《大數(shù)據(jù)時代下的銀行風險管理》
講師：艾靜 瀏覽次數(shù)：2552
課程描述INTRODUCTION
培訓講師：艾靜
課程價格：￥元/人
培訓天數(shù)：1天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
大數(shù)據(jù)的銀行風險管理
課程對象：金融機構、銀行從業(yè)人員
課程大綱：
一、當前金融風險形勢
1、信用風險
2、欺詐風險
3、共債風險
4、合規(guī)風險
二、新形勢下銀行風控的難點與挑戰(zhàn)
1、疫情導致共債風險凸顯
2、新型風險現(xiàn)象增多
1）客戶風險等級區(qū)域性失靈及案例
2）反人臉識別反欺詐手段失靈及案例
3）中介包裝導致客戶畫像失靈及案例
4）黑客攻擊下的外部數(shù)據(jù)畫像失靈及案例
5）征信白戶漏洞下的公積金欺詐及案例
6）類電信詐騙手段及案例
7）團體欺詐手段及案例
3、客戶信息保護面臨很大的挑戰(zhàn)
1) 同業(yè)客戶信息泄露案例、監(jiān)管處罰案例
2) 關于客戶信息保護的重點法條解析
例如：《民法典》、《個人信息保護法》、《刑法》侵犯公民個人信息罪等
三、銀行風控發(fā)展核心動能
1、人工智能（A——AI）
1）人工智能的概念
2）人工智能對于銀行的挑戰(zhàn)
3）人工智能在銀行風控中的應用
2、區(qū)塊鏈（B——Block chain）
1）區(qū)塊鏈的概念
2）區(qū)塊鏈對于銀行的定位挑戰(zhàn)
3）區(qū)塊鏈在銀行風控中的應用
3、云計算（C——Cloud computing)
1）云計算的概念
2）云上銀行
3）云計算在銀行風控中的應用
4、大數(shù)據(jù)（D——Big data）
1）大數(shù)據(jù)的核心
2）銀行在大數(shù)據(jù)方面的短板和優(yōu)勢
3）銀行的風控大數(shù)據(jù)治理
5、物聯(lián)網(wǎng)（5G與IOT）
1）5G的初期、中期與遠期發(fā)展
2）5G時期銀行未來風險管理的定位
四、與”數(shù)字化轉型“相關的幾個嚇人的名詞及案例
1、數(shù)據(jù)挖掘
2、機器學習
3、深度學習
4、人工智能
5、評分卡模型
6、智能反欺詐模型
五、運用金融科技提升風險管理能力（構建智能風險防控閉環(huán)體系）
1、獲取信息
1）金融數(shù)據(jù)
2）非金融數(shù)據(jù)
2、智能決策
1）勾稽比對
2）交叉檢驗
3）強特征篩選
4）風險關系
5）行為數(shù)據(jù)
3、監(jiān)控預警
1）郵件
2）短信
3）電話
4、案件調查
5、數(shù)據(jù)分析
1）風險閾值分布
2）風險分布地圖
六、銀行智能風控差異化體系
1、C端
2、Z端
3、B端
4、F-G端
七、案例分享
1、案例一（螞蟻金服智能識別）
2、案例二（京東金融安全*）
3、案例三（新網(wǎng)銀行）
大數(shù)據(jù)的銀行風險管理
轉載：http://santuchuan.cn/gkk_detail/282680.html
已開課時間Have start time
- 艾靜
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