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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(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

思考：過去幾年，商業(yè)銀行受到了哪些挑戰(zhàn)？你沒做錯什么，是時代變了！

未來，金融無處不在，就是不在銀行——布萊特·金

隨著世界經(jīng)濟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)展的機遇。這個機遇就是數(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)）?，F(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)銀行更大的危機即將來臨。

在即將到來的數(shù)字化時代，銀行需要怎樣的轉(zhuǎn)型？這就是作者布萊特·金在《銀行4.0》中要提供的策略——嵌入式，無所不在的未來銀行服務(wù)系統(tǒng)。這是一種通過金融科技層面實施交付，由實時的情境體驗，無障礙的參與，以及基于人工智能的咨詢層次主導(dǎo)，通過大數(shù)據(jù)算法等進(jìn)行處理，而不是目前的金融機構(gòu)顧問群所提供的服務(wù)。實現(xiàn)了數(shù)字化全渠道，無須物理實體網(wǎng)點。

課程核心圍繞《銀行4.0》展開，解讀未來商業(yè)銀行平臺將會通過金融科技，在創(chuàng)新思維、體驗設(shè)計，充分利用網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的方式深入了解客戶行為。“傳統(tǒng)銀行”的思維模式、經(jīng)營模式、產(chǎn)品模式、風(fēng)控模式、組織架構(gòu)、人才儲備、IT系統(tǒng)都需要改造。

銀行能否適應(yīng)未來時代，關(guān)鍵看此次銀行4.0的轉(zhuǎn)型和管理者的意志。轉(zhuǎn)型不是銀行內(nèi)的某些部門或業(yè)務(wù)發(fā)生了轉(zhuǎn)變，而是整個銀行業(yè)務(wù)方式都將發(fā)生徹底的改變。

課程特點：

1.解讀《銀行4.0》相關(guān)內(nèi)容？相關(guān)概念及應(yīng)用將給傳統(tǒng)商業(yè)銀行帶來價值和改變。

2.分析《銀行4.0》的思維模式、經(jīng)營模式、產(chǎn)品模式、風(fēng)控模式、組織架構(gòu)以及系統(tǒng)架構(gòu)。

3.《銀行4.0》如何利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等特點，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.通過成功案例分析，講解《銀行4.0》如何落地實施。

課程大綱：

前言：認(rèn)識這個時代

一、數(shù)字化經(jīng)濟高速發(fā)展的邏輯

1）你沒做錯什么，是時代變了——來自互聯(lián)網(wǎng)的沖擊波

2）“摩爾定律”帶來指數(shù)級發(fā)展

3）是什么導(dǎo)致了銀行界的“中年危機”

二、網(wǎng)絡(luò)效率邏輯

1）數(shù)據(jù)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(tǒng)銀行模式

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)銀行轉(zhuǎn)型

1）從銀行1.0到4.0的演進(jìn)和改造

2）“移動支付”徹底改變了傳統(tǒng)金融服務(wù)場景

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

第一講：銀行4.0的設(shè)計原理

1、回歸第一性原理——勿忘初心

2、將第一性原理應(yīng)用于銀行業(yè)務(wù)

案例分析：價值儲存(“存”)、獲得信用(“貸”)、資金轉(zhuǎn)移(“匯”)

3、如影隨形的銀行

4、銀行行動太遲了嗎

第二講：銀行監(jiān)管者的困境

1、扼殺創(chuàng)新的監(jiān)管風(fēng)險——監(jiān)管者或成創(chuàng)新殺手

案例分析：監(jiān)管滯后性已經(jīng)間接拖累了金融市場

2、有缺陷的金融犯罪和KYC方針

3、未來監(jiān)管的形式與功能

4、銀行變革的要素——對風(fēng)控的新認(rèn)識

第三講： 為實時世界重新設(shè)計銀行業(yè)務(wù)

1、數(shù)字化嵌入式商業(yè)銀行服務(wù)

2、摩擦，在未來金融服務(wù)中毫無價值

3、新體驗并非從銀行網(wǎng)點開始——無界、無感、無限的體驗

案例分析：從客戶投訴服務(wù)質(zhì)量，到客戶感覺不到服務(wù)

4、金融服務(wù)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(wù)

5、混合現(xiàn)實及其對銀行業(yè)務(wù)的影響

案例分析：供應(yīng)鏈金融，被忽視的海量需要

第四講 從產(chǎn)品和渠道到體驗

1、新“網(wǎng)絡(luò)”和“分銷”模式——網(wǎng)點至上，還是移動終端至上

案例分析：線下線上的數(shù)據(jù)化，最終會帶來社會生活的全面“金融化”

2、金融服務(wù)從產(chǎn)品到體驗的全能體驗——精準(zhǔn)、貼心、無摩擦

案例分析：建設(shè)銀行推出“智能無人網(wǎng)點”、招商銀行“全面無卡化”網(wǎng)點、民生銀行 “智能終端服務(wù)”網(wǎng)點…

3、未來金融的交叉銷售和關(guān)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(wù)

4、銀行組織結(jié)構(gòu)的改變

案例分析：相比科技與工具、組織結(jié)構(gòu)最難改變

第五講 區(qū)塊鏈、數(shù)字貨幣和分布式生態(tài)系統(tǒng)

1、去中介化成為趨勢

2、新興數(shù)字貨幣

3、突飛猛進(jìn)的比特幣和加密貨幣

4、分布式記賬結(jié)構(gòu)的影響

案例分析：BAT、京東、華為相繼推出自己的區(qū)塊鏈金融平臺

第六講：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(dǎo)金融領(lǐng)域

2、為什么銀行應(yīng)該關(guān)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(fā)銀行試點超級入口API bank，欲反擊互聯(lián)網(wǎng)金融巨頭

4、深度學(xué)習(xí)：計算機如何模擬人腦

案例分析：銀行開始大量聘請數(shù)據(jù)專家、機器學(xué)習(xí)專家、心理學(xué)家、算法學(xué)家...到銀行工作

6、數(shù)字化商業(yè)銀行: 移動終端、大數(shù)據(jù)、云計算、5G的作用

案例分析：從路人甲，到數(shù)據(jù)源，商業(yè)銀行開啟大數(shù)據(jù)時代

7、可以做到“千人千面”定義銀行業(yè)務(wù)中的角色

案例分析：身份識別技術(shù)對于金融來說是多么重要

第七講 哪些銀行幸存 哪些銀行消亡

1、適者生存——體驗，不是產(chǎn)品

2、生存從頂層開始——技術(shù)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(zhì)：一切為了效率

第八講：銀行4.0帶來的一些認(rèn)識和思考

1、修煉內(nèi)功、對外賦能，尋找突破、實踐金融科技與變革

1)交易內(nèi)容比較簡單、明確

2)操作流程相對標(biāo)準(zhǔn)、快捷

3)降低交易成本

4)風(fēng)險可控

2、網(wǎng)點不會消失，網(wǎng)點將轉(zhuǎn)型以顧問和銷售為主

3、重構(gòu)三個關(guān)系：客戶、合作伙伴和內(nèi)部關(guān)系

4、拿下標(biāo)桿客戶的好處是教育市場，更快地提高市場占有率

5、重新整合銀行IT系統(tǒng)，構(gòu)建前臺與中臺的IT架構(gòu)

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(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(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(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，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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