基于大数据的风险管控与内控实施

第一部分：大数据下的金融风险认知 (一) 银行内部控制失效及风险管理案例导入 1. 银行内控失效的视频素材分析 2. 银行操作风险案件视频素材分析 3. 分组讨论：企业内控与银行风险管理的重要性 (二) 当前金融业主要风险与新型风险解析 1. 风险管理的理解与认知 1) 金融风险的内涵与特征  金融风险内涵  金融风险事件及其特征  非法集资类风险及案例；伪造信贷账户风险及案例；  违规占用客户资金风险及案例；  虚假产品或服务宣传风险及案例；  金融理财或投资风险及案例；金融票据风险及案例；  个人金融信息泄露风险及案例；  网络安全、信息安全与系统安全风险及案例；  信息技术及创新风险及案例；其他金融风险及案例 2) 金融风险管理体系  金融风险管理流程与三道防线  GRC 的提出与体系构成  金融风险管理工具与方法  金融风险管理的监管要求 3) 操作风险及其管理  操作风险内涵及其特征  操作风险事件划分  基于业务各类划分的操作风险事件  基于风险成因划分的操作风险事件  操作风险管理工具与实施  金融机构操作风险管理系统构建情况 2. GRC 体系与内部审计的整合 1) GRC 体系内涵 2) 国内外 GRC 体系的落地实践  国际金融机构的 GRC 实践  国内金融机构的 GRC 实践 3) 金融机构内部审计实施现状  内部审计的认知与地位  内部审计的数据要求 第二部分：大数据风控体系构建与实施路径 (一) 大数据技术及其风控场景应用 1. 大数据认知及其构成 1) 金融大数据及其构成 2) 银行大数据及其构成 2. 大数据技术演进 1) 大数据技术演进历程 2) 大数据常用关键技术 3. 大数据风险控制手段与技术 1) 大数据等监管科技发展与应用 2) 大数据风险预警模型及应用 4. 大数据在金融风险管控中的应用案例解析 1) 互联网及电商公司案例解析 2) 银行业金融风险管控案例解析 3) 保险业金融风险管控案例解析 (二) 大数据风控体系的构建 1. 大数据风控体系四要素关系梳理 2. 大数据风控体系构建基础 1) 业务流程和管理流程的整合 2) 共性模块及共性功能的分析和抽取 3) 合规管理、内控管理、操作风险管理和审计实施模块的设计 3. 大数据风控体系构建案例解析 1) 工商银行风控案例解析 2) 平安银行风控案例解析 3) 中信银行风控案例解析 4) 上海银行风控案例解析 5) 南京银行风控案例解析 4. 大数据风控系统构建思路 1) 系统数据层次分析（合规、内控、操作风险和内部审计等数据间的关联与获取） 2) 系统层次分析（系统管理、公共管理、报表管理等） 3) 系统功能与工具提供分析（合规、内控、操作风险和内部审计等不同操作域） 4) 系统运转层次分析（系统启动、风险识别、风险监测、风险评估、风险报告等不同环节） 5. 大数据风控体系及框架的构建与实施 1) 大数据风控体系及框架构建与实施 2) 国内外金融机大数据风控体系的实践