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課程背景：

從憑票購買糧油到刷手機(jī)買菜，改變的不只是支付方式，而是人的命運——2018年習(xí)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(xí)近平總書記講話

近年來，國際和國內(nèi)的領(lǐng)先銀行紛紛全力投入數(shù)字化轉(zhuǎn)型。截至2018年，中國互聯(lián)網(wǎng)金融的市場滲透率已達(dá)62%，移動支付用戶超過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)級戰(zhàn)略。從全球來看，國際領(lǐng)先的銀行平均每年投入稅前利潤的17%~20%用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新。

思考：過去幾年，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(xí)慣服務(wù)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(dá)所有客戶群體（長尾法則）。長尾客群需要更加精細(xì)化地數(shù)字化運營能力：數(shù)字渠道獲客、精準(zhǔn)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(wù)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(dá)能力、全時化服務(wù)、豐富的產(chǎn)品服務(wù)、良好的客戶體驗?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)銀行正面臨一個難得的轉(zhuǎn)型、融合和發(fā)展的機(jī)遇。這個機(jī)遇就是數(shù)字化，即將把人類帶到智能時代的四項技術(shù)：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(wù)。商業(yè)銀行從單一的網(wǎng)點渠道服務(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)點的設(shè)計，與其他服務(wù)平臺一樣，銀行來到了一個需要不斷改變以適應(yīng)客戶需求的世界。如果一家商業(yè)銀行還不開始考慮數(shù)字化變革——沒有找到合適的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，那商業(yè)銀行更大的危機(jī)即將來臨。

課程特點：

1.解讀數(shù)字化銀行的相關(guān)概念和應(yīng)用，將給商業(yè)銀行帶來三大價值和改變。

2.分析商業(yè)銀行全數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四個策略：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)新需求和增長點。

4.清晰講解數(shù)字化敏捷模型落地實施，開展業(yè)務(wù)創(chuàng)新、敏捷項目，建立直銷銀行。

課程大綱：

第一講：全球數(shù)字化顛覆浪潮

一、洶涌而來數(shù)字化浪潮

1）什么導(dǎo)致銀行界的“中年危機(jī)”

2）你沒做錯什么，是時代變了——門口的野蠻人

3）“摩爾定律”帶來指數(shù)級發(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(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)字化帶來的三大客戶價值

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

三、挖掘：數(shù)字化生產(chǎn)力

1）解密勢不可擋的金融科技：技術(shù)、人、流程

2）攻守之道：贏得無邊界經(jīng)濟(jì)競爭的勝利

3）他山之石：快速創(chuàng)新能力與實踐

四、實施：保持、撤出、顛覆、占領(lǐng)

1）保持：盡量保持現(xiàn)有市場利潤與客戶關(guān)系

2）撤出：不留戀過去，及時剝離、撤出傳統(tǒng)市場和業(yè)務(wù)

3）顛覆：發(fā)現(xiàn)價值洼地，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，并延長占領(lǐng)價值洼地的時間

五、國際領(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)險投資機(jī)會

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：動態(tài)流程、動態(tài)資源

4)業(yè)務(wù)+科技的雙輪驅(qū)動敏捷模式

A.什么是敏捷管理

B.敏捷價值觀

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

D.敏捷開放模型——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：組織多個松耦合的小團(tuán)隊，提高分工協(xié)作能力

2）資金平臺：集成“存、貸、匯、投”等多種核心業(yè)務(wù)的前端團(tuán)隊。保障各個資金在交換業(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：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：通過對產(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.無限可擴(kuò)展能力

B.彈性供給與調(diào)度

C.無損秒級容災(zāi)

3）搭建大中臺系統(tǒng)

A.移動化業(yè)務(wù)前臺

B.業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)中臺

C.分布式數(shù)據(jù)后臺

D.從“煙囪系統(tǒng)，重復(fù)開發(fā)”到共享化中心

四、建立數(shù)字化敏捷成熟度模型

1）數(shù)字化客戶體驗分析

2）數(shù)字化風(fēng)險評估

3）數(shù)字化敏捷組織KPI

4）數(shù)字化敏捷成熟度評估

五、螞蟻金服敏捷經(jīng)驗分析——業(yè)務(wù)敏捷+技術(shù)敏捷+數(shù)據(jù)智能+ 最佳實踐+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

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=開放生態(tài)、

三、數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型路徑

1）體驗創(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、場景練習(xí)：通過精益畫布，尋找、分析并定義新業(yè)務(wù)、新產(chǎn)品，創(chuàng)造直銷銀行的機(jī)會

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(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(jì)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(jī)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(qiáng)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(tuán)：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(tuán)：大數(shù)據(jù)營銷，參加人員共300人以上。

2019年，TCL集團(tuán)：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(tuán)：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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(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(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，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(jìn)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(jī)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(jī)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(hù)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(tuán)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(qiáng)，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(tuán)公司、美的集團(tuán)：TCL集團(tuán)、中國核能集團(tuán)、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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