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商業(yè)銀行對公授信業(yè)務(wù)數(shù)字化風(fēng)控
【課程編號(hào)】:NX21231
商業(yè)銀行對公授信業(yè)務(wù)數(shù)字化風(fēng)控
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【所屬類別】:內(nèi)部控制培訓(xùn)
【培訓(xùn)課時(shí)】:1天,6小時(shí)/天
【課程關(guān)鍵字】:對公授信業(yè)務(wù)培訓(xùn),數(shù)字化風(fēng)控培訓(xùn)
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【培訓(xùn)背景】
2018年,國內(nèi)經(jīng)濟(jì)去杠桿,因上市公司商譽(yù)減值、負(fù)債擴(kuò)張、股權(quán)質(zhì)押爆倉、利益輸送等風(fēng)險(xiǎn)因素,給某銀行新增的不良貸款余額,占比超過當(dāng)年新增不良的60%;
2019年,中美貿(mào)易戰(zhàn),受區(qū)域政策影響,某銀行因介入總部型企業(yè)、外貿(mào)型企業(yè)和境外客戶較多,其貿(mào)易融資業(yè)務(wù)新增不良余額,占比超過當(dāng)年新增不良的40%;
2020年,進(jìn)入后疫情時(shí)代,外部環(huán)境不確定性更加顯著,中美關(guān)系、中印關(guān)系、中歐關(guān)系等復(fù)雜多變,會(huì)更加深刻地影響更多企業(yè),而更多的對公不良貸款也可能因此而產(chǎn)生;
2021年,…… ……
在經(jīng)濟(jì)增速下行、疫情防控常態(tài)化的背景下,監(jiān)管要求和業(yè)務(wù)發(fā)展的雙重壓力,為商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型按下快進(jìn)鍵。過去的20年中,互聯(lián)網(wǎng)連接平臺(tái)與個(gè)人消費(fèi)者,使零售業(yè)務(wù)在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中得到較好發(fā)展;與此同時(shí),銀行對公業(yè)務(wù),由于非標(biāo)特性,使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型相對滯后。因此,能否“非標(biāo)轉(zhuǎn)標(biāo)”,成為對公業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵。
對公授信業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,特別是數(shù)字化風(fēng)控建設(shè),是商業(yè)銀行未來長期高效發(fā)展的重中之重,必須給予足夠重視。
【培訓(xùn)對象】
各銀行董事長、行長,總分行風(fēng)險(xiǎn)管理部、授信審批部、貸后管理部、公司銀行部、網(wǎng)絡(luò)金融部、公司金融部、數(shù)字銀行部、智慧銀行部等部門負(fù)責(zé)人及業(yè)務(wù)骨干。
【培訓(xùn)目標(biāo)】
幫助各家銀行理順對公授信業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型思路,了解基于事件語義理解和事件圖譜的對公業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)字化解決方案,認(rèn)識(shí)到建設(shè)對公數(shù)字化風(fēng)控體系的重要性和緊迫性,初步掌握建立對公授信業(yè)務(wù)數(shù)字化風(fēng)控體系的主要內(nèi)容,明確對公數(shù)字化風(fēng)控的實(shí)施路徑。
【培訓(xùn)收益】
本次培訓(xùn),由精通對公授信業(yè)務(wù)數(shù)字化風(fēng)控技術(shù)的實(shí)戰(zhàn)型老師,帶來商業(yè)銀行對公數(shù)字化風(fēng)控解決方案。授課內(nèi)容全程干貨,以期幫助商業(yè)銀行,盡快領(lǐng)會(huì)對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風(fēng)控理念,熟悉并初步掌握大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù),了解對公授信客戶如何進(jìn)行全生命周期風(fēng)險(xiǎn)管理,懂得如何善用數(shù)字化技術(shù)手段,將信貸專家經(jīng)驗(yàn)與智能風(fēng)控系統(tǒng)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對公授信業(yè)務(wù)數(shù)字化風(fēng)控。
其中,對公客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)審及前置篩查,企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)穿透識(shí)別整合,表單資料智能提取錄入,盡調(diào)報(bào)告內(nèi)容支持,專家知識(shí)復(fù)用,多維風(fēng)險(xiǎn)排查,風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)排查管控,金融事件中心構(gòu)建,金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系構(gòu)建,風(fēng)險(xiǎn)提示規(guī)則配置,管理者駕駛艙,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)智能解析,金融事件圖譜分析,數(shù)字化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo),企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)畫像等內(nèi)容,將會(huì)幫助大家打破傳統(tǒng)對公授信業(yè)務(wù)風(fēng)控思維慣性,掌握大數(shù)據(jù)風(fēng)控核心技能,進(jìn)而推進(jìn)對公授信業(yè)務(wù)數(shù)字化風(fēng)控轉(zhuǎn)型。
培訓(xùn)不是目的,落地才是關(guān)鍵!
做為實(shí)戰(zhàn)派講師,將帶來對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風(fēng)控與企業(yè)商機(jī)分析及營銷獲客兩大實(shí)用系統(tǒng),幫助各家商業(yè)銀行迅速部署實(shí)施,在短時(shí)間內(nèi)獲得對公授信業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地方案!
【培訓(xùn)課綱】
上午:(9:00-12:00)
第一模塊
第一節(jié):銀行對公授信業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控痛點(diǎn)與難點(diǎn)
一、客戶信息分散化
二、審貸偏好差異大
三、耗人費(fèi)時(shí)不精準(zhǔn)
四、風(fēng)險(xiǎn)全貌無法查
第二節(jié):銀行對公授信風(fēng)控?cái)?shù)字化解決方案框架
一、如何整合多源風(fēng)險(xiǎn)信息
二、如何進(jìn)行數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)
三、如何便捷進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控
第二模塊
第一節(jié):如何助力銀行實(shí)現(xiàn)對公客戶全程風(fēng)控策略
一、貸前:預(yù)審盡調(diào)及報(bào)告支持
二、貸中:貸中評審及風(fēng)險(xiǎn)篩查
三、貸后:預(yù)警配置及排查管控
第二節(jié):對公授信客戶風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)、追蹤與傳導(dǎo)分析
一、事件語義理解
二、事件圖譜分析
三、指標(biāo)模型計(jì)算
四、數(shù)據(jù)智能解析
五、大數(shù)據(jù)處理
第三節(jié):對公授信客戶五類風(fēng)險(xiǎn)模型
一、自然語言處理模型
二、財(cái)務(wù)模型
三、股權(quán)模型
四、風(fēng)險(xiǎn)提示和評分模型
五、財(cái)務(wù)預(yù)警模型
第四節(jié):對公授信客戶數(shù)字化風(fēng)控系統(tǒng)功能架構(gòu)
一、業(yè)務(wù)應(yīng)用層面
二、業(yè)務(wù)分析層面
三、數(shù)據(jù)服務(wù)層面
下午:(14:00-17:00)
第三模塊
第一節(jié):如何進(jìn)行對公授信客戶風(fēng)險(xiǎn)穿透識(shí)別整合
一、通過事件、指標(biāo)、關(guān)系實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)穿透識(shí)別
二、在結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中理解企業(yè)事件
三、專家智識(shí)轉(zhuǎn)化為數(shù)字化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)
四、企業(yè)關(guān)系識(shí)別與事件圖譜構(gòu)建
五、金融事件中心
第二節(jié):對公授信客戶風(fēng)險(xiǎn)排查要點(diǎn)與具體做法
一、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)畫像
二、多維風(fēng)險(xiǎn)畫像
三、構(gòu)建分析體系
四、貸前盡調(diào)篩查
五、貸中/貸后風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)可視化
第三節(jié):如何實(shí)現(xiàn)對公授信客戶全流程智能管控
一、如何進(jìn)行對公授信客戶風(fēng)險(xiǎn)全生命周期管理
二、如何進(jìn)行對公授信客戶管戶風(fēng)險(xiǎn)管控與追蹤
三、如何實(shí)現(xiàn)對公客戶監(jiān)控指標(biāo)自定義靈活配置
第四節(jié):如何開展對公授信客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)控
一、“風(fēng)險(xiǎn)事件”與“業(yè)務(wù)知識(shí)”結(jié)合的指標(biāo)監(jiān)控
二、實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警實(shí)現(xiàn)多端信息推送
三、管理者全局駕駛艙
第四模塊
第一節(jié):某股份制銀行一級分行對公數(shù)字化風(fēng)控案例
第二節(jié):某股份制銀行總行對公數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例分析
吳老師
資歷背景
總行級核心審貸委員
大數(shù)據(jù)風(fēng)控實(shí)戰(zhàn)專家
消費(fèi)金融領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)專家
24年銀行從業(yè)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
數(shù)字化轉(zhuǎn)型風(fēng)控實(shí)戰(zhàn)專家
銀行信用教育講師
財(cái)商實(shí)戰(zhàn)專家
現(xiàn)任:
某金融信息服務(wù)公司 高級風(fēng)控合伙人
曾任:
北銀消費(fèi)金融有限公司 籌建組成員、風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)負(fù)責(zé)人
海爾消費(fèi)金融有限公司 籌建組成員、風(fēng)險(xiǎn)總監(jiān)
原北京銀行總行 風(fēng)險(xiǎn)主管、專職審貸官
實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
吳老師在銀行業(yè)及消費(fèi)金融業(yè)工作超過20年,曾任總行貸款審查委員會(huì)核心委員達(dá)10年以上,最高職務(wù)做到金融機(jī)構(gòu)首席風(fēng)險(xiǎn)官;
吳老師是大數(shù)據(jù)風(fēng)控專家,與世界最大征信機(jī)構(gòu)益博睿美國專家技術(shù)合作,為全國數(shù)十家銀行建立大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)及模型;
吳老師是銀行信用教育專家,已經(jīng)連續(xù)5年,累計(jì)為全國各地200余家銀行的千余位行長高管培訓(xùn)消費(fèi)金融、風(fēng)險(xiǎn)控制以及審貸技術(shù);
吳老師是財(cái)商實(shí)戰(zhàn)專家,精通信用卡、個(gè)人貸款以及中小微創(chuàng)業(yè)貸款實(shí)務(wù),累計(jì)為中小企業(yè)及個(gè)人客戶培訓(xùn)50余場,受眾數(shù)千人;
吳老師還是國內(nèi)消費(fèi)金融領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)專家,親自參與3家持牌消費(fèi)金融公司的籌建與運(yùn)營工作,并為半數(shù)以上持牌消費(fèi)金融公司提供過專業(yè)培訓(xùn)。
集聚數(shù)字化轉(zhuǎn)型、消費(fèi)金融、互聯(lián)網(wǎng)貸款風(fēng)控一體化、數(shù)據(jù)建模與智能建模等熱門領(lǐng)域課題研究與市場交付。
主講課程
吳老師課程以“數(shù)字化轉(zhuǎn)型系列課程”為主線,這些課題以課程或咨詢項(xiàng)目形式進(jìn)行市場交付,信用教育為輔助課程,內(nèi)容包括個(gè)人征信維護(hù)與打造、財(cái)商教育實(shí)戰(zhàn)技巧等。
《后疫情時(shí)代中小銀行數(shù)字化風(fēng)控》
《商業(yè)銀行數(shù)字化風(fēng)控模型與風(fēng)控策略》
《商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)智能化轉(zhuǎn)型經(jīng)營管理方略》
《商業(yè)銀行智能貸后體系建設(shè)與AI催收》
《商業(yè)銀行黑產(chǎn)市場與智能反欺詐實(shí)務(wù)》
《商業(yè)銀行數(shù)據(jù)建模與智能建模實(shí)務(wù)》
《商業(yè)銀行額度模型、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)與策略調(diào)優(yōu)》
《商業(yè)銀行個(gè)人貸款業(yè)務(wù)審批政策與要點(diǎn)》
其他關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)輻射課題老師可以根據(jù)客戶需求定制!
授課風(fēng)格
實(shí)戰(zhàn)性:吳老師從事銀行核心業(yè)務(wù)時(shí)間長達(dá)二十余年,是典型的實(shí)戰(zhàn)型專家,授課方式靈活多樣,能夠切實(shí)解決一線人員面臨的現(xiàn)實(shí)問題;
趣味性:吳老師對國內(nèi)外消費(fèi)金融現(xiàn)狀及大數(shù)據(jù)風(fēng)控領(lǐng)域均有涉獵,知識(shí)面廣,授課趣味性強(qiáng),讓學(xué)員在輕松愉悅的氛圍中快速掌握實(shí)戰(zhàn)技能;
專業(yè)性:吳老師具有扎實(shí)的業(yè)務(wù)功底,加上多年潛心研究與實(shí)踐,總結(jié)出系列極具專業(yè)性的培訓(xùn)課程,適用于各類大小銀行的實(shí)際需求。
服務(wù)客戶
銀行:農(nóng)業(yè)銀行、郵儲(chǔ)銀行、 建設(shè)銀行、浦發(fā)銀行、廣發(fā)銀行、興業(yè)銀行、華夏銀行、渤海銀行、重慶銀行、江蘇銀行、漢口銀行、營口沿海銀行、徽商銀行、微眾銀行、中關(guān)村銀行、富民銀行、藍(lán)海銀行、振興銀行、中原銀行、北京銀行、廣州銀行、長沙銀行、長沙農(nóng)商行、湘江銀行、富滇銀行、齊商銀行、棗莊農(nóng)商行、濟(jì)寧銀行、杭州銀行、晉城銀行、河北銀行、濰坊銀行、貴陽銀行、攀枝花銀行、威海銀行、濰坊銀行等
消費(fèi)金融公司:中銀消費(fèi)金融公司、中原消費(fèi)金融公司、馬上消費(fèi)金融公司、晉商消費(fèi)金融公司、哈銀消費(fèi)金融公司、海爾消費(fèi)金融公司、捷信消費(fèi)金融公司、杭銀消費(fèi)金融公司、華融消費(fèi)金融公司、湖北消費(fèi)金融公司等
小貸公司:北京市小貸公司行業(yè)協(xié)會(huì)、人保互聯(lián)網(wǎng)小貸等
擔(dān)保公司:中國經(jīng)濟(jì)技術(shù)投資擔(dān)保公司、北京首創(chuàng)投資擔(dān)保公司、新疆投資擔(dān)保公司
其他:魯信集團(tuán)、西藏融資租賃、平安租賃、金地集團(tuán)等
培訓(xùn)案例
2020年11月,廣州銀行,《反欺詐培訓(xùn)及策略調(diào)整》課程,參與人數(shù)80人
2020年10月,農(nóng)業(yè)銀行北京,《零售業(yè)務(wù)數(shù)字化營銷與風(fēng)控實(shí)務(wù)》,參與人數(shù)90人
2020年10月,線上公開課,《中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型系列課》,參與人數(shù)5000人
2019年10月,福州,為近百位當(dāng)?shù)貙?shí)體企業(yè)老板提供財(cái)商咨詢及融資方案
2019年5月,新疆,為數(shù)十位當(dāng)?shù)仄髽I(yè)家提供征信教育及融資方案
2019年4月,海南,為50余位中小企業(yè)主培訓(xùn)財(cái)商課程及融資方案
2019年3月,湘潭,為近百位當(dāng)?shù)仄髽I(yè)家提供征信教育培訓(xùn)
2019年1月,廈門,為30余家銀行及擔(dān)保公司,培訓(xùn)消費(fèi)金融風(fēng)控體系及優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)對接
近期部分課程案例展示:
2020年10月20-21日,農(nóng)業(yè)銀行總行,《零售業(yè)務(wù)數(shù)字化營銷與風(fēng)控實(shí)務(wù)》
2020年10月23日,農(nóng)業(yè)銀行茂名分行,《商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型下網(wǎng)點(diǎn)經(jīng)營管理方略》課程,參與人數(shù)80人
面對激烈的市場競爭,如何直面困難,迎難而上是當(dāng)下銀行的考驗(yàn),想要在未來獲得一席之地,必須加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型
2020年10月28日,四川郵儲(chǔ)《互聯(lián)網(wǎng)貸款風(fēng)控與不良資產(chǎn)處置》課程,參與人數(shù)100人
數(shù)字化精準(zhǔn)貸后、AI智能催收與大數(shù)據(jù)征信決策,幫助銀行解決催收痛點(diǎn)
2020年11月12日,廣州銀行,《反欺詐》課程,參與人數(shù)50人
吳易璋老師首先用詳實(shí)的案例全景解析了目前黑產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈的各種欺詐模式、欺詐行為,進(jìn)而講述了三大場景下金融反欺詐的策略尤其針對互聯(lián)網(wǎng)反欺詐做了深度講解,為銀行零售信貸條線從業(yè)人員拓展了事業(yè),讓零售信貸展業(yè)不再“踩坑”。
2020年11月24日,杭州公開課《互聯(lián)網(wǎng)貸款風(fēng)控一體化》課程,參與人數(shù)50人
為全國幾十家股份制、城商行以及農(nóng)商行分享《互聯(lián)網(wǎng)貸款數(shù)字化風(fēng)控》,中小銀行必須及時(shí)轉(zhuǎn)型數(shù)字金融,而數(shù)字化風(fēng)控體系建設(shè)是重中之重。
客戶反饋
吳老師在消費(fèi)金融和大數(shù)據(jù)風(fēng)控領(lǐng)域,是當(dāng)之無愧的實(shí)戰(zhàn)專家。
——中銀消費(fèi)
吳老師一聽就是實(shí)戰(zhàn)派出身的老師,很專業(yè)、有水平,授課內(nèi)容系統(tǒng)性強(qiáng),不僅教知識(shí)更教會(huì)了接下來應(yīng)用的方法,受益匪淺。
——齊商銀行
吳老師的培訓(xùn)亮點(diǎn)是:總結(jié)精辟、分享細(xì)膩,能請到吳老師為我行培訓(xùn),是我們的榮幸。
——江蘇銀行
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