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宋柏允《金融科技与风险管理》

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《金融科技与风险管理》
主讲:宋柏允
【课程背景】
近年来“金融科技”成为热点名词,不排除有人“蹭热点”。所谓“金融科技”,主要指运用前沿科技成果(如:人工智能、区块链大数据、云计算、物联网等)改造或创新金融产品、经营模式、业务流程,以及推动金融发展提质增效的一类技术。
但是我们更关心的是:其一,什么是金融科技,以及对传统金融机构(例如:银行),会产生哪些影响;其二,当前宏观背景下,区域经济发展趋势,以及对金融科技与传统金融机构的发展趋势是什么;其三,金融科技能够对风险管理做什么。
本课程逐一解读。
【课程收益】
Ø  明确什么是金融科技,不被“蹭热点”带跑偏
Ø  理解宏观背景下,区域经济的特点及发展趋势
Ø  掌握风险管理的数学建模方法
【课程特色】案例,深入浅出听得懂;科学,背后理论讲得明;实战,学之能用定方向;展望,以史为鉴看未来
【课程对象】相关需求者
【课程时间】6小时
【课程大纲】
一、什么是金融科技?
1、中国金融科技行业发展分析
Ø  中国金融科技弯道超车
Ø  金融机构科技投入规模与结构
2、金融科技发展趋势
Ø  从互联网金融到金融科技切换
Ø  政策监管:顶层设计与监管沙盒
Ø  技术发展:从概念技术到落地应用
Ø  需求增加:从金融需求就金融科技发展
Ø  美国顶级银行在金融科技布局
3、金融科技代表性技术
Ø  区块链:避免造假
4、国内银行业金融科技的现状
案例:招商银行的金融科技护城河、浦发银行扩大零售与非息收入
5、客户关系管理
Ø  客户信息收集整理
Ø  客户获取
案例:零售业务“亲人找亲人”、对公业务“转介绍”
Ø  客户细分与客户价值
Ø  客户行为分析
Ø  客户流失预测模型
三、宏观背景下区域经济发展趋势?
1、宏观背景
Ø  中美贸易战:本质上是贸易、金融、科技的立体战
Ø  2020年新冠肺炎疫情冲击全球
Ø  行业趋势:大鱼吃小鱼
2、地区数据看经济
注:此处为互动环节:共同查数据、共同研讨现实状况
Ø  一看:地区生产总值,产业层级:一二三产分别占比及详细情况——直接关系到产业定位
Ø  二看:财政收支,财政收支:公共预算的账本及增速——直接关系到税收及优惠
Ø  三看:消费与对外
Ø 国内贸易:社会消费品零售总额——消费才是经济的终端
Ø 对外经济:进出口贸易——外向型还是内向型经济
Ø 价格指数:居民消费与工业生产价格——谷贱伤农,谷贵伤民,能否平衡直接关系到产业良性发展
Ø  四看:人口与结构,人口、收入与社保:人口年龄结构、可支配收入及社保缴纳——社保直接关系到财政,间接关系到企业税负与政府融资
案例:以佛山市为例
3、企业角度看经济
注:此处为互动环节:共同查数据、共同研讨现实状况
Ø  上市公司看产业的上下游及周边
Ø 本地的重点甚至支柱产业列举
Ø 迈克尔波特五力模型(量化分析)
案例:美的集团
Ø  从企业家到企业家精神
案例:方洪波
4、政策角度看经济
注:给定题目,分组讨论
Ø  政府发布的政策如何解读
案例:3月31日,佛山宣布将发放亿元消费券,启动为期一个月的“促销费、惠民生”活动、佛山上半年重大项目集中开工总投资超千亿
Ø  产业导向看区域经济
案例:佛山市南海区氢能产业、佛山市鼓励汽车消费,买新车补贴2000-5000元、佛山放松人才购房政策,龙头房企11月销售成色不减
三、金融科技对零售业务有哪些影响?
1、银行长期仍是零售金融的王者,保险吸引力显著提升
Ø  资管新规下保险成为唯一合法“刚兑”
Ø  金融监管及利率趋势共振
Ø  中国零售金融长期看银行
2、零售金融未来趋势
Ø  零售消费金融市场未来可期:消费成为经济增长第一抓手
Ø  零售消费金融提供方应对:线上线下巨头积极布局,银行、持牌消费金融公司、网络小贷公司、助贷机构各有优劣
Ø  用户画像:精准情报,方能精准定位
Ø  零售消费金融市场趋势:从蓝海到红海,竞争更加激烈,下沉市场成焦点
3、信用卡拥抱金融科技
Ø  2019,信用卡成各银行竞争大战场
Ø  信用卡发展不均,有增长空间
Ø  消费金融升温推动信用卡成长
Ø  两种不同的模式:以业务流为导向、以用户为中心数据流向为主线
Ø  国有五大行“寡占型优势”与股份制银行线上获客
Ø  信用卡的泛生活金融生态
Ø  国有行资源优势与股份行科技创新
Ø  智能风控将投入主战场
案例:AI+银行模式,招商、浦发、平安特色比较
4、零售信贷业务的风控黑科技
Ø  信用评分技术
三、金融科技对对公业务有哪些影响?
1、传统信用风险管理
Ø  信用风险度量
Ø  信用评分模型:Z评分模型、机构评级
Ø  信用风险管理方法
2、金融“黑科技”
注:此处为互动环节:运用真实企业数据、共同研讨现实状况
Ø  EBIT测算:企业可承受利率
Ø  现金流FCFF:利用勾稽关系还原企业现金流
Ø  M评分模型:评估企业财务操纵
Ø  回顾波特五力模型:找到最可能违约的人
Ø  回归分析:拉网排查风险信号

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