【培訓對象】
供應鏈企業（制造業、流通業、跨境電商）：風控總監、供應鏈總監、數字化轉型負責人；金融機構（銀行、信托、消費金融）：風控經理、信貸審批主管、金融科技產品負責人；第三方服務機構（數據公司、咨詢公司）：技術顧問、解決方案專家； 政府及行業協會：供應鏈政策研究員、金融監管從業者

【培訓收益】
● 認知升級：理解數字化風控的底層邏輯，建立 “數據資產 - 技術工具 - 業務場景” 的協同思維； ● 技能提升：掌握供應鏈全鏈條風險建模、金融智能風控模型開發、實時風險預警系統搭建等核心技術； ● 實戰落地：獲取 50 + 行業案例庫，學習頭部企業的風控解決方案； ● 資源鏈接：與同行深度交流，對接前沿技術服務商，探索校企合作、產融結合的風控創新模式。

第一講：數字化風控戰略框架——供應鏈與金融的深度融合
一、政策與技術雙輪驅動下的風控變革
1. 數字經濟時代供應鏈與金融風控的核心定位
——降本/增效/避險/增值
2. 監管科技（RegTech）對金融風控的合規要求
1）數據合規管理：全生命周期的隱私與安全保障
2）自動化報告與監控：實時追蹤與動態合規
3）風險預警與響應：主動防御與快速處置
4）技術整合與創新：跨領域協同與生態構建
3. 供應鏈“雙循環”戰略下的風控新需求
1）本土化
2）韌性化
3）智能化）
二、數字化風控技術底座解析
1. 數據采集層
——IoT 設備、ERP 系統、第三方數據平臺的多源數據融合
2. 數據處理層
——ETL 清洗、數據湖 / 倉建設、主數據管理（MDM）最佳實踐
3. 分析決策層
——機器學習算法（隨機森林、XGBoost）在風險評分中的應用
4. 執行層
——RPA 機器人在風險處置中的自動化實踐
三、供應鏈與金融風控的協同邏輯
1. 供應鏈金融“三流合一”的風險傳導機制
——商流、物流、資金流
2. 金融風控模型與供應鏈業務場景的適配性設計
比如：存貨融資 vs 應收賬款融資
3. 跨行業風控指標體系構建
——從企業征信到供應鏈生態評級
四、標桿企業風控體系建設路徑
1. 戰略整合與組織重構：構建 “三道防線” 與制度體系
2. 數據驅動與智能風控：構建全域風險圖譜
3.技術架構創新：打造彈性與安全底座
4. 合規協同與生態共建：構建監管科技護城河
案例：海爾供應鏈金融如何通過數字化風控將不良率控制在0.8%以下
案例：某股份制銀行“智能風控大腦” 實現信貸審批效率提升40%

第二講：供應鏈數字化風控實戰——全鏈條風險管控與價值創造
一、采購與庫存環節風控要點
1. 供應商準入風控
多維度評分模型：財務健康度、履約能力、輿情風險
2. 庫存融資風控：基于 IoT 數據的動態質押率計算
案例：大宗商品庫存監管系統
3. 采購合規風控：區塊鏈技術在合同溯源與審計中的應用
二、物流與履約環節風險預警
1. 跨境物流風控
——地緣政治、港口擁堵的實時監測與預案設計
2. 運輸損耗風控
——AI視覺技術在貨物破損檢測中的應用
案例：某物流企業破損率下降60%
3. 履約時效風控
——基于歷史數據的配送延誤概率預測模型
三、供應鏈協同風控創新
1. 多級供應商風險傳導機制
——復雜網絡理論在風險擴散模擬中的應用
2. 數字孿生技術在供應鏈風險壓力測試中的實踐
比如：如疫情封控場景模擬
3. ESG（環境、社會、治理）風險納入供應鏈風控體系的實施路徑
四、中小微企業供應鏈風控難點突破
1. 數據缺失場景下的替代數據源挖掘
1）水電數據
2）交易流水
3）發票數據
2. 基于聯邦學習的“數據可用不可見”風控建模（保護企業隱私前提下的風險評估）
3. 政府征信平臺與市場化數據的融合應用
比如：“信易貸”平臺實踐

第三講：金融行業數字化風控核心——智能識別與動態決策
一、信貸風控全流程數字化重構
1. 貸前：基于知識圖譜的企業關聯關系穿透式分析（識別隱性擔保圈風險）
2. 貸中：實時數據監控的預警機制設計
1）企業工商變更
2）涉訴信息
3）輿情事件
3. 貸后：機器學習模型在貸款違約預測中的應用
案例：某消費金融公司不良率下降2%
二、反欺詐技術前沿與實戰
1. 新型欺詐手段解析
——AI 換臉、數據篡改、團伙欺詐的特征識別
2. 多模態生物識別技術
——人臉識別、聲紋識別在交易驗證中的應用
3. 圖神經網絡（GNN）在欺詐網絡識別中的優勢
案例：某銀行攔截3億元欺詐交易
三、合規風控與監管科技應用
1. 跨境業務合規：多司法管轄區監管規則的智能匹配
比如：FATCA、CRS
2. 反洗錢風控：交易流水異常檢測模型（基于序列標注算法的資金流向分析）
3. 監管報表自動化：RPA+NLP 技術實現監管報送效率提升70%
四、金融科技風控產品設計實戰
1. 智能風控平臺架構設計
——從規則引擎到AI模型的迭代路徑
2. 風控策略動態調優
——A/B 測試在風險閾值設定中的應用
3. 風控模型監控體系
——模型漂移檢測、效果評估指標（KS值、PSI值）

第四講：技術融合創新——區塊鏈、AI 與風控場景的深度耦合
一、區塊鏈在風控中的核心應用場景
1. 數據存證
——供應鏈單據（發票、提單）上鏈與真偽驗證
2. 智能合約
——基于風控規則的自動化履約
比如：觸發違約條件自動執行擔保條款
3. 跨境風控：聯盟鏈技術實現多國監管數據安全共享
案例：東盟跨境金融風控聯盟
二、AI 算法在風控中的進階應用
1. 自然語言處理（NLP）
應用：企業財報、新聞資訊的風險語義分析
2. 強化學習（RL）
應用：動態調整風控策略以應對市場環境變化
3. 可解釋AI（XAI）
應用：提升風控模型透明度，滿足監管合規要求
三、物聯網與風控場景的深度融合
1. 動產融資風控
應用：通過 IoT 設備實時監控抵押資產狀態
比如：車輛位置、設備運行數據
2. 供應鏈環境風控
應用：傳感器數據在倉庫溫濕度、危險品運輸中的風險預警
3. 生物特征風控
應用：可穿戴設備數據在消費信貸中的創新應用
比如：通過運動數據評估還款能力
四、風控數據安全與隱私計算
1. 數據安全合規
——GDPR、《個人信息保護法》對風控數據采集的限制與應對
2. 隱私計算技術
——聯邦學習、安全多方計算在聯合建模中的實施要點
3. 數據資產確權
——區塊鏈技術在風控數據共享中的權益分配機制

第五講：實戰工作坊——數字化風控方案設計與落地規劃
一、分組實戰任務：典型場景風控方案設計
場景一：某新能源汽車供應鏈金融風控體系設計
——需覆蓋電池供應商、整車廠、經銷商
場景二：某城商行普惠小微貸款智能風控模型開發
——數據有限場景下的策略優化
二、方案匯報與專家點評
1. 各組輸出風控方案（含風險指標體系、技術工具選型、實施路徑圖）
2. 行業專家從業務可行性、技術創新性、成本效益等維度點評打分
三、風控體系落地關鍵成功因素
1. 組織保障：設立首席數據官（CDO）統籌風控數字化轉型
2. 人才培養：構建“業務+技術+數據”的復合型團隊能力矩陣
3. 文化重塑：從“風險規避”到“風險經營” 的理念升級
四、未來趨勢展望：數字化風控的前沿方向
1. 生成式 AI 在風險場景模擬中的應用
比如：如極端市場環境壓力測試
2. 數字人民幣對金融風控的影響與應對
——可編程貨幣帶來的合規新挑戰
3. 元宇宙與風控的跨界融合
——虛擬資產交易風險識別技術探索
 

 吳曉生老師 AI數智化轉型實戰專家
20年網絡安全實戰經驗
中國農業大學國家重點實驗室博士生聯合導師
中國農業大學國家重點實驗室研究員
全國計算機網絡等級3級（網絡攻防領域）
CDA數據分析師（專家級）
曾任：國云大數據（上市） | 產品VP
曾任：國美集團（世界500強） | 數據運營
曾任：紫光集團有限公司（中國ICT龍頭企業） | 數據分析師
曾任：圖譜數據有限公司（深圳技術大學聯合實驗室） | 高級產品管理/數據產品專家
擅長領域：數據治理、數據分析、數據安全、DeepSeek應用、AI+職場應用、AI項目落地、企業數字化應用、企業數字化提升……
——▩從0到1構建數據基座的技術深度：
◎參與編著《企業數據治理實戰指南》《AI驅動的智能風控體系構建》等行業教材（機械工業出版社出版）；
◎ 整合DeepSeek、豆包、火山引擎等國產大模型，累計開發52個行業專屬企業智能體（覆蓋金融風控、政務決策、供應鏈管理等領域），主導構建38個技術模型；
◎擁有1.2萬+行業數據源指標（含天眼查、企查查等商業數據庫），曾主導建設某省國企“大數據風控平臺”，獲2023年國家信標委數據治理優秀案例；
——▩從1到N實現商業價值的產業寬度：
◎ 某省級電子政務平臺數據架構設計【項目金額2.7億元】：打通37個委辦局數據孤島，構建人口、企業、信用三大主題庫，獲評“全國數字政府建設示范項目”
◎國美在線用戶畫像體系與精準營銷【年營收貢獻超8億元】：搭建全鏈路用戶畫像系統，整合2億+用戶行為數據，年度營銷成本節約1.2億元
◎某頭部零售企業AI驅動客戶行為預測系統【覆蓋15家連鎖品牌】：年度新增營收 3.5 億元，獲工信部“AI+產業創新”全國Top10示范項目；

實戰經驗：
吳曉生老師擁有20年網絡安全與數智化應用實戰經驗，打通“政府監管需求-企業經營訴求-高校科研供給”的創新三角，形成獨特的產政學研協同優勢，既具備從0到1構建數據基座的技術深度，又擁有從1到N實現商業價值的產業寬度，更掌握政企雙向賦能的生態資源厚度。

——『政府數字化治理與公共安全智能決策能力』——
☛政府數字化建設與治理：
【01】-杭州城市大腦決策系統：負責“交通擁堵預測模塊”算法優化，基于時空數據挖掘模型，將擁堵路段識別準確率提升至92%，助力杭州高峰期車速提升15%，相關成果寫入《杭州市數字經濟發展白皮書》。
【02】-深圳智慧大腦應急指揮系統：主導“災害風險評估模型”開發，整合氣象、地理、人口數據，實現災害預警響應時間縮短至5分鐘，支撐2023年臺風“蘇拉”應急處置，減災效益超10億元。
☛國防安全智能決策支撐：
【01】-某部海外偵查數據系統：設計“暗網數據關聯分析模型”，通過圖神經網絡挖掘隱蔽關系，情報線索發現效率提升300%，獲軍方科技進步三等獎（集體）。
【02】-某省公安技偵數據追蹤平臺：構建“涉詐資金流向監測模型”，實現72小時內資金鏈路穿透分析，支撐破獲億元級詐騙案件3起，相關技術入選公安部重點推廣成果。
☛金融稅務智能風控體系構建：
【01】-主導某銀行反欺詐模型優化項目，精準率從81%提升至96%，年止損超2.3億元；
【02】-主導某銀行“智能催收決策模型”搭建：基于LP情感分析與動態策略優化，不良貸款回收率提升27%；
——『高校產學研協同創新與科研成果轉化能力』——
☛高校產學研協同創新賦能：
【01】-圖譜數據×深圳技術大學聯合實驗室：牽頭建設“大數據智能應用實驗室”，主導“高校科研數據共享平臺”項目，幫助12所高校打通科研數據壁壘，累計協助申請國家級/省級科研項目23項，獲政府補助超5000萬元。
【02】-中國農業大學國家重點實驗室：作為研究員，主導“農產品供應鏈溯源模型”研發，實現從田間到餐桌的全鏈路數據可視化，相關技術已在30家龍頭企業落地，農產品質量投訴率下降60%。
【03】-高校人才培養：擔任深圳技術大學、廣州大學兼職教授，開設《數據智能實戰》課程，累計培養碩士/博士研究生28人，指導學生獲全國大學生數據挖掘競賽一等獎3項。
——『企業多板塊智能運營架構設計與戰略落地能力』——
☛供應鏈和采購鏈項目：
【01】-某新能源車企供應鏈風控系統：設計“三級預警模型”，提前6個月識別電池供應商產能風險，幫助企業避免2.5億元供應鏈中斷損失。
【02】-國云大數據“軍犬”情報系統：整合互聯網公開數據、暗網數據與行業專網數據，開發多維度關聯分析算法，服務于安全部門情報研判，累計輸出高價值報告500+份，獲國家級保密資質認證。
☛數據智能產品創新研發：
【01】-搭建國云大數據公司BI系統，解決公司戰略上統一指揮和調度任務分配問題，,實現精細化運營從而提升公司高效管理和協同作戰；主導設計DMP系統，進行建模給銷售高質量的用戶數據，協助銷售團隊完成每年10個億的業績；
【02】-為國云大數據公司設計產品“軍犬”，以深度挖掘互聯網公開數據為基礎，匯集了其他泛互聯網數據及暗網數據，創新數據挖掘及分析模型算法，解決安全部門的偵查問題；研究“老板云”app客戶的成交畫像，通過數據深度分析，定義出用戶活躍畫像，優化每一個推廣與活動策劃的方案，把老板云從50萬的用戶做到150萬；
☛電商與新零售數據價值轉化：
【01】-為國美在線電子商務有限公司搭建用戶畫像體系，實現精準營銷投放ROI從1:3提升至1:6；設計庫存周轉預測模型，滯銷SKU占比從18%降至9%，釋放資金3.2億元；雙11大促期間實時流量調度系統設計者，助力峰值并發承載能力提升300%；獲集團“年度數據價值貢獻獎”（獲獎率1/2000）
【02】-為國云大數據主導設計AI驅動的客戶行為預測系統，覆蓋15家頭部零售企業，平均訂單轉化率提升23%；構建企業級數據治理框架，推動數據血緣追蹤系統上線，數據質量問題下降65%；開發自動化數據標注工具（NLP+CV多模態融合），標注效率提升40%，成本降低35%，帶領團隊獲2022年工信部“AI+產業創新”示范項目（全國Top10）；

部分AI項目經驗：
序號 項目名稱 項目應用 成果
1 Deepseek辦公效率提升實操項目 在某金融機構的財務部，傳統人工數據核對模式曾導致日均5%的差錯率與持續加班困境。2025年通過部署DeepSeek認知計算平臺與RPA機器人的協同方案 數據處理效率300%的躍升，差錯率降至0.02%，人力成本降低60%；
在某企業通過Deepseek和豆包組合做出企業深度調研報告 以前需要5天5人做的報告，現在只需3個小時
2 城市治理AI項目：
利用深度學習和計算機視覺技術，精準識別各類垃圾的種類并自動分類。可應用于市政環衛部門、垃圾處理廠、智能分類回收設備等場景 某市政環衛部門引入該AI垃圾識別系統后，實現自動化垃圾分類 平臺的圖像識別與深度學習技術使垃圾分類準確率達95%以上，分類效率提升50%，顯著減少人力投入；
某型社區的智能垃圾回收站使用該平臺，通過多模態數據融合和分類算法，確保垃圾投放識別時間在3秒內完成， 識別準確率達到98%，居民參與率提升了30%；
某垃圾處理廠通過使用該平臺構建智能化垃圾分類流水線，基于強化學習與動態優先級排序算法，對不同種類垃圾進行快速分類與價值評估 資源回收率提高了20%，整體處理成本降低了30%。
3 人力資源管理AI項目 利用AI智能招聘功能，基于自然語言處理和機器學習算法，應用于海量簡歷快速篩選匹配、分析員工績效數據、定制個性化的培訓課程和學習路徑等方面 招聘效率大幅提升，簡歷篩選時間從原來的平均每人30分鐘縮短至5分鐘，招聘周期縮短了50%，人才招聘的精準度提高了35%，員工對績效評估的滿意度從60%提升至85%，激勵了員工的工作積極性。員工培訓的針對性和效果顯著增強，培訓課程完成率從70% 提高到90%

主講課程：
《DeepSeek實操應用》
《職場AI應用：讓你的工作效率提升》
《AI思維實戰：定戰略-選大將-強運營》
《基于AI的零成本賦能企業實現業績增長》
《企業降本增效與智能變現的全能解決方案》
《供應鏈與金融行業如何使用AI數字風控實現價值》

 

 

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