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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，國際和國內的領先銀行紛紛全力投入數字化轉型。截至2019年，中國互聯網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大企業里面，67%已經把數字化轉型定為企業級戰略。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%用于數字化轉型和創新。

思考：新冠疫情之后，商業銀行受到了哪些挑戰？

國內商業銀行目前仍然習慣服務于高端的企業客戶（2:8法則）， 但數字化時代打破了客戶邊界，可以通過數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字化運營能力：數字渠道獲客、精準客戶洞察、千人千面的營銷、智能化的客戶體驗……. 而傳統商業銀行物理網點本身存在大量的局限性，地理位置、營業窗口期、服務人員覆蓋面，客戶體驗差。相比而言，移動化數字化的線上渠道可以提供無限觸達能力、全時化服務、豐富的產品服務、良好的客戶體驗能力。

隨著新冠疫情結束，世界經濟金融格局將發生巨大轉變，商業銀行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，即將把人類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）。現在越來越多的銀行客戶都將把數字化作為首要的接入方式，或者唯一方式，不再通過網點使用金融服務。商業銀行從單一的網點渠道服務到如今的多渠道和全渠道業務。但是銀行的中心仍然是基于網點的設計，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。如果一家商業銀行還不開始考慮數字化變革——沒有找到合適的業務創新，那商業銀行更大的危機即將來臨。

課程特點：

1.解讀數字化銀行的相關概念和應用，將給傳統商業銀行帶來價值和改變。

2.分析數字化銀行的思維模式、經營模式、產品模式、風控模式、組織架構以及系統架構。

3.數字化銀行如何利用大數據、云計算、人工智能等特點，進行業務深度挖掘，提升金融服務的能力，發現新需求和增長點。

4.通過成功案例分析，講解商業銀行如何將數字化進行落地實施。

課程大綱：

引言：什么是數字化浪潮

一、數字化浪潮洶涌而來

1）你沒做錯什么，是時代變了——門口的野蠻人

2）“摩爾定律”帶來指數級發展

3）新冠疫情加速銀行轉型

二、網絡效率邏輯

1）數據智能邏輯

2）深度滲透邏輯

三、數字化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

第一講：銀行的心聲與數字革命

一、破題：銀行面臨迫切的數字化轉型

二、探究：銀行數字化轉型的意義與內涵

1）業務的變遷：對公業務萎縮、零售業務高速發展

2）渠道變遷：物理網點萎縮、移動化渠道發展

3）用戶變遷：長尾客群經營

4）產品特點變遷：多維、高頻、線上場景

三、分析：銀行數字化轉型的細分差異

1）數字化1.0=最佳客戶連接、業務線上化、移動化

2）數字化2.0=共享化能力中心、業務敏捷能力

3）數字化3.0=開放生態、場景金融

四、挖掘：數字化生產力的潛在價值

1）解密全球金融科技的十大趨勢

2）攻守之道:贏得無邊界經濟競爭的勝利

3）他山之石:十大領先銀行數字化創新實踐

4）打造未來銀行

第二講：數字化銀行的核心技術——大數據、算法、機器學習

一、大數據技術

1)大數據基礎概念

2)大數據和人工智能的關系

3)大數據解決的主要問題

4)大數據將“精準”出并控制一切

實戰案例分析：通過數據和算法預測客戶行為

5)如何通過在線化收集、處理海量數據

6)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：螞蟻金服數字化風控模型

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：即企業經營的策略

3)機器學習與算法的結合應用

4)金融征信風控算法應用

實戰案例分析：為什么螞蟻金服征信效率非常高

第三講：銀行數字化轉型路徑與實踐

一、傳統銀行與數字化銀行有哪些區別？

二、數字化銀行轉型路徑

1）體驗創新導入

2）科技創新導入

3）生態創新導入

4）組織創新導入

三、數字化銀行目標架構

1）分布式微服務的架構

2）異地多活的數據中心

3）大數據+AI智能中心

四、 數字化銀行的核心：全數字化業務敏捷模型

案例分析： 螞蟻金服敏捷能力搭建：業務敏捷中心 +技術敏捷中心+數據智能中心+ 最佳實踐+規范標準

第四講：數字化銀行的終局——跨越數字鴻溝

一、數字化更是一種企業文化與思維的升級

1）樹立第一性原理思維

2）樹立互聯網思維

3）樹立數據驅動理念

4）樹立大數據思維

二、數字化嵌入式商業銀行服務

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

三、銀行數字化和金融科技創新的“3+1”落地轉型策略

1）策略一：建設全新商業模式

2）策略二：以客戶為中心的現有業務數字化轉型

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。考拉征信的數據來源是多維度的，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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