第一应用研究院 第16期量化风控全线条训练营2.0远程班
日期:2023-5-21
投资基友
量化交易课程
浏览:564次
评论:0条
讲师团简介
Carey老师
国内多家大型全融科技集团担任风险政策线负责人经验,擅长运用量化分析
方式进行风险政策管理及风险定损定价。
周老师
深圳某持牌金融科技公司资深风险策略专家,擅长使用数据分析进行风险策
略的调优与回顾。
Tony老师
八年以上网络支付和互联网金融风控、反欺诈工作经验,担长使用SAS进行
数据分析。
Royce老师
某知名互联网金融公可反欺诈政策经理,担长各类型的数据分析及统计建模。
陈老师
深圳莱持牌消费金融公司资深贷后策略经理,擅长运用量化分析方式进行货
后策略管理和贷后平台系统搭建。
欧阳老师
博土后,现任某国际知名金融机构数据科学家团队负责人,长时间从事大数
本期课程介绍
第一周周六:现代新金融风控体系
量化风控体系介绍
量化风控的机遇与挑战
不同场景下的量化风险管理指标介绍及应用解释
实操案例一:违约率、授信敞口、转化率和通过率的测算
实操案例二:多维度量化测算账户的回款情况
实操案例三:每月回款测算、定义回款金额
第一周周日:量化风险管理应用
授信逻辑与风险定价
授信额度计算
风险损失估算模型
用户群划分
实操案例一:评分卡违约概率、实际违约概率与经验调
参的测算
实操案例二:风险损失空间测算与客户筛选
实操案例三:风险定价中罚项加入后额度变化关系以及
授信额度调整
第二周周六:风控贷前审批策略及决策引擎介绍
审批策略架构搭建
数据源介绍
决策引擎
策略调优方法
实操案例一:搭建完整的风控审批策略
实操案例二:如何选择更合适的第三方数据源
实操案例三:如何核算征信成本和放款成本
实操案例四:外部数据源实战
实操案例五:模拟规则引擎实现逻辑
实操案例六:为什么要区分不同类型的调优
Carey老师
国内多家大型全融科技集团担任风险政策线负责人经验,擅长运用量化分析
方式进行风险政策管理及风险定损定价。
周老师
深圳某持牌金融科技公司资深风险策略专家,擅长使用数据分析进行风险策
略的调优与回顾。
Tony老师
八年以上网络支付和互联网金融风控、反欺诈工作经验,担长使用SAS进行
数据分析。
Royce老师
某知名互联网金融公可反欺诈政策经理,担长各类型的数据分析及统计建模。
陈老师
深圳莱持牌消费金融公司资深贷后策略经理,擅长运用量化分析方式进行货
后策略管理和贷后平台系统搭建。
欧阳老师
博土后,现任某国际知名金融机构数据科学家团队负责人,长时间从事大数
据风控领域分析建模工作,对东南亚信贷环境和风控模型有深人的理解。
训练营特色
独家自研风控全线条教学体系
金融科技应用研究院(以下简称FA经过对
18年前三期训练营课程的学员反饿与体系
优化,最终开发出一整套风控政策+策略+
反欺诈+贷后管理+模型的独家自研课程。
全方面了解风险控制的整个流程。
无干货不分享
在教学方面FAL始终坚持“无干货不分享”
理念,现学现用,教学设计仪贴实际风险
管理工作场景,数据报表、模型代码等拿
上即可工作使用,毕业后具备完整风控流
程体系的项目经验。
资深实战讲师团
稳定的讲师团队,讲师团成员均具有数十
年银行和金融科技领军企业实战风险管理
经验,结合实战中总结提炼的方法论、经
验与应用场景案例,现场或直播授课,讲
师团合理等疑解感。
本期训练营独家特点
新增反欺诈相关内容,同时其余模块的教
学内容也进行了相应的优化和精简,更加
有助于学习全方位的量化风控,不论是对
业务层面还是数据层面都有整体把控,
稳定的讲师团队,讲师团成员均具有数十
年银行和金融科技领军企业实战风险管理
经验,结合实战中总结提炼的方法论、经
验与应用场景案例,现场或直播授课,讲
师团合理等疑解感。
本期训练营独家特点
新增反欺诈相关内容,同时其余模块的教
学内容也进行了相应的优化和精简,更加
有助于学习全方位的量化风控,不论是对
业务层面还是数据层面都有整体把控,
第一周周六:现代新金融风控体系
量化风控体系介绍
量化风控的机遇与挑战
不同场景下的量化风险管理指标介绍及应用解释
实操案例一:违约率、授信敞口、转化率和通过率的测算
实操案例二:多维度量化测算账户的回款情况
实操案例三:每月回款测算、定义回款金额
第一周周日:量化风险管理应用
授信逻辑与风险定价
授信额度计算
风险损失估算模型
用户群划分
实操案例一:评分卡违约概率、实际违约概率与经验调
参的测算
实操案例二:风险损失空间测算与客户筛选
实操案例三:风险定价中罚项加入后额度变化关系以及
授信额度调整
第二周周六:风控贷前审批策略及决策引擎介绍
审批策略架构搭建
数据源介绍
决策引擎
策略调优方法
实操案例一:搭建完整的风控审批策略
实操案例二:如何选择更合适的第三方数据源
实操案例三:如何核算征信成本和放款成本
实操案例四:外部数据源实战
实操案例五:模拟规则引擎实现逻辑
实操案例六:为什么要区分不同类型的调优
第二周周日:风控策略量化分析
策略规则调优
审批预警常用量化指标
新策略规则探索性分析方法额度调整策略
实操案例一:如何测算资产质量
实操案例二:从源表到Vintage的详细计算逻辑
实操案例三:如何测算逾期指标FPD
实操案例四:如何量化分析通过率下降
实操案例五:如何进行量化策略调优中的A类调优
实操案例六:如何进行量化策略调优中的D类调优
实操案例七:使用SASEM进行策略探索性分析
第三周周六风控反欺诈
初步了解欺诈风险
主流反欺诈技术
反欺诈体系的构建
反欺诈规则探索
反欺诈技术在不同场景中的应用
实操案例一:设备信息如何提取反欺诈相关策略规则
实操案例二:中介远程操作行为探索挖掘反欺诈策略
第三周周日量化数据分析在反欺诈中的应用
客户引流项目风险评估
提现策略流程搭建
反欺诈外部征信数据测试
通讯录反欺诈应用
实操案例一:项目批核异常分析及策略调优
实操案例二:项目逾期异常分析及策略调优
实操案例三:反欺诈外部征信白名单测试及评估
实操案例四:反欺诈外部征信评分测试及评估
实操案例五:进人工审批策略的分析及制定
策略规则调优
审批预警常用量化指标
新策略规则探索性分析方法额度调整策略
实操案例一:如何测算资产质量
实操案例二:从源表到Vintage的详细计算逻辑
实操案例三:如何测算逾期指标FPD
实操案例四:如何量化分析通过率下降
实操案例五:如何进行量化策略调优中的A类调优
实操案例六:如何进行量化策略调优中的D类调优
实操案例七:使用SASEM进行策略探索性分析
第三周周六风控反欺诈
初步了解欺诈风险
主流反欺诈技术
反欺诈体系的构建
反欺诈规则探索
反欺诈技术在不同场景中的应用
实操案例一:设备信息如何提取反欺诈相关策略规则
实操案例二:中介远程操作行为探索挖掘反欺诈策略
第三周周日量化数据分析在反欺诈中的应用
客户引流项目风险评估
提现策略流程搭建
反欺诈外部征信数据测试
通讯录反欺诈应用
实操案例一:项目批核异常分析及策略调优
实操案例二:项目逾期异常分析及策略调优
实操案例三:反欺诈外部征信白名单测试及评估
实操案例四:反欺诈外部征信评分测试及评估
实操案例五:进人工审批策略的分析及制定
第四周周六:风控贷后催收管理
催收策略的制定方法
催收预警常用量化指标
上线策略规则调优逻辑
催收策略分流与量化
常用贷后管理报表
催收评分卡介绍
实操案例一:逾期案件量的预测
实操案例二:贷后回收目标的预测
实操案例三:催收绩效的量化分析
实操案例四:催收评分卡的策略设计
第四周周日:金融机构冠军风控模型
评分卡开发流程
评分卡监控及常规报表
分数转化与等级划分
拒绝推断理论
实操项目一:基于Python申请评分模型的全流程开发
实操项目二:基于Python的模型融合与调参
课程排期以开课前一周正式邮件通知为准
训练营2.0在课程架构上保持不变(如上所示),会对核
心内容(如案例、最新分析技术)进行全系升级
催收策略的制定方法
催收预警常用量化指标
上线策略规则调优逻辑
催收策略分流与量化
常用贷后管理报表
催收评分卡介绍
实操案例一:逾期案件量的预测
实操案例二:贷后回收目标的预测
实操案例三:催收绩效的量化分析
实操案例四:催收评分卡的策略设计
第四周周日:金融机构冠军风控模型
评分卡开发流程
评分卡监控及常规报表
分数转化与等级划分
拒绝推断理论
实操项目一:基于Python申请评分模型的全流程开发
实操项目二:基于Python的模型融合与调参
课程排期以开课前一周正式邮件通知为准
训练营2.0在课程架构上保持不变(如上所示),会对核
心内容(如案例、最新分析技术)进行全系升级

标签: 第一应用研究院 量化风控全线条训练营
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