课程总览
一、风控模式巨变：为什么必须自己扛？
- 1. 消费金融风控的范式转换
- （1）过去：依赖型风控模式的三大特征
- ① 合作方兜底：风险实质由资金方或担保方承担
- ② 外部数据驱动：风控能力建立在第三方数据采购之上
- ③ 规则化审批：依靠人工经验+简单规则进行信贷决策
- （2）现在：自主风控时代的到来
- ① 政策驱动：管理办法修订+评级办法升级+助贷新规压实责任
- ② 数据驱动：助贷新规下合作方白名单制度
- ③ 竞争驱动：风控能力=定价能力=利润能力
- （3）数据警示：行业不良形势严峻
二、自主风控体系建设——从概念到框架
- 1. 消费金融风控体系的顶层设计
- （1）全面风险管理框架
- ① 信用风险：借款人不履行还款义务的风险
- ② 操作风险：内部流程、人员、系统不完善的风险
- ③ 欺诈风险：身份冒用、资料造假、团伙欺诈等
- ④ 合规风险：违反监管规定的法律和声誉风险
- ⑤ 模型风险：风控模型本身的设计缺陷和误判风险
- （2）知识奠基：COSO企业风险管理框架在消费金融中的应用
- ① 治理与文化：风控在组织中的定位与话语权
- ② 战略与目标设定：风控偏好与业务战略的对齐
三、技术赋能风控——大数据与AI在风控中的深度应用
- 1. 大数据风控的核心能力
- （1）多源数据融合与特征工程
- ① 结构化数据（信贷记录、收入）与非结构化数据（消费行为、社交关系）
- ② 特征衍生与特征筛选的工业级方法
- ③ 2026年趋势：大数据风控模型将成为降低不良率的核心手段
- （2）实时风控决策体系的构建
- ① 毫秒级授信决策的技术架构
- ② 事件驱动的动态风控调整
- ③ 流量洪峰下的风控系统稳定性保障
- 2. AI风控的前沿实践
四、行业实践与经验借鉴——从别人怎么做到我怎么学
五、风控组织与文化——从做什么到怎么做
六、总结与行动计划
