第一节 线上消费贷款与银行数字化风控
一、数据驱动区域性银行业务转型
二、银行消费贷款授信管理模式
1、商业银行消费贷款产品比较
2、各类消费贷款模式成功的关键
三、传统风控 VS 数字化风控
四、银行线上消费贷款五大风控要点
五、案例研讨:一起利用大数据风控漏洞的10亿元骗贷案
第二节 消费贷款数字化风控实务
一、消费贷款全流程精细化运营
二、精准营销获客
1、客户风险分层
2、风险分层模型
3、资质评估报告
4、拒绝客户回捞
5、客户响应模型
三、贷前阶段
1、高危客户名单
2、欺诈分
3、多头借贷查询
4、还款意愿评估
5、电商消费报告
6、互联网行为报告
7、信用评级
四、贷中阶段
1、风险监控预警
2、预警机制
3、阈值设计
4、额度评估
5、行为评分模型(B卡)
五、贷后阶段
1、智能贷后催收管理
2、案件分配模型
3、案件转手模型
4、催收机器人
5、智能语音语义识别
第三节 知识图谱与银行消费贷款
一、什么是知识图谱?
二、知识图谱在反欺诈上的应用
三、设备关联与转账关联
四、信用风险管理方面的应用
五、同业案例:农行的知识图谱
第四节 数据治理与数字化风控体系
一、数据来源、数据获取与数据治理
1、行内数据治理与应用
2、外部数据获取与测评
3、外部大数据管理平台
二、大数据评分模型建立与应用
1、大数据SCORECARD建模方法论
2、智能数据建模 VS 人工SAS建模
三、大数据风控策略与规则设计
1、准入策略的制定
2、白名单策略的制定
3、黑名单策略的制定
4、多头借贷策略的制定
第五节 黑产揭秘与智能反欺诈
一、欺诈黑色产业市场现状分析
1、黑产市场上游
2、黑产市场中游
3、黑产市场下游
二、欺诈黑色产业链
三、金融行业欺诈链
四、黑产批量制造“真实”客户
五、黑产给客户的数据整容
第六节 智能反欺诈技术
一、四大信贷反欺诈技术手段
1、黑白名单
2、规则引擎
3、有监督学习
4、无监督学习
二、设备指纹
1、设备指纹概述
2、安卓设备指纹
3、iOS设备指纹
4、WEB设备指纹
三、基于用户行为的生物探针
1、生物探针:身份认证的4个阶段
2、无感认证:如何区分自然人与机器人
3、应用场景:登录、免密支付、信用卡、借贷申请等
四、其他实用反欺诈技术
1、实时指标计算实践
2、风险态势感知系统
3、欺诈情报体系
4、机器学习算法的使用
第七节 数字化风控常用模型
一、授信额度模型
1、额度管理概要
2、额度管理的三种方法
3、额度管理的生命周期
二、风险定价模型
三、二代人行征信报告解析模型
第八节 银行如何快速布局消费信贷
一、困境与瓶颈
二、痛点与难点
三、消费贷款层级
四、消费贷款客户旅程再造
五、RFM模型与银行消费贷款
授课老师
胡如意 金融科技研究院执行院长
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
