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課程背景：

未來的商業銀行是如何運營的？

為什么創新是商業銀行運營的核心？

當下商業銀行儲備什么樣的人才，以應對未來的競爭格局？

截止2018年，中國已達7億移動支付用戶。越來越多的人通過移動互聯網平臺進行溝通、應用、采購、支付。同時，我們也生活在一個機器學習+數據+算法的時代，AI、數據、算法無處不在，未能足夠利用數據和算法，沒有把人工智能、大數據和算法與商業運營模式、與用戶連接起來的商業銀行是沒有未來的。今后，中國每年急需10萬名專業人工智能算法工程師，以及150萬具有人工智能、大數據思維的職業經理人。

隨著世界經濟大格局的變化和智能產業的突飛猛進，正面臨一個難得的轉型、融合和發展的機遇。這個機遇就是數字化，即將把企業帶到智能時代的四項技術：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區塊鏈），C（Cloud computing，云計算），D（Big Data，大數據）。對于傳統商業銀行的改造、對于消費升級、對于新型城市化，都要用ABCD的技術手段，這些以ABCD為代表的新興產業將引領中國經濟未來發展。

對于傳統商業銀行來說，此輪科技升級也是轉型的大好機會！

【內容】

1、人工智能基礎知識；

2、人工智能與大數據、算法的區別與聯系；

3、人工智能與大數據、算法在商業銀行相關創新案例；

4、講解、分析目前商業銀行中常用的人工智能、大數據應用。

【培訓大綱】

第一天上午

前言：認識這個時代

一、數字化經濟高速發展的邏輯

1）你沒做錯什么，是時代變了——來自互聯網的沖擊波

2）“摩爾定律”帶來指數級發展

3）是什么導致了銀行界的“中年危機”

二、網絡效率邏輯

1）數據智能邏輯

2）深度滲透邏輯

三、螞蟻金服為什么能顛覆的傳統銀行模式

1）超級平臺現象

2）非對稱發展

3）商業新物種

4）金融新生態

四、新技術全方位的深度滲透到傳統銀行轉型

1）從銀行1.0到4.0的演進和改造

2）“移動支付”徹底改變了傳統金融服務場景

3）垂直產業鏈的構建對銀行業務的深度融合

一、人工智能概述

1.人工智能——世紀對弈

1)AlphaGo圍棋勝利的深度透視

2)AlphaGo的算法秘密

3)對弈的意義

4)AI發展的意義

實戰案例分析：人類思維與機器思維有哪些本質區別

2.人工智能發展概況

1)什么是智能

2)什么是人工智能 (AI)

3)AI研究的方法和途徑.

4)AI的歷史.

5)ＡI的研究特點

6)人工智能學科體系

3.人工智能中人文趣事

1)圖靈（Turing）

2)赫伯特·西蒙（Herbert Simon）

二、人工智能基本原理及應用

1.人工智能基礎知識

1)知識表示的概念

2)知識的特性

3)知識的分類

4)知識表示的方法

實戰案例分析：分布式計算與人工智能的關系

2.人工神經網絡在物聯網中的應用

1)神經網絡的發展簡史

2)神經元數學模型

3)神經網絡的分類

4)神經網絡的特征

實戰案例分析：物聯網商業應用的三大定律

第一天下午

第三講：人工智能相關熱點技術——大數據、機器學習、算法

1.大數據技術

1)大數據時代的意義

2)大數據基礎概念

3)大數據和人工智能的關系

4)大數據解決的主要問題

5)大數據將“猜”出并控制一切

實戰案例分析：特朗普如何通過數據和算法來操控選民思想和結果

6)如何通過在線化收集、處理海量數據

7)數據挖掘結果如何展現——從"人找信息"到"信息找人"

實戰案例分析：準確率高達75%的機票價格預測模型

2.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)機器學習算法分類——有監督學習（分類、預測）、無監督學習（聚類、關聯）

3)什么是算法：即企業經營的策略

4)算法與數據——算法如種子、數據如土壤

實戰案例分析： 你關心的新聞才是今日頭條

5)算法三種底層邏輯：或、且、非

6)機器學習的主要學派與五大終極算法

符合學派——逆向演繹算法

聯結學派——反向傳播算法

進化學派——達爾文算法

貝葉斯學派——推理算法

類推學派——支持向量機算法

7)機器學習與算法的結合應用

實戰案例分析：用機器學習和算法預測藥物有效性

8)Google在機器學習算法上的應用

實戰案例分析：為什么Google比雅虎公司市值高很多

第二天上午

第四講： 商業銀行如何創新與重新設計業務

1、回歸第一性原理——勿忘初心

2、將第一性原理應用于銀行業務

案例分析：價值儲存(“存”)、獲得信用(“貸”)、資金轉移(“匯”)

3、數字化嵌入式商業銀行服務

4、新體驗并非從銀行網點開始——無界、無感、無限的體驗

案例分析：從客戶投訴服務質量，到客戶感覺不到服務

5、金融服務隨時隨地的需要

案例分析：越來越多的人從科技公司獲得金融服務

6、混合現實及其對銀行業務的影響

案例分析：供應鏈金融，被忽視的海量需要

第五講：商業銀行將從產品到體驗

1、新“網絡”和“分銷”模式——網點至上，還是移動終端至上

案例分析：線下線上的數據化，最終會帶來社會生活的全面“金融化”

2、金融服務從產品到體驗的全能體驗——精準、貼心、無摩擦

案例分析：建設銀行推出“智能無人網點”、招商銀行“全面無卡化”網點、民生銀行 “智能終端服務”網點…

3、未來金融的交叉銷售和關系銷售

案例分析： 從一個汽車廣告開始的全生命周期金融服務

4、銀行組織結構的改變

案例分析：相比科技與工具、組織結構最難改變

第六講：區塊鏈應用改變銀行、金融行業秩序

1、互聯網商業中的四大頑疾——竊取、假冒、篡改、事后否認

2、P2P去中心化支付網絡

3、數字資產交易——哈希運算

4、安全公鑰密鑰設計

5、比特幣分割交易

案例分析：京東運用區塊鏈算法建立智能供應鏈

第二天下午

第七講：金融科技公司對于銀行必要性

1、華爾街+硅谷模式，金融科技正在主導金融領域

2、為什么銀行應該關注金融科技

3、如果不能打敗它們，就加入它們

案例分析：浦發銀行試點超級入口API bank，欲反擊互聯網金融巨頭

4、深度學習：銀行智能語音理財顧問

案例分析：銀行開始大量聘請數據專家、機器學習專家、心理學家、算法學家...到銀行工作

7、數字化商業銀行: 移動終端、大數據、云計算、5G的作用

案例分析：從路人甲，到數據源，商業銀行開啟大數據時代

8、可以做到“千人千面”定義銀行業務中的角色

案例分析：身份識別技術對于金融來說是多么重要

第八講：算法設計在商業銀行中的應用

1.BAT如何利用機器學習與算法影響整個商業銀行

2.算法在金融征信風控體系中的應用

1)金融征信風控體系核心模式

2)金融征信風控算法與模型的設計步驟

3)金融征信風控數據倉庫建設

4)金融征信風控模型風險等級

5)信用評分算法開發流程

6)社交網絡算法在金融反欺詐中的應用

案例分析：螞蟻金服征信算法與模型，快速處理用戶借貸需求

第九講 哪些銀行幸存 哪些銀行消亡

1、適者生存——體驗，不是產品

2、生存從頂層開始——技術第一，銀行第二

3、銀行4.0路線圖——個性化、智能化、實時化、綜合化。

4、回歸金融的本質：一切為了效率

授課風格：

案例豐富、表達清晰、邏輯有力、互動控場水平高。

王老師

【個人簡歷】

?北京區塊鏈技術應用協會的會員和講師、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畢業。

【曾任】

?搜狐互聯網金融產品經理

?百度智能產品運營總監

?中國移動等互聯網巨擎級企業擔任項目經理、品管總監等職位。

【擅長行業&領域】

?行業：金融、銀行、企業、互聯網

?領域：人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等領域課題培訓

【主講課程 】

?銀行類：《銀行4.0：一場金融界數字化革命》、《商業銀行數字化敏捷轉型策略》、《敏捷銀行實施策略》、《互聯網金融產品創新與應用》、《區塊鏈技術與央行數字貨幣在商業銀行中的應用》、《大數據在商業銀行中的應用》、《商業銀行在人工智能、大數據及算法實戰應用》、《人工智能深度學習算法實戰演練》等。

?其他行業：《新基建核心技術解析與實施策略》、《互聯網模式引領“新常態”經濟未來》、《互聯網思維與傳統企業互聯網轉型》、《新媒體營銷與品牌推廣——公眾號運營》、《工業4.0構建中國制造業未來》、《互聯網搭建與運營管理培訓》、《互聯網端到端運營流程搭建》等。

【實戰經驗 】

?王老師先后在出版、通信、互聯網、咨詢等行業，從事互聯網運營管理、金融產品管理、項目管理、運營管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國移動等企業工作。豐富的企業實際工作經驗，熟悉基層業務和國內企業的管理現狀。培訓課程始終圍繞“變現”為核心，對如何將互聯網企業運營管理與傳統企業實踐相結合，解決企業的實際問題，有獨到的見解和實踐能力。通過咨詢項目為傳統行業轉型分享其在營銷、市場、研發、物流等企業運營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經驗、案例以互聯網運營管理、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：互聯網金融與區塊鏈應用培訓，參與人數40人.

2019年，建設銀行：互聯網金融應用培訓，參與人數30人.

2019年，蘇州銀行互聯網金融與區塊鏈應用挖掘培訓，參與人數50人。

2019年，拉卡拉征信大數據分析與金融征信培訓，參與人數50人

2019年，工商銀行：互聯網金融與區塊鏈應用培訓，參與人數60人.

2019年，衢州農行互聯網金融與區塊鏈應用挖掘培訓，參與人數40人。

2020年，華夏銀行征信大數據分析與金融征信培訓，參與人數50人

2020年，平安銀行數字化銀行轉型創新培訓，參與人數30人。

2020年，工商銀行大數據分析與金融征信培訓，參與人數50人

2020年，中國蘇州銀行銀行4.0培訓，參與人數40人。

2020年，北京銀行金融征信培訓，參與人數50人

?近兩年500強企業及各院校授課案例：

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

2019年，廣汽集團：互聯網思維下的品牌營銷，參加人員共100人。

2019年，美的集團：大數據營銷，參加人員共300人以上。

2019年，TCL集團：工業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：數字化創新思維，授課4期，參加人員共180人以上。

2020年，武漢大學EMBA總裁班：大數據創新營銷，授課4期，參加人員共100人以上。

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

2020年，浙江大學總裁班：區塊鏈與數字化貨幣培訓，授課人數30人。

2020年，中國惠普區塊鏈技術與財務系統落地培訓咨詢，項目人數40人

2020年，上海交通大學：區塊鏈技術與金融服務培訓咨詢，授課人數40人

2020年，清華大學新基建發展培訓總裁班，授課人數30人

?參與過多項與 AI、機器學習、大數據分析項目：

?拉卡拉征信大數據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，是當前國內同時持有個人征信牌照及企業征信牌照的征信企業，也是國內首個成立專注于大數據征信模型研究的專業實驗室的征信機構?？祭餍诺臄祿碓词嵌嗑S度的，依托大數據和互聯網平臺，數據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營的相關數據，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據，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合作的數據。

-基于考拉的非結構化大數據，本項目將重點研究：

個人征信大數據建模，企業征信大數據建模，對于個人用戶的反欺詐征信大數據建模及處理系統等具體問題。

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

?春雨醫生健康大數據挖掘人工智能實證平臺項目:

-基于春雨醫生的大量問診數據和全國范圍內的病情分布數據，本項目將應用并驗證大數據統計推斷與決策方法；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據挖掘方法技術，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外部大數據轉化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專業性知識，為自動化診療提供科學依據，由此研究非結構化大數據支持醫療決策的方法。

?36Kr（36 氪） 雙創指數AI平臺系統:

-基于此平臺數據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據融合方法；在對多體量巨大的數據進行分析和推斷中，本項目將應用并驗證大數據統計推斷與決策方法；在具體的指數構建及驗證過程中，本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術，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據挖掘技術將這些大數據轉化為能夠輔助管理決策的描述中國創新創業情況的知識，實時監控中國創新創業現狀，為監管機構和政府部門的政策制定提供科學依據，防范市場風險，由此研究非結構化大數據支持管理決策的一般性方法和模式。

?新華金融財經智能數據標準規范體系研究項目運用AI 機器人深度學習技術:

-項目針對金融財經數據服務特點建立一系列數據規范標準以及數據規范標準的維護更新體系，完成為用戶提供一個了穩定、統一、規范、方便、高效的大數據分析服務平臺

?江蘇協鑫集團電力設備大數據智能監測與故障分析系統運用:

-項目完成電力設備傳感器采集的數據，構建設備大數據管理系統和電力故障分析預測挖掘平臺，項目結合 OpenTSDB 動態時序數據庫技術，實現設備故障數據的分類與預測預警模型，實現設備監測時間序列數據的分析挖掘與故障預警。

?中國移動運營商的大數據分析系統:

-項目完成信令數據、充值數據、CRM、業務訂閱數據等的存儲管理和分析檢索，實現數據集成、話單分析、客戶深度標簽分析，網絡優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，授課內容爐火純青。

?王老師的授課就是那種內容知識點隨手拈來，隨現場學員狀態靈活而變。

【服務客戶】

?銀行業：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、興業銀行、民生銀行、華夏銀行、蘇州銀行、寧波銀行、各地農商行、等

?其他行業：清華大學、北京大學、武漢大學、南京財經、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

這次大數據營銷的培訓，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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