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銀行數字化風控培訓

課程目標：
1、知識與技能提升
使學員深入了解銀行數字化風控的發展趨勢和重要性，掌握數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據查詢、分析和風險預警。
學會運用數字化手段整合內外部數據，構建風險評估模型，提高對企業客戶信用風險、市場風險和操作風險的識別和評估能力。
2、實際應用能力
增強學員在實際業務中運用數字化風控工具進行風險穿透識別的能力，能夠快速、準確地發現潛在風險點，并采取有效的風險防控措施。
通過案(an)例(li)分(fen)析和(he)模擬(ni)操(cao)作(zuo)，使(shi)學(xue)員能夠(gou)將所(suo)學(xue)的知識和(he)技能應(ying)用到實際(ji)工作(zuo)中，提(ti)高解決實際(ji)問題(ti)的能力，提(ti)升(sheng)工作(zuo)效(xiao)率和(he)質量。

課程(cheng)對象：各銀(yin)行董事長、行長，總(zong)分行風(feng)險管(guan)理(li)部(bu)(bu)、授(shou)信審批部(bu)(bu)、貸后管(guan)理(li)部(bu)(bu)、公司銀(yin)行部(bu)(bu)、公司金融部(bu)(bu)等部(bu)(bu)門負責人及(ji)客戶經(jing)理(li)

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

第一節銀行對公數字化轉型的數字成果
一、數字化轉型意味著：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、數字化轉型意味著：效率的提升
1、顯著提升風控效果，讓企業風險排查覆蓋率達到100%并可提前數月預警風險！
2、大幅增長工作效能，讓對公授信業務的工作效率至少提升150%以上！
三、數字化轉型意味著：成本的降低
極大降低業務成本，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，讓對公業務真正實現可視化、全面化掌控！
五、DeepSeek實操環節
1、現場演示：
案例："XX城商行數字化風控實戰——化解連鎖餐飲集團隱性風險"。
2、學員分組演練
課題一：模型調優對抗"數據美容"
課題二：預警響應時間窗攻防戰
課(ke)題三：智能貸后(hou)管理沙盤推(tui)演

第二節對公業務在數字化時代面臨的新問題
一、傳統風險評估方式及模型滯后于企業集團發展
二、新興行業和產業迥異于傳統的投入產出規律
三、新商業模式、新上下游關系的挑戰與機遇
四、金融生態變化加大銀行競爭壓力與風險評估難度
五、綠色經濟發展對銀行提出信貸風險新課題
六、DeepSeek實操環節
1、現場演示：
案例：有關綠色經濟發展的銀行數字化風控案例。
2、學員分組演練
課題一：綠色能源企業信貸風險評估與防控模擬
課題(ti)二：綠色經濟項目合(he)作銀(yin)行數(shu)字化風控方案設計

第三節傳統對公授信業務的痛點與難點
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實操環節
1、現場演示：
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(ti)二：客戶信(xin)息(xi)管理場景模擬

第四節數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、企業預授信分析建模，精準剖析企業風險
2、系統自動出具盡調報告，節省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、行業維度、關聯維度、專項分析
三、貸后管理：預警配置及排查管控
1、數字化風險排查——構建企業全面風險畫像
2、數字化風險管控——及時追蹤風險處理情況
3、數字化貸后監控——構建實時監控預警體系
四、對公授信全程數字化風險管理決策
五、DeepSeek實操環節
1、現場演示：
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 進行企業風險預審
課題二：扮(ban)演風險(xian)經理利用 DEEPSEEK 進行(xing)風險(xian)預(yu)警與管控設計

第五節對公授信風控數字化提升銀行效能
一、用數字化方式幫助銀行全面整合多源風險信息
二、數據智能如何驅動數據事件理解及風險挖掘
三、與專家智識相結合的業務風險便捷監控
四、如何實現對公授信客戶全流程智能管控
五、對公客戶監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字化風控，如何實現對企業多維度風險預警）
六、DeepSeek實操環節
1、現場演示：
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 進行企業風險預審
課(ke)題二：扮演風險經理利用 DEEPSEEK 進行風險預警與管控設計

第六節數字化風險發現、追蹤與傳導分析
一、銀行如何通過事件語義理解發現風險
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、銀行如何通過數據智能解析管控風險
案例解析：
（自動識別某企業風險事件，實現多維度傳導式風險預警）
五、DeepSeek實操環節
1、現場演示：
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：光伏產業鏈風險傳導沙盤推演
課題二：化工園區突發事故(gu)應急響應

第七節數字化風險穿透識別整合
一、通過事件、指標、關系實現風險穿透識別
二、在結構化與非結構化數據中理解企業事件
三、專家智識轉化為數字化風險預警指標
四、智能企業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實操環節
1、現場演示：
案例：新能源電池企業風險穿透識別。
2、學員分組演練
課題一：光伏產業鏈突發事件傳導推演
課題(ti)二：化工企業(ye)環(huan)保合規風險預(yu)警設計

第八節數字化手段客戶風險排查
一、企業風險畫像
1、深度識別（專家經驗+數據驅動）
2、廣度識別（企業關系+事件圖譜）
3、企業風險識別、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、關聯風險傳導
6、行業專項分析
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實操環節
1、現場演示：
案例：DEEPSEEK穿透式排查——破解新能源汽車零部件龍頭企業的"隱形地雷"。
2、學員分組演練
課題一：跨境貿易企業風險排查
課題二：連鎖(suo)餐飲集(ji)團(tuan)風險排查(cha)

銀行數字化風控培訓