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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)字化轉(zhuǎn)型定為企業(yè)級戰(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17%~20%用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新。

思考：過去幾年，商業(yè)銀行受到了哪些挑戰(zhàn)？

國內(nèi)商業(yè)銀行目前仍然習慣服務于高端的企業(yè)客戶（2:8法則）， 但數(shù)字化時代打破了客戶邊界，可以通過數(shù)字化渠道觸達所有客戶群體（長尾法則）。長尾客群需要更加精細化地數(shù)字化運營能力：數(shù)字渠道獲客、精準客戶洞察、千人千面的營銷、智能化的客戶體驗……. 而傳統(tǒng)商業(yè)銀行物理網(wǎng)點本身存在大量的局限性，地理位置、營業(yè)窗口期、服務人員覆蓋面，客戶體驗差。相比而言，移動化數(shù)字化的線上渠道可以提供無限觸達能力、全時化服務、豐富的產(chǎn)品服務、良好的客戶體驗能力。

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，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)）。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)點使用金融服務。商業(yè)銀行從單一的網(wǎng)點渠道服務到如今的多渠道和全渠道業(yè)務。但是銀行的中心仍然是基于網(wǎng)點的設計，與其他服務平臺一樣，銀行來到了一個需要不斷改變以適應客戶需求的世界。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)務創(chuàng)新，那商業(yè)銀行更大的危機即將來臨。

課程特點：

1.解讀數(shù)字化銀行的相關(guān)概念和應用，將給商業(yè)銀行帶來三大價值和改變。

2.分析商業(yè)銀行全數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四個策略：收割、撤退、顛覆、占領(lǐng)。

3.商業(yè)銀行如何利用數(shù)字化技術(shù)：大數(shù)據(jù)、云計算、分布式等，進行業(yè)務深度挖掘，提升金融服務的能力，發(fā)現(xiàn)新需求和增長點。

4.清晰講解數(shù)字化敏捷模型落地實施，開展業(yè)務創(chuàng)新、敏捷項目，建立直銷銀行。

課程大綱：

第一講：全球數(shù)字化顛覆浪潮

一、洶涌而來數(shù)字化浪潮

1）什么導致銀行界的“中年危機”

2）你沒做錯什么，是時代變了——門口的野蠻人

3）“摩爾定律”帶來指數(shù)級發(fā)展

二、網(wǎng)絡疊加效率

1）深度滲透邏輯

2）數(shù)據(jù)智能邏輯

三、數(shù)字化為什么能顛覆的傳統(tǒng)企業(yè)

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

1）從銀行1.0到4.0的演進和變革

2）業(yè)務的變遷：對公業(yè)務萎縮、零售業(yè)務高速發(fā)展

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

第二講：銀行的心聲與數(shù)字化轉(zhuǎn)型

一、破題：傳統(tǒng)銀行與數(shù)字化銀行有哪些區(qū)別？

二、探究：數(shù)字化帶來的三大客戶價值

1）成本價值：高流量、長尾獲客

2）體驗價值：個性化、定制化、移動化

3）平臺價值：多維、高頻、生態(tài)圈

三、挖掘：數(shù)字化生產(chǎn)力

1）解密勢不可擋的金融科技：技術(shù)、人、流程

2）攻守之道：贏得無邊界經(jīng)濟競爭的勝利

3）他山之石：快速創(chuàng)新能力與實踐

四、實施：保持、撤出、顛覆、占領(lǐng)

1）保持：盡量保持現(xiàn)有市場利潤與客戶關(guān)系

2）撤出：不留戀過去，及時剝離、撤出傳統(tǒng)市場和業(yè)務

3）顛覆：發(fā)現(xiàn)價值洼地，進行業(yè)務、技術(shù)創(chuàng)新，成為行業(yè)顛覆者

4）占領(lǐng)：成為行業(yè)領(lǐng)先者，并延長占領(lǐng)價值洼地的時間

五、國際領(lǐng)先的數(shù)字化銀行和金融科技創(chuàng)新的“3+1”落地轉(zhuǎn)型策略

1）策略一：建設全新商業(yè)模式

2）策略二：以客戶為中心的現(xiàn)有業(yè)務數(shù)字化轉(zhuǎn)型

3）策略三：全面布局金融科技及全新風險投資機會

4）一套全新的基礎數(shù)字化能力

第三講：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心：全數(shù)字化業(yè)務敏捷模型

一、全數(shù)字化業(yè)務敏捷模型給商業(yè)銀行帶來的三大賦能

1)超強感知能力：行為感知、情景感知

2)明智決策能力：包容性決策、增強型決策

3)快速執(zhí)行能力：動態(tài)流程、動態(tài)資源

4)業(yè)務+科技的雙輪驅(qū)動敏捷模式

A.什么是敏捷管理

B.敏捷價值觀

C.精益創(chuàng)業(yè)畫布——創(chuàng)新及定義產(chǎn)品

D.敏捷開放模型——SCRUM模型

二、建設金融業(yè)務敏捷能力中心

1）充分授權(quán)的團隊：組織多個松耦合的小團隊，提高分工協(xié)作能力

2）資金平臺：集成“存、貸、匯、投”等多種核心業(yè)務的前端團隊。保障各個資金在交換業(yè)務中的事務一致性，建立業(yè)務系統(tǒng)的“端到端”流程。

3）客戶平臺：貫徹“以客戶為中心”的理念，提供統(tǒng)一定義客戶、統(tǒng)一管理客戶信息、統(tǒng)一身份識別、統(tǒng)一認證授權(quán)、客戶視圖等基礎服務。

4）產(chǎn)品平臺：通過對產(chǎn)品要素創(chuàng)新、迭代模型，提供各種產(chǎn)品的靈活定義及配置組裝能力。

三、建立金融技術(shù)敏捷能力中心

1）分布式微服務的架構(gòu)

A.模塊化+服務化

B.云原生微服務

C.高性能分布式事務

2）異地多活的大數(shù)據(jù)中心

A.無限可擴展能力

B.彈性供給與調(diào)度

C.無損秒級容災

3）搭建大中臺系統(tǒng)

A.移動化業(yè)務前臺

B.業(yè)務與數(shù)據(jù)中臺

C.分布式數(shù)據(jù)后臺

D.從“煙囪系統(tǒng)，重復開發(fā)”到共享化中心

四、建立數(shù)字化敏捷成熟度模型

1）數(shù)字化客戶體驗分析

2）數(shù)字化風險評估

3）數(shù)字化敏捷組織KPI

4）數(shù)字化敏捷成熟度評估

五、螞蟻金服敏捷經(jīng)驗分析——業(yè)務敏捷+技術(shù)敏捷+數(shù)據(jù)智能+ 最佳實踐+推廣規(guī)范標準

第四講：銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑與實踐——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

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)動理念

4）樹立大數(shù)據(jù)思維

二、數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型階段劃分

1）數(shù)字化1.0=最佳客戶連接、業(yè)務線上化、移動化

2）數(shù)字化2.0=共享化能力中心、業(yè)務敏捷能力

3）數(shù)字化3.0=開放生態(tài)、

三、數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型路徑

1）體驗創(chuàng)新導入

2）科技創(chuàng)新導入

3）生態(tài)創(chuàng)新導入

4）組織創(chuàng)新導入

四、場景練習：通過精益畫布，尋找、分析并定義新業(yè)務、新產(chǎn)品，創(chuàng)造直銷銀行的機會

王老師

【個人簡歷】

?北京區(qū)塊鏈技術(shù)應用協(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

【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)銀行中的應用》、《大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應用》、《商業(yè)銀行在人工智能、大數(shù)據(jù)及算法實戰(zhàn)應用》、《人工智能深度學習算法實戰(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》、《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)務和國內(nèi)企業(yè)的管理現(xiàn)狀。培訓課程始終圍繞“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。

?近年培訓與項目記錄摘要：

?近兩年各銀行及金融機構(gòu)服務案例：

2019年，中國銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用培訓，參與人數(shù)40人.

2019年，建設銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融應用培訓，參與人數(shù)30人.

2019年，蘇州銀行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用挖掘培訓，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，參與人數(shù)50人

2019年，工商銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用培訓，參與人數(shù)60人.

2019年，衢州農(nóng)行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用挖掘培訓，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，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，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，參與人數(shù)50人

2020年，中國蘇州銀行銀行4.0培訓，參與人數(shù)40人。

2020年，北京銀行金融征信培訓，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：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：大數(shù)據(jù)營銷，參加人員共300人以上。

2019年，TCL集團：工業(yè)4.0與中國制造2025培訓，參加人員200人。

2019年，中國核能集團：工業(yè)4.0與中國制造2025培訓，授課4期，參加人員共130人以上。

2019年，北京大學總裁班：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，授課6期，參加人員共200人以上。

2020年，浙江大學總裁班：區(qū)塊鏈與數(shù)字化貨幣培訓，授課人數(shù)30人。

2020年，中國惠普區(qū)塊鏈技術(shù)與財務系統(tǒng)落地培訓咨詢，項目人數(shù)40人

2020年，上海交通大學：區(qū)塊鏈技術(shù)與金融服務培訓咨詢，授課人數(shù)40人

2020年，清華大學新基建發(fā)展培訓總裁班，授課人數(shù)30人

?參與過多項與 AI、機器學習、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)，同時藍標、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、學歷、學籍、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)；在此基礎上，進一步研究并應用如何將春雨內(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)進行分析和推斷中，本項目將應用并驗證大數(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依據(jù)，防范市場風險，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)標準規(guī)范體系研究項目運用AI 機器人深度學習技術(shù):

-項目針對金融財經(jīng)數(shù)據(jù)服務特點建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標準以及數(shù)據(jù)規(guī)范標準的維護更新體系，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)分析服務平臺

?江蘇協(xié)鑫集團電力設備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測與故障分析系統(tǒng)運用:

-項目完成電力設備傳感器采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建設備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預測挖掘平臺，項目結(jié)合 OpenTSDB 動態(tài)時序數(shù)據(jù)庫技術(shù)，實現(xiàn)設備故障數(shù)據(jù)的分類與預測預警模型，實現(xiàn)設備監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預警。

?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、客戶深度標簽分析，網(wǎng)絡優(yōu)化分析以及輿情預警。

【授課風格】

?專家型講師風格。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)場學員狀態(tài)靈活而變。

【服務客戶】

?銀行業(yè)：中國銀行、工商銀行、交通銀行、建設銀行、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、北京大學、武漢大學、南京財經(jīng)、中國移動、廣汽集團公司、美的集團：TCL集團、中國核能集團、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】

?學員評價

在工作中，汲取新知識是非常重要的，這次培訓，學到了很多相關(guān)知識，非常實用，希望下次公司培訓還能請王老師。

——中國移動

這次大數(shù)據(jù)營銷的培訓，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，著實大開眼界！

——招商銀行

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