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信用卡數(shù)字化時代的審批風(fēng)控管理

課程編號:46428

課程價格:¥20000/天

課程時長:1 天

課程人氣:346

行業(yè)類別:銀行金融     

專業(yè)類別:營銷管理 

授課講師:張光祿

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】
各銀行信用卡中心前中后臺管理者、風(fēng)控審批人員、數(shù)據(jù)分析人員及一切相關(guān)需求者

【培訓(xùn)收益】
1.讓學(xué)員了解銀行信用卡業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新理念、新趨勢 2.讓學(xué)員了解銀行信用卡業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新工具 3.讓學(xué)員了解銀行信用卡業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的審批流程 4.讓學(xué)員了解銀行信用卡業(yè)務(wù)中的貸前審批風(fēng)控策略 5.讓學(xué)員了解銀行信用卡業(yè)務(wù)中存在的貸前欺詐手段及防控措施

一、銀行信用卡已邁入數(shù)字化運(yùn)營新時代
1.加快數(shù)字化發(fā)展,建設(shè)數(shù)字中國
(1)從商業(yè)本質(zhì)看科學(xué)進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要影響
(2)從《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》看七大產(chǎn)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)大發(fā)展
2.全面分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)七大重點產(chǎn)業(yè)助力銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型
云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能、虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實
3.通過布局?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型,實現(xiàn)銀行整體降本增效
例:從中信銀行發(fā)布的年報數(shù)據(jù)看數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能信用卡高質(zhì)量發(fā)展
4.?dāng)?shù)字員工概念助力銀行數(shù)字化建設(shè)
例:中國工商銀行運(yùn)用數(shù)字員工打造客戶精準(zhǔn)營銷的“最強(qiáng)大腦”
5.人工智能技術(shù)賦能信用卡的全流程業(yè)務(wù)
例:根據(jù)平安銀行中報數(shù)據(jù)顯示,該行優(yōu)化AI智能語音技術(shù)滲透到不同服務(wù)場景,
其中智能語音月外呼規(guī)模已達(dá)1200萬通,等同節(jié)約人工坐席約3000人的工作量。

二、科技全方位賦能信用卡審批全流程
1.AI智能審批大幅提高
例:平安銀行新增發(fā)卡逾400萬張,近90%是人工智能(AI)智能審批
2.信用卡背后的“黑科技”:智能風(fēng)控自動審批
例:平安銀行信用卡從申請、填寫信息到發(fā)卡并即刻使用,只需要不到1分鐘
3.深度解讀RPA(Robotic Process Automation)
(1)RPA指的是什么
例:Gartner調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,2020年全球RPA市場達(dá)到15.8億美元,比2019年(14億美元)增長11.9%。
(2)RPA技術(shù)的起源
(3)RPA技術(shù)在銀行的主要應(yīng)用場景
(4)RPA的優(yōu)勢及對于銀行的意義
(5)銀行布局RPA的實踐
(6)目前RPA的局限及未來展望
4.信用卡審批全流程分析
5.信用卡風(fēng)控貸前審查流程
信息采集、信息驗證、反欺詐、信用評估、授信
6.信用卡審批智能化體系搭建
例:中國工商銀行建設(shè)全新信用卡審批智能監(jiān)督系統(tǒng),實現(xiàn)智能時代“人機(jī)協(xié)同”管家 式服務(wù),持續(xù)優(yōu)化客戶用卡環(huán)境

三、銀行信用卡貸前審批的風(fēng)控知識及管控策略
1.信用卡申請時申請人的三大數(shù)據(jù)分析
(1)不變數(shù)據(jù)
(2)限制性變化數(shù)據(jù)
(3)變化數(shù)據(jù)
2.信用卡審批時的多維度客戶信用評估
(1)性別、年齡、學(xué)歷、婚姻狀況
(2)手機(jī)在網(wǎng)時長、常聯(lián)系人
(3)資產(chǎn)水平、收支水平
(4)消費水平、消費時間、地域、行業(yè)特征
(5)逾期記錄、黑名單
3.信用報告的引入
(1)內(nèi)部信用報告
(2)外部信用報告
人行信用報告、第三方信用報告、其他類信用報告
4.一張看似簡單的申請表并不簡單
例:浦發(fā)銷冠從申請表內(nèi)的申請信息進(jìn)行深度分析潛在風(fēng)險
5.風(fēng)控策略優(yōu)化的思路和常用工具
(1)優(yōu)化思路
依賴貸后表現(xiàn)數(shù)據(jù),服務(wù)于貸前貸中環(huán)節(jié)
提升盈利是最終目的
提升通過率,同時保持目標(biāo)壞賬率 or 保持目標(biāo)通過率,同時降低壞賬率
(2)常用工具:K-S曲線、Lift Chart、ROC曲線
K-S曲線
依據(jù)模型評分將客戶排序,劃分成若干個區(qū)間(區(qū)間劃分越小、曲線越平滑)
依次計算每個區(qū)間內(nèi)好、壞客戶的比例
根據(jù)評分從低到高/從高到低,計算每個區(qū)間好、壞客戶的累計占比
每個區(qū)間上好、壞客戶累計占比的差值形成K-S曲線
K-S曲線最高點的縱坐標(biāo)值即為K-S統(tǒng)計量(K-S值),對應(yīng)的橫坐標(biāo)位置即為cutoff點
Lift Chart
依據(jù)模型評分將客戶排序,劃分成若干個區(qū)間
依次計算每個區(qū)間客戶的響應(yīng)率、累計響應(yīng)率
區(qū)間提升指數(shù) = 區(qū)間響應(yīng)率 / 平均響應(yīng)率
累計提升指數(shù) = 累計響應(yīng)率 / 平均響應(yīng)率( or 累計提升指數(shù) = 累計響應(yīng)率 / 平均響應(yīng)率 - 1)
ROC曲線
設(shè)置一個閾值,作為區(qū)分好人、壞人的界限
先將閾值設(shè)置為評分的最大值,再依次減小,直至評分的最小值
基于不同的閾值設(shè)置,產(chǎn)生一系列不同的混淆矩陣和相應(yīng)的sensitivity、specificity組合
以1-specificity為橫坐標(biāo)、sensitivity為縱坐標(biāo)繪圖,畫出ROC曲線
ROC曲線下方的面積,即為AUC值
ROC曲線上,離左上角最近的點
6.大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控,護(hù)航高質(zhì)量發(fā)展
例:中信銀行信用卡中心通過大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計算等智能技術(shù),引入多維新型數(shù) 據(jù)豐富客戶風(fēng)險畫像,全年共迭代優(yōu)化全流程信貸風(fēng)險評分卡26張,有效提升風(fēng)控精準(zhǔn) 施策能力;通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)了更加高效、精準(zhǔn)的風(fēng)險決策能力新突破,實現(xiàn)交易金 額挽損提升20%

四、銀行信用卡貸前欺詐手段與防控措施
1.信用卡能給客戶帶來的九個主要功能和兩大核心功能
2.客戶申請信用卡的核心訴求
3.客戶為什么要進(jìn)行虛假信息進(jìn)件申請
4.常見的虛假信息進(jìn)件申請項
(1)客戶身份造假
例:某房地產(chǎn)中介從業(yè)人員冒用多個身份進(jìn)行多家銀行信用卡申請操作
(2)客戶工作信息造假
工作單位、工作崗位、工作職位、工作年限、單位座機(jī)、年收入(含提供虛假銀行流水)
例:某客戶在申請信用卡時提供提前制作好的假銀行流水和機(jī)動車行駛證作為財力證明
5.有效識別客戶常見的的虛假申請
(1)通過內(nèi)外部征信報告進(jìn)行基礎(chǔ)信息比對
(2)通過互聯(lián)網(wǎng)公開信息比對進(jìn)行核驗
(3)通過三大電信運(yùn)營商的電話分布規(guī)律進(jìn)行側(cè)面核實
例:浦發(fā)銷冠團(tuán)隊運(yùn)用核查申請人提供的工作單位座機(jī)號段,識別虛假申請信息,提前 降低風(fēng)險發(fā)生率

五、課程總結(jié) 

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