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金融數字化轉型升級與大數據

主講老師: 韓迎娣 韓迎娣

主講師資:韓迎娣

課時安排: 1天
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 隨著這些年互聯網、移動互聯、大數據、云計算、人工智能等現代技術快速發展,整個社會已進入數字化時代,各行各業的數字化轉型也是風生水起。金融數字化轉型升級顯然成了一個熱詞,一個金融機構必提及的內容,也已經成為各金融機構下一階段轉型和布局的重點,多位專家和業內人士提出,利用科技賦能數字化轉型,是現在以及未來銀行業乃至整個金融業的重要轉型方向。
內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
更新時間: 2022-11-18 12:16

【課程背景】

隨著這些年互聯網、移動互聯、大數據、云計算、人工智能等現代技術快速發展,整個社會已進入數字化時代,各行各業的數字化轉型也是風生水起。金融數字化轉型升級顯然成了一個熱詞,一個金融機構必提及的內容,也已經成為各金融機構下一階段轉型和布局的重點,多位專家和業內人士提出,利用科技賦能數字化轉型,是現在以及未來銀行業乃至整個金融業的重要轉型方向。

課程將以金融數字化及大數據方向為切入點,還原商業環境中的實際案例,幫助學員認知金融數字化方向是什么?在金融機構數字化轉型與大數據重塑進程中,基礎與本質是什么?為什么那么多金融產品,還是無法滿足企業及用戶需求?數字化轉型升級如何給金融機構帶來發展的價值增量?大數據如何在金融機構里發揮價值能效?使學員學之解惑,學之能用,實現金融數字創新的突破點,帶來新的價值增量。

 

【課程收益】

?  認知互聯網金融、科技金融與數字金融的區別,認識大數據

?  理解數字化、數字化轉型重要性、痛點及挑戰

?  學會金融數字化轉型生態、全聯接與數據閉環

?  學會金融數字化應用場景、用戶分析及構建商業場景

?  學會數據驅動決策、智能金融與產業融合

 

【課程特色】干貨,沒有廢話;科學,邏輯清晰;實戰,學之能用;投入,案例精彩

【課程對象】銀行從業者、高級管理人員、金融企業董事長、總經理、副總、常務副總

【課程時間】6小時

 

【課程大綱】

一、識別互聯網金融、科技金融、數字金融與大數據

1、 思維創新

2、 什么是互聯網金融?

3、 什么是金融科技?

4、 如何理解數字化?

5、 什么是數字化轉型?

6、 金融數字化轉型誤區

?   技術堆積

?   技術引導業務

?   以“誰”為中心

?   炫酷的前臺

7、什么是大數據?

8、大數據特征及技術圖譜

?   大數據特征與特點

?   大數據技術邏輯

?   數據科學關鍵技術

?   大數據展現

9、金融大數據價值邏輯

案例:

二、金融數字化轉型解析及大數據系統

1、數字化轉型痛點

2、數字化轉型階段解析

3、金融數字化轉型的方向

?   科技驅動

?   需求場景驅動

?   風險

?   行業生態

?   數據資源化

?   基礎建設

4、數字化金融生態

?   外部生態

?   業務流程與管理體系

?   業務應用與邏輯

?   基礎建設

5、數字化金融的大數據系統

?   數據來源

?   數據建模

?   數據標簽化及場景構建

6、數字化金融分布式應用

7、數字化金融的數據閉環

案例:

三、金融數字化、大數據應用場景

1、 數字化應用場景

2、 科技賦能金融

?   新技術

?   大數據

?   云計算

?   人工智能

3、學會用數據認識你的用戶

?   用戶結構

?   用戶消費能力分析

?   用戶畫像

?   用戶信息標簽化與標簽體系

?   讓用戶樂于傳播

?   用戶增長系統與生命周期

?   定位營銷目標群體

4、金融大數據下的用戶洞察

5、金融數字化用戶與商業應用場景關系

?   零售

?   服務

?   供應鏈

?   生產制造

6、數據驅動決策

7、無數據,不AI

8、數據驅動智能金融

9、智能金融下的未來銀行

案例:

 
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