銀行數字化轉型導師堅鵬：金融大數據分析與應用能力提升實戰(zhàn)
金融大數據分析與應用能力提升實戰(zhàn)
課程背景：
數字化背景下，很多機構存在以下問題：
? 不清楚大數據思維如何建立？
? 不清楚金融大數據分析方法？
? 不了解大數據應用成功案例？
課程特色：
? 有實戰(zhàn)案例
? 有原創(chuàng)觀點
? 有精彩解讀
學員收獲:
? 學習金融大數據思維與發(fā)展趨勢。
? 學習金融大數據分析常用方法。
? 學習金融大數據應用成功案例。
授課老師： 堅鵬 中國銀行業(yè)協(xié)會特聘講師、數字化轉型導師
培訓對象：需要金融大數據分析及應用的職業(yè)人士。
課程設置時間：12小時
課程大綱：
一、數字經濟時代中國為什么如此重視大數據
1、 數字經濟革什么命？
2、 數字經濟與數字化生存
3、 中國政府明確數據成為五大生產要素之一
4、 大數據到底是何方神圣？
5、 大數據三大發(fā)展趨勢
6、 對于企業(yè)來說到底該怎么理解大數據？
7、 大數據引發(fā)全面數字化轉型
二、我們應該如何建立大數據思維
1、 思維與數據的故事
2、 數據思維方式與文化源遠流長
3、 數據在智能中的表現(xiàn)形式
4、 數智一脈相承貫通古今
5、 舍恩伯格四大大數據思維法則
6、 大數據思維建立方法
三、金融大數據分析怎么做
1、 金融大數據分析用在哪里？
2、 當前金融大數據應用的三大難題
3、 大數據科學家的特征分析
4、 怎么用金融大數據做分析？
5、 商業(yè)智能中多層次的數據分析技術
6、 大數據分析實現(xiàn)方法論？
7、 數據挖掘方法論---SEMMA
8、 客戶數據挖掘分析維度
四、金融大數據應用方法論
1、 金融行業(yè)為什么要用大數據？
2、 金融行業(yè)如何應用大數據？
3、 XX企業(yè)應用數據進行管理案例
4、 工作中數據應用原理
5、 管理決策中的數據應用場景分析
6、 數據分析如何優(yōu)化業(yè)務流程—SIPOC 模型
7、 數據分析應用和管理智能相結合的示例
8、 KPI和信息包圖方法構建數據分析模型
9、 如何用大數據相關性分析實現(xiàn)業(yè)務有效創(chuàng)新？
10、 經典大數據創(chuàng)新的案例
11、 大數據如何幫助企業(yè)達到智能化
12、 大數據應用如何促進企業(yè)變革
13、 如何建構工作中的數據應用場景
五、必須要了解的金融大數據總體架構
1、 金融大數據總體架構圖整體介紹
2、 金融大數據總體架構——數據產生層
3、 金融大數據總體架構——數據交換層
4、 金融大數據總體架構——流程調度層
5、 金融大數據總體架構——數據存儲層
6、 金融大數據總體架構——數據應用層
7、 金融大數據總體架構——數據訪問層
8、 金融大數據總體架構——數據管控層
六、金融大數據場景應用與建模實踐
1、 金融大數據應用行業(yè)先進算法介紹
2、 針對客戶生命周期的建模主題分析
3、 個性化的客戶體驗建模實踐
4、 數字財富管理解決方案建模實踐
5、 零售產品銷售建模實踐
6、 降低理賠流程處理時間與成本建模實踐
7、 針對客戶數據的分析挖掘主要集中在客戶營銷與客戶風險管控
8、 營銷創(chuàng)新-一賬通精準營銷項目營銷活動設計
9、 傳統(tǒng)評分卡模式的進化
七、金融大數據應用成功案例
1、 人工智能對銀行數字化轉型的總體影響
2、 個人客戶生命周期價值評價
3、 零售銀行客戶、產品、渠道匹配精準營銷
4、 數字化獲客：基于客戶生態(tài)圈的鏈式營銷
5、 潛客數據挖掘：行駛證圖像識別&信用卡潛客挖掘
6、 數字化金融顧問
7、 銀行業(yè)智能反欺詐
8、 智慧銀行建設
（說明：案例中的內容包括背景介紹、建模思路、模型參數解讀、模型優(yōu)化等）
八、招商銀行數字化轉型案例研究
1、 招商銀行數字化轉型之知行果分析
2、 招商銀行數字化轉型戰(zhàn)略
3、 招商銀行金融科技體系建設分析
4、 招商銀行如何提升客戶體驗
5、 招商銀行APP成功之路
6、 招商銀行數字化轉型成功關鍵
九、內容總結與行動計劃
1、內容總結
2、心得分享
3、問答與交流
4、行動計劃
練習：根據工作中存在的問題和實際情況制定行動計劃
