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課程背景：

疫情沖擊下穩(wěn)定經(jīng)濟訴求提升，“新基建”被提到新的高度。2020年以來，國務(wù)院常務(wù)會議、中央政治局會議均多次提到新基建。一般來說，新基建全稱《新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)》包含：5G基站、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新能充電樁、特高壓、城際高鐵和軌道交通等七大產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。

新基建中的新是指行業(yè)是新興產(chǎn)業(yè)，但基建的屬性卻決定收益屬性可能與舊基建相近，具有正外部性和低投資收益。發(fā)展新基建重要問題依然是解決錢從哪里來，以何種方式來的問題。“新基建”既承接了“舊基建”作為拉動經(jīng)濟增長引擎的功能，又作為驅(qū)動中國經(jīng)濟優(yōu)化結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)型升級、提高效益的強大技術(shù)支撐。“新基建”帶動了“新經(jīng)濟”的發(fā)展，同時對金融機構(gòu)的健康成長提供了前所未有的“新機遇”。

課程大綱：

前言：新基建對后疫情時代及未來經(jīng)濟影響

一、對沖疫情和經(jīng)濟下行最直接有效的辦法就是基建——以工代賑

二、數(shù)字化時代來臨催生中國產(chǎn)業(yè)升級

三、如何看新基建對中國金融產(chǎn)業(yè)的影響？

四、重塑增長：經(jīng)濟與企業(yè)都需要新基建完成新增長

第一章：新基建新在哪？

一、什么是舊基建？什么是新基建？

二、為什么需要新基建？新基建就是發(fā)展紅利

三、新基建怎么干：一場數(shù)字化變革

四、新基建是新技術(shù)，更是新生產(chǎn)力、新生產(chǎn)關(guān)系、新生產(chǎn)要素

第二章：新基建七大核心領(lǐng)域詳解

一、5G基站領(lǐng)域

1)第五代通信產(chǎn)業(yè)升級，如何引導(dǎo)中美世紀(jì)博弈

2)5G基站核心技術(shù)：高寬帶、低延時、大容量、低耗能

3)5G基站是物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、遠程醫(yī)療、智能制造的基礎(chǔ)

二、大數(shù)據(jù)超算中心領(lǐng)域

1)大數(shù)據(jù)將成為新時代的石油

2)云計算成為新時代的發(fā)電站

3)大數(shù)據(jù)及邊緣計算，將通過數(shù)據(jù)賦能百業(yè)

三、人工智能領(lǐng)域

1)人工智能學(xué)科體系——算法、算力、數(shù)據(jù)產(chǎn)生的核聚變

2)人工智能與深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、無人駕駛

3)國產(chǎn)芯片將支持人工智能發(fā)展——半導(dǎo)體、集成電路、芯片

四、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域

1)智能制造平臺——Iaas架構(gòu)層、Paas平臺層、Saas軟件層

2)云——網(wǎng)——端全產(chǎn)業(yè)鏈智能網(wǎng)絡(luò)

3)智慧工廠、智能車間、智能機器人

五、特高壓

1)全國智能電網(wǎng)建設(shè)

2)直交流電力系統(tǒng)建設(shè)

3)特高壓電力設(shè)備更新

六、新能源電動汽車充電樁領(lǐng)域

1)新能源電動汽車對中國汽車彎道超車的意義

2)充電樁不僅是充電，而是一個高密度能源+數(shù)據(jù)供給中心

3)充電樁與車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)完美組成一個智慧城市

七、城際高速鐵路和城市軌道交通以及智慧交通領(lǐng)域

1)進一步完善我國高鐵網(wǎng)絡(luò)，提升高速時速

2)進一步建設(shè)城市軌道交通

3)建設(shè)世界先進的智慧交通與綠色環(huán)保交通系統(tǒng)

第三講：新基建對金融機構(gòu)提出了新要求

一、數(shù)字化敏捷創(chuàng)新是一次金融機構(gòu)的文化與思維升級

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(qū)動理念

4）樹立敏捷迭代思維

二、數(shù)字化為中小金融機構(gòu)賦能

1)超強感知能力：行為感知、情景感知

2)明智決策能力：包容性決策、增強型決策

3)快速執(zhí)行能力：動態(tài)流程、動態(tài)資源

三、數(shù)字化敏捷創(chuàng)新提升客戶價值

1）成本價值：高流量、長尾獲客

2）體驗價值：個性化、定制化、移動化

3）平臺價值：多維、高頻、生態(tài)圈

4）15個典型敏捷創(chuàng)新模式

第四講：大數(shù)據(jù)助力金融機構(gòu)創(chuàng)新

一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念

二、如何處理海量數(shù)據(jù)是解決——數(shù)據(jù)挖掘與分析

1)數(shù)據(jù)智能“猜”出并控制一切

實戰(zhàn)案例分析：特朗普通過數(shù)據(jù)和算法來操控選民思想和結(jié)果

2)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)全面提升商業(yè)銀行競爭力——相關(guān)性與隨機性

實戰(zhàn)案例分析：螞蟻金服在機器學(xué)習(xí)算法上的應(yīng)用

3)算法與大數(shù)據(jù)的關(guān)系——算法如種子、數(shù)據(jù)如土壤

三、人工智能與精準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析

1)人工智能基本概念——深度學(xué)習(xí)與非深度學(xué)習(xí)

2)機器學(xué)習(xí)算法分類——有監(jiān)督學(xué)習(xí)（分類、預(yù)測）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類、關(guān)聯(lián)）

3)“千人千面”定義銀行業(yè)務(wù)中的角色

四、數(shù)據(jù)與算法在金融征信風(fēng)控中的應(yīng)用

1)金融征信風(fēng)控體系核心模式

2)金融征信風(fēng)控算法與模型的設(shè)計步驟

3)社交網(wǎng)絡(luò)算法在金融反欺詐中的應(yīng)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

第五講：搭建數(shù)字化敏捷金融模式

一、金融機構(gòu)數(shù)字化落地轉(zhuǎn)型策略

1）策略一：建設(shè)全新商業(yè)模式

2）策略二：以客戶為中心的現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

3）策略三：全面布局金融科技及全新風(fēng)險投資機會

4）一套全新的基礎(chǔ)IT 能力

一、建立數(shù)字化業(yè)務(wù)創(chuàng)新中心

1）業(yè)務(wù)敏捷創(chuàng)新方法

2）搭建敏捷項目管理架構(gòu)

3）敏捷銀行實施路徑

二、建立數(shù)字化科技能力中心

1）分布式微服務(wù)的架構(gòu)

2）異地多活的大數(shù)據(jù)中心

3）搭建大中臺系統(tǒng)

案例分析： 螞蟻金服敏捷能力搭建：業(yè)務(wù)敏捷中心 +技術(shù)敏捷中心

王老師

【個人簡歷】

?北京區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)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(xué)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(dān)任項目經(jīng)理、品管總監(jiān)等職位。

【擅長行業(yè)&領(lǐng)域】

?行業(yè)：金融、銀行、企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)

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

【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(zhuǎn)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(yīng)用》、《區(qū)塊鏈技術(shù)與央行數(shù)字貨幣在商業(yè)銀行中的應(yīng)用》、《大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用》、《商業(yè)銀行在人工智能、大數(shù)據(jù)及算法實戰(zhàn)應(yīng)用》、《人工智能深度學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)演練》等。

?其他行業(yè)：《新基建核心技術(shù)解析與實施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)模式引領(lǐng)“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(zhuǎn)型》、《新媒體營銷與品牌推廣——公眾號運營》、《工業(yè)4.0構(gòu)建中國制造業(yè)未來》、《互聯(lián)網(wǎng)搭建與運營管理培訓(xùn)》、《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(wù)和國內(nèi)企業(yè)的管理現(xiàn)狀。培訓(xùn)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(jié)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(zhuǎn)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(xùn)與項目記錄摘要：

?近兩年各銀行及金融機構(gòu)服務(wù)案例：

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

2019年，建設(shè)銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融應(yīng)用培訓(xùn)，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(yīng)用挖掘培訓(xùn)，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(xùn)，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(yīng)用培訓(xùn)，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(yīng)用挖掘培訓(xùn)，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(xùn)，參與人數(shù)50人

2020年，平安銀行數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型創(chuàng)新培訓(xùn)，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(xùn)，參與人數(shù)50人

2020年，中國蘇州銀行銀行4.0培訓(xùn)，參與人數(shù)40人。

2020年，北京銀行金融征信培訓(xùn)，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(xùn)，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(xùn)，授課4期，參加人員共130人以上。

2019年，北京大學(xué)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(xué)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(xùn)，授課6期，參加人員共200人以上。

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

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

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

2020年，清華大學(xué)新基建發(fā)展培訓(xùn)總裁班，授課人數(shù)30人

?參與過多項與 AI、機器學(xué)習(xí)、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(gòu)，是當(dāng)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(gòu)。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(guān)數(shù)據(jù)，同時藍標(biāo)、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(xué)歷、學(xué)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(jié)構(gòu)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(gòu)、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，充分驗證并研究面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，面向管理決策的多源異構(gòu)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(yīng)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(yīng)用并驗證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，既包括問診文本挖掘技術(shù)，也包括問診圖片挖掘技術(shù)；在此基礎(chǔ)上，進一步研究并應(yīng)用如何將春雨內(nèi)外部大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(xué)依據(jù)，由此研究非結(jié)構(gòu)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(gòu)性，本項目將應(yīng)用并研究面向管理決策的多源異構(gòu)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(yīng)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(gòu)建及驗證過程中，本項目將應(yīng)用并驗證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，特別是文本挖掘技術(shù)，如文本的結(jié)構(gòu)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(yīng)用基于非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將這些大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(gòu)和政府部門的政策制定提供科學(xué)依據(jù)，防范市場風(fēng)險，由此研究非結(jié)構(gòu)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(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系研究項目運用AI 機器人深度學(xué)習(xí)技術(shù):

-項目針對金融財經(jīng)數(shù)據(jù)服務(wù)特點建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)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(wù)平臺

?江蘇協(xié)鑫集團電力設(shè)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(shè)備傳感器采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建設(shè)備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預(yù)測挖掘平臺，項目結(jié)合 OpenTSDB 動態(tài)時序數(shù)據(jù)庫技術(shù)，實現(xiàn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的分類與預(yù)測預(yù)警模型，實現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預(yù)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(wù)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(biāo)簽分析，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析以及輿情預(yù)警。

【授課風(fēng)格】

?專家型講師風(fēng)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(xué)員狀態(tài)靈活而變。

【服務(wù)客戶】

?銀行業(yè)：中國銀行、工商銀行、交通銀行、建設(shè)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(xué)、北京大學(xué)、武漢大學(xué)、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(xué)員評價

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

——中國移動

這次大數(shù)據(jù)營銷的培訓(xùn)，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(xùn)，著實大開眼界！

——招商銀行

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