銀行大數據業(yè)務場景應用

課程背景：

大數據時代，要求金融業(yè)者將大數據技術重要性提升到戰(zhàn)略層面，更要求金融業(yè)者做到所有的服務和行為都可以量化、場景化、變現化。對業(yè)務發(fā)展形成全方位視角，提升決策質量和業(yè)績表現。

課程目標：

1. 結合案例、深入研討、學習大數據金融的現狀和趨勢

2. 對利用大數據進行金融營銷等服務體系建設提出了實施策略

課程時間：12小時

授課方法：理論講授(40%)+案例分析、小組研討(60%)

課程對象：適合學習金融大數據思維，本質和金融大數據驅動業(yè)務場景的各級金融學員。

主訓導師：馬兆林（簡介略）

課程大綱：

第一篇  銀行大數據源起-互聯網金融

一、互聯網金融顛覆傳統金融業(yè)務

1、互聯網思維

2、傳統金融三個核心業(yè)務的突破

3、互聯網金融發(fā)展方向

二、互聯網金融業(yè)務模式

1、互聯網金融

2、影子金融

3、虛擬貨幣

三、互聯網金融商業(yè)模式

1、互聯網金融典型業(yè)務模式

2、互聯網金融特性

3、互聯網金融監(jiān)管

4、互聯網精神推動金融行業(yè)發(fā)展

案例：阿里金融、360、騰訊、小米貸、

現場研討：支付寶、余額寶

第二篇  銀行大數據思維與應用

一、透視大數據思維

1、4V特性

2、大數據組成及發(fā)展趨勢

二、金融大數據應用

1、征信大數據

2、風控大數據

3、大數據分析算法

第三篇  銀行大數據營銷場景應用

一、互聯網消費金融大數據

1. 互聯網消費特點

2. 解析互聯網消費金融模式

3. 大數據場景驅動互聯網消費升級

二、銀行大數據場景精準營銷

1、客戶數據畫像

2、數據的整理方法

3、銀行業(yè)務場景分析

4、銀行場景精準營銷應用

案例：京東金融、芝麻信用、FICO

第四篇  銀行大數據與智慧銀行

一、大數據+算力定義智慧銀行

1. 計算機視覺處理

2. 自然語言處理

3. 自我學習能力

二、大數據+人工智能科技的銀行應用場景

1. “機器學習、神經網絡應用與知識圖譜”賦能風控與反欺詐

2.  “語音識別與自然語言處理”打造智能金融客服

3.   智能個人投資顧問等