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銀行數(shù)字化風控培訓

課程目標：
1、知識與技能提升
使學員深入了解銀行數(shù)字化風控的發(fā)展趨勢和重要性，掌握數(shù)字化風險穿透識別的基本原理和方法。
熟悉 DEEPSEEK 工具的功能模塊和操作界面，能夠熟練運用該工具進行數(shù)據(jù)查詢、分析和風險預警。
學會運用數(shù)字化手段整合內外部數(shù)據(jù)，構建風險評估模型，提高對企業(yè)客戶信用風險、市場風險和操作風險的識別和評估能力。
2、實際應用能力
增強學員在實際業(yè)務中運用數(shù)字化風控工具進行風險穿透識別的能力，能夠快速、準確地發(fā)現(xiàn)潛在風險點，并采取有效的風險防控措施。
通過案例分析和模擬操作，使學員能夠將所學的知識和技能應用到實際工作中，提高解決實際問題的能力，提升工作效率和質量。

課程對象：各銀行董事長、行長，總分行風險管理部、授信審批部、貸后管理部、公司銀行部、公司金融部等部門負責人及客戶經理

課程大綱:
先導篇：DeepSeek 全面解析
一、DeepSeek 簡介
二、DeepSeek與其他 AI 大模型
三、從入門到精通的基本提問原則
四、 DeepSeek初體驗

第一節(jié)銀行對公數(shù)字化轉型的數(shù)字成果
一、數(shù)字化轉型意味著：人的解放
1、解放客戶經理的雙手和大腦
2、讓客戶經理工作人天縮減兩倍以上
二、數(shù)字化轉型意味著：效率的提升
1、顯著提升風控效果，讓企業(yè)風險排查覆蓋率達到100%并可提前數(shù)月預警風險！
2、大幅增長工作效能，讓對公授信業(yè)務的工作效率至少提升150%以上！
三、數(shù)字化轉型意味著：成本的降低
極大降低業(yè)務成本，讓分行級貸后風險經理工作量一年可減少2000人天！
四、數(shù)字化轉型意味著：全面、即時掌控
有效提升行長全局掌控能力，讓對公業(yè)務真正實現(xiàn)可視化、全面化掌控！
五、DeepSeek實操環(huán)節(jié)
1、現(xiàn)場演示：
案例："XX城商行數(shù)字化風控實戰(zhàn)——化解連鎖餐飲集團隱性風險"。
2、學員分組演練
課題一：模型調優(yōu)對抗"數(shù)據(jù)美容"
課題二：預警響應時間窗攻防戰(zhàn)
課題三：智能貸后管理沙盤推演

第二節(jié)對公業(yè)務在數(shù)字化時代面臨的新問題
一、傳統(tǒng)風險評估方式及模型滯后于企業(yè)集團發(fā)展
二、新興行業(yè)和產業(yè)迥異于傳統(tǒng)的投入產出規(guī)律
三、新商業(yè)模式、新上下游關系的挑戰(zhàn)與機遇
四、金融生態(tài)變化加大銀行競爭壓力與風險評估難度
五、綠色經濟發(fā)展對銀行提出信貸風險新課題
六、DeepSeek實操環(huán)節(jié)
1、現(xiàn)場演示：
案例：有關綠色經濟發(fā)展的銀行數(shù)字化風控案例。
2、學員分組演練
課題一：綠色能源企業(yè)信貸風險評估與防控模擬
課題二：綠色經濟項目合作銀行數(shù)字化風控方案設計

第三節(jié)傳統(tǒng)對公授信業(yè)務的痛點與難點
一、貸前調查：客戶信息分散化
二、貸中審查：審貸偏好差異大
三、貸后管理：耗人費時不精準
四、全流程管理：風險全貌無法查
五、DeepSeek實操環(huán)節(jié)
1、現(xiàn)場演示：
案例：有關客戶經理面臨客戶信息管理分散的問題解決方案。
2、學員分組演練
課題一：客戶信息整合方案設計
課題二：客戶信息管理場景模擬

第四節(jié)數(shù)字化智能化全流程處理
一、貸前調查：預審盡調及報告支持
1、企業(yè)預授信分析建模，精準剖析企業(yè)風險
2、系統(tǒng)自動出具盡調報告，節(jié)省80%以上時間
3、智能化文檔要素抽取，提高信貸效率
二、貸中審查：貸中評審及風險篩查
1、專家知識復用，指標趨勢分析和行業(yè)對標分析，個性化定制指標深入分析
2、多維風險排查：股權維度、財務維度、輿情維度、行業(yè)維度、關聯(lián)維度、專項分析
三、貸后管理：預警配置及排查管控
1、數(shù)字化風險排查——構建企業(yè)全面風險畫像
2、數(shù)字化風險管控——及時追蹤風險處理情況
3、數(shù)字化貸后監(jiān)控——構建實時監(jiān)控預警體系
四、對公授信全程數(shù)字化風險管理決策
五、DeepSeek實操環(huán)節(jié)
1、現(xiàn)場演示：
案例：某銀行借助 DEEPSEEK工具 進行對公授信全程風險管理。
2、學員分組演練
課題一：模擬客戶經理運用 DEEPSEEK 進行企業(yè)風險預審
課題二：扮演風險經理利用 DEEPSEEK 進行風險預警與管控設計

第五節(jié)對公授信風控數(shù)字化提升銀行效能
一、用數(shù)字化方式幫助銀行全面整合多源風險信息
二、數(shù)據(jù)智能如何驅動數(shù)據(jù)事件理解及風險挖掘
三、與專家智識相結合的業(yè)務風險便捷監(jiān)控
四、如何實現(xiàn)對公授信客戶全流程智能管控
五、對公客戶監(jiān)控指標要做到自定義靈活配置
案例解析：
（從上海建坤破產事件看對公授信數(shù)字化風控，如何實現(xiàn)對企業(yè)多維度風險預警）
六、DeepSeek實操環(huán)節(jié)
1、現(xiàn)場演示：
案例：某銀行借助 DEEPSEEK工具 進行對公授信全程風險管理。
2、學員分組演練
課題一：模擬客戶經理運用 DEEPSEEK 進行企業(yè)風險預審
課題二：扮演風險經理利用 DEEPSEEK 進行風險預警與管控設計

第六節(jié)數(shù)字化風險發(fā)現(xiàn)、追蹤與傳導分析
一、銀行如何通過事件語義理解發(fā)現(xiàn)風險
二、銀行如何通過事件圖譜分析預見風險
三、銀行如何通過指標模型計算量化風險
四、銀行如何通過數(shù)據(jù)智能解析管控風險
案例解析：
（自動識別某企業(yè)風險事件，實現(xiàn)多維度傳導式風險預警）
五、DeepSeek實操環(huán)節(jié)
1、現(xiàn)場演示：
案例：基于事件圖譜的供應鏈金融風險傳導分析。
2、學員分組演練
課題一：光伏產業(yè)鏈風險傳導沙盤推演
課題二：化工園區(qū)突發(fā)事故應急響應

第七節(jié)數(shù)字化風險穿透識別整合
一、通過事件、指標、關系實現(xiàn)風險穿透識別
二、在結構化與非結構化數(shù)據(jù)中理解企業(yè)事件
三、專家智識轉化為數(shù)字化風險預警指標
四、智能企業(yè)關系識別與事件圖譜構建
五、金融事件中心直觀展示智能處理結果
六、DeepSeek實操環(huán)節(jié)
1、現(xiàn)場演示：
案例：新能源電池企業(yè)風險穿透識別。
2、學員分組演練
課題一：光伏產業(yè)鏈突發(fā)事件傳導推演
課題二：化工企業(yè)環(huán)保合規(guī)風險預警設計

第八節(jié)數(shù)字化手段客戶風險排查
一、企業(yè)風險畫像
1、深度識別（專家經驗+數(shù)據(jù)驅動）
2、廣度識別（企業(yè)關系+事件圖譜）
3、企業(yè)風險識別、分析與傳導
二、多維風險畫像
1、財務分析
2、動產抵押
3、股權質押
4、輿情事件
5、關聯(lián)風險傳導
6、行業(yè)專項分析
三、構建分析體系
1、風險評估模型
2、指標事件分析
3、風險事件標簽
4、綜合風險分數(shù)計算
四、貸前盡調篩查
1、深度分析與可視化展示
2、各模塊簡報生成與導出
3、評級/授信/盡調報告內容支持
五、貸中/貸后風險實時可視化
六、DeepSeek實操環(huán)節(jié)
1、現(xiàn)場演示：
案例：DEEPSEEK穿透式排查——破解新能源汽車零部件龍頭企業(yè)的"隱形地雷"。
2、學員分組演練
課題一：跨境貿易企業(yè)風險排查
課題二：連鎖餐飲集團風險排查

銀行數(shù)字化風控培訓