银行风控
银行系消费金融风险识别与防控
万里老师主讲。2025年是消费金融行业的又一分水岭，消费信贷行业“跑马圈地”时代自此结束。更多的金融机构认识到这一轮消费金融的重新洗牌是重新抢占份额、调整自身信贷结构的契机，但消费金融跌宕起伏的发展过往，又让金融机构陷入调结构+控风险的两难境地。课程对象：金融机构零售业务主管、客户经理/个人信贷从业人员、风控专员等。
行业调查研究与授信风险分析实战
主讲：龙鑫老师【课程背景】▪行业风险加剧：当前经济环境下，行业分化显著，部分领域面临政策调整、技术迭代等挑战，银行授信风险管控难度加大。▪授信决策需求：传统信贷评估模式难以全面反映行业动态，需通过系统性行业分析提升风险识别能力与决策精准度。▪政策驱动转型：绿色金融、制造业强国等国家战略推动新兴行业崛起，银行需快速响应政策导向，优化信贷资源配置。▪实战
公司贷款尽职调查实战与风控策略
主讲：龙鑫老师【课程背景】公司贷款尽职调查是银行风险防控的第一道防线，但在实践中常因信息不全、分析偏差或流程疏漏导致风险暴露。本课程结合行业分析、财务审查、法律合规、担保评估等核心模块，通过理论讲解、工具应用与实战演练，帮助客户经理全面提升尽职调查能力，精准识别风险，优化贷款决策。【课程收益】▪掌握尽职调查全流程核心技能，包括行业分析、财务审查、法律合规等。▪熟练运用财务报
标本兼治：银行反洗钱和反电诈策略
本课程将从政策、法律、操作层面强化学员的反洗钱意识，教授学员如何监测洗钱，从而加强银行从业人员的反洗钱意识，减少金融机构被洗钱分子利用、不慎卷入洗钱犯罪的金融风险和法律风险。《新反洗钱法》将“防范电诈等违法犯罪资金流动”纳入反洗钱核心工作范畴，结合电信诈骗与账户风险的最新趋势，通过系统化培训
数智化信贷风控：AI 赋能信贷全流程管理
【课程背景】当前金融行业数字化转型步入深水区，人工智能技术与信贷业务的融合成为银行业提质增效、防控风险的核心抓手。传统信贷管理模式依赖人工审核、经验判断，存在流程效率低、风险识别滞后、数据利用不充分等痛点，难以适配复杂多变的市场环境、严格的监管要求以及普惠金融、绿色金融等新兴业务的发展需求，信贷业务的合规风控与高效运营面临双重挑战。为破解行业痛点，推动信贷业务向智能化、精细化、标准化转型，本课程以
银行大数据风控建模与反欺诈应用
周红伟 —— 前马上金融风控负责人，大数据与人工智能技术的深度融合，为风险控制提供了更精准、高效的解决方案。决策树、随机森林、XGBoost等机器学习算法在金融风控领域展现出强大的预测能力，能够有效提升欺诈识别率、优化信用评分模型，并增强风险管理策略的智能化水平。
商业银行反诈风险识别与客户服务实战训练营
主讲：冯青老师6课时【课程背景】当前电信网络诈骗呈现 “场景化、精准化、产业化”特征，已成为威胁金融安全与客户资金安全的突出风险。据监管数据显示，2023年全国涉诈账户中，70%的风险源于银行开户审核疏漏、交易监测滞后等运营环节，而《反电诈法》《电信网络诈骗及其关联违法犯罪联合惩戒办法》等法规实施后，商业银行因未履行反诈义务面临的处罚金额最高达500万元，直接责任人追责金额达20万元
贷前调查、贷中审查、贷后管理-全流程风控能力升级实战
课程背景：在数字经济与监管趋严的双重驱动下，商业银行对公信贷业务面临三大挑战：风险升级：经济下行周期中，企业信用风险隐性化，如供应链断裂、关联交易复杂等。竞争加剧：同业产品同质化严重，客户对“融资 + 融智”综合服务需求激增。监管高压：穿透式监管要求下，贷后管理合规成本攀升。课程特色● 数据驱动：嵌入 15 个行业大数据风控模型● 工具赋能：提供贷前 - 贷中 - 贷后全流程工具包● 合规落地：结
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