《小微信贷风险和大数据实践》

《小微信贷风险和大数据实践》

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授课讲师:戴寒永

讲师资历

培训时长 2
授课对象 小额贷款机构、金融机构业务人员、中高级管理人员、城市(农村)商业银行、邮政储蓄银行、村镇银行、农村信用联社小企业贷款分管领导
授课方式 内训

课程目标

● 了解小微常见的风险问题,掌握风险评估原则和步骤 ● 学会从行业角度开展风险评估,学会从产品角度开展风险评估 ● 掌握小微金融在数字科技的支撑下的发展

课程大纲

第一讲:信贷业务的开展 一、客户画像和产品设计 1. 客户画像的重要性 案例:小微企业贷、学生贷、医美贷的客户画像描述 2. 根据目标客户群设计不同的信贷产品 3. 信贷产品设计成功与否对于风控非常重要 1)申请资料 2)还款方式 3)信贷政策 案例:产品视角下的信贷风控 二、市场开拓和营销 1. 扫街 2. 网点广告 3. 机构推荐 4. 精准营销 案例:潜在客户的精准营销 三、申请调查 案例:贷款调查的基本流程 第二讲:信贷分析 一、硬信息分析 1. 财务分析——硬信息的主要来源之一 案例:资产负债表分析:以贸易、生产、服务型企业为例 讨论:权益交叉验证的结果分析 2. 信贷记录分析——硬信息的关键来源之一 案例:如何阅读人行征信报告 3. 交易流水分析 案例:银行流水、POS流水、电商购物流水、用户访问量PV/UV量分析 4. 其他类流水分析 案例:OA系统提供商、阿里巴巴的钉钉作为贷后管理的关键性抓手 二、软信息分析 1. 人口统计信息 案例:可量化的人口统计等相对静态的软信息 2. 社交网络和行为信息 案例:可量化的社交网络和行为等相对动态软信息 三、还款意愿量化方法 1. IPC信贷不对称偏差分析法 案例:不对称信息偏差分析案例 2. 还款意愿货币化方法 案例:还款意愿货币化分析案例 四、全面风险管理 1. 内部操作风险 2. 市场风险 3. 流动性风险 4. 集中度风险 5. 渠道风险 讨论:全面风险管理体系 第三讲:现有信贷方法的优缺点与改进建议 一、传统信贷的优缺点和改进建议 案例:传统信贷的改进:交叉检验 二、IPC信贷的优缺点和改进建议 案例:IPC信贷的改进:大数据技术的应用 三、“信贷工厂”的优缺点和改进建议 案例:信贷工厂的改进:轮岗制 四、巴塞尔协议模式的优缺点及改进建议 讨论:巴塞尔协议体系 五、大数据风控模式的优缺点和改进建议 案例:京东金融 案例:阿里巴巴 六、基于传统信贷、IPC信贷、“信贷工厂”、巴塞尔协议和大数据风控模式融合的展望 互动:融合架构构想 第四讲 信贷的审批决策 1. 信贷审批委员会决策模式 案例:信贷审批委员会决议表 2. “信贷工厂”审批模式 3. 大数据风控自动审批模式 案例:相对完整的自动审批决策系统 案例:大数据风控下的贷款定价 第五讲 信贷的贷后管理 一、信贷的合同签订及贷款发放 1. 信贷放款流程及风险管理 2. 放贷的资金来源模式 二、风险监控预警 1. 风险监控预警流程 2. 贷后监控的主要内容 互动:典型的预警信号 三、信贷的还款阶段 案例:不同的还款支付方式 四、逾期管理和不良资产处理 1. 逾期管理的流程 2. 逾期客户管理 3. 逾期的催收流程