商業銀行對公數字化轉型的風控運營與營銷

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課程大綱

第一篇 取 勢
第一節：什么是銀行數字化轉型？
一、銀行數字化轉型到底是什么？
二、銀行必須進行數字化轉型嗎？
三、銀行數字化轉型必須先轉變思維！
四、對公數字化轉型VS零售數字化轉型
第二節：銀行對公數字化轉型的內在本質是什么？
一、數字化轉型的外在理解
二、不同時代的思維特征與核心要素
三、銀行數字化轉型需要的業務思維轉變
四、銀行數字化轉型需要的技術思維轉變

第二篇 明 道
第一節：銀行對公數字化轉型的數字成果（某行實際案例）
一、解放客戶經理的雙手和大腦，讓客戶經理每月有效時間增加3到4倍！
二、顯著提升風控效果，讓風險排查覆蓋率達到100%并可提前數月預警風險！
三、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！
四、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！
五、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！
第二節：銀行對公數字化轉型的五種模式
一、模式一：某大行“3+2+1”對公做精策略
二、模式二：某區域性銀行對公資產業務數字化轉型之路
三、模式三：某大行分行對公授信全流程數字化轉型
四、模式四：產業鏈金融服務開放化轉型
五、模式五：區塊鏈技術在商業銀行的應用
第三節：“吐槽大會”——傳統對公授信業務的痛點與難點
一、槽點1：客戶經理難以多方廣泛收集企業信息
二、槽點2：行內各位審貸專家審貸標準不一致
三、槽點3：貸后管理與預警耗時費事不精準
四、槽點4：行長無法及時掌握對公業務全貌

第三篇 優 術
第一節：對公授信風控數字化方案如何提升銀行效能
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：（上海建坤破產事件）
第二節：數字化如何助力銀行實現對公客戶全程風控決策支持
一、貸前：預審盡調及報告支持（自動化、智能化加持）
（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：貸中評審及風險篩查（全方位、精準化風控）
（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
（3）現實案例：
某分行數字化審批超百億。
三、貸后：預警配置及排查管控（數字化、實時化預警）
（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
案例解析：
某大行實際經營數據分析。
第三節：數字化如何實現對公客戶風險發現、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。
第四節：對公授信數字化風控的系統功能架構應具備什么條件
一、業務應用層面：
1、客戶經理需要通過對公數字化體系解決的問題
2、審貸官們需要通過對公數字化體系解決的問題
3、風險經理需要通過對公數字化體系解決的問題
4、各位行長需要通過對公數字化體系解決的問題
二、業務分析層面：
1、如何運用數字化技術進行股東股權分析
2、如何運用數字化技術進行公司及財務分析
3、如何運用數字化技術進行公司及行業輿情分析
4、如何運用數字化技術進行關聯風險傳導分析
5、如何運用數字化技術進行行業專項分析
三、數據服務層面：
1、銀行怎樣理解與運用“金融事件中心”
企業-事件-關聯方，事件-指標-基本面
2、銀行如何有效運用金融事件流語義處理引擎與金融數據指標批處理引擎
3、銀行如何采用數字化手段整合海量多元異構源數據
第五節：數字化如何實現對公授信客戶風險穿透識別整合（結合案例）
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
第六節：如何運用數字化手段實現對公授信客戶風險排查（結合案例）
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
第七節：RPA+AI賦能對公業務數字化轉型
一、傳統商業銀行常見運營管理痛點
二、RPA+AI賦能企業數字化轉型
三、RPA智能員工與銀行應用場景
四、RPA在銀行對功業務運營上的典型案例
案例：貸款客戶財務報表自動錄入
案例：貸款客戶網絡輿情跟蹤
第八節：銀行對公營銷的數字化轉型
一、數字化時代對公營銷痛點
二、智能化商機事件引擎
三、全流程商機管理工具
四、企業客戶商機畫像