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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(duì)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(duì)公業(yè)務(wù)，由于非標(biāo)特性，使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型相對(duì)滯后。因此，能否“非標(biāo)轉(zhuǎn)標(biāo)”，成為對(duì)公業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵。

對(duì)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(zhǎng)期高效發(fā)展的重中之重，必須給予足夠重視。

【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、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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)公授信業(yè)務(wù)數(shù)字化風(fēng)控。

其中，對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)公業(yè)務(wù)數(shù)字化風(fēng)控與企業(yè)商機(jī)分析及營(yíng)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(píng)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(duì)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(duì)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(píng)分模型

五、財(cái)務(wù)預(yù)警模型

第四節(jié)：對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)公授信客戶全流程智能管控

一、如何進(jìn)行對(duì)公授信客戶風(fēng)險(xiǎn)全生命周期管理

二、如何進(jìn)行對(duì)公授信客戶管戶風(fēng)險(xiǎn)管控與追蹤

三、如何實(shí)現(xiàn)對(duì)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(duì)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(jí)分行對(duì)公數(shù)字化風(fēng)控案例

第二節(jié)：某股份制銀行總行對(duì)公數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例分析

吳老師

資歷背景

總行級(jí)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(jí)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(zhǎng)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(chǎng)，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(yíng)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(chǎng)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(chǎng)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(yíng)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(chǎng)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(zhǎng)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(duì)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(yíng)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(zhǎng)沙銀行、長(zhǎng)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(yíng)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(duì)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(yíng)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(yíng)管理方略》課程，參與人數(shù)80人

面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，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(chǎng)景下金融反欺詐的策略尤其針對(duì)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(qǐng)到吳老師為我行培訓(xùn)，是我們的榮幸。

——江蘇銀行

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