【6月11-13日 南京】商业银行SMART数智风控方法及应用与全面风险管理数智化转型挑战与应对

一、课程背景

    当前，数字经济与金融科技深度融合，大数据、人工智能、机器学习等技术正全面重塑银行业务模式与风险管理体系。在监管层面，《银行业金融机构全面风险管理指引》《商业银行资本管理办法》《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》等政策密集出台，对银行全面风险管理、数智化转型、模型治理、数据合规与科技伦理提出明确要求，合规与创新双线并行成为行业刚需。在业务层面，银行信贷、零售、小微、供应链、信用卡等核心业务场景日趋复杂，风险呈现隐蔽化、联动化、碎片化特征，传统依赖经验判断、人工审批、事后处置的风控模式已难以适配高效运营与精准管控需求。以数据驱动、模型支撑、系统赋能、闭环管理为核心的数智风控体系建设，成为银行提升风险管理效能、强化核心竞争力、实现高质量发展的关键路径。本课程立足行业实践与监管导向，聚焦数智风控方法落地与全面风险管理转型，助力银行构建标准化、智能化、可落地的风控能力体系。

二、培训对象

国有六大行、政策银行、股份制、城商行、农商行、村镇银行、外资银行、合资银行、证券、保险公司、信托、基金、消费金融、金融租赁、汽车金融、理财子公司、基金、期货、资产管理及相关金融机构的相关人。

三、时间以及地点

时间：2026年6月11-13日

地点：南京

四、课程大纲

第一天：SMART数智风控方法及应用专题培训

第一部分：SMART技术方法体系

1.SMART技术体系图

2.银行业务

A.核心业务；存贷结代LASA

B.信贷业务:  产品要素、交易结构、业务流程、盈利模式

3.业务风险

A.风险本质：风险树

B.风险要素：三要素PEL

C.风险属性：三不NNN

D.风险阶段：三阶段BMA

E.风险因素：四因

F.风险细分：三高六险

4.风险管理

A.风管逻辑：逻辑关系式

B.风管职能：三性GPS

C.风管方法：闭环CLC

D.风管流程：三阶段

E.风管步骤：四步MADE

F.风管体系：十层金字塔12345……

第二部分：SMART技术方法工具

1.SMART技术方法矩阵（三段四步）

2.DMD审批决策器（贷前审批）

A.风险识别——四问

BEST风险分析导图、BEST风险细分画像、BEST客户准入门槛

B.风险评估——四定

定真模型OOP、定险模型ECL、定额模型LOC、定价模型RPM

C.风险决策——六要素

NB逻辑决策算法、PR规则决策矩阵、DMD决策要素

D.风险控制——操作执行与闭环反馈

ARMS风险管理系统

3.GPS风险诊断仪（贷后管理）

A.资产组合：GPS三角形

B.监测方法：三额四率两方法

C.输出结果：四诊表图书

D.细分诊断：BEST细分诊断

4.LGD违约催收模型（违约催收）

A.BEST违约细分、LGD催收模型、定价模型、效益模型

B.催收策略、催收手段、催收序列

C.催收作业：催收措施、催收反馈

D.监测反馈：合规、消保、投诉、牵连、声誉

第三部分：SMART技术方法实务

1.个人业务风险管理应用场景

A.贷前审批：风险画像、审批四定

B.贷后管理：监控四诊、风险拨备

2.小微业务风险管理应用场景

A.小微业务实时风险监测

B.供应链业务闭环风险监测

3.信用卡业务风险管理应用场景

A.用卡行为细分画像CTR

B.交易行为风险分析

第四部分：SMART技术方法交流问答

1.风险管理面临的挑战与机遇

2.实际业务课题模拟演练及反馈

第二天：商业银行全面风险管理数智化转型挑战与应对专题培训

第一部分：银行全面风险管理概述

1.银行全面风险管理内涵

--全面风险管理定义、核心范畴（信用、市场、操作等九类型风险）；

--银行全面风险管理的特殊性与核心痛点。

2.银行全面风险管理相关监管规定解读

--主要监管政策梳理（《银行业金融机构全面风险管理指引》《商业银行资本管理办法》等）；

--监管对银行风险管理的专项要求梳理。

3.监管规定中数智化相关要求

--监管政策中数智化转型导向（含《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》等）；

--数智化在风险管控中的监管边界与合规要求；

--数字化、智能化、模型风险与科技伦理。

第二部分：银行全面风险数智化转型痛点与挑战

1. 数据层面痛点与挑战

--重点涉及：数据孤岛、数据质量、数据合规、数据价值挖掘不足等核心问题，贴合中小银行资源短板特点。

2.模型风险相关挑战

--重点涉及：模型构建、模型迭代、模型合规、模型黑箱、算法歧视等风险，结合中小银行模型应用现状。

3.人工智能应用挑战

--重点涉及：人工智能技术适配性、落地难度、技术投入压力、与业务融合不足等，兼顾中小银行技术短板。

4.数智化转型伦理风险

--重点涉及：客户隐私保护、算法公平性、伦理边界界定等核心伦理风险，贴合监管合规要求。

5.人才层面挑战

--重点涉及：复合型人才短缺、现有员工数智化素养不足、人才培养与留存困难等，突出中小银行人才困境。

6.体制机制层面挑战

--重点涉及：组织架构适配性、部门协同不足、考核激励机制不完善、转型战略不清晰等核心问题。

第三部分：银行全面风险数智化转型路径与应对措施

1.整体转型路径规划

--银行数智化转型总体思路（贴合“小而精”转型特点）；

--转型阶段划分与核心目标。

2.数据层面应对措施

--重点涉及：数据治理体系搭建、数据质量提升、数据合规管控、数据价值挖掘，适配中小银行资源现状。

3.模型风险管控应对措施

--重点涉及：模型全生命周期管理、模型合规优化、算法公平性保障、模型落地适配方案。

4.人工智能合理应用对策

--重点涉及：人工智能技术选型、场景适配、技术投入优化、与业务深度融合，借力第三方合作降低转型成本。

5. 伦理风险防控对策

--重点涉及：伦理规范制定、隐私保护强化、算法伦理审查、伦理风险预警机制搭建。

6.人才队伍建设对策

--重点涉及：复合型人才引进与培养、现有员工数智化培训、人才激励与留存机制完善，贴合中小银行人才现状。

7.体制机制优化对策

--重点涉及：组织架构调整、部门协同机制搭建、考核激励体系优化、转型战略细化与落地保障。

第四部分：总结与互动

1. 核心内容总结

--梳理全面风险管理监管要求、转型挑战及核心应对路径，强调中小银行转型差异化思路。

2.互动答疑。

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