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汽金公司风险偏好如何设计？欺诈损失占比约3%-5%，如何避险？
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体系化课程设计，风控+反欺诈一体打通
课程内容聚焦汽车金融风控与反欺诈的“组合拳打法”，从风控策略、模型构建、流程优化到欺诈识别、风险预警、实操演练，帮助学员系统掌握业务核心环节，实现全流程风控闭环建设。
双实战讲师阵容，深度覆盖乘用+商用场景
由具备20年风控实操经验、服务30+主机厂的资深专家与反欺诈体系建设负责人联合授课，强强组合，理论有深度，案例有温度，经验可复制，覆盖多样化的汽车金融实操场景。
实战案例丰富，数据驱动落地性强
全程穿插20+真实案例，涵盖贷前虚假资料识别、贷中异常行为监测、贷后追偿预警等多个维度，结合数据分析模型与策略应用。
【融易学智库专家A】
华东师范大学统计学硕士
前车300合伙人、风控负责人，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。
【融易学智库专家B】
某汽车融资租赁公司反欺诈方向负责人，深耕汽车金融反欺诈领域多年，对于反欺诈有独特见解，主导筹备、搭建公司乘用车、商用车的全流程反欺诈体系。
《汽车金融风控策略、自动化建设》
行业背景引言：汽车金融行业现状与挑战
1、行业背景：焦点汇总
(1)经济低迷状态下的风控挑战。
(2)外部大数据失效与资金方竞争白热化的现状。
(3)当前风控问题：传统风控不足与数字化智能风控的崛起
2、白户、包装类客户、背债人、团伙欺诈等对反欺诈的新要求
(1)风险控制的复杂性增加
(2)欺诈行为的识别难度提升
(3)市场竞争的加剧与包装类客户的风险识别
第一部分：风控策略与框架设计
1、数智化风控设计思路
(1)数智化决策形成路径
(2)建立在统计学思维整体观上的数智化风控
2、全过程数智化风控每个阶段的主要任务
3、数智化过程风控涉及的相关技术与分析方法
4、数据驱动的风控策略
(1)风险识别的前置机制：通过数据预处理、特征工程和算法模型等手段，将风险管理前置，实现“先知风控”。
(2)全流程风控体系：从客户申请到还款行为、车辆状态变化的全过程管理，如何实现动态风控和持续优化。
(3)精准营销与风险防控并行：如何在精细化风控的同时，通过精准的营销策略提升客户转化率和资产质量。
5、数智化动态风控：尽可能的将风险前置
(1)优化现有反欺诈规则
(2)优化贷前风控策略
(3)提升内控管理水平
(4)动态优化渠道管理
第二部分：数字化风控中的关键因子构建与模型设计
1、欺诈案例解析
(1)常见的欺诈手法
(2)反欺诈模型的构建：基于申请场景、申请行为、还款行为等用户行为数据进行，建立有效识别欺诈行为的模型。
2、反欺诈因子的定义与选择
(1)因子构建的原则：如何根据业务需求、数据特性和风控目标，选择与客户信用、欺诈行为等相关的变量。
(2)常用因子类型：
个人信息因子：如年龄、收入、职业、信用历史等。
车辆信息因子：如车辆用途、车辆品牌、车系、车身颜色等。
行为特征因子：如申请行为、用车习惯、还款行为等。
3、“真人、真车、真交易、真用车”风控体系
(1)车贷申请过程异常判断
(2)交易地点、时间的合理性
(3)电核“车型”要点
(4)人车匹配度核验
(5)车辆用途合理性判断
(6)用车成本核验
4、车辆相关变量的充分利用
(1)充分利用车辆的品牌、尺寸、用途、颜色等变量，分析客户违约风险。
(2)通过案例分析如何从“车”的维度挖掘更多风险点
第三部分：合作商/渠道SP风险管理的核心：主动与赋能
1、使用无监督聚类、判别分析等模型，对客户和渠道进行分类与风险管理。
(1)渠道合作模式分析
(2)渠道风险评级
(3)渠道数字化风险把控
(4)借鉴稳定度指标(PSI)应用
①PSI指标监控：渠道、客户、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、案例分析：如何通过风控模型预判客户风险和防范欺诈。
第四部分：车贷数智化动态风控实践（案例解析）
1、静态风控与动态风控
(1)动态化风控实现过程
(2)数据采集：无埋点、有埋点
(3)数据分析/挖掘涉及的软件
2、现场即现场：实战风控模型设计案例解析与展示
(1)判别分析模型
(2)kNN模型异常检测
(3)聚类模型
(4)对应分析模型
(5)基础客户分层
第五部分：讨论与展望
1、未来的数智化风控生态
(1)车贷行业数字化转型的前景：数字化风控将在未来车贷行业中扮演越来越重要的角色，推动整个行业的革新。
(2)新兴技术的应用前景：人工智能、推理大模型DeepSeek等技术如何在车贷风控中发挥更大作用，提升风险管理的精准度和透明度。
2、风控体系的跨行业协作
(1)跨行业数据共享与合作：如何通过跨行业的数据共享，增强车贷行业的风险预测能力。
(2)数字化转型中的挑战与机遇：探讨在数字化转型过程中可能遇到的挑战，并讨论如何抓住技术变革带来的机遇。
3、开放讨论与答疑
《汽车金融反欺诈体系建设实务》
第一部分：反欺诈体系在风险管理中的战略价值与定位（基础认知）
1.1 反欺诈在企业风险管理体系中的职责与角色
1.2 为何反欺诈是提升风控水平的“关键一环”？
1.3 反欺诈≠欺诈风险防范？欺诈风险=诈骗行为？核心认知厘清
第二部分：欺诈风险的类型识别与深度解析（基础建模）
2.1 为什么必须对欺诈风险“重新定义”？
2.2 欺诈风险有哪些类型？如何科学划分与识别？
2.3 清晰剖析欺诈风险的价值在哪里？
2.4 外部数据是否“万能”？其在反欺诈中的真实作用探讨
第三部分：反欺诈七大核心工作范畴与实战职责（体系搭建）
3.1 反欺诈部门在公司中的职能定位
3.2 反欺诈工作的七大关键范畴与协作机制
3.3 各范畴核心职责与落地动作全景解析
第四部分：反欺诈体系五大基础模块全解（实战骨架）
4.1 从“搭建”到“运转”：五大核心基础模块详解
4.2 每个模块下的重点工作与关键要素
4.3 模块之间如何实现闭环联动与无缝协同？
4.4 如何将体系要求转化为可执行的操作细则？
第五部分：打造一支“懂业务、懂模型、懂风控”的反欺诈铁军（人才建设）
5.1 当前汽车金融行业反欺诈人才的市场现状
5.2 优秀反欺诈人才的五项核心能力与素养画像
5.3 人才培养路径：标准化机制 vs 差异化能力体系，怎么选？
第六部分：【实战案例】破解LCV高频欺诈风险的策略组合拳（案例解析）
6.1 当前LCV（轻型商用车）欺诈行为的典型特征分析
6.2 从贷前识别到贷后处置：风险应对策略四步法
6.3 多源数据协同下的反欺诈实战能力提升建议
课程时间：2025年6月13-14日（周五、周六）
课程形式：课前需求调研+2天线下公开课+课后测评+助教协助学习
课程地点：上海
报名人数：50人，额满截止
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（详情咨询郭老师 13410811102）
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