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課程背景：

從憑票購買糧油到刷手機買菜，改變的不只是支付方式，而是人的命運——2018年習近平總書記新年元旦講話。

中國金融改革與發(fā)展宜早不宜遲，宜快不宜慢——2018年博鰲 習近平總書記講話

近年來，國際和國內(nèi)的領先銀行紛紛全力投入數(shù)字化轉型。截至2019年，中國互聯(lián)網(wǎng)金融的市場滲透率已達62%，移動支付用戶超過7億人。IDC去年報告說，全球1000大企業(yè)里面，67%已經(jīng)把數(shù)字化轉型定為企業(yè)級戰(zhàn)略。從全球來看，國際領先的外資銀行平均每年投入稅前利潤的17%~20%用于數(shù)字化轉型和創(chuàng)新。

思考：新冠疫情之后，商業(yè)銀行受到了哪些挑戰(zhàn)？

國內(nèi)商業(yè)銀行目前仍然習慣服務于高端的企業(yè)客戶（2:8法則）， 但數(shù)字化時代打破了客戶邊界，可以通過數(shù)字化渠道觸達所有客戶群體（長尾法則）。長尾客群需要更加精細化地數(shù)字化運營能力：數(shù)字渠道獲客、精準客戶洞察、千人千面的營銷、智能化的客戶體驗……. 而傳統(tǒng)商業(yè)銀行物理網(wǎng)點本身存在大量的局限性，地理位置、營業(yè)窗口期、服務人員覆蓋面，客戶體驗差。相比而言，移動化數(shù)字化的線上渠道可以提供無限觸達能力、全時化服務、豐富的產(chǎn)品服務、良好的客戶體驗能力。

隨著新冠疫情結束，世界經(jīng)濟金融格局將發(fā)生巨大轉變，商業(yè)銀行正面臨一個難得的轉型、融合和發(fā)展的機遇。這個機遇就是數(shù)字化，即將把人類帶到智能時代的四項技術：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區(qū)塊鏈），C（Cloud computing，云計算），D（Big Data，大數(shù)據(jù)）。現(xiàn)在越來越多的銀行客戶都將把數(shù)字化作為首要的接入方式，或者唯一方式，不再通過網(wǎng)點使用金融服務。商業(yè)銀行從單一的網(wǎng)點渠道服務到如今的多渠道和全渠道業(yè)務。但是銀行的中心仍然是基于網(wǎng)點的設計，與其他服務平臺一樣，銀行來到了一個需要不斷改變以適應后疫情時代，以及客戶需求多變的時代。如果一家商業(yè)銀行還不開始考慮數(shù)字化變革——沒有找到合適的業(yè)務創(chuàng)新，那商業(yè)銀行更大的危機即將來臨。

課程特點：

1.解讀數(shù)字化銀行的相關概念和應用，將給傳統(tǒng)商業(yè)銀行帶來價值和改變。

2.分析數(shù)字化銀行的思維模式、經(jīng)營模式、產(chǎn)品模式、風控模式、組織架構以及系統(tǒng)架構。

3.數(shù)字化銀行如何利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等特點，進行業(yè)務深度挖掘，提升金融服務的能力，發(fā)現(xiàn)新需求和增長點。

4.通過成功案例分析，講解商業(yè)銀行如何將數(shù)字化進行落地實施。

課程大綱：

引言：什么是數(shù)字化浪潮

一、數(shù)字化浪潮洶涌而來

1）你沒做錯什么，是時代變了——門口的野蠻人

2）“摩爾定律”帶來指數(shù)級發(fā)展

3）新冠疫情加速銀行轉型

二、網(wǎng)絡效率邏輯

1）數(shù)據(jù)智能邏輯

2）深度滲透邏輯

三、數(shù)字化為什么能顛覆的傳統(tǒng)銀行模式

1）超級平臺現(xiàn)象

2）非對稱發(fā)展

3）商業(yè)新物種

4）金融新生態(tài)

四、新技術全方位的深度滲透到傳統(tǒng)銀行轉型

1）從銀行1.0到4.0的演進和改造

2）“移動支付”徹底改變了傳統(tǒng)金融服務場景

3）垂直產(chǎn)業(yè)鏈的構建對銀行業(yè)務的深度融合

第一講：銀行的心聲與數(shù)字革命

一、破題：銀行面臨迫切的數(shù)字化轉型

二、探究：銀行數(shù)字化轉型的意義與內(nèi)涵

1）業(yè)務的變遷：對公業(yè)務萎縮、零售業(yè)務高速發(fā)展

2）渠道變遷：物理網(wǎng)點萎縮、移動化渠道發(fā)展

3）用戶變遷：長尾客群經(jīng)營

4）產(chǎn)品特點變遷：多維、高頻、線上場景

三、分析：銀行數(shù)字化轉型的細分差異

1）數(shù)字化1.0=最佳客戶連接、業(yè)務線上化、移動化

2）數(shù)字化2.0=共享化能力中心、業(yè)務敏捷能力

3）數(shù)字化3.0=開放生態(tài)、場景金融

四、挖掘：數(shù)字化生產(chǎn)力的潛在價值

1）解密全球金融科技的十大趨勢

2）攻守之道:贏得無邊界經(jīng)濟競爭的勝利

3）他山之石:十大領先銀行數(shù)字化創(chuàng)新實踐

4）打造未來銀行

第二講：數(shù)字化銀行的核心技術——大數(shù)據(jù)、算法、機器學習

一、大數(shù)據(jù)技術

1)大數(shù)據(jù)基礎概念

2)大數(shù)據(jù)和人工智能的關系

3)大數(shù)據(jù)解決的主要問題

4)大數(shù)據(jù)將“精準”出并控制一切

實戰(zhàn)案例分析：通過數(shù)據(jù)和算法預測客戶行為

5)如何通過在線化收集、處理海量數(shù)據(jù)

6)數(shù)據(jù)挖掘結果如何展現(xiàn)——從"人找信息"到"信息找人"

實戰(zhàn)案例分析：螞蟻金服數(shù)字化風控模型

二、機器學習與算法技術

1)機器學習基本概念——深度學習與非深度學習

2)什么是算法：即企業(yè)經(jīng)營的策略

3)機器學習與算法的結合應用

4)金融征信風控算法應用

實戰(zhàn)案例分析：為什么螞蟻金服征信效率非常高

第三講：銀行數(shù)字化轉型路徑與實踐

一、傳統(tǒng)銀行與數(shù)字化銀行有哪些區(qū)別？

二、數(shù)字化銀行轉型路徑

1）體驗創(chuàng)新導入

2）科技創(chuàng)新導入

3）生態(tài)創(chuàng)新導入

4）組織創(chuàng)新導入

三、數(shù)字化銀行目標架構

1）分布式微服務的架構

2）異地多活的數(shù)據(jù)中心

3）大數(shù)據(jù)+AI智能中心

四、 數(shù)字化銀行的核心：全數(shù)字化業(yè)務敏捷模型

案例分析： 螞蟻金服敏捷能力搭建：業(yè)務敏捷中心 +技術敏捷中心+數(shù)據(jù)智能中心+ 最佳實踐+規(guī)范標準

第四講：數(shù)字化銀行的終局——跨越數(shù)字鴻溝

一、數(shù)字化更是一種企業(yè)文化與思維的升級

1）樹立第一性原理思維

2）樹立互聯(lián)網(wǎng)思維

3）樹立數(shù)據(jù)驅動理念

4）樹立大數(shù)據(jù)思維

二、數(shù)字化嵌入式商業(yè)銀行服務

1）適者生存——體驗，不是產(chǎn)品

2）生存從頂層開始——技術第一，銀行第二

三、銀行數(shù)字化和金融科技創(chuàng)新的“3+1”落地轉型策略

1）策略一：建設全新商業(yè)模式

2）策略二：以客戶為中心的現(xiàn)有業(yè)務數(shù)字化轉型

3）策略三：全面布局金融科技及全新風險投資機會

4）一套全新的基礎IT 能力

王老師

【個人簡歷】

?北京區(qū)塊鏈技術應用協(xié)會的會員和講師、scrum精益敏捷管理顧問講師

?國家級信息化專家——國家工信部智能化管理師授課專家

?北京理工大學計算機專業(yè)畢業(yè)。

【曾任】

?搜狐互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品經(jīng)理

?百度智能產(chǎn)品運營總監(jiān)

?中國移動等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級企業(yè)擔任項目經(jīng)理、品管總監(jiān)等職位。

【擅長行業(yè)&領域】

?行業(yè)：金融、銀行、企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)

?領域：人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等領域課題培訓

【主講課程 】

?銀行類：《銀行4.0：一場金融界數(shù)字化革命》、《商業(yè)銀行數(shù)字化敏捷轉型策略》、《敏捷銀行實施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品創(chuàng)新與應用》、《區(qū)塊鏈技術與央行數(shù)字貨幣在商業(yè)銀行中的應用》、《大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應用》、《商業(yè)銀行在人工智能、大數(shù)據(jù)及算法實戰(zhàn)應用》、《人工智能深度學習算法實戰(zhàn)演練》等。

?其他行業(yè)：《新基建核心技術解析與實施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)模式引領“新常態(tài)”經(jīng)濟未來》、《互聯(lián)網(wǎng)思維與傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉型》、《新媒體營銷與品牌推廣——公眾號運營》、《工業(yè)4.0構建中國制造業(yè)未來》、《互聯(lián)網(wǎng)搭建與運營管理培訓》、《互聯(lián)網(wǎng)端到端運營流程搭建》等。

【實戰(zhàn)經(jīng)驗 】

?王老師先后在出版、通信、互聯(lián)網(wǎng)、咨詢等行業(yè)，從事互聯(lián)網(wǎng)運營管理、金融產(chǎn)品管理、項目管理、運營管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國移動等企業(yè)工作。豐富的企業(yè)實際工作經(jīng)驗，熟悉基層業(yè)務和國內(nèi)企業(yè)的管理現(xiàn)狀。培訓課程始終圍繞“變現(xiàn)”為核心，對如何將互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運營管理與傳統(tǒng)企業(yè)實踐相結合，解決企業(yè)的實際問題，有獨到的見解和實踐能力。通過咨詢項目為傳統(tǒng)行業(yè)轉型分享其在營銷、市場、研發(fā)、物流等企業(yè)運營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經(jīng)驗、案例以互聯(lián)網(wǎng)運營管理、營銷管理、客服管理等形式制作成咨詢方案與課件，在咨詢項目中實際運做案例與活動。

?近年培訓與項目記錄摘要：

?近兩年各銀行及金融機構服務案例：

2019年，中國銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用培訓，參與人數(shù)40人.

2019年，建設銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融應用培訓，參與人數(shù)30人.

2019年，蘇州銀行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用挖掘培訓，參與人數(shù)50人。

2019年，拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓，參與人數(shù)50人

2019年，工商銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用培訓，參與人數(shù)60人.

2019年，衢州農(nóng)行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用挖掘培訓，參與人數(shù)40人。

2020年，華夏銀行征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓，參與人數(shù)50人

2020年，平安銀行數(shù)字化銀行轉型創(chuàng)新培訓，參與人數(shù)30人。

2020年，工商銀行大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓，參與人數(shù)50人

2020年，中國蘇州銀行銀行4.0培訓，參與人數(shù)40人。

2020年，北京銀行金融征信培訓，參與人數(shù)50人

?近兩年500強企業(yè)及各院校授課案例：

2019年，中國電信浙江分公司：互聯(lián)網(wǎng)思維下的品牌營銷，參加人員共200人以上。

2019年，廣汽集團：互聯(lián)網(wǎng)思維下的品牌營銷，參加人員共100人。

2019年，美的集團：大數(shù)據(jù)營銷，參加人員共300人以上。

2019年，TCL集團：工業(yè)4.0與中國制造2025培訓，參加人員200人。

2019年，中國核能集團：工業(yè)4.0與中國制造2025培訓，授課4期，參加人員共130人以上。

2019年，北京大學總裁班：數(shù)字化創(chuàng)新思維，授課4期，參加人員共180人以上。

2020年，武漢大學EMBA總裁班：大數(shù)據(jù)創(chuàng)新營銷，授課4期，參加人員共100人以上。

2020年，杭州移動分公司：人工智能與大數(shù)據(jù)培訓，授課6期，參加人員共200人以上。

2020年，浙江大學總裁班：區(qū)塊鏈與數(shù)字化貨幣培訓，授課人數(shù)30人。

2020年，中國惠普區(qū)塊鏈技術與財務系統(tǒng)落地培訓咨詢，項目人數(shù)40人

2020年，上海交通大學：區(qū)塊鏈技術與金融服務培訓咨詢，授課人數(shù)40人

2020年，清華大學新基建發(fā)展培訓總裁班，授課人數(shù)30人

?參與過多項與 AI、機器學習、大數(shù)據(jù)分析項目：

?拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信機器人項目:

-考拉征信是拉卡拉旗下獨立的、開放的第三方信用評估及信用管理機構，是當前國內(nèi)同時持有個人征信牌照及企業(yè)征信牌照的征信企業(yè)，也是國內(nèi)首個成立專注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專業(yè)實驗室的征信機構。考拉征信的數(shù)據(jù)來源是多維度的，依托大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺，數(shù)據(jù)來源既有拉卡拉十年積累起來的便民、電商、金融及近億級個人用戶和百萬線下商戶日常經(jīng)營的相關數(shù)據(jù)，同時藍標、拓爾思、梅泰諾和旋極等四家上市公司也同步共享其數(shù)據(jù)，此外還有公安、法院、航空、通訊、學歷、學籍、工商等公共部門及其他行業(yè)合作的數(shù)據(jù)。

-基于考拉的非結構化大數(shù)據(jù)，本項目將重點研究：

個人征信大數(shù)據(jù)建模，企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模，對于個人用戶的反欺詐征信大數(shù)據(jù)建模及處理系統(tǒng)等具體問題。

-自動收集、分析并處理多源、異構、非結構化的數(shù)據(jù)，充分驗證并研究面向管理決策的非結構化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術，面向管理決策的多源異構大數(shù)據(jù)融合方法，以及大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法等重要研究內(nèi)容。利用大數(shù)據(jù)的價值，對征信管理決策提供重要的支撐作用。

?春雨醫(yī)生健康大數(shù)據(jù)挖掘人工智能實證平臺項目:

-基于春雨醫(yī)生的大量問診數(shù)據(jù)和全國范圍內(nèi)的病情分布數(shù)據(jù)，本項目將應用并驗證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法；基于此平臺中的海量問診，本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術，既包括問診文本挖掘技術，也包括問診圖片挖掘技術；在此基礎上，進一步研究并應用如何將春雨內(nèi)外部大數(shù)據(jù)轉化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專業(yè)性知識，為自動化診療提供科學依據(jù)，由此研究非結構化大數(shù)據(jù)支持醫(yī)療決策的方法。

?36Kr（36 氪） 雙創(chuàng)指數(shù)AI平臺系統(tǒng):

-基于此平臺數(shù)據(jù)來源的廣泛性和異構性，本項目將應用并研究面向管理決策的多源異構大數(shù)據(jù)融合方法；在對多體量巨大的數(shù)據(jù)進行分析和推斷中，本項目將應用并驗證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法；在具體的指數(shù)構建及驗證過程中，本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術，特別是文本挖掘技術，如文本的結構化表示、文本特征提取和文本分類等。

-本項目的重要完成研究并應用基于非結構化大數(shù)據(jù)挖掘技術將這些大數(shù)據(jù)轉化為能夠輔助管理決策的描述中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況的知識，實時監(jiān)控中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀，為監(jiān)管機構和政府部門的政策制定提供科學依據(jù)，防范市場風險，由此研究非結構化大數(shù)據(jù)支持管理決策的一般性方法和模式。

?新華金融財經(jīng)智能數(shù)據(jù)標準規(guī)范體系研究項目運用AI 機器人深度學習技術:

-項目針對金融財經(jīng)數(shù)據(jù)服務特點建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標準以及數(shù)據(jù)規(guī)范標準的維護更新體系，完成為用戶提供一個了穩(wěn)定、統(tǒng)一、規(guī)范、方便、高效的大數(shù)據(jù)分析服務平臺

?江蘇協(xié)鑫集團電力設備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測與故障分析系統(tǒng)運用:

-項目完成電力設備傳感器采集的數(shù)據(jù)，構建設備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預測挖掘平臺，項目結合 OpenTSDB 動態(tài)時序數(shù)據(jù)庫技術，實現(xiàn)設備故障數(shù)據(jù)的分類與預測預警模型，實現(xiàn)設備監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預警。

?中國移動運營商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):

-項目完成信令數(shù)據(jù)、充值數(shù)據(jù)、CRM、業(yè)務訂閱數(shù)據(jù)等的存儲管理和分析檢索，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、話單分析、客戶深度標簽分析，網(wǎng)絡優(yōu)化分析以及輿情預警。

【授課風格】

?專家型講師風格。有相對深厚的知識底蘊和豐富的社會閱歷，以及個人獨特的思考角度。

?講課時邏輯性非常強，旁征博引，談古論今，侃侃而言，毫不費力，化技巧于無形，授課內(nèi)容爐火純青。

?王老師的授課就是那種內(nèi)容知識點隨手拈來，隨現(xiàn)場學員狀態(tài)靈活而變。

【服務客戶】

?銀行業(yè)：中國銀行、工商銀行、交通銀行、建設銀行、郵儲銀行、平安銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、民生銀行、華夏銀行、蘇州銀行、寧波銀行、各地農(nóng)商行、等

?其他行業(yè)：清華大學、北京大學、武漢大學、南京財經(jīng)、中國移動、廣汽集團公司、美的集團：TCL集團、中國核能集團、重慶郵政、EMBA總裁班、春雨醫(yī)生健康、1 號店、德邦物流等

【客戶反饋】

?學員評價

在工作中，汲取新知識是非常重要的，這次培訓，學到了很多相關知識，非常實用，希望下次公司培訓還能請王老師。

——中國移動

這次大數(shù)據(jù)營銷的培訓，讓我感覺銀行的未來非常有前景，很慶幸自己參加了這次培訓，著實大開眼界！

——招商銀行

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