课程教学时间：
2天。
课程大纲：
第一章节 金融欺诈与反欺诈概述
1.1金融欺诈与反欺诈的定义、分类
1.2欺诈武器库
▪ 虚假号码
▪ 代理 IP
▪ 设备伪造工具
▪ 其他工具
1.3当前金融欺诈现状与场景分析
▪ 当前金融行业欺诈现状
▪ 银行欺诈场景分析
▪ 反欺诈产业链结构
1.4金融反欺诈面临的挑战
▪ 挑战一：银行如何做到实时监测及相应的解决措施
▪ 挑战二：银行如何实时处理庞大的交易量及相应的解决措施
▪ 挑战三：银行如何对多笔交易进行监控及相应的解决措施
▪ 挑战四：银行操作过程常见反欺诈及相应的解决措施
1.5金融反欺诈主流技术手段
▪ 数据交叉验证技术
▪ 黑名单机制
▪ 行为分析模型
▪ 其他技术
1.6唐老师分享关于银行反欺诈的风控要点
▪ 设备指纹反欺诈
▪ 生物探针反欺诈
▪ 智能验证码反欺诈
▪ 名单库 反欺诈
▪ 复杂网络反欺诈
▪ 实时计算反欺诈
▪ 风险态势感知反欺诈
▪ 欺诈情报体系
第二章节 数据分析要点及典型案例
2.1 数据的定义、分类以及价值
▪ 银行能获得的数据及分类
▪ 线下场景下产生的数据及分类
▪ 金融类核心数据有那些？
▪ 讨论：什么样的数据才有价值
2.2银行基于个人的数据分析典型案例
2.3银行基于企业的数据分析典型案例
第三章节 反欺诈常用策略及典型案例
3.1银行反欺诈常用的评分模型
▪ 如何构建个人信用评分模型及注意事项
▪ 如何构建个人欺诈评分模型及注意事项
▪ 如何构建企业信用评分模型及注意事项
▪ 如何构建识别企业财务欺诈模型
3.2银行反欺诈典型案例
▪ 个人反欺诈典型案例举例
（1）渠道反欺诈要点
（2）信息真实性反欺诈要点
（3）目标客户特征反欺诈要点
（4）线上申请反欺诈全流程要点
▪ 企业反欺诈典型案例举例
第四章节 银行消费金融风险案例分享
4.1银行消费金融产品分类
4.2银行产品风控措施特点分析
4.3 互联网消费金融模式 VS银行消费金融模式
4.4 典型银行智能风控案例
▪ 什么是智能风控
▪ 银行智能风控案例
第五章节 唐老师分享总结线上、线下“反欺诈”心得
▪ 线上、线下“反欺诈”心得
▪ 信贷风控（TO B和TO C）原则
▪ 答疑
授课老师
唐中印 某银行产品创新中心总经理兼澳门分行副行长
常驻地：深圳
邀请老师授课：13439064501 陈助理
