课程大纲

认知：什么是大数据风控

课程导入与大数据风控价值

讲师介绍与课程目标阐述
大数据风控在城商银行的应用价值与意义
传统金融风控数据维度详解（20个左右常规维度）
强信用相关数据维度重点解析（10个左右核心维度）

大数据在金融风控中的应用方向

利用社交行为记录实施信用卡反欺诈
利用数据分析报告实施产业信贷风险管理
小组讨论：结合CRM系统整理本行特有客户评分表及调参方法

全流程风控体系讲解

贷前风控：申请评分卡与反欺诈

申请评分卡（A卡）建立流程：数据收集、特征选择、模型训练
反欺诈模型部署与知识图谱技术应用
风险定价模型实施与动态授信调整

贷中风控：行为监控与预警

行为评分卡（B卡）构建与实时信用评估
动态预警阈值设置与异常交易拦截
人工复核机制与流程优化

贷后风控：催收管理与生存分析

催收评分卡（C卡）开发与催收策略优化
生存分析模型在逾期预测中的应用
差异化贷后管理方案制定
实战演练：分组形成A/B/C卡并分享点评

防范：欺诈风险及信用风险是信贷业务面临的主要挑战

信用风险深度解析

征信数据作假、数据不全与白户问题分析
多头借贷的表现形式、成因及影响

欺诈风险类型与防范

外部欺诈：身份冒用、老赖团队、资质包装、中介欺诈
交易欺诈：账户盗用、本人欺诈、交易异常
伪冒申请与虚假资料识别：流水造假、黑中介介入、单位/地址造假
内部欺诈防范：里应外合、非法套现管控
信贷业务全生命周期风险管控要点总结

平台：风控平台是相对独立的系统架构以确保不受其他系统的干预

风控平台业务架构与流程

风控平台业务架构组成与功能模块
贷前整体流程解决方案与风险控制要点
信用风险评分的作用与应用方法
实时监控技术手段与风险防止扩大策略

决策机制与数据模型库

自动决策与人工信用审核的优缺点及适用场景
黑名单库建立管理与反欺诈数据平台应用
数据分类详解：身份、信用、社交、消费、行为及第三方信息
模型库构建：反欺诈、社交图谱、黑客攻击、多头授信、频次异常及评分模型

变量：为确保风控平台的准确性，高效的特征抽取管理是一系列线上化风控的数据基础

特征变量建设痛点与方案

痛点分析：开发门槛高、抽取难度大、口径不一致、流程难统一
技术能力：个人及对公信贷场景下的现金流、负债水平数据采集
数据处理方法：批计算、流计算、预计算
平台建设内容：特征抽取生成、存储管理、服务化、探索分析及系统集成
建设收益：组件化抽取、同步更新、稳定性监测及统一管控

变现：大数据风控为银行带来什么改变

大数据风控的价值与应用

大数据风控在信用评估、欺诈检测、风险预测中的核心价值
风险预警在对公企业和个人贷款中的应用案例
案例分享：大数据信贷风控在行内的应用场景
综合实战：完善客户画像和客户评分表，给出最终评分标准
讲师点评、辅导与课程收尾答疑

适合对象

建议由项目经理、交付负责人、业务骨干和跨部门协作团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进

课程定位与主要问题

传统风控数据维度有限，难以全面评估客户信用状况，导致风险识别滞后。欺诈手段不断翻新，如身份冒用、团伙欺诈、资料造假等，传统规则难以有效拦截。风控模型开发门槛高，特征变量抽取困难，缺乏统一的特征管理体系。贷前、贷中、贷后各环节风控割裂，缺乏全流程闭环管理的视角和方法。风控平台架构不独立，易受其他系统干预，影响决策的准确性和实时性

核心收益

目标边界更清楚：范围变化、进度节点和协同责任，先讲清对象、约束和判断标准
围绕认知：什么是大数据风控梳理关键判断点，避免停留在概念解释
借助全流程风控体系讲解完成一次可复盘的应用演练
输出欺诈风险及信用风险是信贷业务面临的…相关的后续跟进清单，方便课后跟踪

课程背景与交付信息

随着金融科技的发展，传统基于少量维度数据的风控模式已难以应对日益复杂的信用风险和欺诈风险。大数据技术为银行风控带来了新的机遇，但也对风控体系的重构提出了挑战

城商银行在转型过程中，亟需建立独立、高效的全流程风控体系，以解决数据维度单一、模型迭代慢、欺诈手段多样化等痛点

本课程旨在帮助银行从业人员理解大数据风控的核心逻辑，掌握从数据收集、特征提取到模型部署的全链路技能，实现风控能力的数字化升级

课程时间

2天

授课方式

讲授、案例分析、小组讨论、实战演练

课程内容重点

01第一讲：认知：什么是大数据风控

02第二讲：全流程风控体系讲解

03第三讲：防范：欺诈风险及信用风险是信贷业务面临的主要挑战

04第四讲：平台：风控平台是相对独立的系统架构以确保不受其他系统的干预

05第五讲：变量：为确保风控平台的准确性，高效的特征抽取管理是一系列线上化风控的数据基础

06第六讲：变现：大数据风控为银行带来什么改变

讲师介绍

张瑞丹

银保营销与网点产能提升专家

张瑞丹，银保营销及网点辅导实战培训专家。15余年金融保险实战经验，主导超4000家网点转型督导。擅长渠道运营、业绩增长与大客户开发，融合高端客户服务与法商资产管理管理，助力银行保险机构实现业绩突破与服务升级

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课程差异说明

本课程聚焦城商银行真实业务场景，系统讲解大数据风控与传统风控的区别。通过贷前、贷中、贷后全流程解析，深入剖析A/B/C评分卡构建、欺诈风险防范及风控平台架构。结合实战演练与案例研讨，让参训团队掌握特征工程、模型开发及迭代优化方法，提升数据驱动的风控决策能力，制定可落地的数字化风控解决方案

银行全流程风控体数字建模实训课程方案