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價(jià)格：聯(lián)系客服報(bào)價(jià)
上課方式：公開課/內(nèi)訓(xùn)/總裁班課程 時(shí)間上課時(shí)間：2天
授課對(duì)象：供應(yīng)鏈企業(yè)（制造業(yè)、流通業(yè)、跨境電商）：風(fēng)控總監(jiān)、供應(yīng)鏈總監(jiān)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型負(fù)責(zé)人；金融機(jī)構(gòu)
授課講師：吳曉生
在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的時(shí)代背景下，供應(yīng)鏈與金融行業(yè)正經(jīng)歷前所未有的變革。隨著“十四五”規(guī)劃對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略部署，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已突破50萬億元，占GDP比重達(dá)41.5%，成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心力量。供應(yīng)鏈作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要支撐，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型從“降本增效”升級(jí)為“價(jià)值創(chuàng)造”，而金融行業(yè)則面臨從“傳統(tǒng)風(fēng)控”向“智能風(fēng)控”的深度迭代。 技術(shù)層面，AI算法、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、區(qū)塊鏈等技術(shù)的成熟，為供應(yīng)鏈與金融風(fēng)控提供了全新工具。然而，當(dāng)前供應(yīng)鏈與金融行業(yè)的風(fēng)控管理仍面臨多重挑戰(zhàn)： 供應(yīng)鏈風(fēng)控：數(shù)據(jù)孤島致評(píng)估低效，地緣風(fēng)險(xiǎn)難預(yù)警，中小企業(yè)因非標(biāo)數(shù)據(jù)致融資難與風(fēng)險(xiǎn)高并存； 金融風(fēng)控：靜態(tài)數(shù)據(jù)局限動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，反欺詐滯后新型技術(shù)，多法域合規(guī)壓力加劇人工審核瓶頸； 共性痛點(diǎn)：跨系統(tǒng)協(xié)同缺位，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理薄弱，業(yè)務(wù)與數(shù)字技術(shù)復(fù)合型人才斷層。面對(duì)上述挑戰(zhàn)，本課程聚焦“供應(yīng)鏈數(shù)字化經(jīng)營(yíng)”與“金融行業(yè)風(fēng)控”的交叉領(lǐng)域，通過深度解析技術(shù)工具與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的融合邏輯，幫助企業(yè)突破風(fēng)控瓶頸。
● 認(rèn)知升級(jí)：理解數(shù)字化風(fēng)控的底層邏輯，建立 “數(shù)據(jù)資產(chǎn) - 技術(shù)工具 - 業(yè)務(wù)場(chǎng)景” 的協(xié)同思維； ● 技能提升：掌握供應(yīng)鏈全鏈條風(fēng)險(xiǎn)建模、金融智能風(fēng)控模型開發(fā)、實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)搭建等核心技術(shù)； ● 實(shí)戰(zhàn)落地：獲取 50 + 行業(yè)案例庫(kù)，學(xué)習(xí)頭部企業(yè)的風(fēng)控解決方案； ● 資源鏈接：與同行深度交流，對(duì)接前沿技術(shù)服務(wù)商，探索校企合作、產(chǎn)融結(jié)合的風(fēng)控創(chuàng)新模式。
第一講：數(shù)字化風(fēng)控戰(zhàn)略框架——供應(yīng)鏈與金融的深度融合 一、政策與技術(shù)雙輪驅(qū)動(dòng)下的風(fēng)控變革 1. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代供應(yīng)鏈與金融風(fēng)控的核心定位 ——降本/增效/避險(xiǎn)/增值 2. 監(jiān)管科技（RegTech）對(duì)金融風(fēng)控的合規(guī)要求 1）數(shù)據(jù)合規(guī)管理：全生命周期的隱私與安全保障 2）自動(dòng)化報(bào)告與監(jiān)控：實(shí)時(shí)追蹤與動(dòng)態(tài)合規(guī) 3）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與響應(yīng)：主動(dòng)防御與快速處置 4）技術(shù)整合與創(chuàng)新：跨領(lǐng)域協(xié)同與生態(tài)構(gòu)建 3. 供應(yīng)鏈“雙循環(huán)”戰(zhàn)略下的風(fēng)控新需求 1）本土化 2）韌性化 3）智能化） 二、數(shù)字化風(fēng)控技術(shù)底座解析 1. 數(shù)據(jù)采集層 ——IoT 設(shè)備、ERP 系統(tǒng)、第三方數(shù)據(jù)平臺(tái)的多源數(shù)據(jù)融合 2. 數(shù)據(jù)處理層 ——ETL 清洗、數(shù)據(jù)湖 / 倉(cāng)建設(shè)、主數(shù)據(jù)管理（MDM）最佳實(shí)踐 3. 分析決策層 ——機(jī)器學(xué)習(xí)算法（隨機(jī)森林、XGBoost）在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分中的應(yīng)用 4. 執(zhí)行層 ——RPA 機(jī)器人在風(fēng)險(xiǎn)處置中的自動(dòng)化實(shí)踐 三、供應(yīng)鏈與金融風(fēng)控的協(xié)同邏輯 1. 供應(yīng)鏈金融“三流合一”的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制 ——商流、物流、資金流 2. 金融風(fēng)控模型與供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)場(chǎng)景的適配性設(shè)計(jì) 比如：存貨融資 vs 應(yīng)收賬款融資 3. 跨行業(yè)風(fēng)控指標(biāo)體系構(gòu)建 ——從企業(yè)征信到供應(yīng)鏈生態(tài)評(píng)級(jí) 四、標(biāo)桿企業(yè)風(fēng)控體系建設(shè)路徑 1. 戰(zhàn)略整合與組織重構(gòu)：構(gòu)建 “三道防線” 與制度體系 2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與智能風(fēng)控：構(gòu)建全域風(fēng)險(xiǎn)圖譜 3.技術(shù)架構(gòu)創(chuàng)新：打造彈性與安全底座 4. 合規(guī)協(xié)同與生態(tài)共建：構(gòu)建監(jiān)管科技護(hù)城河 案例：海爾供應(yīng)鏈金融如何通過數(shù)字化風(fēng)控將不良率控制在0.8%以下 案例：某股份制銀行“智能風(fēng)控大腦” 實(shí)現(xiàn)信貸審批效率提升40% 第二講：供應(yīng)鏈數(shù)字化風(fēng)控實(shí)戰(zhàn)——全鏈條風(fēng)險(xiǎn)管控與價(jià)值創(chuàng)造 一、采購(gòu)與庫(kù)存環(huán)節(jié)風(fēng)控要點(diǎn) 1. 供應(yīng)商準(zhǔn)入風(fēng)控 多維度評(píng)分模型：財(cái)務(wù)健康度、履約能力、輿情風(fēng)險(xiǎn) 2. 庫(kù)存融資風(fēng)控：基于 IoT 數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)質(zhì)押率計(jì)算 案例：大宗商品庫(kù)存監(jiān)管系統(tǒng) 3. 采購(gòu)合規(guī)風(fēng)控：區(qū)塊鏈技術(shù)在合同溯源與審計(jì)中的應(yīng)用 二、物流與履約環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 1. 跨境物流風(fēng)控 ——地緣政治、港口擁堵的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)案設(shè)計(jì) 2. 運(yùn)輸損耗風(fēng)控 ——AI視覺技術(shù)在貨物破損檢測(cè)中的應(yīng)用 案例：某物流企業(yè)破損率下降60% 3. 履約時(shí)效風(fēng)控 ——基于歷史數(shù)據(jù)的配送延誤概率預(yù)測(cè)模型 三、供應(yīng)鏈協(xié)同風(fēng)控創(chuàng)新 1. 多級(jí)供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制 ——復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散模擬中的應(yīng)用 2. 數(shù)字孿生技術(shù)在供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試中的實(shí)踐 比如：如疫情封控場(chǎng)景模擬 3. ESG（環(huán)境、社會(huì)、治理）風(fēng)險(xiǎn)納入供應(yīng)鏈風(fēng)控體系的實(shí)施路徑 四、中小微企業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)控難點(diǎn)突破 1. 數(shù)據(jù)缺失場(chǎng)景下的替代數(shù)據(jù)源挖掘 1）水電數(shù)據(jù) 2）交易流水 3）發(fā)票數(shù)據(jù) 2. 基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的“數(shù)據(jù)可用不可見”風(fēng)控建模（保護(hù)企業(yè)隱私前提下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估） 3. 政府征信平臺(tái)與市場(chǎng)化數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用 比如：“信易貸”平臺(tái)實(shí)踐 第三講：金融行業(yè)數(shù)字化風(fēng)控核心——智能識(shí)別與動(dòng)態(tài)決策 一、信貸風(fēng)控全流程數(shù)字化重構(gòu) 1. 貸前：基于知識(shí)圖譜的企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系穿透式分析（識(shí)別隱性擔(dān)保圈風(fēng)險(xiǎn)） 2. 貸中：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控的預(yù)警機(jī)制設(shè)計(jì) 1）企業(yè)工商變更 2）涉訴信息 3）輿情事件 3. 貸后：機(jī)器學(xué)習(xí)模型在貸款違約預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 案例：某消費(fèi)金融公司不良率下降2% 二、反欺詐技術(shù)前沿與實(shí)戰(zhàn) 1. 新型欺詐手段解析 ——AI 換臉、數(shù)據(jù)篡改、團(tuán)伙欺詐的特征識(shí)別 2. 多模態(tài)生物識(shí)別技術(shù) ——人臉識(shí)別、聲紋識(shí)別在交易驗(yàn)證中的應(yīng)用 3. 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）在欺詐網(wǎng)絡(luò)識(shí)別中的優(yōu)勢(shì) 案例：某銀行攔截3億元欺詐交易 三、合規(guī)風(fēng)控與監(jiān)管科技應(yīng)用 1. 跨境業(yè)務(wù)合規(guī)：多司法管轄區(qū)監(jiān)管規(guī)則的智能匹配 比如：FATCA、CRS 2. 反洗錢風(fēng)控：交易流水異常檢測(cè)模型（基于序列標(biāo)注算法的資金流向分析） 3. 監(jiān)管報(bào)表自動(dòng)化：RPA+NLP 技術(shù)實(shí)現(xiàn)監(jiān)管報(bào)送效率提升70% 四、金融科技風(fēng)控產(chǎn)品設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn) 1. 智能風(fēng)控平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì) ——從規(guī)則引擎到AI模型的迭代路徑 2. 風(fēng)控策略動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu) ——A/B 測(cè)試在風(fēng)險(xiǎn)閾值設(shè)定中的應(yīng)用 3. 風(fēng)控模型監(jiān)控體系 ——模型漂移檢測(cè)、效果評(píng)估指標(biāo)（KS值、PSI值） 第四講：技術(shù)融合創(chuàng)新——區(qū)塊鏈、AI 與風(fēng)控場(chǎng)景的深度耦合 一、區(qū)塊鏈在風(fēng)控中的核心應(yīng)用場(chǎng)景 1. 數(shù)據(jù)存證 ——供應(yīng)鏈單據(jù)（發(fā)票、提單）上鏈與真?zhèn)悟?yàn)證 2. 智能合約 ——基于風(fēng)控規(guī)則的自動(dòng)化履約 比如：觸發(fā)違約條件自動(dòng)執(zhí)行擔(dān)保條款 3. 跨境風(fēng)控：聯(lián)盟鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)多國(guó)監(jiān)管數(shù)據(jù)安全共享 案例：東盟跨境金融風(fēng)控聯(lián)盟 二、AI 算法在風(fēng)控中的進(jìn)階應(yīng)用 1. 自然語(yǔ)言處理（NLP） 應(yīng)用：企業(yè)財(cái)報(bào)、新聞資訊的風(fēng)險(xiǎn)語(yǔ)義分析 2. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL） 應(yīng)用：動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)控策略以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)環(huán)境變化 3. 可解釋AI（XAI） 應(yīng)用：提升風(fēng)控模型透明度，滿足監(jiān)管合規(guī)要求 三、物聯(lián)網(wǎng)與風(fēng)控場(chǎng)景的深度融合 1. 動(dòng)產(chǎn)融資風(fēng)控 應(yīng)用：通過 IoT 設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控抵押資產(chǎn)狀態(tài) 比如：車輛位置、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù) 2. 供應(yīng)鏈環(huán)境風(fēng)控 應(yīng)用：傳感器數(shù)據(jù)在倉(cāng)庫(kù)溫濕度、危險(xiǎn)品運(yùn)輸中的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 3. 生物特征風(fēng)控 應(yīng)用：可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)在消費(fèi)信貸中的創(chuàng)新應(yīng)用 比如：通過運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)評(píng)估還款能力 四、風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)安全與隱私計(jì)算 1. 數(shù)據(jù)安全合規(guī) ——GDPR、《個(gè)人信息保護(hù)法》對(duì)風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)采集的限制與應(yīng)對(duì) 2. 隱私計(jì)算技術(shù) ——聯(lián)邦學(xué)習(xí)、安全多方計(jì)算在聯(lián)合建模中的實(shí)施要點(diǎn) 3. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)確權(quán) ——區(qū)塊鏈技術(shù)在風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)共享中的權(quán)益分配機(jī)制 第五講：實(shí)戰(zhàn)工作坊——數(shù)字化風(fēng)控方案設(shè)計(jì)與落地規(guī)劃 一、分組實(shí)戰(zhàn)任務(wù)：典型場(chǎng)景風(fēng)控方案設(shè)計(jì) 場(chǎng)景一：某新能源汽車供應(yīng)鏈金融風(fēng)控體系設(shè)計(jì) ——需覆蓋電池供應(yīng)商、整車廠、經(jīng)銷商 場(chǎng)景二：某城商行普惠小微貸款智能風(fēng)控模型開發(fā) ——數(shù)據(jù)有限場(chǎng)景下的策略優(yōu)化 二、方案匯報(bào)與專家點(diǎn)評(píng) 1. 各組輸出風(fēng)控方案（含風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系、技術(shù)工具選型、實(shí)施路徑圖） 2. 行業(yè)專家從業(yè)務(wù)可行性、技術(shù)創(chuàng)新性、成本效益等維度點(diǎn)評(píng)打分 三、風(fēng)控體系落地關(guān)鍵成功因素 1. 組織保障：設(shè)立首席數(shù)據(jù)官（CDO）統(tǒng)籌風(fēng)控?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型 2. 人才培養(yǎng)：構(gòu)建“業(yè)務(wù)+技術(shù)+數(shù)據(jù)”的復(fù)合型團(tuán)隊(duì)能力矩陣 3. 文化重塑：從“風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避”到“風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)” 的理念升級(jí) 四、未來趨勢(shì)展望：數(shù)字化風(fēng)控的前沿方向 1. 生成式 AI 在風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景模擬中的應(yīng)用 比如：如極端市場(chǎng)環(huán)境壓力測(cè)試 2. 數(shù)字人民幣對(duì)金融風(fēng)控的影響與應(yīng)對(duì) ——可編程貨幣帶來的合規(guī)新挑戰(zhàn) 3. 元宇宙與風(fēng)控的跨界融合 ——虛擬資產(chǎn)交易風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別技術(shù)探索
擅長(zhǎng)領(lǐng)域：數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全、DeepSeek應(yīng)用、AI+職場(chǎng)應(yīng)用、AI智能體開發(fā)、AI項(xiàng)目落地、企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用、企業(yè)數(shù)字化提升
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