金融科技發(fā)展與征信風(fēng)控系統(tǒng)應(yīng)用

金融科技發(fā)展與征信風(fēng)控系統(tǒng)應(yīng)用
背景：
截止2017年，中國(guó)已達(dá)9億互聯(lián)網(wǎng)用戶。目前隨著世界經(jīng)濟(jì)金融大格局的變化和智能產(chǎn)
業(yè)的突飛猛進(jìn)，金融行業(yè)正面臨一個(gè)難得的轉(zhuǎn)型、融合和發(fā)展的機(jī)遇。這個(gè)機(jī)遇就是數(shù)
字化，即將把人類帶到智能時(shí)代的四項(xiàng)技術(shù)：A（Artificial
Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區(qū)塊鏈），C（Cloud
computing，云計(jì)算），D（Big
Data，大數(shù)據(jù)）。而中國(guó)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(duì)于傳統(tǒng)工業(yè)的改造、對(duì)于消費(fèi)升級(jí)、對(duì)于新型城市化，都要用ABCD的技術(shù)手段，這些
以ABCD為代表的新興產(chǎn)業(yè)將引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)未來發(fā)展。特別是，金融領(lǐng)域、消費(fèi)升級(jí)、新
型城市化，以ABCD為代表的金融科技為龍頭，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)、金融科技公司以及研究獲
客、征信與風(fēng)控等共同進(jìn)行融合創(chuàng)新發(fā)展，努力做好整合、提升、重構(gòu)的實(shí)工夫，將有
可能促使金融企業(yè)征信風(fēng)控出現(xiàn)一次新的變革，出現(xiàn)數(shù)字化、躍升式演進(jìn)發(fā)展。


課程特點(diǎn)：
1. 金融科技的核心是獲客、征信與風(fēng)控，帶來的價(jià)值及運(yùn)行構(gòu)建數(shù)據(jù)環(huán)境。
2.
獲客、征信與風(fēng)控系統(tǒng)操作從“應(yīng)用”、“業(yè)務(wù)”、“技術(shù)”三方面分別進(jìn)行了講解和演
示，對(duì)當(dāng)今三大主流互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行了比較，就三者之間的架構(gòu)設(shè)計(jì)、共享賬本
和賬本擴(kuò)展性。
3.
利用互聯(lián)網(wǎng)信息透明的特點(diǎn)，建立金融各層面的數(shù)據(jù)共享，不僅可以提升征信風(fēng)控
平臺(tái)的服務(wù)能力，還能整合銀行征信等大數(shù)據(jù)風(fēng)控。
4. 應(yīng)用于金融科技技術(shù)進(jìn)行金融管理的主要應(yīng)用領(lǐng)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(shì)
1. 科技時(shí)代高速發(fā)展邏輯
1) “摩爾定律”的發(fā)展脈絡(luò)
2) 三大領(lǐng)域高速發(fā)展
2. 網(wǎng)絡(luò)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(jí)平臺(tái)現(xiàn)象
2) 非對(duì)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(dòng)支付”開啟互聯(lián)網(wǎng)金融
2) 大數(shù)據(jù)與人工智能的應(yīng)用
3) 互聯(lián)網(wǎng)金融下半場(chǎng)的深度演繹——金融科技

第二講：征信風(fēng)控系統(tǒng)的核心技術(shù)——AI、區(qū)塊鏈、云計(jì)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(shí)
2. 互聯(lián)網(wǎng)成為金融平臺(tái): 移動(dòng)終端、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算
3. 1萬(wàn)億個(gè)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(lǐng)金融行業(yè)“場(chǎng)景革命”——深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、人臉識(shí)別
、知識(shí)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(fēng)控管理、模型及算法構(gòu)建
1. 金融征信風(fēng)控模型搭建及核心模式分類
2. 金融征信風(fēng)控模型分析
3. 征信風(fēng)控模型的6個(gè)層級(jí)
4. 金融風(fēng)險(xiǎn)集成的應(yīng)對(duì)策略管理
5. 消費(fèi)信貸風(fēng)控策略設(shè)計(jì)
6. 業(yè)務(wù)征信風(fēng)控策略設(shè)計(jì)的關(guān)鍵點(diǎn)
7. 信用評(píng)分模型在消費(fèi)金融業(yè)務(wù)中的應(yīng)用
8. 金融行業(yè)大數(shù)據(jù)用戶畫像實(shí)踐
9. 社交網(wǎng)絡(luò)算法在金融反欺詐中的應(yīng)用
10. 如何用知識(shí)圖算法譜識(shí)別欺詐行為


第四講：征信風(fēng)控的新亮點(diǎn)——區(qū)塊鏈技術(shù)
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(gè)分布式賬本
2) 區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)信息的不可篡改
3) 區(qū)塊鏈為每一筆交易蓋上時(shí)間戳
4) 區(qū)塊鏈使智能合約成為現(xiàn)實(shí)
5) 區(qū)塊鏈運(yùn)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(guān)系
2) 挖礦到底干什么？
3) 國(guó)家相關(guān)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(yīng)用
1) 銀行業(yè)（征信、倉(cāng)單質(zhì)押）
2) 證券業(yè)（股東投票）
3) 保險(xiǎn)業(yè)（重塑基礎(chǔ)設(shè)施）
案例分析：微眾銀行金融轉(zhuǎn)型


第五講：金融行業(yè)征信風(fēng)控案例及應(yīng)用

1. 大數(shù)據(jù)，金融風(fēng)控的核心技術(shù)
案例分析：京東風(fēng)控大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
2. 金融平臺(tái)被譽(yù)為是天然風(fēng)控平臺(tái)
案例分析：數(shù)據(jù)挖掘建?！ｋU(xiǎn)數(shù)據(jù)輔助理賠反欺詐模型
3. 立體征信風(fēng)控模型構(gòu)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(fēng)控管理流程
案例分析：螞蟻金服小微貸云決策平臺(tái)
5. 面對(duì)城鄉(xiāng)不同用戶畫像描述精準(zhǔn)定位用戶
案例分析：手機(jī)的APP上獲得用戶的姓名、年齡、地理位置、金額、購(gòu)買的產(chǎn)品
，投資時(shí)間等
6. 運(yùn)用移動(dòng)支付技術(shù)，提升對(duì)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(zhuǎn)型金融行業(yè)
7. 建立點(diǎn)對(duì)點(diǎn)金融科技一體化服務(wù)流程
案例分析：比爾.蓋茨“世界需要銀行的服務(wù)，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(yàn)開展金融營(yíng)銷
2. 簡(jiǎn)約思維
——“簡(jiǎn)”是王道
——如何“簡(jiǎn)”而不“乏”
3. 極致思維
——抓住用戶痛點(diǎn)
——如何把握興奮點(diǎn)
4. 迭代思維
——先開炮后瞄準(zhǔn)
——如何有效微創(chuàng)新
5. 流量思維
——羊毛出在狗身上讓狗付費(fèi)
——如何規(guī)劃互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的金融商業(yè)模式
6. 社交思維
——口碑的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)
——如何把握口碑的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)
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(yùn)營(yíng)
8. 平臺(tái)思維
——建設(shè)新金融生態(tài)圈
——如何建立互聯(lián)網(wǎng)時(shí)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(shí)戰(zhàn)練習(xí)：圍繞本行特點(diǎn)，分組練習(xí)搭建以下四方面征信大數(shù)據(jù)模型：
1. 市場(chǎng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷，包括精準(zhǔn)營(yíng)銷、實(shí)時(shí)營(yíng)銷和個(gè)性化推薦；
2. 客戶關(guān)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(wù)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控和經(jīng)營(yíng)分析；
4. 銀行征信與風(fēng)控商業(yè)化指數(shù)體系的初步搭建和分析。

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