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傳統(tǒng)商業(yè)銀行全數(shù)字化業(yè)務(wù)敏捷策略 —— 在不確定環(huán)境下的全數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施手冊(cè)

【課程編號(hào)】:NX17814

【課程名稱】:

傳統(tǒng)商業(yè)銀行全數(shù)字化業(yè)務(wù)敏捷策略 —— 在不確定環(huán)境下的全數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施手冊(cè)

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【所屬類別】:戰(zhàn)略管理培訓(xùn)

【培訓(xùn)課時(shí)】:可根據(jù)客戶需求協(xié)商安排

【課程關(guān)鍵字】:商業(yè)銀行培訓(xùn),數(shù)字化業(yè)務(wù)培訓(xùn)

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課程背景:

從憑票購(gòu)買(mǎi)糧油到刷手機(jī)買(mǎi)菜,改變的不只是支付方式,而是人的命運(yùn)——2018年習(xí)近平總書(shū)記新年元旦講話。

中國(guó)金融改革與發(fā)展宜早不宜遲,宜快不宜慢——2018年博鰲 習(xí)近平總書(shū)記講話

近年來(lái),國(guó)際和國(guó)內(nèi)的領(lǐng)先銀行紛紛全力投入數(shù)字化轉(zhuǎn)型。截至2018年,中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融的市場(chǎng)滲透率已達(dá)62%,移動(dòng)支付用戶超過(guò)7億人。全球1000大企業(yè)里面,67%已經(jīng)把數(shù)字化轉(zhuǎn)型定為企業(yè)級(jí)戰(zhàn)略。從全球來(lái)看,國(guó)際領(lǐng)先的銀行平均每年投入稅前利潤(rùn)的17%~20%用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新。

思考:過(guò)去幾年,商業(yè)銀行受到了哪些挑戰(zhàn)?

國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行目前仍然習(xí)慣服務(wù)于高端的企業(yè)客戶(2:8法則), 但數(shù)字化時(shí)代打破了客戶邊界,可以通過(guò)數(shù)字化渠道觸達(dá)所有客戶群體(長(zhǎng)尾法則)。長(zhǎng)尾客群需要更加精細(xì)化地?cái)?shù)字化運(yùn)營(yíng)能力:數(shù)字渠道獲客、精準(zhǔn)客戶洞察、千人千面的營(yíng)銷(xiāo)、智能化的客戶體驗(yàn)……. 而傳統(tǒng)商業(yè)銀行物理網(wǎng)點(diǎn)本身存在大量的局限性,地理位置、營(yíng)業(yè)窗口期、服務(wù)人員覆蓋面,客戶體驗(yàn)差。相比而言,移動(dòng)化數(shù)字化的線上渠道可以提供無(wú)限觸達(dá)能力、全時(shí)化服務(wù)、豐富的產(chǎn)品服務(wù)、良好的客戶體驗(yàn)?zāi)芰Α?/p>

隨著世界經(jīng)濟(jì)金融大格局的變化和智能產(chǎn)業(yè)的突飛猛進(jìn),商業(yè)銀行正面臨一個(gè)難得的轉(zhuǎn)型、融合和發(fā)展的機(jī)遇。這個(gè)機(jī)遇就是數(shù)字化,即將把人類帶到智能時(shí)代的四項(xiàng)技術(shù):A(Artificial Intelligence,人工智能),B(Blockchain,區(qū)塊鏈),C(Cloud computing,云計(jì)算),D(Big Data,大數(shù)據(jù))。現(xiàn)在越來(lái)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(guò)網(wǎng)點(diǎn)使用金融服務(wù)。商業(yè)銀行從單一的網(wǎng)點(diǎn)渠道服務(wù)到如今的多渠道和全渠道業(yè)務(wù)。但是銀行的中心仍然是基于網(wǎng)點(diǎn)的設(shè)計(jì),與其他服務(wù)平臺(tái)一樣,銀行來(lái)到了一個(gè)需要不斷改變以適應(yīng)客戶需求的世界。如果一家商業(yè)銀行還不開(kāi)始考慮數(shù)字化變革——沒(méi)有找到合適的業(yè)務(wù)創(chuàng)新,那商業(yè)銀行更大的危機(jī)即將來(lái)臨。

課程特點(diǎn):

1.解讀數(shù)字化銀行的相關(guān)概念和應(yīng)用,將給商業(yè)銀行帶來(lái)三大價(jià)值和改變。

2.分析商業(yè)銀行全數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四個(gè)策略:收割、撤退、顛覆、占領(lǐng)。

3.商業(yè)銀行如何利用數(shù)字化技術(shù):大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、分布式等,進(jìn)行業(yè)務(wù)深度挖掘,提升金融服務(wù)的能力,發(fā)現(xiàn)新需求和增長(zhǎng)點(diǎn)。

4.清晰講解數(shù)字化敏捷模型落地實(shí)施,開(kāi)展業(yè)務(wù)創(chuàng)新、敏捷項(xiàng)目,建立直銷(xiāo)銀行。

課程大綱:

第一講:全球數(shù)字化顛覆浪潮

一、洶涌而來(lái)數(shù)字化浪潮

1)什么導(dǎo)致銀行界的“中年危機(jī)”

2)你沒(méi)做錯(cuò)什么,是時(shí)代變了——門(mén)口的野蠻人

3)“摩爾定律”帶來(lái)指數(shù)級(jí)發(fā)展

二、網(wǎng)絡(luò)疊加效率

1)深度滲透邏輯

2)數(shù)據(jù)智能邏輯

三、數(shù)字化為什么能顛覆的傳統(tǒng)企業(yè)

1)超級(jí)平臺(tái)現(xiàn)象

2)非對(duì)稱發(fā)展

3)商業(yè)新物種

4)金融新生態(tài)

四、新技術(shù)全方位的深度滲透到傳統(tǒng)銀行

1)從銀行1.0到4.0的演進(jìn)和變革

2)業(yè)務(wù)的變遷:對(duì)公業(yè)務(wù)萎縮、零售業(yè)務(wù)高速發(fā)展

3)垂直產(chǎn)業(yè)鏈的構(gòu)建對(duì)銀行業(yè)務(wù)的深度融合

第二講:銀行的心聲與數(shù)字化轉(zhuǎn)型

一、破題:傳統(tǒng)銀行與數(shù)字化銀行有哪些區(qū)別?

二、探究:數(shù)字化帶來(lái)的三大客戶價(jià)值

1)成本價(jià)值:高流量、長(zhǎng)尾獲客

2)體驗(yàn)價(jià)值:個(gè)性化、定制化、移動(dòng)化

3)平臺(tái)價(jià)值:多維、高頻、生態(tài)圈

三、挖掘:數(shù)字化生產(chǎn)力

1)解密勢(shì)不可擋的金融科技:技術(shù)、人、流程

2)攻守之道:贏得無(wú)邊界經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)的勝利

3)他山之石:快速創(chuàng)新能力與實(shí)踐

四、實(shí)施:保持、撤出、顛覆、占領(lǐng)

1)保持:盡量保持現(xiàn)有市場(chǎng)利潤(rùn)與客戶關(guān)系

2)撤出:不留戀過(guò)去,及時(shí)剝離、撤出傳統(tǒng)市場(chǎng)和業(yè)務(wù)

3)顛覆:發(fā)現(xiàn)價(jià)值洼地,進(jìn)行業(yè)務(wù)、技術(shù)創(chuàng)新,成為行業(yè)顛覆者

4)占領(lǐng):成為行業(yè)領(lǐng)先者,并延長(zhǎng)占領(lǐng)價(jià)值洼地的時(shí)間

五、國(guó)際領(lǐng)先的數(shù)字化銀行和金融科技創(chuàng)新的“3+1”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(xiǎn)投資機(jī)會(huì)

4)一套全新的基礎(chǔ)數(shù)字化能力

第三講:數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心:全數(shù)字化業(yè)務(wù)敏捷模型

一、全數(shù)字化業(yè)務(wù)敏捷模型給商業(yè)銀行帶來(lái)的三大賦能

1)超強(qiáng)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(qiáng)型決策

3)快速執(zhí)行能力:動(dòng)態(tài)流程、動(dòng)態(tài)資源

4)業(yè)務(wù)+科技的雙輪驅(qū)動(dòng)敏捷模式

A.什么是敏捷管理

B.敏捷價(jià)值觀

C.精益創(chuàng)業(yè)畫(huà)布——創(chuàng)新及定義產(chǎn)品

D.敏捷開(kāi)放模型——SCRUM模型

二、建設(shè)金融業(yè)務(wù)敏捷能力中心

1)充分授權(quán)的團(tuán)隊(duì):組織多個(gè)松耦合的小團(tuán)隊(duì),提高分工協(xié)作能力

2)資金平臺(tái):集成“存、貸、匯、投”等多種核心業(yè)務(wù)的前端團(tuán)隊(duì)。保障各個(gè)資金在交換業(yè)務(wù)中的事務(wù)一致性,建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)的“端到端”流程。

3)客戶平臺(tái):貫徹“以客戶為中心”的理念,提供統(tǒng)一定義客戶、統(tǒng)一管理客戶信息、統(tǒng)一身份識(shí)別、統(tǒng)一認(rèn)證授權(quán)、客戶視圖等基礎(chǔ)服務(wù)。

4)產(chǎn)品平臺(tái):通過(guò)對(duì)產(chǎn)品要素創(chuàng)新、迭代模型,提供各種產(chǎn)品的靈活定義及配置組裝能力。

三、建立金融技術(shù)敏捷能力中心

1)分布式微服務(wù)的架構(gòu)

A.模塊化+服務(wù)化

B.云原生微服務(wù)

C.高性能分布式事務(wù)

2)異地多活的大數(shù)據(jù)中心

A.無(wú)限可擴(kuò)展能力

B.彈性供給與調(diào)度

C.無(wú)損秒級(jí)容災(zāi)

3)搭建大中臺(tái)系統(tǒng)

A.移動(dòng)化業(yè)務(wù)前臺(tái)

B.業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)中臺(tái)

C.分布式數(shù)據(jù)后臺(tái)

D.從“煙囪系統(tǒng),重復(fù)開(kāi)發(fā)”到共享化中心

四、建立數(shù)字化敏捷成熟度模型

1)數(shù)字化客戶體驗(yàn)分析

2)數(shù)字化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

3)數(shù)字化敏捷組織KPI

4)數(shù)字化敏捷成熟度評(píng)估

五、螞蟻金服敏捷經(jīng)驗(yàn)分析——業(yè)務(wù)敏捷+技術(shù)敏捷+數(shù)據(jù)智能+ 最佳實(shí)踐+推廣規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)

第四講:銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑與實(shí)踐——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(jí)

1)樹(shù)立第一性原理思維

2)樹(shù)立互聯(lián)網(wǎng)思維

3)樹(shù)立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)理念

4)樹(shù)立大數(shù)據(jù)思維

二、數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型階段劃分

1)數(shù)字化1.0=最佳客戶連接、業(yè)務(wù)線上化、移動(dòng)化

2)數(shù)字化2.0=共享化能力中心、業(yè)務(wù)敏捷能力

3)數(shù)字化3.0=開(kāi)放生態(tài)、

三、數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型路徑

1)體驗(yàn)創(chuàng)新導(dǎo)入

2)科技創(chuàng)新導(dǎo)入

3)生態(tài)創(chuàng)新導(dǎo)入

4)組織創(chuàng)新導(dǎo)入

四、場(chǎng)景練習(xí):通過(guò)精益畫(huà)布,尋找、分析并定義新業(yè)務(wù)、新產(chǎn)品,創(chuàng)造直銷(xiāo)銀行的機(jī)會(huì)

王老師

【個(gè)人簡(jiǎn)歷】

?北京區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用協(xié)會(huì)的會(huì)員和講師、scrum精益敏捷管理顧問(wèn)講師

?國(guó)家級(jí)信息化專家——國(guó)家工信部智能化管理師授課專家

?北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)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(yùn)營(yíng)總監(jiān)

?中國(guó)移動(dòng)等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級(jí)企業(yè)擔(dān)任項(xiàng)目經(jīng)理、品管總監(jiān)等職位。

【擅長(zhǎng)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(jì)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(chǎng)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(shí)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(shí)戰(zhàn)應(yīng)用》、《人工智能深度學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)演練》等。

?其他行業(yè):《新基建核心技術(shù)解析與實(shí)施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)模式引領(lǐng)“新常態(tài)”經(jīng)濟(jì)未來(lái)》、《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(yíng)銷(xiāo)與品牌推廣——公眾號(hào)運(yùn)營(yíng)》、《工業(yè)4.0構(gòu)建中國(guó)制造業(yè)未來(lái)》、《互聯(lián)網(wǎng)搭建與運(yùn)營(yíng)管理培訓(xùn)》、《互聯(lián)網(wǎng)端到端運(yùn)營(yíng)流程搭建》等。

【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) 】

?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(yùn)營(yíng)管理、金融產(chǎn)品管理、項(xiàng)目管理、運(yùn)營(yíng)管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國(guó)移動(dòng)等企業(yè)工作。豐富的企業(yè)實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn),熟悉基層業(yè)務(wù)和國(guó)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(duì)如何將互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理與傳統(tǒng)企業(yè)實(shí)踐相結(jié)合,解決企業(yè)的實(shí)際問(wèn)題,有獨(dú)到的見(jiàn)解和實(shí)踐能力。通過(guò)咨詢項(xiàng)目為傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型分享其在營(yíng)銷(xiāo)、市場(chǎng)、研發(fā)、物流等企業(yè)運(yùn)營(yíng)等各方面的心得。擅長(zhǎng)將咨詢工作中的經(jīng)驗(yàn)、案例以互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)管理、營(yíng)銷(xiāo)管理、客服管理等形式制作成咨詢方案與課件,在咨詢項(xiàng)目中實(shí)際運(yùn)做案例與活動(dòng)。

?近年培訓(xùn)與項(xiàng)目記錄摘要:

?近兩年各銀行及金融機(jī)構(gòu)服務(wù)案例:

2019年,中國(guó)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(guó)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(qiáng)企業(yè)及各院校授課案例:

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

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

2019年,美的集團(tuán):大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo),參加人員共300人以上。

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

2019年,中國(guó)核能集團(tuán):工業(yè)4.0與中國(guó)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?tīng)I(yíng)銷(xiāo),授課4期,參加人員共100人以上。

2020年,杭州移動(dòng)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(guó)惠普區(qū)塊鏈技術(shù)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)落地培訓(xùn)咨詢,項(xiàng)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(guò)多項(xiàng)與 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目:

?拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信機(jī)器人項(xiàng)目:

-考拉征信是拉卡拉旗下獨(dú)立的、開(kāi)放的第三方信用評(píng)估及信用管理機(jī)構(gòu),是當(dāng)前國(guó)內(nèi)同時(shí)持有個(gè)人征信牌照及企業(yè)征信牌照的征信企業(yè),也是國(guó)內(nèi)首個(gè)成立專注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專業(yè)實(shí)驗(yàn)室的征信機(jī)構(gòu)。考拉征信的數(shù)據(jù)來(lái)源是多維度的,依托大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),數(shù)據(jù)來(lái)源既有拉卡拉十年積累起來(lái)的便民、電商、金融及近億級(jí)個(gè)人用戶和百萬(wàn)線下商戶日常經(jīng)營(yíng)的相關(guān)數(shù)據(jù),同時(shí)藍(lán)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(mén)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(xiàng)目將重點(diǎn)研究:

個(gè)人征信大數(shù)據(jù)建模,企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模,對(duì)于個(gè)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(wèn)題。

-自動(dòng)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(yàn)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(jì)推斷與決策方法等重要研究?jī)?nèi)容。利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值,對(duì)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(shí)證平臺(tái)項(xiàng)目:

-基于春雨醫(yī)生的大量問(wèn)診數(shù)據(jù)和全國(guó)范圍內(nèi)的病情分布數(shù)據(jù),本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法;基于此平臺(tái)中的海量問(wèn)診,本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)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(wèn)診文本挖掘技術(shù),也包括問(wèn)診圖片挖掘技術(shù);在此基礎(chǔ)上,進(jìn)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(shí),為自動(dòng)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(tái)系統(tǒng):

-基于此平臺(tái)數(shù)據(jù)來(lái)源的廣泛性和異構(gòu)性,本項(xiàng)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(duì)多體量巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推斷中,本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法;在具體的指數(shù)構(gòu)建及驗(yàn)證過(guò)程中,本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)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(xiàng)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(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況的知識(shí),實(shí)時(shí)監(jiān)控中國(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀,為監(jiān)管機(jī)構(gòu)和政府部門(mén)的政策制定提供科學(xué)依據(jù),防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),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(cái)經(jīng)智能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系研究項(xiàng)目運(yùn)用AI 機(jī)器人深度學(xué)習(xí)技術(shù):

-項(xiàng)目針對(duì)金融財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)服務(wù)特點(diǎn)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(hù)更新體系,完成為用戶提供一個(gè)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(tái)

?江蘇協(xié)鑫集團(tuán)電力設(shè)備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測(cè)與故障分析系統(tǒng)運(yùn)用:

-項(xiàng)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(cè)挖掘平臺(tái),項(xiàng)目結(jié)合 OpenTSDB 動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的分類與預(yù)測(cè)預(yù)警模型,實(shí)現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預(yù)警。

?中國(guó)移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):

-項(xiàng)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(chǔ)管理和分析檢索,實(shí)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(duì)深厚的知識(shí)底蘊(yùn)和豐富的社會(huì)閱歷,以及個(gè)人獨(dú)特的思考角度。

?講課時(shí)邏輯性非常強(qiáng),旁征博引,談古論今,侃侃而言,毫不費(fèi)力,化技巧于無(wú)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(shí)點(diǎn)隨手拈來(lái),隨現(xiàn)場(chǎng)學(xué)員狀態(tài)靈活而變。

【服務(wù)客戶】

?銀行業(yè):中國(guó)銀行、工商銀行、交通銀行、建設(shè)銀行、郵儲(chǔ)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(cái)經(jīng)、中國(guó)移動(dòng)、廣汽集團(tuán)公司、美的集團(tuán):TCL集團(tuán)、中國(guó)核能集團(tuán)、重慶郵政、EMBA總裁班、春雨醫(yī)生健康、1 號(hào)店、德邦物流等

【客戶反饋】

?學(xué)員評(píng)價(jià)

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

——中國(guó)移動(dòng)

這次大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的培訓(xùn),讓我感覺(jué)銀行的未來(lái)非常有前景,很慶幸自己參加了這次培訓(xùn),著實(shí)大開(kāi)眼界!

——招商銀行

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