《人工智能與商業(yè)銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新》

  培訓(xùn)講師:王海

講師背景:
王海老師北京區(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)。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(ChatGPT)、區(qū)塊鏈、云計 詳細(xì)>>

王海
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《人工智能與商業(yè)銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新》詳細(xì)內(nèi)容

《人工智能與商業(yè)銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新》


《人工智能與商業(yè)銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新》  ——建立在機(jī)器學(xué)習(xí)上的銀行創(chuàng)新
課程背景:
未來的商業(yè)銀行是如何運(yùn)營的?
為什么創(chuàng)新是商業(yè)銀行運(yùn)營的核心?
當(dāng)下商業(yè)銀行儲備什么樣的人才,以應(yīng)對未來的競爭格局?
截止2018年,中國已達(dá)7億移動支付用戶。越來越多的人通過移動互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行溝通、應(yīng)用、采購、支付。同時,我們也生活在一個機(jī)器學(xué)習(xí)+數(shù)據(jù)+算法的時代,AI、數(shù)據(jù)、算法無處不在,未能足夠利用數(shù)據(jù)和算法,沒有把人工智能、大數(shù)據(jù)和算法與商業(yè)運(yùn)營模式、與用戶連接起來的商業(yè)銀行是沒有未來的。今后,中國每年急需10萬名專業(yè)人工智能算法工程師,以及150萬具有人工智能、大數(shù)據(jù)思維的職業(yè)經(jīng)理人。
隨著世界經(jīng)濟(jì)大格局的變化和智能產(chǎn)業(yè)的突飛猛進(jìn),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,即將把企業(yè)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))。對于傳統(tǒng)商業(yè)銀行的改造、對于消費(fèi)升級、對于新型城市化,都要用ABCD的技術(shù)手段,這些以ABCD為代表的新興產(chǎn)業(yè)將引領(lǐng)中國經(jīng)濟(jì)未來發(fā)展。
對于傳統(tǒng)商業(yè)銀行來說,此輪科技升級也是轉(zhuǎn)型的大好機(jī)會!
【內(nèi)容】
1、人工智能基礎(chǔ)知識;
2、人工智能與大數(shù)據(jù)、算法的區(qū)別與聯(lián)系;
3、人工智能與大數(shù)據(jù)、算法在商業(yè)銀行相關(guān)創(chuàng)新案例;
4、講解、分析目前商業(yè)銀行中常用的人工智能、大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
【培訓(xùn)大綱】
第一天上午
前言:認(rèn)識這個時代
數(shù)字化經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的邏輯
你沒做錯什么,是時代變了——來自互聯(lián)網(wǎng)的沖擊波
“摩爾定律”帶來指數(shù)級發(fā)展
是什么導(dǎo)致了銀行界的“中年危機(jī)”
網(wǎng)絡(luò)效率邏輯
數(shù)據(jù)智能邏輯
深度滲透邏輯
螞蟻金服為什么能顛覆的傳統(tǒng)銀行模式
超級平臺現(xiàn)象
非對稱發(fā)展
商業(yè)新物種
金融新生態(tài)
新技術(shù)全方位的深度滲透到傳統(tǒng)銀行轉(zhuǎn)型
從銀行1.0到4.0的演進(jìn)和改造
“移動支付”徹底改變了傳統(tǒng)金融服務(wù)場景
垂直產(chǎn)業(yè)鏈的構(gòu)建對銀行業(yè)務(wù)的深度融合
人工智能概述
人工智能——世紀(jì)對弈
AlphaGo圍棋勝利的深度透視
AlphaGo的算法秘密
對弈的意義
AI發(fā)展的意義
實戰(zhàn)案例分析:人類思維與機(jī)器思維有哪些本質(zhì)區(qū)別
人工智能發(fā)展概況
什么是智能
什么是人工智能 (AI)
AI研究的方法和途徑.
AI的歷史.
AI的研究特點
人工智能學(xué)科體系
人工智能中人文趣事
圖靈(Turing)
赫伯特·西蒙(Herbert Simon)
人工智能基本原理及應(yīng)用
人工智能基礎(chǔ)知識
知識表示的概念
知識的特性
知識的分類
知識表示的方法
實戰(zhàn)案例分析:分布式計算與人工智能的關(guān)系
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展簡史
神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征
實戰(zhàn)案例分析:物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)應(yīng)用的三大定律
第一天下午
第三講:人工智能相關(guān)熱點技術(shù)——大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、算法
大數(shù)據(jù)技術(shù)
大數(shù)據(jù)時代的意義
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念
大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系
大數(shù)據(jù)解決的主要問題
大數(shù)據(jù)將“猜”出并控制一切
實戰(zhàn)案例分析:特朗普如何通過數(shù)據(jù)和算法來操控選民思想和結(jié)果
如何通過在線化收集、處理海量數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果如何展現(xiàn)——從"人找信息"到"信息找人"
實戰(zhàn)案例分析:準(zhǔn)確率高達(dá)75%的機(jī)票價格預(yù)測模型
機(jī)器學(xué)習(xí)與算法技術(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念——深度學(xué)習(xí)與非深度學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類——有監(jiān)督學(xué)習(xí)(分類、預(yù)測)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)(聚類、關(guān)聯(lián))
什么是算法:即企業(yè)經(jīng)營的策略
算法與數(shù)據(jù)——算法如種子、數(shù)據(jù)如土壤
實戰(zhàn)案例分析: 你關(guān)心的新聞才是今日頭條
算法三種底層邏輯:或、且、非
機(jī)器學(xué)習(xí)的主要學(xué)派與五大終極算法
符合學(xué)派——逆向演繹算法
聯(lián)結(jié)學(xué)派——反向傳播算法
進(jìn)化學(xué)派——達(dá)爾文算法
貝葉斯學(xué)派——推理算法
類推學(xué)派——支持向量機(jī)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)與算法的結(jié)合應(yīng)用
實戰(zhàn)案例分析:用機(jī)器學(xué)習(xí)和算法預(yù)測藥物有效性
Google在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上的應(yīng)用
實戰(zhàn)案例分析:為什么Google比雅虎公司市值高很多
第二天上午
第四講: 商業(yè)銀行如何創(chuàng)新與重新設(shè)計業(yè)務(wù)
回歸第一性原理——勿忘初心
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”)
數(shù)字化嵌入式商業(yè)銀行服務(wù)
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)
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)
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
第五講:商業(yè)銀行將從產(chǎn)品到體驗
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”
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…
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)
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
第六講:區(qū)塊鏈應(yīng)用改變銀行、金融行業(yè)秩序
互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)中的四大頑疾——竊取、假冒、篡改、事后否認(rèn)
P2P去中心化支付網(wǎng)絡(luò)
數(shù)字資產(chǎn)交易——哈希運(yùn)算
安全公鑰密鑰設(shè)計
比特幣分割交易
案例分析:京東運(yùn)用區(qū)塊鏈算法建立智能供應(yīng)鏈
第二天下午
第七講:金融科技公司對于銀行必要性
華爾街+硅谷模式,金融科技正在主導(dǎo)金融領(lǐng)域
為什么銀行應(yīng)該關(guān)注金融科技
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
深度學(xué)習(xí):銀行智能語音理財顧問
案例分析:銀行開始大量聘請數(shù)據(jù)專家、機(jī)器學(xué)習(xí)專家、心理學(xué)家、算法學(xué)家...到銀行工作
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
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
第八講:算法設(shè)計在商業(yè)銀行中的應(yīng)用
BAT如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)與算法影響整個商業(yè)銀行
算法在金融征信風(fēng)控體系中的應(yīng)用
金融征信風(fēng)控體系核心模式
金融征信風(fēng)控算法與模型的設(shè)計步驟
金融征信風(fēng)控數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)
金融征信風(fēng)控模型風(fēng)險等級
信用評分算法開發(fā)流程
社交網(wǎng)絡(luò)算法在金融反欺詐中的應(yīng)用
案例分析:螞蟻金服征信算法與模型,快速處理用戶借貸需求
第九講 哪些銀行幸存 哪些銀行消亡
適者生存——體驗,不是產(chǎn)品
生存從頂層開始——技術(shù)第一,銀行第二
銀行4.0路線圖——個性化、智能化、實時化、綜合化。
回歸金融的本質(zhì):一切為了效率

 

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數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)——數(shù)據(jù)中臺的概念與應(yīng)用培訓(xùn)核心思想截止2019年,中國已達(dá)9.5億互聯(lián)網(wǎng)用戶,越來越多的人通過互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行數(shù)以億計的溝通、應(yīng)用、采購、支付等活動,每天海量的數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)根本不可能通過人工來完成。而企業(yè)傳統(tǒng)的IT系統(tǒng)無法滿足今天商業(yè)環(huán)境的變化,必須借助大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等智能化平臺來實現(xiàn)。對于傳統(tǒng)企業(yè)來說,今天是一個艱難的時刻,下一

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基于用戶場景體驗的“敏捷銀行”批量獲客策略——在不確定環(huán)境下敏捷創(chuàng)新實施手冊課程背景:近年來,國內(nèi)外的領(lǐng)先銀行紛紛全力投入業(yè)務(wù)創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型。截至2020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)字化與敏捷創(chuàng)新定為企業(yè)級轉(zhuǎn)型戰(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1720用于數(shù)字化與敏捷轉(zhuǎn)型

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區(qū)塊鏈技術(shù)與央行數(shù)字貨幣在商業(yè)銀行應(yīng)用案例解析課程背景:加快推動區(qū)塊鏈技術(shù)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,把區(qū)塊鏈作為核心技術(shù)自主創(chuàng)新重要突破口。區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用已延伸到數(shù)字金融、物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、供應(yīng)鏈管理、數(shù)字資產(chǎn)交易?!?xí)近平在中央政治局集體學(xué)習(xí)講話區(qū)塊鏈技術(shù)是商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵機(jī)遇,共同組成智能時代的四項技術(shù):A(ArtificialIntelligence,人工智

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商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例分析與實操——在不確定環(huán)境下數(shù)字化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)手冊課程背景:近年來,國內(nèi)外的領(lǐng)先銀行紛紛全力投入業(yè)務(wù)數(shù)字化創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型。截至2020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)字化與敏捷創(chuàng)新定為企業(yè)級轉(zhuǎn)型戰(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1720用于數(shù)字化與敏捷轉(zhuǎn)型。

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銀行網(wǎng)點智能化運(yùn)營課程背景:網(wǎng)點是銀行的門面,是銀行的利潤來源點。近年來,中國銀行業(yè)開啟了銀行網(wǎng)點智能化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型,關(guān)于銀行網(wǎng)點的去留討論愈發(fā)激烈,從網(wǎng)點中心論,到網(wǎng)點無用論……以及商業(yè)銀行網(wǎng)點數(shù)量上“關(guān)停潮”。正如1994年,比爾蓋茨說“商業(yè)銀行將成為二十一世紀(jì)的恐龍”。然而銀行網(wǎng)點的主要功能仍然是吸儲,隨著金融科技和手機(jī)銀行的發(fā)展、網(wǎng)點租金和人工成本上漲、

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數(shù)字化轉(zhuǎn)型下的銀行業(yè)變局課程背景: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2022年,中國數(shù)字化對金融行業(yè)的市場滲透率已達(dá)62,移動支付用戶超過7億。在全球1000大銀行中,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)先的外資銀行平均每年投入稅前利潤的1720用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新。思考:當(dāng)下各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,商業(yè)銀行將受到了哪

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碳達(dá)峰碳中和與綠色金融課程背景:2020年9月,中國向全世界宣布二氧化碳排放力爭于2030前達(dá)到峰值,2060年前實現(xiàn)碳中和的目標(biāo),碳達(dá)峰、碳中和成為媒體輿論熱詞和社會焦點。全國各行業(yè)應(yīng)對氣候變化與碳中和的關(guān)注被點燃,中國也將成為全球低碳實踐的創(chuàng)新者、引領(lǐng)者。未來在能源、制造、農(nóng)業(yè)、交通等領(lǐng)域碳排放將面臨各種挑戰(zhàn)與新技術(shù),以阻止全球變暖,避免氣候變化帶來的最

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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)型實施手冊課程背景: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(yùn)——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

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《人工智能、大數(shù)據(jù)及算法設(shè)計實操應(yīng)用》——建立在機(jī)器學(xué)習(xí)上的商業(yè)銀行算法設(shè)計課程背景:未來的企業(yè)是如何運(yùn)營的?為什么算法是未來企業(yè)運(yùn)營的核心?當(dāng)下企業(yè)儲備什么樣的人才,以應(yīng)對未來的競爭格局?截止2018年,中國已達(dá)7億移動支付用戶。越來越多的人通過移動互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行溝通、應(yīng)用、采購、支付。同時,我們也生活在一個機(jī)器學(xué)習(xí)+數(shù)據(jù)+算法的時代,AI、數(shù)據(jù)、算法無處

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