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解讀商業銀行數字化轉型策略

課程編號:34921

課程價格:/天

課程時長:2 天

課程人氣:708

行業類別:行業通用     

專業類別:管理技能 

授課講師:王海

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


引言:什么是數字化浪潮
一、數字化浪潮洶涌而來
1)你沒做錯什么,是時代變了——門口的野蠻人
2)“摩爾定律”帶來指數級發展
3)新冠疫情加速銀行轉型
二、網絡效率邏輯
1)數據智能邏輯
2)深度滲透邏輯
三、數字化為什么能顛覆的傳統銀行模式
1)超級平臺現象
2)非對稱發展
3)商業新物種
4)金融新生態
四、新技術全方位的深度滲透到傳統銀行轉型
1)從銀行1.0到4.0的演進和改造
2)“移動支付”徹底改變了傳統金融服務場景
3)垂直產業鏈的構建對銀行業務的深度融合
第一講:銀行的心聲與數字革命
一、 破題:銀行面臨迫切的數字化轉型
二、 探究:銀行數字化轉型的意義與內涵 
1)業務的變遷:對公業務萎縮、零售業務高速發展
2)渠道變遷:物理網點萎縮、移動化渠道發展
3)用戶變遷:長尾客群經營
4)產品特點變遷:多維、高頻、線上場景
三、分析:銀行數字化轉型的細分差異 
1)數字化1.0=最佳客戶連接、業務線上化、移動化
2)數字化2.0=共享化能力中心、業務敏捷能力
3)數字化3.0=開放生態、場景金融
四、挖掘:數字化生產力的潛在價值
1)解密全球金融科技的十大趨勢
2)攻守之道:贏得無邊界經濟競爭的勝利
3)他山之石:十大領先銀行數字化創新實踐
4)打造未來銀行
第二講:數字化銀行的核心技術——大數據、算法、機器學習
一、大數據技術
1)大數據基礎概念
2)大數據和人工智能的關系
3)大數據解決的主要問題
4)大數據將“精準”出并控制一切
實戰案例分析:通過數據和算法預測客戶行為
5)如何通過在線化收集、處理海量數據
6)數據挖掘結果如何展現——從"人找信息"到"信息找人"
實戰案例分析:螞蟻金服數字化風控模型
二、機器學習與算法技術
1)機器學習基本概念——深度學習與非深度學習
2)什么是算法:即企業經營的策略
3)機器學習與算法的結合應用
4)金融征信風控算法應用
實戰案例分析:為什么螞蟻金服征信效率非常高
第三講:銀行數字化轉型路徑與實踐
一、    傳統銀行與數字化銀行有哪些區別?
二、    數字化銀行轉型路徑
1)  體驗創新導入 
2)  科技創新導入
3)  生態創新導入
4)  組織創新導入    
三、數字化銀行目標架構
1)分布式微服務的架構
2)異地多活的數據中心
3)大數據+AI智能中心
四、 數字化銀行的核心:全數字化業務敏捷模型

案例分析: 螞蟻金服敏捷能力搭建:業務敏捷中心 + 技術敏捷中心 + 數據智能中心 + 最佳實踐+規范標準
第四講:數字化銀行的終局——跨越數字鴻溝
一、數字化更是一種企業文化與思維的升級
1)樹立第一性原理思維
2)樹立互聯網思維
3)樹立數據驅動理念
4)樹立大數據思維
二、數字化嵌入式商業銀行服務
1)適者生存——體驗,不是產品
2)生存從頂層開始——技術第一,銀行第二
三、銀行數字化和金融科技創新的“3+1”落地轉型策略
1)策略一:建設全新商業模式
2)策略二:以客戶為中心的現有業務數字化轉型
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IT 能力 

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