学习目标
- 1、知识与技能提升
使学员深入了解银行数字化风控的发展趋势和重要性，掌握数字化风险穿透识别的基本原理和方法。
熟悉 DEEPSEEK 工具的功能模块和操作界面，能够熟练运用该工具进行数据查询、分析和风险预警。
学会运用数字化手段整合内外部数据，构建风险评估模型，提高对企业客户信用风险、市场风险和操作风险的识别和评估能力。
- 2、实际应用能力
增强学员在实际业务中运用数字化风控工具进行风险穿透识别的能力，能够快速、准确地发现潜在风险点，并采取有效的风险防控措施。
通过案例分析和模拟操作，使学员能够将所学的知识和技能应用到实际工作中，提高解决实际问题的能力，提升工作效率和质量。
课程大纲
先导篇：DeepSeek 全面解析
一、DeepSeek 简介
二、DeepSeek与其他 AI 大模型
三、从入门到精通的基本提问原则
四、 DeepSeek初体验
第一节银行对公
数字化
转型的数字成果
一、
数字化转型
意味着：人的解放
- 1、解放客户经理的双手和大脑
- 2、让客户经理工作人天缩减两倍以上
二、数字化转型意味着：效率的提升
- 1、显著提升风控效果，让企业风险排查覆盖率达到100%并可提前数月预警风险！
- 2、大幅增长工作效能，让对公授信业务的工作效率至少提升150%以上！
三、数字化转型意味着：成本的降低
极大降低业务成本，让分行级贷后风险经理工作量一年可减少2000人天！
四、数字化转型意味着：全面、即时掌控
有效提升行长全局掌控能力，让对公业务真正实现可视化、全面化掌控！
五、DeepSeek实操环节
1、现场演示：
案例："XX城商行数字化风控实战——化解连锁餐饮集团隐性风险"。
2、学员分组演练
课题一：模型调优对抗"数据美容"
课题二：预警响应时间窗攻防战
课题三：智能贷后
管理
沙盘推演
第二节对公业务在数字化时代面临的新问题
一、传统风险评估方式及模型滞后于企业集团发展
二、新兴行业和产业迥异于传统的投入产出规律
三、新商业模式、新上下游关系的挑战与机遇
四、金融生态变化加大银行竞争压力与风险评估难度
五、绿色经济发展对银行提出信贷风险新课题
六、DeepSeek实操环节
案例：有关绿色经济发展的银行数字化风控案例。
课题一：绿色能源企业信贷风险评估与防控模拟
课题二：绿色经济项目合作银行数字化风控方案设计
第三节传统对公授信业务的痛点与难点
一、贷前调查：客户信息分散化
二、贷中审查：审贷偏好差异大
三、贷后管理：耗人费时不精准
四、全流程管理：风险全貌无法查
案例：有关客户经理面临客户信息管理分散的问题解决方案。
课题一：客户信息整合方案设计
课题二：客户信息管理场景模拟
第四节数字化智能化全流程处理
一、贷前调查：预审尽调及报告支持
- 1、企业预授信分析建模，精准剖析企业风险
- 2、系统自动出具尽调报告，节省80%以上时间
- 3、智能化文档要素抽取，提高信贷效率
二、贷中审查：贷中评审及风险筛查
- 1、专家知识复用，指标趋势分析和行业对标分析，个性化定制指标深入分析
- 2、多维风险排查：股权维度、财务维度、舆情维度、行业维度、关联维度、专项分析
三、贷后管理：预警配置及排查管控
- 1、数字化风险排查——构建企业全面风险画像
2、数字化
风险管控
——及时追踪风险处理情况
- 3、数字化贷后监控——构建实时监控预警体系
四、对公授信全程数字化风险管理决策
案例：某银行借助 DEEPSEEK工具 进行对公授信全程风险管理。
课题一：模拟客户经理运用 DEEPSEEK 进行企业风险预审
课题二：扮演风险经理利用 DEEPSEEK 进行风险预警与管控设计
第五节对公授信风控数字化提升银行效能
一、用数字化方式帮助银行全面整合多源风险信息
二、数据智能如何驱动数据事件理解及风险挖掘
三、与专家智识相结合的业务风险便捷监控
四、如何实现对公授信客户全流程智能管控
五、对公客户监控指标要做到自定义灵活配置
案例解析：
（从上海建坤破产事件看对公授信数字化风控，如何实现对企业多维度风险预警）
第六节数字化风险发现、追踪与传导分析
一、银行如何通过事件语义理解发现风险
二、银行如何通过事件图谱分析预见风险
三、银行如何通过指标模型计算量化风险
四、银行如何通过数据智能解析管控风险
（自动识别某企业风险事件，实现多维度传导式风险预警）
案例：基于事件图谱的供应链金融风险传导分析。
课题一：光伏产业链风险传导沙盘推演
课题二：化工园区突发事故应急响应
第七节数字化风险穿透识别整合
一、通过事件、指标、关系实现风险穿透识别
二、在结构化与非结构化数据中理解企业事件
三、专家智识转化为数字化风险预警指标
四、智能企业关系识别与事件图谱构建
五、金融事件中心直观展示智能处理结果
案例：新能源电池企业风险穿透识别。
课题一：光伏产业链突发事件传导推演
课题二：化工企业环保合规风险预警设计
第八节数字化手段客户风险排查
一、企业风险画像
- 1、深度识别（专家经验+数据驱动）
- 2、广度识别（企业关系+事件图谱）
- 3、企业风险识别、分析与传导
二、多维风险画像
- 1、财务分析
- 2、动产抵押
- 3、股权质押
- 4、舆情事件
- 5、关联风险传导
- 6、行业专项分析
三、构建分析体系
- 1、风险评估模型
- 2、指标事件分析
- 3、风险事件标签
- 4、综合风险分数计算
四、贷前尽调筛查
- 1、深度分析与可视化展示
- 2、各模块简报生成与导出
- 3、评级/授信/尽调报告内容支持
五、贷中/贷后风险实时可视化
案例：DEEPSEEK穿透式排查——破解新能源汽车零部件龙头企业的"隐形地雷"。
课题一：跨境贸易企业风险排查
课题二：连锁餐饮集团风险排查