金融客戶征信大數(shù)據(jù)

  培訓(xùn)講師：段方

講師背景：
段方專業(yè)背景：曾在中國銀行工作現(xiàn)任某集團(tuán)總部大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目經(jīng)理多家培訓(xùn)機(jī)構(gòu)及大學(xué)總裁班特邀講師十幾年專注于大數(shù)據(jù)的研究與推廣積累了15年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊(duì)，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運(yùn)營，開發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng) 詳細(xì)>>

段方
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金融客戶征信大數(shù)據(jù)詳細(xì)內(nèi)容

金融客戶征信大數(shù)據(jù)

征信大數(shù)據(jù)》

1 客戶征信概述

1.1 征信社會

1.1.1 降低社會管理成本

1.1.2 產(chǎn)生新的商業(yè)模式——淘寶

1.1.3 信用是公民的“第二張身份證”

1.2 銀行的基礎(chǔ)——客戶征信

1.2.1 壞種子客戶

1.2.2 好種子客戶

1.3 互聯(lián)網(wǎng)金融

1.3.1 P2P的發(fā)展和瓶頸

P2P的特點(diǎn)

P2P的瘋狂發(fā)展

跑路的原因——風(fēng)險(xiǎn)控制不足

美國的LendingClub

1.3.2 支付和征信是基礎(chǔ)

1.3.3 改寫金融歷史

銀行大量“下崗”？

1.4 征信的內(nèi)容

1.4.1 身份欺詐

1.4.2 逾期不換

1.4.3 “跑路”

1.5 難點(diǎn)

1.5.1 信息共享難題

1.5.2 信息價(jià)值等維度評估

1.5.3 正規(guī)軍遇到游擊隊(duì)——派臥底？

1.5.4 對客戶隱私的挑戰(zhàn)

美國

歐盟

2 客戶征信的大數(shù)據(jù)內(nèi)容

2.1 征信大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

2.1.1 新4V特征

2.1.2 維度跨度大

2.1.3 數(shù)據(jù)新鮮度高

2.1.4 剔除臟數(shù)據(jù)

2.1.5 數(shù)據(jù)價(jià)值權(quán)重各異

2.2 客戶的差異

2.2.1 銀行客戶——高富帥

2.2.2 互聯(lián)網(wǎng)金融客戶——屌絲

2.3 客戶的歷史檔案數(shù)據(jù)

2.3.1 考試作弊？

2.3.2 酒后駕駛？

2.3.3 逃票行為？

2.4 銀行內(nèi)部的大數(shù)據(jù)

2.4.1 央行的大數(shù)據(jù)

人民銀行的征信系統(tǒng)

2.4.2 個(gè)人客戶和企業(yè)客戶

2.4.3 信貸歷史數(shù)據(jù)

2.4.4 交易流水?dāng)?shù)據(jù)

2.5 互聯(lián)網(wǎng)行為的大數(shù)據(jù)

2.5.1 社交數(shù)據(jù)

2.5.2 電商網(wǎng)購數(shù)據(jù)

2.5.3 聊天數(shù)據(jù)等

2.6 電信行業(yè)的大數(shù)據(jù)

2.6.1 位置軌跡

2.6.2 手機(jī)動態(tài)

2.6.3 交往圈痕跡

2.6.4 客戶的“喜好”

客戶視圖

客戶知識庫

2.6.5 客戶“積分”數(shù)據(jù)

2.7 偵探（線下）的大數(shù)據(jù)

2.7.1 典當(dāng)情況

2.7.2 民間借貸情況

2.7.3 法院破產(chǎn)等信息

2.7.4 水電部門的數(shù)據(jù)

3 客戶征信數(shù)據(jù)分析方法

3.1 客戶基本特征分析

3.1.1 客戶基本信息

3.1.2 客戶喜好及性格

3.1.3 客戶的360度分析

3.2 客戶身份識別分析

3.2.1 人臉識別

3.2.2 行為識別

3.3 客戶黑白名單

3.3.1 實(shí)時(shí)分析誰是騙子

快速計(jì)算

快速獲取實(shí)時(shí)客戶數(shù)據(jù)

騙子識別算法

3.3.2 客戶忠誠度分析

哪些是跳蚤客戶

哪些是忠誠客戶

3.3.3 優(yōu)質(zhì)客戶分析

客戶分群

3.4 產(chǎn)品的交叉營銷

3.4.1 信用卡和貸款交叉

3.4.2 產(chǎn)品超市中關(guān)聯(lián)分析

4 客戶征信數(shù)據(jù)收集、清洗及管理

4.1 背景

4.1.1 征信的立法滯后

4.1.2 哪些客戶數(shù)據(jù)可以收集？

4.1.3 規(guī)避哪些問題？

4.2 數(shù)據(jù)如何收集？

4.2.1 讓客戶自己開房信譽(yù)數(shù)據(jù)

4.2.2 跨企業(yè)聯(lián)合的“市場”

4.2.3 跨行業(yè)聯(lián)合的“市場”

4.3 數(shù)據(jù)如何“驗(yàn)真”？

4.3.1 客戶自己提供數(shù)據(jù)的驗(yàn)真

4.3.2 跨行業(yè)的驗(yàn)真服務(wù)

4.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量如何保障？

4.4.1 數(shù)據(jù)源的質(zhì)量保障

4.4.2 數(shù)據(jù)加工過程的質(zhì)量保障

4.5 數(shù)據(jù)如何管理？

4.5.1 元數(shù)據(jù)

4.5.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控

4.6 如何規(guī)避侵犯客戶隱私？

4.6.1 客戶隱私的定義和范圍

4.6.2 規(guī)避的方法

4.6.3 貸款就沒有隱私了——“度”的把控

4.7 數(shù)據(jù)安全管理

4.7.1 數(shù)據(jù)脫敏

4.7.2 數(shù)據(jù)加密和解密算法

4.7.3 安全管理辦法

4.7.4 云托管環(huán)境下如何保障安全？

5 金融客戶征信案例

5.1 阿里的“芝麻信用”

5.2 從FICO到ZestFinance

5.3 中國人民銀行征信系統(tǒng)

6 展望

6.1 征信需求從元年到興盛

6.2 建立產(chǎn)業(yè)鏈——避免“因噎廢食”

6.3 從依靠“禮教”到依靠“征信”的轉(zhuǎn)型

 

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《數(shù)據(jù)安全技術(shù)》-段方某世界100強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)總設(shè)計(jì)師教授北京大學(xué)博士后1概述1.1信息安全的概念及范圍1.1.1概述1.1.2信息系統(tǒng)潛在威脅被動攻擊主動攻擊黑客攻擊手法1.1.3信息安全技術(shù)概覽1.1.4信息安全注重體系安全防護(hù)檢測響應(yīng)恢復(fù)1.2信息安全等級分類1.2.1分級的概念1.2.2分級保護(hù)涉及的標(biāo)準(zhǔn)1.2.3職責(zé)和角色1.2.4企業(yè)信息等級選擇

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《信息技術(shù)的國產(chǎn)化發(fā)展與展望》-段方總設(shè)計(jì)師教授北京大學(xué)博士后1概述1.1信息技術(shù)的發(fā)展概況1.2盜版軟件的雙刃劍1.3美國為何在信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)χ袊M(jìn)行限制1.4中國如何選擇應(yīng)對的方法？2信息技術(shù)國產(chǎn)化現(xiàn)狀2.1操作系統(tǒng)方面2.2芯片方面2.3數(shù)據(jù)系統(tǒng)方面2.4工業(yè)軟件方面2.5應(yīng)用軟件方面2.6互聯(lián)網(wǎng)軟件方面2.7計(jì)算機(jī)板卡方面2.8服務(wù)器方面2.9云計(jì)算

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《銀行業(yè)與中國科技強(qiáng)國戰(zhàn)略的融合與創(chuàng)新》——段方某世界100強(qiáng)企業(yè)AI/大數(shù)據(jù)總設(shè)計(jì)師教授、北京大學(xué)博士后【課程目的】：本課程旨在深化學(xué)員對中國科技強(qiáng)國戰(zhàn)略的理解，并探討銀行業(yè)如何利用新興科技助力戰(zhàn)略實(shí)施，促進(jìn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型升級。通過系統(tǒng)學(xué)習(xí)，學(xué)員將能夠識別并應(yīng)對金融科技發(fā)展的趨勢和挑戰(zhàn)，為銀行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供戰(zhàn)略支持?！菊n程提綱】：I.引言A.銀行業(yè)與科

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