在中国汽车金融行业的快速发展背景下，数字化风控正成为应对市场挑战的核心手段。随着“零首付”政策的推广和市场竞争的加剧，汽车金融公司面临的风险管理压力不断增加。

本课程将深度解析汽车金融风控的发展趋势，详细讲解数字化动态风控体系的构建和实战提升策略。课程内容涵盖数据采集、因子设置、智能决策和系统架构设计等关键环节，帮助学员掌握数字化风控的核心要点。通过实战案例和模型优化，学员将学会如何利用数字化工具有效应对动态风险，从贷前审批到贷后管理，实现全流程的风险管控和决策优化。

● 资深讲师专业指导：课程由具有十余年数据分析、建模经验、荣获行业风控奖章的行业专家授课，讲师曾深度参与业内知名风控产品的设计和实践利博官网会员注册失败什么意思，为学员带来一手实战经验。

● 专业课纲全面覆盖：结合多年来实际风控案例，课程结合最新汽车金融行业发展趋势，深入解析最新反欺诈模型的设计思路与优化方法，帮助学员掌握风控模型的核心构建技巧。

● 风控全流程深入挖掘：课程内容涵盖贷前评估、贷中监控和贷后管理，提供全流程的风控策略，确保学员能够系统性掌握数字化风控体系的构建与应用。深入实战，深入讲解风控因子的设置思路和变量选择技巧，包括如何从用户画像、车辆数据和行为数据中挖掘有效因子。

第四届中国汽车金融与产业发展竞争力论坛同期举办！500+人员论坛参会挖掘汽车金融业务合作机会

【融易学智库专家 张老师】

●曾华东师范大学统计学硕士●前车300合伙人、风控负责人利博官网会员注册失败什么意思，先后供职于携程、平安、车王/51AUTO，从事数据分析/挖掘/建模相关工作十余年。在车300供职8年之久，参与设计车300二手车估值模型，主导了●目前业内知名的伽马车贷反欺诈，后者获得了2019CIS年度十大创新产品奖、2019年度汽车金融智能风控创新奖、年度最佳汽车金融风控产品奖、2020CIS年度创新产品奖等多项荣誉。●擅长汽车风控反欺诈，提出了“动态全过程化风控”的理念，有效识别团伙类包装类欺诈客户，另外，对二手车市场有深刻认知。

课时安排：1天线下公开课

课程时间：2024年11月23日（周六）

课程形式：课前需求调研 + 1天线下公开课 + 课后测评+助教协助学习

地点：上海

报名人数：40利博官网会员注册失败什么意思人，额满截止

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11月23日 上午

《汽车金融数字化风控转型与实战提升：策略、模型与系统优化》

第一部分：汽车金融风控发展趋势1、低首付、低利率的趋势的背景与影响(1)汽车消费鼓励政策对汽车金融市场的推动作用(2)低首付带来的风险挑战：欺诈风险与风控压力(3)行业现状分析：传统风控不足与数字化风控的崛起2、风控从静态到动态的转变(1)静态风控与动态风控的区别及各自应用场景(2)动态风控如何提升风险识别的及时性与准确性(3)数据驱动的智能风控趋势：AI、大数据在风控中的角色3、未来风控的发展方向(1)智能化风控平台的发展与构建(2)新兴技术（如区块链利博官网会员注册失败什么意思、物联网）在风控中的应用前景(3)风控系统的迭代与创新：迎接市场新挑战第二部分：数字风控实战提升1、数字化动态风控体系的构建(1)全流程数据采集与清洗：数据源的多样化与集成(2)动态风险监控与预警：实时数据的应用(3)风控策略优化：贷前审核、贷中监控、贷后管理的全链条改进2、信用评估与反欺诈策略(1)信用评估模型设计：因子设置与变量选择的关键①人员相关因子：年龄、收入、职业、婚姻状况        ②车辆相关因子：车系、车型、车辆残值③行为相关因子：申请行为、用车习惯、还款行为(2)反欺诈模型：识别包装类和团伙类欺诈的因子设计①交易异常监控：多头借贷、集中申请、频繁变更地址②社交网络分析：识别关联账户和团伙作利博官网会员注册失败什么意思案(3)模型优化：基于历史表现的数据调整与因子权重修正3、动态风控的要点与实战(1)动态数据应用：实时行为数据、GPS位置、车辆使用状态(2)数据可视化与风控决策：用图表和仪表盘展示风险变化数字化动态监控：及时预警高风险行为，如提前还款、违章频繁11月23日 下午《汽车金融数字化风控转型与实战提升》第三部分：数字风控实战提升1、数字化风控系统架构设计(1)系统集成与数据流管理：数据源、风控模型、业务系统的联动(2)实时风控决策系统：如何实现秒级决策与响应(3)风控系统自动化：减少人为干预，提升风控效率2、稳定性监控与风控策略调整(1)稳定性指标（PSI）在风控中的应用①PSI指标监控：渠道、客利博官网会员注册失败什么意思户、产品稳定性评估②PSI应用案例：动态监测进件稳定性、渠道风险波动(2)风控策略调整：根据稳定性变化进行策略优化①动态修正评分卡、策略树等核心模型②细化风险因子设定，如首付比例、还款表现的变化3、未来展望与系统迭代(1)风控系统的持续优化与版本升级(2)如何快速响应市场变化与新型风险(3)从数字化到智慧化：利用AI自学习不断优化风控决策第四部分：案例分析与答疑

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