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    信用卡數字化時(shí)代的審批風(fēng)控管理

    課程編號:46428

    課程價(jià)格:¥20000/天

    課程時(shí)長(cháng):1 天

    課程人氣:517

    行業(yè)類(lèi)別:銀行金融     

    專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:營(yíng)銷(xiāo)管理 

    授課講師:張光祿

    • 課程說(shuō)明
    • 講師介紹
    • 選擇同類(lèi)課
    【培訓對象】
    各銀行信用卡中心前中后臺管理者、風(fēng)控審批人員、數據分析人員及一切相關(guān)需求者

    【培訓收益】
    1.讓學(xué)員了解銀行信用卡業(yè)務(wù)數字化轉型的新理念、新趨勢 2.讓學(xué)員了解銀行信用卡業(yè)務(wù)數字化轉型的新工具 3.讓學(xué)員了解銀行信用卡業(yè)務(wù)數字化轉型的審批流程 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字化運營(yíng)新時(shí)代
    1.加快數字化發(fā)展,建設數字中國
    (1)從商業(yè)本質(zhì)看科學(xué)進(jìn)步對經(jīng)濟發(fā)展的重要影響
    (2)從《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會(huì )發(fā)展第十四個(gè)五年規劃和2035年遠景目標綱要》看七大產(chǎn)業(yè)數字經(jīng)濟大發(fā)展
    2.全面分析數字經(jīng)濟七大重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)助力銀行數字化轉型
    云計算、大數據、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、區塊鏈、人工智能、虛擬現實(shí)和增強現實(shí)
    3.通過(guò)布局數字化轉型,實(shí)現銀行整體降本增效
    例:從中信銀行發(fā)布的年報數據看數字化轉型賦能信用卡高質(zhì)量發(fā)展
    4.數字員工概念助力銀行數字化建設
    例:中國工商銀行運用數字員工打造客戶(hù)精準營(yíng)銷(xiāo)的“最強大腦”
    5.人工智能技術(shù)賦能信用卡的全流程業(yè)務(wù)
    例:根據平安銀行中報數據顯示,該行優(yōu)化AI智能語(yǔ)音技術(shù)滲透到不同服務(wù)場(chǎng)景,
    其中智能語(yǔ)音月外呼規模已達1200萬(wàn)通,等同節約人工坐席約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(wàn)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(dòng)審批
    例:平安銀行信用卡從申請、填寫(xiě)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調查數據顯示,2020年全球RPA市場(chǎng)達到15.8億美元,比2019年(14億美元)增長(cháng)11.9%。
    (2)RPA技術(shù)的起源
    (3)RPA技術(shù)在銀行的主要應用場(chǎng)景
    (4)RPA的優(yōu)勢及對于銀行的意義
    (5)銀行布局RPA的實(shí)踐
    (6)目前RPA的局限及未來(lái)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:中國工商銀行建設全新信用卡審批智能監督系統,實(shí)現智能時(shí)代“人機協(xié)同”管家 式服務(wù),持續優(yōu)化客戶(hù)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(shí)申請人的三大數據分析
    (1)不變數據
    (2)限制性變化數據
    (3)變化數據
    2.信用卡審批時(shí)的多維度客戶(hù)信用評估
    (1)性別、年齡、學(xué)歷、婚姻狀況
    (2)手機在網(wǎng)時(shí)長(cháng)、常聯(lián)系人
    (3)資產(chǎn)水平、收支水平
    (4)消費水平、消費時(shí)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(lèi)信用報告
    4.一張看似簡(jiǎn)單的申請表并不簡(jiǎn)單
    例:浦發(fā)銷(xiāo)冠從申請表內的申請信息進(jìn)行深度分析潛在風(fēng)險
    5.風(fēng)控策略?xún)?yōu)化的思路和常用工具
    (1)優(yōu)化思路
    依賴(lài)貸后表現數據,服務(wù)于貸前貸中環(huán)節
    提升盈利是最終目的
    提升通過(guò)率,同時(shí)保持目標壞賬率 or 保持目標通過(guò)率,同時(shí)降低壞賬率
    (2)常用工具:K-S曲線(xiàn)、Lift Chart、ROC曲線(xiàn)
    K-S曲線(xiàn)
    依據模型評分將客戶(hù)排序,劃分成若干個(gè)區間(區間劃分越小、曲線(xiàn)越平滑)
    依次計算每個(gè)區間內好、壞客戶(hù)的比例
    根據評分從低到高/從高到低,計算每個(gè)區間好、壞客戶(hù)的累計占比
    每個(gè)區間上好、壞客戶(hù)累計占比的差值形成K-S曲線(xiàn)
    K-S曲線(xiàn)最高點(diǎn)的縱坐標值即為K-S統計量(K-S值),對應的橫坐標位置即為cutoff點(diǎn)
    Lift Chart
    依據模型評分將客戶(hù)排序,劃分成若干個(gè)區間
    依次計算每個(gè)區間客戶(hù)的響應率、累計響應率
    區間提升指數 = 區間響應率 / 平均響應率
    累計提升指數 = 累計響應率 / 平均響應率( or 累計提升指數 = 累計響應率 / 平均響應率 - 1)
    ROC曲線(xiàn)
    設置一個(gè)閾值,作為區分好人、壞人的界限
    先將閾值設置為評分的最大值,再依次減小,直至評分的最小值
    基于不同的閾值設置,產(chǎn)生一系列不同的混淆矩陣和相應的sensitivity、specificity組合
    以1-specificity為橫坐標、sensitivity為縱坐標繪圖,畫(huà)出ROC曲線(xiàn)
    ROC曲線(xiàn)下方的面積,即為AUC值
    ROC曲線(xiàn)上,離左上角最近的點(diǎn)
    6.大數據智能風(fēng)控,護航高質(zhì)量發(fā)展
    例:中信銀行信用卡中心通過(guò)大數據、機器學(xué)習、云計算等智能技術(shù),引入多維新型數 據豐富客戶(hù)風(fēng)險畫(huà)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 施策能力;通過(guò)機器學(xué)習算法實(shí)現了更加高效、精準的風(fēng)險決策能力新突破,實(shí)現交易金 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(hù)帶來(lái)的九個(gè)主要功能和兩大核心功能
    2.客戶(hù)申請信用卡的核心訴求
    3.客戶(hù)為什么要進(jìn)行虛假信息進(jìn)件申請
    4.常見(jiàn)的虛假信息進(jìn)件申請項
    (1)客戶(hù)身份造假
    例:某房地產(chǎn)中介從業(yè)人員冒用多個(gè)身份進(jìn)行多家銀行信用卡申請操作
    (2)客戶(hù)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、年收入(含提供虛假銀行流水)
    例:某客戶(hù)在申請信用卡時(shí)提供提前制作好的假銀行流水和機動(dòng)車(chē)行駛證作為財力證明
    5.有效識別客戶(hù)常見(jiàn)的的虛假申請
    (1)通過(guò)內外部征信報告進(jìn)行基礎信息比對
    (2)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息比對進(jìn)行核驗
    (3)通過(guò)三大電信運營(yíng)商的電話(huà)分布規律進(jìn)行側面核實(shí)
    例:浦發(fā)銷(xiāo)冠團隊運用核查申請人提供的工作單位座機號段,識別虛假申請信息,提前 降低風(fēng)險發(fā)生率

    五、課程總結 

    咨詢(xún)電話(huà):
    0571-86155444
    咨詢(xún)熱線(xiàn):
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