金融科技發(fā)展與征信風控系統(tǒng)應用

金融科技發(fā)展與征信風控系統(tǒng)應用
背景：
截止2017年，中國已達9億互聯(lián)網(wǎng)用戶。目前隨著世界經(jīng)濟金融大格局的變化和智能產(chǎn)
業(yè)的突飛猛進，金融行業(yè)正面臨一個難得的轉型、融合和發(fā)展的機遇。這個機遇就是數(shù)
字化，即將把人類帶到智能時代的四項技術：A（Artificial
Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區(qū)塊鏈），C（Cloud
computing，云計算），D（Big
Data，大數(shù)據(jù)）。而中國過去老三化（城市化、貨幣化、工業(yè)化）已經(jīng)基本完成，未來
對于傳統(tǒng)工業(yè)的改造、對于消費升級、對于新型城市化，都要用ABCD的技術手段，這些
以ABCD為代表的新興產(chǎn)業(yè)將引領中國經(jīng)濟未來發(fā)展。特別是，金融領域、消費升級、新
型城市化，以ABCD為代表的金融科技為龍頭，引導金融機構、金融科技公司以及研究獲
客、征信與風控等共同進行融合創(chuàng)新發(fā)展，努力做好整合、提升、重構的實工夫，將有
可能促使金融企業(yè)征信風控出現(xiàn)一次新的變革，出現(xiàn)數(shù)字化、躍升式演進發(fā)展。


課程特點：
1. 金融科技的核心是獲客、征信與風控，帶來的價值及運行構建數(shù)據(jù)環(huán)境。
2.
獲客、征信與風控系統(tǒng)操作從“應用”、“業(yè)務”、“技術”三方面分別進行了講解和演
示，對當今三大主流互聯(lián)網(wǎng)技術進行了比較，就三者之間的架構設計、共享賬本
和賬本擴展性。
3.
利用互聯(lián)網(wǎng)信息透明的特點，建立金融各層面的數(shù)據(jù)共享，不僅可以提升征信風控
平臺的服務能力，還能整合銀行征信等大數(shù)據(jù)風控。
4. 應用于金融科技技術進行金融管理的主要應用領域以及現(xiàn)狀分析。
課程大綱：
第一講：互聯(lián)網(wǎng)科技+金融的發(fā)展趨勢
1. 科技時代高速發(fā)展邏輯
1) “摩爾定律”的發(fā)展脈絡
2) 三大領域高速發(fā)展
2. 網(wǎng)絡效率邏輯
1) 數(shù)據(jù)智能邏輯
2) 深度滲透邏輯
3. 互聯(lián)網(wǎng)的顛覆
1) 超級平臺現(xiàn)象
2) 非對稱發(fā)展
3) 商業(yè)新物種
4) 金融新生態(tài)
4. 互聯(lián)網(wǎng)全方位的深度滲透金融行業(yè)
1) “移動支付”開啟互聯(lián)網(wǎng)金融
2) 大數(shù)據(jù)與人工智能的應用
3) 互聯(lián)網(wǎng)金融下半場的深度演繹——金融科技

第二講：征信風控系統(tǒng)的核心技術——AI、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)
1. 互聯(lián)網(wǎng)金融——以互聯(lián)網(wǎng)之名，行金融之實
2. 互聯(lián)網(wǎng)成為金融平臺: 移動終端、大數(shù)據(jù)、云計算
3. 1萬億個物聯(lián)網(wǎng)的底層數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)——人工智能
4.
人工智能正在引領金融行業(yè)“場景革命”——深度學習、自然語言處理、人臉識別
、知識圖譜
5. 智能金融投資顧問——未來金融職業(yè)人的首選


第三講：金融征信風控管理、模型及算法構建
1. 金融征信風控模型搭建及核心模式分類
2. 金融征信風控模型分析
3. 征信風控模型的6個層級
4. 金融風險集成的應對策略管理
5. 消費信貸風控策略設計
6. 業(yè)務征信風控策略設計的關鍵點
7. 信用評分模型在消費金融業(yè)務中的應用
8. 金融行業(yè)大數(shù)據(jù)用戶畫像實踐
9. 社交網(wǎng)絡算法在金融反欺詐中的應用
10. 如何用知識圖算法譜識別欺詐行為


第四講：征信風控的新亮點——區(qū)塊鏈技術
1. 區(qū)塊鏈給金融行業(yè)帶來了什么改變
1) 區(qū)塊鏈是一個分布式賬本
2) 區(qū)塊鏈實現(xiàn)信息的不可篡改
3) 區(qū)塊鏈為每一筆交易蓋上時間戳
4) 區(qū)塊鏈使智能合約成為現(xiàn)實
5) 區(qū)塊鏈運行原理
2. 未來金融行業(yè)的本質(zhì)——贏得用戶信任
1) 區(qū)塊鏈和比特幣關系
2) 挖礦到底干什么？
3) 國家相關政策、現(xiàn)狀和未來
4) 金融監(jiān)管與去中心化未來
3. 區(qū)塊鏈在金融銀行業(yè)應用
1) 銀行業(yè)（征信、倉單質(zhì)押）
2) 證券業(yè)（股東投票）
3) 保險業(yè)（重塑基礎設施）
案例分析：微眾銀行金融轉型


第五講：金融行業(yè)征信風控案例及應用

1. 大數(shù)據(jù)，金融風控的核心技術
案例分析：京東風控大數(shù)據(jù)挖掘技術
2. 金融平臺被譽為是天然風控平臺
案例分析：數(shù)據(jù)挖掘建模——保險數(shù)據(jù)輔助理賠反欺詐模型
3. 立體征信風控模型構建
案例分析：利用大數(shù)據(jù)開展征信系統(tǒng)嘗試
4. 互聯(lián)網(wǎng)金融信貸風控管理流程
案例分析：螞蟻金服小微貸云決策平臺
5. 面對城鄉(xiāng)不同用戶畫像描述精準定位用戶
案例分析：手機的APP上獲得用戶的姓名、年齡、地理位置、金額、購買的產(chǎn)品
，投資時間等
6. 運用移動支付技術，提升對現(xiàn)金流的利用
案例分析：戴爾開啟互聯(lián)網(wǎng)金融模式——通過現(xiàn)金流轉型金融行業(yè)
7. 建立點對點金融科技一體化服務流程
案例分析：比爾.蓋茨“世界需要銀行的服務，而不是需要銀行本身


第六講：創(chuàng)新與拓展金融行業(yè)新思維
1. 用戶思維
——把握用戶的核心需求
——如何利用用戶體驗開展金融營銷
2. 簡約思維
——“簡”是王道
——如何“簡”而不“乏”
3. 極致思維
——抓住用戶痛點
——如何把握興奮點
4. 迭代思維
——先開炮后瞄準
——如何有效微創(chuàng)新
5. 流量思維
——羊毛出在狗身上讓狗付費
——如何規(guī)劃互聯(lián)網(wǎng)時代的金融商業(yè)模式
6. 社交思維
——口碑的獨特優(yōu)勢
——如何把握口碑的關鍵節(jié)點
7. 大數(shù)據(jù)思維
——大數(shù)據(jù)現(xiàn)代金融的儀表盤
——如何讓大數(shù)據(jù)助力高效運營
8. 平臺思維
——建設新金融生態(tài)圈
——如何建立互聯(lián)網(wǎng)時代的聯(lián)盟
9. 跨界思維
——金融行業(yè)邊界的模糊
——如何做金融顛覆式創(chuàng)新


第六講：小試牛刀
實戰(zhàn)練習：圍繞本行特點，分組練習搭建以下四方面征信大數(shù)據(jù)模型：
1. 市場與精準營銷，包括精準營銷、實時營銷和個性化推薦；
2. 客戶關系管理，包括客服中心優(yōu)化和客戶生命周期管理；
3. 用戶畫像管理，包括業(yè)務運營監(jiān)控和經(jīng)營分析；
4. 銀行征信與風控商業(yè)化指數(shù)體系的初步搭建和分析。

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