金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐課程大綱

  培訓(xùn)講師：趙衛(wèi)東

講師背景：
新技術(shù)新趨勢專家—趙衛(wèi)東（博士/副教授）【背景介紹】復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院副教授對外貿(mào)易大學(xué)大學(xué)MBA班講師江南大學(xué)MBA講師SAP大學(xué)聯(lián)盟培訓(xùn)講師【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)】在復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院,主要研究商務(wù)智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用。主要負(fù)責(zé)電子商務(wù)、大數(shù)據(jù)核心技 詳細(xì)>>

趙衛(wèi)東
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金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐課程大綱詳細(xì)內(nèi)容

金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐課程大綱

銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐
　　　
１．金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用的問題
互聯(lián)網(wǎng)金融尤其依賴數(shù)據(jù)
金融業(yè)本身就是基于數(shù)據(jù)與信息的產(chǎn)業(yè)
目前的問題：
數(shù)據(jù)特點(diǎn)與組成
數(shù)量不夠大；維度不夠多
核心數(shù)據(jù)、外圍數(shù)據(jù)、常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)、社會(huì)化的數(shù)據(jù)等
技術(shù)不足
互聯(lián)網(wǎng)的流行使得非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)量和維度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；傳統(tǒng)IT公司的產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)不能勝任
2. 金融大數(shù)據(jù)組成
系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)
GIS地理信息數(shù)據(jù)
在線交易數(shù)據(jù)
客戶提供的信息（申請、表格等）
社交網(wǎng)絡(luò)、公共網(wǎng)頁得到客戶的信用記錄以及信用歷史
和目標(biāo)客戶有類似行為模式的客戶數(shù)據(jù)
金融以及經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)
社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)（個(gè)人、家庭計(jì)劃等）
3. 金融客戶全生命周期管理
客戶身份識(shí)別方法——個(gè)體精準(zhǔn)定向
姓名、身份證號(hào)、地址、手機(jī)號(hào)、E-Mail、SNS賬號(hào)、銀行卡號(hào)
用戶標(biāo)簽
客戶分類：人口統(tǒng)計(jì)學(xué)標(biāo)簽、通用標(biāo)簽、價(jià)值標(biāo)簽、長短期購物喜好、金融服務(wù)等
客戶響應(yīng)率分析
客戶“健康度”分析
客戶挽留率分析
客戶價(jià)值提升和維系
4. 金融大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用案例
風(fēng)控：信用卡風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
追債委外
欺詐交易辨別
建一個(gè)反欺詐統(tǒng)計(jì)模型
釣魚網(wǎng)站攻擊、信用卡套現(xiàn)、盜刷信用卡、反洗錢
信用卡套現(xiàn)識(shí)別
高風(fēng)險(xiǎn)客戶提前催收預(yù)警
利用海量數(shù)據(jù)挖掘和算法做貸款業(yè)務(wù)
營銷：銀行存量客戶增值營銷
細(xì)分客戶，按照客戶行為進(jìn)行分類
優(yōu)惠推薦、商品推薦
微博營銷：把微博上用戶與銀行用戶相匹配
事件式營銷。生活事件（換工作、改變婚姻狀況、置房等）帶來的營銷機(jī)會(huì)
產(chǎn)品設(shè)計(jì)：銀行金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)
信貸需求預(yù)測
需求金額預(yù)測
營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)分析：
目標(biāo)客戶分析
客戶行為分析：電話語音、網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控錄像：客戶走動(dòng)線路的重疊分析
交易故障數(shù)據(jù)分析
用現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的能力把分布在各個(gè)地方的原始數(shù)據(jù)和原始的日志定時(shí)每隔一分鐘進(jìn)行收集和抽取
放到分布式文件系統(tǒng)里，并建立一些索引
提供一個(gè)很方便的前端實(shí)時(shí)的查詢
呼叫中心記錄的分析
客戶情感分析
5. 借助大數(shù)據(jù)分析的銀行轉(zhuǎn)型
大數(shù)據(jù)分析推動(dòng)了銀行的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新
未來互聯(lián)網(wǎng)銀行模式
傳統(tǒng)銀行與互聯(lián)網(wǎng)金融的結(jié)合

 

趙衛(wèi)東老師的其它課程

大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理1.運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)1.1基于ISO/IEC20000和ITILv3理論1.2遵循ITSS、GB/T28827-2012系列運(yùn)行維護(hù)服務(wù)國家標(biāo)準(zhǔn)2.建立集成化的資源運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控管理系統(tǒng)2.1平臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)和信息化資源的統(tǒng)一化、可視化、可控化管理2.2基于資源的統(tǒng)一化管理2.3面向基礎(chǔ)資源和面向業(yè)務(wù)應(yīng)用兩個(gè)層面的監(jiān)控3.服務(wù)運(yùn)行監(jiān)控管理3.1

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銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐課程大綱培訓(xùn)天數(shù):3‐4日1.銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用的問題?互聯(lián)網(wǎng)金融尤其依賴數(shù)據(jù)??金融業(yè)本身就是基于數(shù)據(jù)與信息的產(chǎn)業(yè)?數(shù)據(jù)分析推動(dòng)了銀行的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新??未來互聯(lián)網(wǎng)銀行模式??傳統(tǒng)銀行與互聯(lián)網(wǎng)金融的結(jié)合??目前的問題:??數(shù)據(jù)特點(diǎn)與組成???數(shù)量不夠大;維度不夠多???核心數(shù)據(jù)、外圍數(shù)據(jù)、常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)、社會(huì)化的數(shù)據(jù)等??技術(shù)不足???互聯(lián)網(wǎng)的流行使

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智慧營銷   06.03

智慧營銷1.智慧商務(wù)的發(fā)展-智能技術(shù)前沿-認(rèn)知計(jì)算2.新時(shí)代的客戶管理2.0-客戶的個(gè)性化需求-客戶智能-工業(yè)4.0與C2B商業(yè)模式3.商務(wù)智能與營銷智慧-業(yè)務(wù)分析與優(yōu)化-營銷智能-數(shù)字營銷4.智慧營銷的挑戰(zhàn)-客戶洞察-精準(zhǔn)營銷-一對一營銷5.智慧營銷中的數(shù)據(jù)分析技術(shù)-電子推薦技術(shù)-大數(shù)據(jù)技術(shù)-文本挖掘技術(shù)（社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)營銷）-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電商客戶分析-IBM

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智能機(jī)器人培訓(xùn)大綱此部分內(nèi)容從人工智能的起源和發(fā)展談起，分析人工智能技術(shù)在智能機(jī)器的典型應(yīng)用，并結(jié)合很多具體的應(yīng)用案例，說明智能機(jī)器的核心技術(shù)及其應(yīng)用。人工智能和智能機(jī)器人工智能的起源與發(fā)展人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展人工智能的廣泛應(yīng)用無人駕車棋類競技推薦系統(tǒng)自然語言處理圖像識(shí)別文本語義處理各類機(jī)器人逐步實(shí)用化智能機(jī)器的興起個(gè)人信息助手智慧家居

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智能時(shí)代：運(yùn)營商大數(shù)據(jù)之路運(yùn)營商數(shù)據(jù)概述運(yùn)營商與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)比較移動(dòng)大數(shù)據(jù)運(yùn)營商大數(shù)據(jù)優(yōu)勢運(yùn)營商開放的數(shù)據(jù)產(chǎn)品征信產(chǎn)品行業(yè)洞察和指數(shù)類產(chǎn)品APP指數(shù)旅游指數(shù)沃信指數(shù)互聯(lián)網(wǎng)廣告與精準(zhǔn)營銷運(yùn)營商客戶分群客戶標(biāo)簽體系行業(yè)標(biāo)簽產(chǎn)品運(yùn)營商目標(biāo)營銷與電子推薦運(yùn)營商大數(shù)據(jù)產(chǎn)品解析數(shù)據(jù)源大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)架構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)時(shí)用戶行為分析運(yùn)營商大數(shù)據(jù)可視化運(yùn)營商大數(shù)據(jù)安全管理運(yùn)營

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智能制造工業(yè)智能大數(shù)據(jù)【課程目標(biāo)】大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨，大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略已經(jīng)上升到國家意志，擁有大數(shù)據(jù)的規(guī)模和利用大數(shù)據(jù)的能力已經(jīng)成為國家競爭力的一種體現(xiàn)，大數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)毋庸置疑。本課程圍繞大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，從大數(shù)據(jù)的基本面出發(fā)，到大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值；從大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀，到行業(yè)發(fā)展趨勢及大數(shù)據(jù)市場預(yù)測；從大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式，再到大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略和大數(shù)據(jù)思維。并重點(diǎn)探討了智能制造

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解構(gòu)新型產(chǎn)業(yè)推動(dòng)園區(qū)發(fā)展——人工智能+機(jī)器人第一部分未來三年人工智能發(fā)展趨勢與產(chǎn)業(yè)格局1.驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展的動(dòng)因海量數(shù)據(jù)為人工智能發(fā)展提供燃料計(jì)算力的提升大幅推動(dòng)人工智能發(fā)展深度學(xué)習(xí)突破人工智能算法瓶頸政策利好使人工智能發(fā)展如火如荼2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成人工智能在各細(xì)分領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的熱度自動(dòng)駕駛領(lǐng)域迎來創(chuàng)業(yè)熱潮產(chǎn)業(yè)鏈的組成：基礎(chǔ)支撐層.技術(shù)應(yīng)用層和方案集成層3.

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人工智能（3天）客戶對人工智能的需求：行業(yè)大發(fā)展人工智能的發(fā)展人工智能的內(nèi)涵人工智能的分類人工智能企業(yè)的主要應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的行業(yè)發(fā)展分析驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展的動(dòng)因中國制造助理人工智能互聯(lián)網(wǎng)+促進(jìn)人工智能發(fā)展人工智能發(fā)展規(guī)劃2.技術(shù)框架硬件架構(gòu)：引領(lǐng)場景通用AI時(shí)代主流的人工智能開源框架3.圖像處理圖像理解圖像識(shí)別圖像分類及檢索（SVM或者CNN）人臉識(shí)別技術(shù)及

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深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)DeepLearning基礎(chǔ)和基本思想1.人工智能概述、計(jì)算智能、類腦智能3.機(jī)器學(xué)習(xí)概述、記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)4.深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢5.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法、Hessian矩陣、結(jié)構(gòu)性特征表示深度學(xué)習(xí)DeepLearning基本框架結(jié)構(gòu)1.Caffe????????2.Tensorflow3.Torch??

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深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)大綱時(shí)間安排課程內(nèi)容第一天上午：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1、線性代數(shù)1）矩陣運(yùn)算2）向量運(yùn)算3）SVD4）PCA）1.2、概率信息論概論分布2）期望、方差、協(xié)方差3）貝葉斯4）結(jié)構(gòu)概論模型）1.3、數(shù)值優(yōu)化：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1、深度學(xué)習(xí)介紹1）發(fā)展歷史2）主要應(yīng)用2.2、感知器2.3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.4、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.5、BP算法2.6、Hessian

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