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社群：金融AI与智能风控【年度】 - 天弈方圆 | 基于风险的金融教育与交流
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社群：金融AI与智能风控【年度】

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试看 一、银行智能移动技术与信贷业务发展/陈公越
试看 二、智能风控助力客户营销的具体流程/祝世虎
试看 三、客户营销：触达能力优先于客户白名单/祝世虎
试看 四、关于事件序列的债券主体信用风险预测模型实践/任亮
试看 五、基于事件序列的债券主体信用风险预测模型实践/任亮
试看 六、“AI” 深度、宽度、网络学习在智能风控的应用/20-总论坛-11-任亮
试看 七、“AI” 深度、宽度、网络学习在智能风控的应用/任亮
试看 八、智能风控应用示例/任亮
试看 九、智能风控评分：构建产业大脑的支撑体系/任亮
试看 十、智能风控模型的三大学习算法/任亮
试看 十一、网络学习：运用AI算法实现风险传导量化/任亮
试看 十二、深度学习：从非结构化信息中提炼有价值的事件组合/任亮
试看 十三、深度、宽度、网络学习在智能风控的应用（完整版视频）/任亮
试看 十四、银行智能风控概述：模型标准化和指标/祝世虎
试看 十五、智能风控的贷前、贷中、贷后模型体系/祝世虎
试看 十六、智能移动银行业务的技术壁垒与实践/陈公越
试看 十七、智能移动银行业务的服务需求/陈公越
试看 十八、银行普惠金融业务——智能移动银行/陈公越
试看 十九、移动科技与智能获客的重点——普惠金融/陈公越
试看 二十、银行智能移动科技与中小微企业信贷业务发展和管控/陈公越
试看 二十一、长尾客户的人群分类/黄又钢
黄又钢,深圳前海弘犀智能科技有限公司联合 创始人和首席风险官
试看 二十二、长尾客户的人群分类/黄又钢
黄又钢,深圳前海弘犀智能科技有限公司联合 创始人和首席风险官
试看 二十三、决策树、人群分类与模型建立/黄又钢
试看 二十四、如何构造人群分类、业务经验/黄又钢
试看 二十五、长尾客户定义和零售银行数据/黄又钢
试看 二十六、智能风控助力客户营销/祝世虎
试看 二十七、智能风控助力客户营销的具体流程/祝世虎
试看 二十八、宽度学习：通过数据智能化手段映射为知因OscarX因子库/任亮
试看 二十九、数字金融为银行现有风控体系进行有效补充/申志华
试看 三十、利用数字科技将产业金融全场景整合/申志华
试看 三十一、银行数字化转型中的智能风控（完整版视频）/吕宇良
试看 三十二、以数据产品驱动银行数字化转型/苟志龙
试看 三十三、大数据时代下零售信贷智能风控体系建设的思考/苟志龙
试看 三十四、大数据时代下的对零售信贷智能风控体系建设的思考/苟志龙
试看 三十五、对智能风控未来的展望/苟志龙
试看 三十六、基于负反馈调节的风控体系/苟志龙
试看 三十七、数据驱动下的银行业风控升级——困局与变革/苟志龙
试看 三十八、智能风控赋能经营管理决策——零售信贷全流程解决方案/苟志龙
试看 三十九、基于AI的企业风控系统增强的应用/李凡
李凡,阿博茨科技产品VP
试看 四十、基于AI的企业风控系统增强的应用/李凡
李凡,阿博茨科技产品VP
试看 四十一、银行进化路线及银行业务场景的智能化增强方案/李凡
试看 四十二、银行信贷业务系统增强的应用：以财报智能解析为例/李凡
试看 四十三、裕民银行智能风控体系/吕宇良
试看 四十四、裕民银行智能风控系统拓扑图/吕宇良
试看 四十五、金融科技具体应用/申志华
试看 四十六、传统供应链金融模式的三大痛点/申志华
试看 四十七、产业数字金融是真正意义上DT时代的全新数据服务/申志华
试看 四十八、产业金融服务应该进入全面数字化的3.0阶段/申志华
试看 四十九、产业链金融的数字化风控管理和金融科技的应用/申志华
申志华,上海聚均科技有限公司首席大数据官/CDO
试看 五十、产业链金融的数字化风控管理和金融科技的应用/申志华
申志华,上海聚均科技有限公司首席大数据官/CDO
试看 五十一、银行数字化转型中的智能风控/吕宇良
试看 五十二、银行数字化转型中的智能风控/吕宇良
试看 五十三、智能风控助力银行数字化转型/吕宇良
试看 五十四、智能风控的两大误区/吕宇良
试看 五十五、智能风控的成效/吕宇良
试看 五十六、智能风控vs传统风控/吕宇良
试看 五十七、智能财报系统的具体案例/李凡
试看 五十八、数字时代的零售金融风险管理的几点思考（完整版视频）/叶大清
试看 五十九、零售金融交易反欺诈面面观/徐天石
徐天石,同盾咨询副总裁
试看 六十、助力转型，大有可为——中小金融机构智能风控体系建设/俞勇
试看 六十一、助力转型，大有可为：中小金融机构智能风控体系建设/俞勇
试看 六十二、数据智能驱动的风险预警实践/胡殿明
试看 六十三、零售业务智能风控体系建设/马艺桂
试看 六十四、新形势下风险模型建设与应用探讨/杨春
试看 六十五、智能风控我们现在处在哪个阶段（完整版）/林亚臣
试看 六十六、零售金融智能化之路/林亚臣
试看 六十七、智能风控在公募基金行业的应用/周向勇
试看 六十八、智能风控在基金行业的运用/周向勇
试看 六十九、智能风控与普惠金融/祝世虎
试看 七十、智能风控与普惠金融/祝世虎
试看 七十一、智能风控与普惠金融/祝世虎
试看 七十二、助力转型，大有可为：中小金融机构智能风控体系建设/俞勇
试看 七十三、IT体系建设中安全合规管理以及风险防范实践/江学森
试看 七十四、零售金融交易反欺诈面面观/徐天石
徐天石,同盾咨询副总裁
试看 七十五、数字信用下的场景小微金融风控/蒲克强
试看 七十六、数字信用下的场景小微金融风控/蒲克强
试看 七十七、智能化风控的前沿和边界/曹劲
曹劲,KPMG金融风险管理咨询中国区主管合伙人
试看 七十八、垒实数据底座，支撑AI应用持续释放价值/陈亮
陈亮,亚马逊云科技数据分析业务专家
试看 七十九、图增强 XAI/孙宇熙
试看 八十、人工智能与大模型——金融服务的挑战与机遇/叶远刚
试看 八十一、大模型在金融风控方面的应用/陈文学
试看 八十二、大模型在金融风控方面的应用/陈文学
试看 八十三、在AI语境下模型风险的测量及管理/彭一凡
彭一凡,波士顿咨询公司（纽约）风险管理部董事总经理
试看 八十四、在AI语境下模型风险的测量及管理/彭一凡
彭一凡,波士顿咨询公司（纽约）风险管理部董事总经理
试看 八十五、IT体系建设中安全合规管理以及风险防范实践/江学森
试看 八十六、基于人工智能技术对动产和权利担保资产进行重复登记检查和风险监测的实践/申志华
申志华,普洛斯金融集团副总裁
试看 八十七、基于人工智能技术对动产和权利担保资产进行重复登记检查和风险监测的实践/申志华
申志华,普洛斯金融集团副总裁
试看 八十八、基于人工智能技术对动产和权利担保资产进行重复登记检查和风险监测的实践/申志华
申志华,普洛斯金融集团副总裁
试看 八十九、新准则的主要内容框架/刘吕科
试看 九十、新准则的主要变化/刘吕科
试看 九十一、新会计准则产生背景和实施时间安排/刘吕科
试看 九十二、IFRS9新准则下的金融资产减值管理：挑战与对策（完整版视频）/刘吕科
试看 九十三、精彩问答：“转变定价和风险转移策略”是指I9理论的影响还是民生银行在实践过程中遇到的问题？/刘吕科
试看 九十四、将新准则实施放在经营战略高度进行实施/刘吕科
试看 九十五、数字时代的零售金融风险管理的几点思考/叶大清
试看 九十六、数字时代的零售金融风险管理的几点思考/叶大清
试看 九十七、融360、简朴科技平台数字化风控的重点/叶大清
试看 九十八、疫情加速数字化转型，风控人员要懂营销/叶大清
试看 九十九、数字时代的零售金融风险管理的几点思考/叶大清
试看 一百、传统风控模式的弊端/叶大清
试看 一百〇一、新准则实施的潜在挑战/刘吕科
试看 一百〇二、IFRS9新准则下的金融资产减值管理：挑战与对策/刘吕科
试看 一百〇三、小微企业智能风控/刘士平
试看 一百〇四、小微企业大数据智能风控/刘世平
试看 一百〇五、小微企业智能风控/刘世平
试看 一百〇六、商业银行智能风控体系建设的挑战与对策/刘吕科
刘吕科,民生银行总行风险管理部高级经理
试看 一百〇七、商业银行智能风控体系建设的挑战与对策/刘吕科
刘吕科,民生银行总行风险管理部高级经理
试看 一百〇八、商业银行智能风控体系建设的挑战与对策/刘吕科
刘吕科,民生银行总行风险管理部高级经理
试看 一百〇九、内评法与大数据风控/石涛
试看 一百一十、内评模型与大数据风控/石涛
试看 一百一十一、物联网风控的现状与前景/石涛
试看 一百一十二、新形势下的内部评级体系建设：实践与展望/刘吕科
试看 一百一十三、新形势下的内部评级体系建设：实践与展望/刘吕科
试看 一百一十四、IFRS9新准则下的金融资产减值管理：挑战与对策/刘吕科
试看 一百一十五、客户全生命周期风险管理/叶大清