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【培訓背景】

2018年,國內(nèi)經(jīng)濟去杠桿，因上市公司商譽減值、負債擴張、股權質(zhì)押爆倉、利益輸送等風險因素，給某銀行新增的不良貸款余額，占比超過當年新增不良的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)務新增不良余額，占比超過當年新增不良的40%；

2020年，進入后疫情時代，外部環(huán)境不確定性更加顯著，中美關系、中印關系、中歐關系等復雜多變，會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)型按下快進鍵。過去的20年中，互聯(lián)網(wǎng)連接平臺與個人消費者，使零售業(yè)務在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中得到較好發(fā)展；與此同時，銀行對公業(yè)務，由于非標特性，使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型相對滯后。因此，能否“非標轉(zhuǎn)標”，成為對公業(yè)務數(shù)字化轉(zhuǎn)型關鍵。

對公授信業(yè)務的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，特別是數(shù)字化風控建設，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。

【培訓對象】

各銀行董事長、行長，總分行風險管理部、授信審批部、貸后管理部、公司銀行部、網(wǎng)絡金融部、公司金融部、數(shù)字銀行部、智慧銀行部等部門負責人及業(yè)務骨干。

【培訓目標】

幫助各家銀行理順對公授信業(yè)務數(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)務風險管理數(shù)字化解決方案，認識到建設對公數(shù)字化風控體系的重要性和緊迫性，初步掌握建立對公授信業(yè)務數(shù)字化風控體系的主要內(nèi)容，明確對公數(shù)字化風控的實施路徑。

【培訓收益】

本次培訓，由精通對公授信業(yè)務數(shù)字化風控技術的實戰(zhàn)型老師，帶來商業(yè)銀行對公數(shù)字化風控解決方案。授課內(nèi)容全程干貨，以期幫助商業(yè)銀行，盡快領會對公業(yè)務數(shù)字化風控理念，熟悉并初步掌握大數(shù)據(jù)風控技術，了解對公授信客戶如何進行全生命周期風險管理，懂得如何善用數(shù)字化技術手段，將信貸專家經(jīng)驗與智能風控系統(tǒng)相結(jié)合，實現(xiàn)對公授信業(yè)務數(shù)字化風控。

其中，對公客戶風險預審及前置篩查，企業(yè)風險穿透識別整合，表單資料智能提取錄入，盡調(diào)報告內(nèi)容支持，專家知識復用，多維風險排查，風險信號排查管控，金融事件中心構(gòu)建，金融風險指標體系構(gòu)建，風險提示規(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)字化風險預警指標，企業(yè)風險畫像等內(nèi)容，將會幫助大家打破傳統(tǒng)對公授信業(yè)務風控思維慣性，掌握大數(shù)據(jù)風控核心技能，進而推進對公授信業(yè)務數(shù)字化風控轉(zhuǎn)型。

培訓不是目的，落地才是關鍵！

做為實戰(zhàn)派講師，將帶來對公業(yè)務數(shù)字化風控與企業(yè)商機分析及營銷獲客兩大實用系統(tǒng)，幫助各家商業(yè)銀行迅速部署實施，在短時間內(nèi)獲得對公授信業(yè)務的數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地方案！

【培訓課綱】

上午：（9：00-12：00）

第一模塊

第一節(jié)：銀行對公授信業(yè)務風險管控痛點與難點

一、客戶信息分散化

二、審貸偏好差異大

三、耗人費時不精準

四、風險全貌無法查

第二節(jié)：銀行對公授信風控數(shù)字化解決方案框架

一、如何整合多源風險信息

二、如何進行數(shù)據(jù)智能驅(qū)動

三、如何便捷進行風險監(jiān)控

第二模塊

第一節(jié)：如何助力銀行實現(xiàn)對公客戶全程風控策略

一、貸前：預審盡調(diào)及報告支持

二、貸中：貸中評審及風險篩查

三、貸后：預警配置及排查管控

第二節(jié)：對公授信客戶風險發(fā)現(xiàn)、追蹤與傳導分析

一、事件語義理解

二、事件圖譜分析

三、指標模型計算

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險模型

一、自然語言處理模型

二、財務模型

三、股權模型

四、風險提示和評分模型

五、財務預警模型

第四節(jié)：對公授信客戶數(shù)字化風控系統(tǒng)功能架構(gòu)

一、業(yè)務應用層面

二、業(yè)務分析層面

三、數(shù)據(jù)服務層面

下午：（14：00-17：00）

第三模塊

第一節(jié)：如何進行對公授信客戶風險穿透識別整合

一、通過事件、指標、關系實現(xiàn)風險穿透識別

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、專家智識轉(zhuǎn)化為數(shù)字化風險預警指標

四、企業(yè)關系識別與事件圖譜構(gòu)建

五、金融事件中心

第二節(jié)：對公授信客戶風險排查要點與具體做法

一、企業(yè)風險畫像

二、多維風險畫像

三、構(gòu)建分析體系

四、貸前盡調(diào)篩查

五、貸中/貸后風險實時可視化

第三節(jié)：如何實現(xiàn)對公授信客戶全流程智能管控

一、如何進行對公授信客戶風險全生命周期管理

二、如何進行對公授信客戶管戶風險管控與追蹤

三、如何實現(xiàn)對公客戶監(jiān)控指標自定義靈活配置

第四節(jié)：如何開展對公授信客戶風險預警監(jiān)控

一、“風險事件”與“業(yè)務知識”結(jié)合的指標監(jiān)控

二、實時風險預警實現(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)風控實戰(zhàn)專家

消費金融領域?qū)崙?zhàn)專家

24年銀行從業(yè)實戰(zhàn)經(jīng)驗

數(shù)字化轉(zhuǎn)型風控實戰(zhàn)專家

銀行信用教育講師

財商實戰(zhàn)專家

現(xiàn)任：

某金融信息服務公司 高級風控合伙人

曾任：

北銀消費金融有限公司 籌建組成員、風險合規(guī)負責人

海爾消費金融有限公司 籌建組成員、風險總監(jiān)

原北京銀行總行 風險主管、專職審貸官

實戰(zhàn)經(jīng)驗

吳老師在銀行業(yè)及消費金融業(yè)工作超過20年，曾任總行貸款審查委員會核心委員達10年以上，最高職務做到金融機構(gòu)首席風險官；

吳老師是大數(shù)據(jù)風控專家，與世界最大征信機構(gòu)益博睿美國專家技術合作，為全國數(shù)十家銀行建立大數(shù)據(jù)風控系統(tǒng)及模型；

吳老師是銀行信用教育專家，已經(jīng)連續(xù)5年，累計為全國各地200余家銀行的千余位行長高管培訓消費金融、風險控制以及審貸技術；

吳老師是財商實戰(zhàn)專家，精通信用卡、個人貸款以及中小微創(chuàng)業(yè)貸款實務，累計為中小企業(yè)及個人客戶培訓50余場，受眾數(shù)千人；

吳老師還是國內(nèi)消費金融領域?qū)崙?zhàn)專家，親自參與3家持牌消費金融公司的籌建與運營工作，并為半數(shù)以上持牌消費金融公司提供過專業(yè)培訓。

集聚數(shù)字化轉(zhuǎn)型、消費金融、互聯(lián)網(wǎng)貸款風控一體化、數(shù)據(jù)建模與智能建模等熱門領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目形式進行市場交付，信用教育為輔助課程，內(nèi)容包括個人征信維護與打造、財商教育實戰(zhàn)技巧等。

《后疫情時代中小銀行數(shù)字化風控》

《商業(yè)銀行數(shù)字化風控模型與風控策略》

《商業(yè)銀行網(wǎng)點智能化轉(zhuǎn)型經(jīng)營管理方略》

《商業(yè)銀行智能貸后體系建設與AI催收》

《商業(yè)銀行黑產(chǎn)市場與智能反欺詐實務》

《商業(yè)銀行數(shù)據(jù)建模與智能建模實務》

《商業(yè)銀行額度模型、風險定價與策略調(diào)優(yōu)》

《商業(yè)銀行個人貸款業(yè)務審批政策與要點》

其他關于數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關輻射課題老師可以根據(jù)客戶需求定制！

授課風格

實戰(zhàn)性：吳老師從事銀行核心業(yè)務時間長達二十余年，是典型的實戰(zhàn)型專家，授課方式靈活多樣，能夠切實解決一線人員面臨的現(xiàn)實問題；

趣味性：吳老師對國內(nèi)外消費金融現(xiàn)狀及大數(shù)據(jù)風控領域均有涉獵，知識面廣，授課趣味性強，讓學員在輕松愉悅的氛圍中快速掌握實戰(zhàn)技能；

專業(yè)性：吳老師具有扎實的業(yè)務功底，加上多年潛心研究與實踐，總結(jié)出系列極具專業(yè)性的培訓課程，適用于各類大小銀行的實際需求。

服務客戶

銀行：農(nóng)業(yè)銀行、郵儲銀行、 建設銀行、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、中關村銀行、富民銀行、藍海銀行、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

消費金融公司：中銀消費金融公司、中原消費金融公司、馬上消費金融公司、晉商消費金融公司、哈銀消費金融公司、海爾消費金融公司、捷信消費金融公司、杭銀消費金融公司、華融消費金融公司、湖北消費金融公司等

小貸公司：北京市小貸公司行業(yè)協(xié)會、人保互聯(lián)網(wǎng)小貸等

擔保公司：中國經(jīng)濟技術投資擔保公司、北京首創(chuàng)投資擔保公司、新疆投資擔保公司

其他：魯信集團、西藏融資租賃、平安租賃、金地集團等

培訓案例

2020年11月，廣州銀行，《反欺詐培訓及策略調(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)務數(shù)字化營銷與風控實務》，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?shù)貙嶓w企業(yè)老板提供財商咨詢及融資方案

2019年5月，新疆，為數(shù)十位當?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)主培訓財商課程及融資方案

2019年3月，湘潭，為近百位當?shù)仄髽I(yè)家提供征信教育培訓

2019年1月，廈門，為30余家銀行及擔保公司，培訓消費金融風控體系及優(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)務數(shù)字化營銷與風控實務》

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，迎難而上是當下銀行的考驗，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《互聯(lián)網(wǎng)貸款風控與不良資產(chǎn)處置》課程，參與人數(shù)100人

數(shù)字化精準貸后、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

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)字化風控》，中小銀行必須及時轉(zhuǎn)型數(shù)字金融，而數(shù)字化風控體系建設是重中之重。

客戶反饋

吳老師在消費金融和大數(shù)據(jù)風控領域，是當之無愧的實戰(zhàn)專家。

——中銀消費

吳老師一聽就是實戰(zhàn)派出身的老師，很專業(yè)、有水平，授課內(nèi)容系統(tǒng)性強，不僅教知識更教會了接下來應用的方法，受益匪淺。

——齊商銀行

吳老師的培訓亮點是：總結(jié)精辟、分享細膩，能請到吳老師為我行培訓，是我們的榮幸。

——江蘇銀行

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