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解读商业银行数字化转型策略

课程编号:34921

课程价格:/天

课程时长:2 天

课程人气:344

行业类别:行业通用     

专业类别:管理技能 

授课讲师:王海

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】


【培训收益】


引言:什么是数字化浪潮
一、数字化浪潮汹涌而来
1)你没做错什么,是时代变了——门口的野蛮人
2)“摩尔定律”带来指数级发展
3)新冠疫情加速银行转型
二、网络效率逻辑
1)数据智能逻辑
2)深度渗透逻辑
三、数字化为什么能颠覆的传统银行模式
1)超级平台现象
2)非对称发展
3)商业新物种
4)金融新生态
四、新技术全方位的深度渗透到传统银行转型
1)从银行1.0到4.0的演进和改造
2)“移动支付”彻底改变了传统金融服务场景
3)垂直产业链的构建对银行业务的深度融合
第一讲:银行的心声与数字革命
一、 破题:银行面临迫切的数字化转型
二、 探究:银行数字化转型的意义与内涵 
1)业务的变迁:对公业务萎缩、零售业务高速发展
2)渠道变迁:物理网点萎缩、移动化渠道发展
3)用户变迁:长尾客群经营
4)产品特点变迁:多维、高频、线上场景
三、分析:银行数字化转型的细分差异 
1)数字化1.0=最佳客户连接、业务线上化、移动化
2)数字化2.0=共享化能力中心、业务敏捷能力
3)数字化3.0=开放生态、场景金融
四、挖掘:数字化生产力的潜在价值
1)解密全球金融科技的十大趋势
2)攻守之道:赢得无边界经济竞争的胜利
3)他山之石:十大领先银行数字化创新实践
4)打造未来银行
第二讲:数字化银行的核心技术——大数据、算法、机器学习
一、大数据技术
1)大数据基础概念
2)大数据和人工智能的关系
3)大数据解决的主要问题
4)大数据将“精准”出并控制一切
实战案例分析:通过数据和算法预测客户行为
5)如何通过在线化收集、处理海量数据
6)数据挖掘结果如何展现——从"人找信息"到"信息找人"
实战案例分析:蚂蚁金服数字化风控模型
二、机器学习与算法技术
1)机器学习基本概念——深度学习与非深度学习
2)什么是算法:即企业经营的策略
3)机器学习与算法的结合应用
4)金融征信风控算法应用
实战案例分析:为什么蚂蚁金服征信效率非常高
第三讲:银行数字化转型路径与实践
一、    传统银行与数字化银行有哪些区别?
二、    数字化银行转型路径
1)  体验创新导入 
2)  科技创新导入
3)  生态创新导入
4)  组织创新导入    
三、数字化银行目标架构
1)分布式微服务的架构
2)异地多活的数据中心
3)大数据+AI智能中心
四、 数字化银行的核心:全数字化业务敏捷模型

案例分析: 蚂蚁金服敏捷能力搭建:业务敏捷中心 + 技术敏捷中心 + 数据智能中心 + 最佳实践+规范标准
第四讲:数字化银行的终局——跨越数字鸿沟
一、数字化更是一种企业文化与思维的升级
1)树立第一性原理思维
2)树立互联网思维
3)树立数据驱动理念
4)树立大数据思维
二、数字化嵌入式商业银行服务
1)适者生存——体验,不是产品
2)生存从顶层开始——技术第一,银行第二
三、银行数字化和金融科技创新的“3+1”落地转型策略
1)策略一:建设全新商业模式
2)策略二:以客户为中心的现有业务数字化转型
3)策略三:全面布局金融科技及全新风险投资机会
4)一套全新的基础IT 能力 

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