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周思聞 - 反洗錢、反電信詐騙實戰專家 
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周思聞培訓講師 性   別:  
所在地: 上海-上海  
精通行業:銀行金融   
擅長領域:經濟形勢   
評定星級:待評價..  
參考費用:18000元/天  
關注人氣:126  
 

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周思聞老師
——反洗錢、反電信詐騙實戰專家
 曾任:交通銀行(全國股份制銀行第5大行)綜合柜員、大堂經理、內訓師
 曾任:廈門國際銀行(全國排名前12城市商業銀行)柜面主管、反洗錢專員、企業內訓師
 現任:浙江邦盛科技股份有限公司(中國大數據平臺私有化部署市場中位列第4)反洗錢業務咨詢專家、項目經理、企業內訓師
 ACAMS(國際公認反洗錢師協會)國際公認反洗錢師
 上海財經大學 公共經濟與管理學院 MPA 碩士
【個人簡介】
周老師憑借近15年豐富的反洗錢及銀行合規內控經驗(周老師在銀行工作12年,其中5年基層崗位,3年合規經理,3年反洗錢風控建模經驗和5年內訓經驗;離開銀行后轉型金融科技咨詢行業,目前已經累積了3年多反洗錢、反詐合規風控咨詢經驗),結合當前的反洗錢、反詐形勢,為十余家銀行提供反洗錢、反詐咨詢項目與培訓工作。在銀行工作期間中,作為企業內訓師,連續3年為銀新進員工工和市場業務條線人培訓培銀合規股及管理知識及反洗錢業務流程,優化了銀行內部流程、提升反洗錢工作效率以及降低客戶投訴。此外,周老師在近3年服務了10余家國有銀行、股份制銀行和省農信聯合的咨詢項目,為銀行機構設計過系統、優化產品、搭建企業級反欺詐風控平臺。累計分析超過3000個真實案例,項目總額超過4000萬,累計培訓人次超過300人,培訓總人數接近10000人。
【實戰經驗】
1、全國性股份制商業銀行G銀行——“模型工廠”項目,搭建100+條專家規則,一年成功識別1000+涉賭涉詐風險賬戶。
在2021年9月~2022年5月期間,擔任G銀行的涉賭涉詐“模型工廠”項目業務咨詢專家,負責對接客戶的實際需求,提供解決方案及有效識別“涉賭涉詐”風險賬戶。在此期間,在沒有有效的“黑樣本”和成熟的風控體系的限制條件下,周老師親自參與風險特征分析、數據探索、指標加工、規則搭建及策略應用等工作,并結合當前形勢式與團隊共同設計了最新的“涉賭涉詐”規則模型,在G銀行評上搭建100+條專家規則,并且總結了一套識別“涉賭涉詐”的建模方法論和防控體系,為G銀行的業務、科技人員提供了多次的模型建立方法論與反賭反詐業務知識培訓。項目金額超1000萬,項目期間有效識別風險賬戶1000+個,開展10+場培訓,首次參與企業級項目便獲得客戶的一認可、好評。
2、全國型股份制商業銀行X銀行——企業級反欺詐平臺搭建項目,項目內容涉及產品、建模、咨詢、培訓綜合性型挑戰。
在2022年6—-12月期間,負責接收X銀行企業級反欺詐平臺管理項目,該項目是一個集成端段開發、數據分析、業務咨詢、風控建模、后端交付等多項任務集一身的綜合性大規模項目,集合了5個條線的精英團隊來實現,項目金額達2000萬+,參與項目人員50+,為X銀行培訓科技人員達50人次+以上。當時,斷卡行動已經開展一年多,周老師之前與團隊開發的反詐模式有明顯成效,但與此同時,涉詐分子也對詐騙的方式、手法進行調整,對風險的對抗提出了更高的要求,為持續加強對于反詐的對抗能力,周老師在項目期間首次在行業中嘗試建立“事中”準實時監測模型,并且為X銀行搭建“事中+事后”兩道防線來防控賬戶欺詐風險。最終在時間緊、任務重的不利環境下,實現涉詐風險賬戶“有效識別率”90%(交付標準為50%)超額完成任務。X銀行在202—-2023年間,反詐風險排名全國性股份制銀行第1下降至第12名,2023年,因反詐成果明顯,X銀行風險合規負責人,陳行長被邀請至人民銀行為來自50+銀行合規行長做培訓分享,周老師負責協助陳行長完成了人行的培訓與分享。
3、J省農信聯合社——反洗錢系統整合項目。
在2023年上旬,擔任了J省農信聯合社反洗錢系統整合的“咨詢+產品”項目,為J行省內50+行社提供反洗錢流程咨詢,并且整合了4個分散的系統至1個平臺,最終實現反洗錢業務功能“一體化”,提升了省內50+行社的反洗錢工作開展效率近10%。農信體系是一個比較特殊的銀行體系,一個省聯合社是由省內幾十家市、區級獨立法人行社組成的一個聯合社,省行負責統一管理和指導,行社則自主盈虧,獨立經營。周老師在經過對J行的前期調研后,發現整個反洗錢工作開展有諸多問題存在:其中包括各行制度不統一、人員配備不合理、系統分散,功能不齊、檢查與管理不到位等問題,周老師在項目期間,憑借其豐富的反洗錢工作經驗,為省行的管理老師以及50+的成員行超過200+人提供培訓,梳理了反洗錢工作開展的流程。
4、國有銀行Y銀行——賬戶分類分級管理,提升洗錢事前預防機制
在2024年下旬擔任Y銀行的咨詢專家,為Y銀行成功搭建賬戶分類分級模型。在目前的“事中+事后”防范體系逐漸成型的前提下,銀行也為合理分配風險防控與業務開展的平衡,需要在賬戶的生命周期中,加上“事前”的預防體系,從而對賬戶實現“分類分級”管理。客戶的洗錢風險評級是《中華人民共和國反洗錢法》規定的七大義務之一,賬戶分類則是當下人民銀行號召去實現的新任務,周老師也是在行業內首次探索賬戶的分類分級。在經過2個月的努力之后,周老師帶領建模團隊完成200+個指標加工,引用了時下最科學的“定性+定量”評級方法,形成了一套“多層嵌套”式的“觸發制+評分制”模型,為G省Y銀行的50000+賬戶進行了分類管理,并提出了配套的應用策略;同時為Y銀行開展了3次關于洗錢風險評估及模型應用的專業培訓,為Y銀行提升賬戶管理效率近10%。
【培訓經驗】
1、銀行企業內訓——3個大專題、10+個不同場景、培訓人次300+
在2015—2021年在X銀行擔任柜面主管和反洗錢專員。2016年起,周老師受邀至分行為當年的校招新行員開展銀行合規基礎知識培訓(點鈔技能、外匯業務、現金收付、賬戶管理)。雖本屆新行員皆是985、211畢業的高才生,但是初入銀行,對于銀行的業務確實不熟悉。分行邀請的老師都是有5年以上工作經驗,雖經驗豐富,但是現場授課效果一般,學員必須通過“死記硬背”后回去再反復復習,當即周老師發現該問題,便在“對公賬戶管理”培訓課上放棄了原有的PPT,用“一塊黑板+一支筆”,利用一部“歷史宮斗劇”的劇情做比喻,迅速激發了學員的學習興趣,用一節課的時間將一個專題充分講述清楚。后學員反饋良好,周老師在之后連續5年都作為分行內訓講師,為學員逐漸開展賬戶管理,反洗錢實務,盡職調查,洗錢風險評級和可疑交易識別等專業課程。培訓員工從每年的新行員至分行合規、市場條線的員工共計300+人,培訓了5項專題課程,其中周老師為“公司賬戶管理”和“可疑交易甄別”2門課開發出了一種全新的講法,利用巧妙的比喻結合電視劇的形式,在“談笑風生”之間,為學員“授業、解惑”。
2、“反洗錢、反電信詐騙”解決方案專題培訓——10+場培訓、5+不同場景、累計培訓300+人、涉及金融機構客戶10+
在2021年至今,作為一名反洗錢業務咨詢專家,參與了10+家金融機構的反洗錢、反電詐項目,(其中包含2家國有銀行、3家全國性股份制銀行、3家省農信銀行、2家支付機構)服務內容包括咨詢建議、風控建模、產品服務、數據服務、交付及員工培訓等。在此期間,周老師為多家機構做過不同的培訓(其中有對技術人員培訓反洗錢業務、對業務人員講解反詐建模的方法論以及對銀行的新員工進行一些合規內控專題培訓),并且結合周老師親自參與分析的3000+真實案例,總結、梳理后開發了一套《背后的真相-反電信詐騙三部曲》系列的全新課程。課程不僅包含電詐的基礎知識,還包含最新的30+個真實案例(案例不斷新增中),手法、場景變化跟蹤以及提供業內前沿的解決方案。覆蓋人員超過10+機構的300+專業人員,項目都已完成達標交付,且取得明顯效果。
【授課風格】
情境體驗:周老師曾自編自導過一部《反假先鋒》短劇,在培訓的課堂上,周老師會編制劇本,邀請學員進行“情景演繹”,充分滲透和理解課程背景。
實戰案例:周老師在銀行工作經驗超過15年,案例分析超過3000+個,在對這些真實案例進行解析后,會在課上通過“案例結合理論教學”的方式使學員充分了解,學以致用。
比喻生動:周老師的授課對象中,有超過60%是銀行、支付類金融機構的新員工或者基層員工。銀行的內部課程相對更為理性、專業并不易理解,周老師會在課上充分通過“生動形象”的比喻。
視角豐富:多年基層崗位工作經驗,培訓不僅限于向上匯報的形式化,更善于從由下至上及理論結合實操的視角教授與工作息息相關的解決方案。
【主講課程】
反洗錢:
《反洗錢系統框架介紹》
《反洗錢客戶盡職調查》
《反洗錢可疑交易監測》
《反洗錢制裁與合規》
《反洗錢名單監控系統及應用》
《洗錢風險等級評估》
《反洗錢黑名單系統及盡調策略》
反電信詐騙:
《背后的真相—反電信詐騙(詐騙、涉案、洗錢)》(原創課程)
《賬戶分類分級及應用實務》
《涉賭涉詐模型建立方法論》
內控合規:
《賬戶管理辦法》
【部分咨詢案例】
序號 客戶公司 培訓咨詢內容 培訓成果
1 光大銀行 1.建立“模型工廠”
2.搭建“T+1”涉賭涉詐專家規則模型體系
3.模型應用策略 1.加工500+條指標,組合200+條專家規則
2.為運管、科技人員培訓涉賭涉詐建模方法理論
2 興業銀行 1. 搭建企業級反欺詐平臺,實現反欺詐識別、預警及管控一體化
2. 首次開發“T+0”涉詐風險賬戶實時監測、管控
3. 培訓建模人員優化模型,梳理反詐流程 1. 風險識別率90%(超過交付標準80%完成交付)
2. 全國股份制商業銀行涉詐排名第1降至第12。
3 江西省農信聯合社 1. 名單監測系統改造及應用
2. 客戶風險評估指標拆解、“個性化”產品服務定制 1. 反洗錢產品“定制化”應用,借方超過一個團隊(5—10人)生產力
2. 培訓反洗錢、反詐等10+部門負責人,梳理系統應用流程。

 


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