《金融科技与银行智能内控体系建设》
讲师:王敏求 浏览次数:198
课程描述INTRODUCTION
日程安排SCHEDULE
课程大纲Syllabus
银行智能内控体系建设
课程对象:商业银行管理人员、内审/内控部门人员
课程收益:
1、从银行关键变革角度,深入了解金融科技发展历史、本质内涵及给银行带来的挑战和机遇;
2、通过典型案例从多个维度,熟悉互联网和金融科技下银行面临的主要风险表现,如外部欺诈风险、内部舞弊风险、监管风险及声誉风险等,加深对风险源头的理解;
3、系统学习银行智能内控建设的原理、方法论及同行业良好实践,结合三道防线各自特点,举一反三思考优化路径与方案。
课程大纲/要点:
序言:银行关键变革
一、金融科技发展与挑战
1、人工智能的发展
大数据与数据发展
机器学习与深度学习
AI未来发展方向
2、金融科技的定义与内涵
金融科技定义
金融科技三个发展阶段
金融科技的本质与内涵
3、金融科技挑战与机遇
金融科技带来的三大机遇
中小银行金融科技转型面临的难题
二、互联网下金融风险表现
1、外部欺诈风险
1)
网络攻击(典型案例:银行APP漏洞)。
2)
盗取银行资金(典型案例:CARBANAK)。
3)
盗取客户信息(拖库、洗库和撞库)。
4)
外部团伙诈骗(典型案例:四川房贷诈骗案)。
2、内部欺诈风险
1)
盗窃与欺诈。
通过技术手段盗取银行资金(典型案例:编写病毒植入系统盗取银行资金)
盗取客户敏感信息(典型案例:内部员工爬取客户信息)
故意对外提供/泄露客户敏感信息
通过其他手段泄露客户敏感信息
2)
行为未经授权。
3)
数据信息保护与数据安全要求。
账号授权与职责分离
访问对象限定
账号使用要求
访问控制要求
3、声誉风险
1)
互联网下声誉风险防控难点
2)
典型案例剖析:某行泄露客户隐私事件。
4、监管风险
1)
金融科技发展与监管
2)
互联网存款监管要求
3)
互联网贷款监管要求
三、银行智能内控体系建设
1、银行智能内控框架
1)
智能内控防控原理。
2)
机器学习原理与方法。
2、AI与欺诈风险防控
1)
外部欺诈风险防控核心工作。
2)
外部欺诈风险防控:从传统到智能。
规则类模型。
客户画像识别。
机器学习反欺诈模型。
知识图谱与关联关系识别。
3)
知识图谱与反舞弊场景应用。
4)
员工风险画像构建。
3、银行内审智能化转型
1)
传统内审转型痛点。
2)
智能内审转型方向。
数据驱动
智能分析
自动监测
辅助决策
系统支持
3)
智能化内审架构与实践路径。
智能内审架构
智能管理系统
内审数据集市
全生命周期模型管理
复合型内审人才培养
银行智能内控体系建设
转载://www.ibid2.com/gkk_detail/282671.html
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