📢【周六下午3点·金融数据大揭秘】从”信用卡逾期”到”坏账预测”，银行不想让你知道的数据魔法！✨

🔍 你以为银行只会打电话催债？太天真了！  

在你看不见的地方，一场高科技”猫鼠游戏”每天都在上演。银行的”数据猎手”们不是凶神恶煞的讨债人，而是坐在电脑前运筹帷幄的分析师。他们用Python写算法，用SAS跑模型，甚至用心理学设计催收话术——这是一份年薪💲10万起的”技术活”！  

随着经济波动加剧，这个曾经默默无闻的岗位突然成了香饽饽。就像一位从业者说的：”我们不是讨债的，我们是银行的’风险预言家’！”  

🎯 讲座六大核心模块，零基础也能懂：  

1️⃣ 行业初探：催收是银行的”免疫系统”  

– 金融危机启示录：2008年雷曼兄弟倒闭时，为什么有些银行能全身而退？答案就在他们的催收系统里  

– 现代催收进化史：从”上门要债”到”AI预测”，技术如何改变这个行业？  

– 经济晴雨表：为什么说催收数据能提前3个月预测经济衰退？  

2️⃣ 催收的科技内核：银行比你更了解你的钱包

– 数据追踪术：你的外卖记录、打车频率、甚至凌晨网购时间…都是银行的”线索”  

– 真实案例还原：某客户连续3次深夜点单价超过200刀的外卖→系统自动标记”奢侈消费倾向”→触发还款能力预警  

– 反催收攻防战：老赖们常用的”换手机号””假装失联”等手段，如何被大数据识破？  

3️⃣ 职业全图谱：这个行业需要什么样的人才？  

– 🔧工具达人：  

  – 用SAS写自动化催收策略  

  – 用Tableau画出”高风险客户热力图”  

  – 用Python构建违约预测模型  

– 🕵️策略专家：  

  – 设计”温柔催收”话术：如何让客户心甘情愿还款？  

  – 制定差异化策略：大学生、白领、小老板…不同人群的催收秘籍  

– 📊模型巫师：  

  – PD(违约概率)：预测某人未来90天不还款的可能性  

  – LGD(违约损失率)：如果真不还，银行会亏多少钱？  

  – EAD(违约风险敞口)：这个人最多能欠多少？  

4️⃣ 黑科技现场演示：揭开模型的神秘面纱  

– Excel小技巧：用简单公式测算个人信用风险（适合小白入门！）  

– 催收机器人：AI如何自动拨打催收电话？  

5️⃣ 银行内部架构解密：钱是怎么追回来的？

– 前线部队：客服人员如何用标准化话术沟通  

– 中台智囊：分析师团队如何实时调整策略  

– 后台支持：法务部门什么时候会介入？  

– 职业发展：从实习生到部门总监的晋升路径（需要几年？薪资涨幅？）  

6️⃣ 入行必备指南：如何成为”数据猎手”？

– 专业限制：文科生能入行吗？需要恶补的3个关键数学公式  

– 面试真题：  

  1. “如果发现某类客户突然集体逾期，你会怎么分析？”  

  2. “如何评估一个新催收策略的效果？”  

– 隐藏加分项：有客服/销售经验居然更受青睐？  

💡 冷知识炸弹  

– 银行宁愿花十万年薪雇一个资深催收分析师，也不愿多招10个催收员——因为1个精准的模型抵得上100通催款电话！  

– 某些银行的催收策略会参考星座数据（天蝎座还款最快？双鱼座最容易拖延？） 

周六 3pm：数据分析在金融风控中的高阶玩法金融大数据高阶玩法大揭秘✔️从信用卡逾期导坏账预测，银行不想让你知道的数据魔法✨现场黑科技演示揭开模型的神秘面纱银行内部架构解密与职业发展规划

⏰2025年4月26日多伦多时间3pm

Zoom ID: 899 1244 9617 idata99

iData Global 张老师

中科院统计学博士，重点大学讲师。Waterloo大学统计学硕士，27年世界Top500强一线顶级数据科学家、建模师。涉及领域：金融、风控、通讯、医疗健康、咨询、零售。特别擅长数据分析，统计建模、机器学习、大数据挖掘和AI深度学习。精通Advanced SAS, SQL, Python, R, Power BI和Tableau。以就业为导向，实际与技术完美结合精炼出的项目课程，任何一个小的知识点都会成为日后面试中的闪光点。 被学员誉为“offer印刷机”的张老师简历面试辅导经验极其丰富，用成功学员的话来说就是：“不管去哪里面试，张老师帮学员准备模拟面试的问题全部都能问到点子上。” “经过张老师模拟面试后，出去面试觉得太简单了！

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