| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-13页 |
| 1.3 分析框架 | 第13-18页 |
| 1.3.1 分析思路以及方法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 相关理论阐述 | 第14-18页 |
| 2 文献研究 | 第18-21页 |
| 2.1 国内文献研究 | 第18-19页 |
| 2.2 国外文献研究 | 第19-20页 |
| 2.3 本文创新点分析 | 第20-21页 |
| 3 商业银行信贷欺诈风险与管理现状一般性分析 | 第21-43页 |
| 3.1 商业银行信贷类欺诈事件分析 | 第21-25页 |
| 3.1.1 内外勾结作案 | 第21-23页 |
| 3.1.2 内部人员作案 | 第23-24页 |
| 3.1.3 外部欺诈案例 | 第24-25页 |
| 3.2 信贷欺诈事件类型统计和欺诈信号分析 | 第25-35页 |
| 3.2.1 欺诈事件的欺诈手段统计 | 第25-28页 |
| 3.2.2 欺诈主体分类分析 | 第28-30页 |
| 3.2.3 欺诈信号分析 | 第30-35页 |
| 3.3 商业银行反欺诈智能化管理的调研分析 | 第35-43页 |
| 3.3.1 大型国有商业银行信贷反欺诈智能化管理经验 | 第35-37页 |
| 3.3.2 地方性商业银行信贷反欺诈智能化管理经验 | 第37-40页 |
| 3.3.3 互联网银行信贷反欺诈智能化管理经验 | 第40-43页 |
| 4 C银行信贷业务反欺诈案例分析 | 第43-61页 |
| 4.1 C银行行欺诈事件分析 | 第43-48页 |
| 4.1.1 外部欺诈案件分析 | 第43-44页 |
| 4.1.2 内部欺诈案件分析 | 第44-48页 |
| 4.2 C行信贷业务反欺诈传统管理手段及存在问题 | 第48-51页 |
| 4.2.1 C行信贷业务反欺诈传统管理手段 | 第48-50页 |
| 4.2.2 C行信贷业务反欺诈智能化管理存在问题 | 第50-51页 |
| 4.3 C行信贷业务反欺诈智能化管理的实践探索 | 第51-61页 |
| 4.3.1 制定反欺诈工作规划、明确管理架构 | 第52页 |
| 4.3.2 整合内外部资源，建立数据集市。 | 第52-54页 |
| 4.3.3 建立反欺诈智能监控体系 | 第54-57页 |
| 4.3.4 建立欺诈风险的全流程管理 | 第57-61页 |
| 5 商业银行信贷欺诈风险分析结论及智能化管理建议 | 第61-70页 |
| 5.1 信贷类业务欺诈风险特征分析结论 | 第61-63页 |
| 5.1.1 欺诈手段多样化，形式审查难以有效识别风险 | 第61页 |
| 5.1.2 欺诈主体群体化，单主体监测难以全面甄别 | 第61-62页 |
| 5.1.3 内外风险交互化，传统识别手段严重滞后 | 第62-63页 |
| 5.1.4 风险因素关联化，建立客户全面风险视图是未来方向 | 第63页 |
| 5.2 商业银行信贷业务反欺诈智能化管理建议 | 第63-68页 |
| 5.2.1 整合内外部信息资源，建立大数据平台 | 第64页 |
| 5.2.2 建设大数据反欺诈监控系统，实现系统化管控 | 第64-66页 |
| 5.2.3 引进智能化反欺诈技术，提升侦测准确性 | 第66-67页 |
| 5.2.4 将反欺诈因素融入信用风险评分体系，强化全面风险评估 | 第67页 |
| 5.2.5 推进智能监测嵌入业务流程，实现分类管理和实时防控 | 第67-68页 |
| 5.3 商业银行反欺诈智能化管理的配套实施措施 | 第68-70页 |
| 5.3.1 建立明确的银行业反欺诈管理理念和策略 | 第68页 |
| 5.3.2 建立统一的反欺诈风险管理架构 | 第68-69页 |
| 5.3.3 形成有效的反欺诈制度体系 | 第69页 |
| 5.3.4 对欺诈风险进行全周期管理 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
