国产午夜精品一区二区,久久午夜无码鲁丝片午夜精品,黑色午夜,午夜福利视频,电家庭影院午夜 精品久久久鲁鲁,精品人妻一区二区三区在线潮喷,天堂网极品盛宴视频,欧美激情一级在线观看

 

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 總書記講話

思考：過去幾年，商業(yè)銀行受到了哪些挑戰(zhàn)？你沒做錯什么，是時代變了！

隨著世界經濟金融大格局的變化和智能產業(yè)的突飛猛進，商業(yè)銀行正面臨一個難得的轉型、融合和發(fā)展的機遇。這個機遇就是數字化，即將把人類帶到智能時代的四項技術：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區(qū)塊鏈），C（Cloud computing，云計算），D（Big Data，大數據）。現(xiàn)在越來越多的銀行客戶都將把數字化作為首要的接入方式，或者*方式，不再通過網點使用金融服務。商業(yè)銀行從單一的網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。

 

通過講師多年在互聯(lián)網金融公司的實際工作經歷，將大數據、云計算、人工智能、物聯(lián)網、信息安全等理論、技術與實戰(zhàn)案例相結合的方式，幫助學員掌握核心互聯(lián)網思維、大數據、云計算、人工智能及傳統(tǒng)商業(yè)銀行的轉型關鍵運作要點，通過互聯(lián)網手段低成本制勝市場，實現(xiàn)金融企業(yè)的戰(zhàn)略突圍，構筑數字時代的核心競爭能力。

 

第一講   思維導入：認識這個時代

一、 數字化經濟高速發(fā)展的邏輯

1） 你沒做錯什么，是時代變了——來自互聯(lián)網的沖擊波

2） “摩爾定律”帶來指數級發(fā)展

3） 是什么導致了銀行界的“中年危機”

二、 網絡效率邏輯

1） 數據智能邏輯

2） 深度滲透邏輯

三、 螞蟻金服為什么能顛覆的傳統(tǒng)銀行模式

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、 新技術全方位的深度滲透到傳統(tǒng)銀行轉型

1） 從銀行1.0到4.0的演進和改造

2） “移動支付”徹底改變了傳統(tǒng)金融服務場景

3） 垂直產業(yè)鏈的構建對銀行業(yè)務的深度融合

第二講  互聯(lián)網思維創(chuàng)新金融商業(yè)模式

1、用戶思維

——把握用戶的核心需求

——如何利用用戶體驗開展營銷

2、跨界思維

——行業(yè)邊界的模糊

——如何做顛覆式創(chuàng)新

3、簡約思維

——“簡”是王道

——如何“簡”而不“乏”

4、極致思維

——抓住用戶痛點

——如何把握興奮點

5、迭代思維

——先開炮后瞄準

——如何有效微創(chuàng)新

6、免費思維

——羊毛出在豬身上讓狗付費

——如何規(guī)劃互聯(lián)網時代的商業(yè)模式

7、口碑思維

——口碑的獨特優(yōu)勢

——如何把握口碑的關鍵節(jié)點

8、大數據思維

——大數據現(xiàn)代企業(yè)的儀表盤

——如何讓大數據助力高效運營

9、平臺思維

——建設生態(tài)圈

——如何建立互聯(lián)網時代的聯(lián)盟

第三講  互聯(lián)網+金融的發(fā)展趨勢

1、 互聯(lián)網+促進所有行業(yè)的升級轉型

比爾.蓋茨：“世界需要銀行的服務，而不是需要銀行本身

2、 互聯(lián)網＋的動力: 大數據、云計算、物聯(lián)網與人工智能

3、 1萬億個物聯(lián)網的底層數據——大數據——人工智能

案例分析：螞蟻金服在區(qū)塊鏈上做了什么樣的嘗試

4、 互聯(lián)網+自帶金融屬性的行業(yè)

案例分析——共享單車成功于自帶金融屬性

5、 人工智能正在引領金融行業(yè)“場景革命”——深度學習、自然語言處理、人臉識別、知識圖譜

6、 金融平臺被譽為是互聯(lián)網的天然風口

第四講   大數據、云計算、人工智能成為金融平臺

1、大數據、云計算、人工智能構成金融大平臺

2、大數據、人工智能與金融分析

3、大數據智能風控的關鍵路徑

4、移動支付使信息安全成為核心競爭力

第五講   金融數據挖掘分析與應用概述 

1、什么要做數據挖掘——多學科的融合

2、數據挖掘的功能：分類、預測、推估、關聯(lián)、聚類、可視化

3、如何收集、處理海量用戶數據

4、用戶畫像描述精準定位用戶

案例分析：手機的APP上獲得用戶的姓名、年齡、地理位置、金額、購買的產品，投資時間等

5、數據挖掘建模及分析指標——保險數據輔助理賠反欺詐模型

6、智能投資顧問——未來金融職業(yè)人的*