课程大纲：
银行智能内控体系建设
课程对象：商业银行管理人员、内审/内控部门人员
课程收益：
1、从银行关键变革角度，深入了解金融科技发展历史、本质内涵及给银行带来的挑战和机遇；
2、通过典型案例从多个维度，熟悉互联网和金融科技下银行面临的主要风险表现，如外部欺诈风险、内部舞弊风险、监管风险及声誉风险等，加深对风险源头的理解；
3、系统学习银行智能内控建设的原理、方法论及同行业良好实践，结合三道防线各自特点，举一反三思考优化路径与方案。
课程大纲/要点：
序言：银行关键变革
一、金融科技发展与挑战
1、人工智能的发展
大数据与数据发展
机器学习与深度学习
AI未来发展方向
2、金融科技的定义与内涵
金融科技定义
金融科技三个发展阶段
金融科技的本质与内涵
3、金融科技挑战与机遇
金融科技带来的三大机遇
中小银行金融科技转型面临的难题
二、互联网下金融风险表现
1、外部欺诈风险
1) 网络攻击（典型案例：银行APP漏洞）。
2) 盗取银行资金（典型案例：CARBANAK）。
3) 盗取客户信息（拖库、洗库和撞库）。
4) 外部团伙诈骗（典型案例：四川房贷诈骗案）。
2、内部欺诈风险
1) 盗窃与欺诈。
通过技术手段盗取银行资金（典型案例：编写病毒植入系统盗取银行资金）
盗取客户敏感信息（典型案例：内部员工爬取客户信息）
故意对外提供/泄露客户敏感信息
通过其他手段泄露客户敏感信息
2) 行为未经授权。
3) 数据信息保护与数据安全要求。
账号授权与职责分离
访问对象限定
账号使用要求
访问控制要求
3、声誉风险
1) 互联网下声誉风险防控难点
2) 典型案例剖析：某行泄露客户隐私事件。
4、监管风险
1) 金融科技发展与监管
2) 互联网存款监管要求
3) 互联网贷款监管要求
三、银行智能内控体系建设
1、银行智能内控框架
1) 智能内控防控原理。
2) 机器学习原理与方法。
2、AI与欺诈风险防控
1) 外部欺诈风险防控核心工作。
2) 外部欺诈风险防控：从传统到智能。
规则类模型。
客户画像识别。
机器学习反欺诈模型。
知识图谱与关联关系识别。
3) 知识图谱与反舞弊场景应用。
4) 员工风险画像构建。
3、银行内审智能化转型
1) 传统内审转型痛点。
2) 智能内审转型方向。
数据驱动
智能分析
自动监测
辅助决策
系统支持
3) 智能化内审架构与实践路径。
智能内审架构
智能管理系统
内审数据集市
全生命周期模型管理
复合型内审人才培养
银行智能内控体系建设
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