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吴易璋

东莞农商行信用卡贷后催收培训

吴易璋:金融科技与数字化转型专家
数字化 大数据 信用管理
常驻城市:北京 课酬费用:面议

课程大纲

课程大纲
第一节:信用卡贷后数据建模
一、贷后催收建模需要解决的问题
二、催收评分卡实施步骤
三、贷后评分模型的应用
示例:M1阶段的三个子模型
C-M1模型、CPD1-10模型、失联预测模型
第二节:信用卡贷后管理策略
一、贷后催收方式及术语
二、贷后核心指标及应用
三、D类策略调优与A类策略调优
示例:结合实际案例分析
四、基于通过率与逾期率的策略调整
示例:结合实际案例分析
第三节:信用卡大数据风控的量化指标
一、Vintage分析方法
示例:结合实际案例分析
二、Rolling rate滚动率模型
示例:结合实际案例分析
第四节:智能贷后管理定位与价值
一、信用卡数字化贷后催收管理新模式
二、数字化转型提升信用卡贷后管理价值
三、从信用卡数字化转型到精细化数字运营
四、信用卡数字化贷后管理系统建设与应用
第五节:信用卡数字化贷后催收管理架构
一、催收及回款的组织架构设置
二、智能催收解决传统催收弊端
三、某国外银行贷后催收管理体系
示例:结合实际案例分析
四、某国内金融机构智能贷后催收系统
示例:结合实际案例分析
第六节:信用卡催收管理策略实践
一、内催管理思路与委外管理策略
二、贷后催收管理常用指标及报表
三、策略设计方法论——结合数据驱动与评分卡
示例:结合实际案例分析
四、应用评分模型优化客户细分——风险余额
示例:结合实际案例分析
五、滚动率模型与*挑战者策略
示例:结合实际案例分析
第七节:智能催收机器人在信用卡催收中的应用
一、机器人催收策略基本架构
二、机器人催收业务解决方案
三、机器人催收策略部署实施
四、机器人催收还款曲线分析
案例:捷信、招联及苏宁金融的智能催收
第八节:信用卡不良资产处置数字化方式(案例解析)
一、互联网法院
示例:结合实际案例分析
二、互联网仲裁
示例:结合实际案例分析
三、网络赋强公证
示例:结合实际案例分析

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