课程大纲：

全面量化风控

课程大纲
第一部分  银行数字化转型
第一节：数字化时代与银行数字化转型
一、数字化浪潮汹涌而来
1、数字化为什么能颠覆传统银行模式
2、银行4.0告诉我们的22条真理
3、国内商业银行体系的数字化层级
二、银行业数字化转型方兴未艾
1、银行迎来自己的“柯达”时刻：从ATM机、自助终端到智能手机
2、有关银行数字化转型的12大课题
3、思考：银行数字化转型带来的*问题是什么？
三、银行数字化转型的意义与内涵 
1、业务变迁：从对公业务到零售业务
2、渠道变迁：从物理网点到移动化渠道
3、用户变迁：从传统优质客户到长尾客群
4、场景变迁：从少次大众到多次分众
四、全球十大领先银行数字化创新实践案例
第二节：主流商业银行数字化转型借鉴
一、国外先进商业银行数字化转型做法
1、以客户为中心，改造客户旅程提升客户体验
案例：（汇丰、Kbank）
2、推进全渠道转型，实现客户各类触点体验一致
案例：（ING、Atom、N26）
3、提升大数据管理、分析与运用，线上线下协同融合
案例：（Capital one、JP Morgan）。
4、打造开放银行体系，建设良好金融生态圈
案例：（*银行、ING集团）
二、国内大中型银行数字化转型进程
1、国有大行的数字化转型实践案例
（1）打造开放化、智能化的客户服务体系
（2）创新数字化普惠金融新业态
（3）构建智慧高效业务运营新模式
（4）打造精准敏捷的“智控”风控体系
2、股份制银行数字化转型实践案例
（1）招商银行 
（2）平安银行
三、银行数字化和金融科技创新的“3+1”落地转型策略
1、策略一：建设全新商业模式
2、策略二：以客户为中心的现有业务数字化转型
3、策略三：全面布局金融科技及全新风险投资机会
4、一套全新的基础IT 能力

第二部分  银行数字化运营
第一节：银行数字化运营策略与模型
一、为什么要对信用卡存量客户进行数字化运营管理？
1、新户成本上升
2、新户风险激增
3、基于自生态的存量客户经营，不能满足数字化运营的需求
4、信用卡早期的存量客户管理体系，暴露四大痛点：
A  IT解析要求高
B  差异化管理难实现
C  存量客户价值挖掘不够
D  客户动态无法实时监测
二、数字化存量客户经营策略
1、产品体验
2、运营效率
3、品牌口碑
4、存量数据运营五大模块
（存量数据处理、客户画像标签体系搭建、建模平台建设、IT基建、策略平台）。
三、如何做好信贷存量客户数字化运营？ 
1、明确存量客户定义
（断点客户、拒绝客户、集团客户、低价值客户、交叉营销客户）。
2、明确数字化运营目标
（存量客户风险预警、休眠客户促活、高价值客户流失预警、存量客户交叉营销）。
3、存量客户标签体系搭建
4、存量客户价值评分体系搭建——实现精准分层
5、营销活动设计与运营适配重点
四、数字化运营模型与策略结合
1、贷中预警策略、行为评分模型及配套应用策略
2、客户价值评估模型
3、交叉营销模型
4、客户流失预警
5、激活响应模型
第二节：RPA+AI赋能银行数字化运营 
一、传统商业银行常见运营痛点
1、重复劳动，单调枯燥
2、工作繁重，加班常态
3、人工操作，容易出错
4、人员流动，成本偏高
5、信息孤岛，数据不通
二、RPA+AI赋能企业数字化转型
1、RPA的四大发展阶段
2、国际RPA代表性公司
3、RPA在中国的市场前景
4、RPA拖曳式智能自动化体验
5、为何选择RPA机器人？
三、RPA智能员工与银行应用场景
1、智能员工核心价值与优势
2、智能员工应用范围与场景
3、银行零售部门常见RPA应用场景
4、银行更多部门的更多应用场景
四、RPA智能机器人种类一览
1、财务机器人
2、供应链机器人
3、IT服务机器人
4、客服机器人
5、内审合规机器人
五、RPA在信用卡业务中应用的典型案例
1、信用卡发卡调查和结果回填（案例讲解）
2、信用卡中心风险换卡（案例讲解）
3、逾期外呼（案例讲解）
4、停卡降额处理（案例讲解）
5、第三方系统数据无接口提取（案例讲解）
6、业务系统报表制作（案例讲解）
第三节：数字化智能营销运营策略
一、银行数字化场景营销痛点
1、银行数字化营销能力的四大评价维度
2、银行数字化营销活动的四大成功要素
3、银行数字化营销闭环体系的四大能力提升方向
4、银行数字化营销运营体系的四大运营支撑平台
二、银行数字化智能营销运营模型
1、银行智能营销场景模型建立与应用
2、银行数字化场景客群营销运营策略
三、智能中台：全媒体智能客服简介
1、全媒体智能客服发展新趋势
2、智能中台：新技术、新趋势、新价值
3、全媒体智能客服应用场景
4、“非接触式“客户经营平台
5、客户行为预测分析

第三部分  银行数字化风控
第一节：数字化风控体系
一、数字化风控理念
1、传统式风控 VS 数字化风控
2、信贷政策、风控策略与数据模型
3、数字化风控五大要点解析
4、案例剖析（大数据风控漏洞造成10亿坏账）
二、数字化风控体系
1、数据来源、数据获取与数据治理
2、大数据评分模型建立与应用 
3、智能数据建模 VS 人工SAS建模（某行实际案例解析）
4、关键风控基本量化指标（举例讲解：vintage方法与rolling rate示例）
三、数字化风控技能
1、大数据风控策略规则设计（案例讲解：如何进行策略调优）
2、授信额度模型的三种模式（示例）
3、风险定价模型三大核心思路（示例）
4、人行二代征信解析建模应用（示例）
第二节：智能化贷后催收体系
一、智能贷后管理定位与价值
二、智能贷后催收管理新模式
三、智能贷后管理系统建设与应用（示例）
四、智能机器人在贷后催收中的应用（示例）
五、互联网法催：新型不良处置方式（视频+讲解）
第三节：数字化风控命门——线上反欺诈
一、黑色产业市场及其对银行的重大危害（场景演练）
二、信用卡如何全面防范欺诈风险（反欺诈策略详解）
三、构建全流程智能反欺诈风控系统 
四、防范外部欺诈风险工作落地方案

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