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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(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2019年，中國互聯(lián)網(wǎng)金融的市場(chǎng)滲透率已達(dá)62%，移動(dòng)支付用戶超過7億人。IDC去年報(bào)告說，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(jí)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17%~20%用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新。

思考：新冠疫情之后，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(shí)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?cái)?shù)字化運(yùn)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(yàn)……. 而傳統(tǒng)商業(yè)銀行物理網(wǎng)點(diǎn)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(yàn)差。相比而言，移動(dòng)化數(shù)字化的線上渠道可以提供無限觸達(dá)能力、全時(shí)化服務(wù)、豐富的產(chǎn)品服務(wù)、良好的客戶體驗(yàn)?zāi)芰Α?/p>

隨著新冠疫情結(jié)束，世界經(jīng)濟(jì)金融格局將發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變，商業(yè)銀行正面臨一個(gè)難得的轉(zhuǎn)型、融合和發(fā)展的機(jī)遇。這個(gè)機(jī)遇就是數(shù)字化，即將把人類帶到智能時(shí)代的四項(xiàng)技術(shù)：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區(qū)塊鏈），C（Cloud computing，云計(jì)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(diǎn)使用金融服務(wù)。商業(yè)銀行從單一的網(wǎng)點(diǎn)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(diǎn)的設(shè)計(jì)，與其他服務(wù)平臺(tái)一樣，銀行來到了一個(gè)需要不斷改變以適應(yīng)后疫情時(shí)代，以及客戶需求多變的時(shí)代。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(diǎn)：

1.解讀數(shù)字化銀行的相關(guān)概念和應(yīng)用，將給傳統(tǒng)商業(yè)銀行帶來價(jià)值和改變。

2.分析數(shù)字化銀行的思維模式、經(jīng)營模式、產(chǎn)品模式、風(fēng)控模式、組織架構(gòu)以及系統(tǒng)架構(gòu)。

3.數(shù)字化銀行如何利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等特點(diǎn)，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(diǎn)。

4.通過成功案例分析，講解商業(yè)銀行如何將數(shù)字化進(jìn)行落地實(shí)施。

課程大綱：

引言：什么是數(shù)字化浪潮

一、數(shù)字化浪潮洶涌而來

1）你沒做錯(cuò)什么，是時(shí)代變了——門口的野蠻人

2）“摩爾定律”帶來指數(shù)級(jí)發(fā)展

3）新冠疫情加速銀行轉(zhuǎn)型

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、數(shù)字化為什么能顛覆的傳統(tǒng)銀行模式

1）超級(jí)平臺(tái)現(xiàn)象

2）非對(duì)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(dòng)支付”徹底改變了傳統(tǒng)金融服務(wù)場(chǎng)景

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

第一講：銀行的心聲與數(shù)字革命

一、破題：銀行面臨迫切的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

二、探究：銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義與內(nèi)涵

1）業(yè)務(wù)的變遷：對(duì)公業(yè)務(wù)萎縮、零售業(yè)務(wù)高速發(fā)展

2）渠道變遷：物理網(wǎng)點(diǎn)萎縮、移動(dòng)化渠道發(fā)展

3）用戶變遷：長尾客群經(jīng)營

4）產(chǎn)品特點(diǎn)變遷：多維、高頻、線上場(chǎng)景

三、分析：銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的細(xì)分差異

1）數(shù)字化1.0=最佳客戶連接、業(yè)務(wù)線上化、移動(dòng)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)、場(chǎng)景金融

四、挖掘：數(shù)字化生產(chǎn)力的潛在價(jià)值

1）解密全球金融科技的十大趨勢(shì)

2）攻守之道:贏得無邊界經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭的勝利

3）他山之石:十大領(lǐng)先銀行數(shù)字化創(chuàng)新實(shí)踐

4）打造未來銀行

第二講：數(shù)字化銀行的核心技術(shù)——大數(shù)據(jù)、算法、機(jī)器學(xué)習(xí)

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)

1)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念

2)大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系

3)大數(shù)據(jù)解決的主要問題

4)大數(shù)據(jù)將“精準(zhǔn)”出并控制一切

實(shí)戰(zhàn)案例分析：通過數(shù)據(jù)和算法預(yù)測(cè)客戶行為

5)如何通過在線化收集、處理海量數(shù)據(jù)

6)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(shí)戰(zhàn)案例分析：螞蟻金服數(shù)字化風(fēng)控模型

二、機(jī)器學(xué)習(xí)與算法技術(shù)

1)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)

2)什么是算法：即企業(yè)經(jīng)營的策略

3)機(jī)器學(xué)習(xí)與算法的結(jié)合應(yīng)用

4)金融征信風(fēng)控算法應(yīng)用

實(shí)戰(zhàn)案例分析：為什么螞蟻金服征信效率非常高

第三講：銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑與實(shí)踐

一、傳統(tǒng)銀行與數(shù)字化銀行有哪些區(qū)別？

二、數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型路徑

1）體驗(yàn)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

三、數(shù)字化銀行目標(biāo)架構(gòu)

1）分布式微服務(wù)的架構(gòu)

2）異地多活的數(shù)據(jù)中心

3）大數(shù)據(jù)+AI智能中心

四、 數(shù)字化銀行的核心：全數(shù)字化業(yè)務(wù)敏捷模型

案例分析： 螞蟻金服敏捷能力搭建：業(yè)務(wù)敏捷中心 +技術(shù)敏捷中心+數(shù)據(jù)智能中心+ 最佳實(shí)踐+規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)

第四講：數(shù)字化銀行的終局——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(jí)

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(dòng)理念

4）樹立大數(shù)據(jù)思維

二、數(shù)字化嵌入式商業(yè)銀行服務(wù)

1）適者生存——體驗(yàn)，不是產(chǎn)品

2）生存從頂層開始——技術(shù)第一，銀行第二

三、銀行數(shù)字化和金融科技創(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(xiǎn)投資機(jī)會(huì)

4）一套全新的基礎(chǔ)IT 能力

王老師

【個(gè)人簡歷】

?北京區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用協(xié)會(huì)的會(huì)員和講師、scrum精益敏捷管理顧問講師

?國家級(jí)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(jì)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(yùn)營總監(jiān)

?中國移動(dòng)等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級(jí)企業(yè)擔(dān)任項(xiàng)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(jì)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(chǎng)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(shí)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(shí)戰(zhàn)應(yīng)用》、《人工智能深度學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)演練》等。

?其他行業(yè)：《新基建核心技術(shù)解析與實(shí)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(hào)運(yùn)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(yùn)營管理培訓(xùn)》、《互聯(lián)網(wǎng)端到端運(yùn)營流程搭建》等。

【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) 】

?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(yùn)營管理、金融產(chǎn)品管理、項(xiàng)目管理、運(yùn)營管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國移動(dòng)等企業(yè)工作。豐富的企業(yè)實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，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(duì)如何將互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運(yùn)營管理與傳統(tǒng)企業(yè)實(shí)踐相結(jié)合，解決企業(yè)的實(shí)際問題，有獨(dú)到的見解和實(shí)踐能力。通過咨詢項(xiàng)目為傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型分享其在營銷、市場(chǎng)、研發(fā)、物流等企業(yè)運(yùn)營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經(jīng)驗(yàn)、案例以互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)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(xiàng)目中實(shí)際運(yùn)做案例與活動(dòng)。

?近年培訓(xùn)與項(xiàng)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(dòng)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(cái)務(wù)系統(tǒng)落地培訓(xùn)咨詢，項(xiàng)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(xiàng)與 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目：

?拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信機(jī)器人項(xiàng)目:

-考拉征信是拉卡拉旗下獨(dú)立的、開放的第三方信用評(píng)估及信用管理機(jī)構(gòu)，是當(dāng)前國內(nèi)同時(shí)持有個(gè)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(gè)成立專注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專業(yè)實(shí)驗(yàn)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(tái)，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(jí)個(gè)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(shí)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(xiàng)目將重點(diǎn)研究：

個(gè)人征信大數(shù)據(jù)建模，企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模，對(duì)于個(gè)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(dòng)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(yàn)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(jì)推斷與決策方法等重要研究內(nèi)容。利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值，對(duì)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(shí)證平臺(tái)項(xiàng)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(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法；基于此平臺(tái)中的海量問診，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)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(shí)，為自動(dòng)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(tái)系統(tǒng):

-基于此平臺(tái)數(shù)據(jù)來源的廣泛性和異構(gòu)性，本項(xiàng)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(duì)多體量巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推斷中，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法；在具體的指數(shù)構(gòu)建及驗(yàn)證過程中，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)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(xiàng)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(shí)，實(shí)時(shí)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(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，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(cái)經(jīng)智能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系研究項(xiàng)目運(yùn)用AI 機(jī)器人深度學(xué)習(xí)技術(shù):

-項(xiàng)目針對(duì)金融財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)服務(wù)特點(diǎn)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(gè)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(tái)

?江蘇協(xié)鑫集團(tuán)電力設(shè)備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測(cè)與故障分析系統(tǒng)運(yùn)用:

-項(xiàng)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(cè)挖掘平臺(tái)，項(xiàng)目結(jié)合 OpenTSDB 動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)庫技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的分類與預(yù)測(cè)預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預(yù)警。

?中國移動(dòng)運(yùn)營商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):

-項(xiàng)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(chǔ)管理和分析檢索，實(shí)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(duì)深厚的知識(shí)底蘊(yùn)和豐富的社會(huì)閱歷，以及個(gè)人獨(dú)特的思考角度。

?講課時(shí)邏輯性非常強(qiáng)，旁征博引，談古論今，侃侃而言，毫不費(fèi)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(shí)點(diǎn)隨手拈來，隨現(xiàn)場(chǎng)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(chǔ)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(cái)經(jīng)、中國移動(dòng)、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(hào)店、德邦物流等

【客戶反饋】

?學(xué)員評(píng)價(jià)

在工作中，汲取新知識(shí)是非常重要的，這次培訓(xùn)，學(xué)到了很多相關(guān)知識(shí)，非常實(shí)用，希望下次公司培訓(xùn)還能請(qǐng)王老師。

——中國移動(dòng)

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(shí)大開眼界！

——招商銀行

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