yè)銀行集體工作

3、 對(duì)《暫行辦法》中互聯(lián)網(wǎng)貸款定義的綜合理解

4、 《暫行辦法》對(duì)于推進(jìn)銀行數(shù)字化風(fēng)控意義重大

二、 怎樣認(rèn)識(shí)商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款核心風(fēng)控不能外包？

1、 充分完整理解監(jiān)管意圖，促進(jìn)銀行自身長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展。

2、 摒棄依賴外部風(fēng)控心理，樹(shù)立承擔(dān)全部風(fēng)險(xiǎn)的底線思維。

3、 掌握數(shù)字化風(fēng)控主動(dòng)權(quán)，客觀認(rèn)識(shí)與合作機(jī)構(gòu)技術(shù)差距。

4、 加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)模型效果分析，辯證對(duì)待與第三方的合作關(guān)系。

三、 助貸與聯(lián)合貸款何以成為互聯(lián)網(wǎng)貸款主流？

1、 可以合法從事貸款業(yè)務(wù)的四類(lèi)主體。

2、 助貸業(yè)務(wù)緣何井噴？

3、 如何界定助貸和聯(lián)合貸款？

4、 幾種主流的助貸模式。

第三節(jié)：新規(guī)落地后商業(yè)銀行何去何從

一、 全流程風(fēng)險(xiǎn)管控的自主核心風(fēng)控能力

1、風(fēng)險(xiǎn)建模、決策引擎、反欺詐系統(tǒng)

2、大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)、建模平臺(tái)、審批管理系統(tǒng)

3、風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)+風(fēng)險(xiǎn)模型+策略與規(guī)則

二、 有效識(shí)別和監(jiān)測(cè)跨區(qū)互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)

1、銀行對(duì)客戶的資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)與管理能力

2、自設(shè)或外接資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控平臺(tái)

3、強(qiáng)化識(shí)別用戶地域分布的能力

三、 準(zhǔn)確理解風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)模型及數(shù)據(jù)源管理

1、接入外部合規(guī)數(shù)據(jù)源擴(kuò)充數(shù)據(jù)量級(jí)

2、接入外部數(shù)據(jù)源時(shí)面臨的幾個(gè)棘手問(wèn)題

3、業(yè)務(wù)效果最佳且最具性價(jià)比的數(shù)據(jù)源組合方案

下午：（14：00-17：00）

第四節(jié)：數(shù)字化風(fēng)控理念

一、 傳統(tǒng)風(fēng)控VS數(shù)字化風(fēng)控

二、 信貸政策、風(fēng)控策略與數(shù)據(jù)模型

三、 互聯(lián)網(wǎng)貸款的五大風(fēng)險(xiǎn)管理要點(diǎn)

四、 構(gòu)建自身全面數(shù)字化風(fēng)控體系

第五節(jié)：數(shù)字化風(fēng)控體系

一、 數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)治理

1、 行內(nèi)數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用

2、 外部數(shù)據(jù)獲取與測(cè)評(píng)

3、 外部數(shù)據(jù)管理平臺(tái)介紹（某頭部科技平臺(tái)產(chǎn)品示例）

二、 大數(shù)據(jù)評(píng)分模型建立與應(yīng)用 

1、 大數(shù)據(jù)SCORECARD建模方法論

2、 大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)及應(yīng)用場(chǎng)景（視頻與動(dòng)圖示例）

3、 智能數(shù)據(jù)建模 VS 人工SAS建模（某行實(shí)際案例解析）

三、 如何制定大數(shù)據(jù)風(fēng)控策略

1、 多維度數(shù)據(jù)策略規(guī)則設(shè)計(jì)

2、 實(shí)用風(fēng)控審批策略詳解（某行實(shí)際應(yīng)用示例）

3、 關(guān)鍵風(fēng)控基本量化指標(biāo)（vintage方法與rolling rate示例）

四、 智能化貸后催收體系

1、 智能貸后管理定位與價(jià)值

2、 智能貸后催收管理新模式（示例）

3、 智能貸后管理系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用（示例）

4、 智能機(jī)器人在貸后催收中的應(yīng)用（示例）

第六節(jié)：數(shù)字化風(fēng)控命門(mén)——線上反欺詐

一、 黑色產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)及其對(duì)銀行的重大危害

1、 黑產(chǎn)數(shù)據(jù)與欺詐客群分析

2、 欺詐黑產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈與信貸常見(jiàn)五大欺詐行為

3、 黑產(chǎn)如何批量制造“真實(shí)”用戶行為

4、 黑產(chǎn)幫如何客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“整容”

二、 銀行如何全面防范欺詐風(fēng)險(xiǎn)

三、 反欺詐之手機(jī)設(shè)備指紋實(shí)施

四、 構(gòu)建全流程反欺詐風(fēng)控系統(tǒng)

五、 反欺詐工作落地實(shí)施方案