银行金融数据挖掘与商业分析

【培训对象】
银行高管、企业高管、银行部门负责人、银行战略研究负责人，银行科技条线负责人，银行科技条线工作人员

【培训收益】
全面掌握金融科技的生态环境 全面理解金融科技基础设施体系 深入理解云上银行的智能风控与智能营销 深入理解 云上银行的数据分布式架构体系

模块一 金融数据挖掘概述
数据挖掘技术在金融领域的应用现状
金融科技的主要应用场景分析
数据挖掘技术在金融业务分析中的作用
金融数据挖掘系统架构
金融数据挖掘的过程

模块二 基于Python的金融数据挖掘方法
Python的编程环境
Anaconda，Jupeter Notebook，Spyder
Scikit-learn库的安装和导入
应用Pandas进行数据处理
数据的导入和导出
Pandas数据结构
Pandas绘图基础
Pandas数据处理
金融数据处理综合应用举例
应用Pandas进行统计分析
金融数据的常用统计计算
单列数据运算，双列数据的相关性运算
金融数据的描述统计
单列数据的频数统计
多列数据的列联表分析
数据描述的可视化
金融数据的推断统计
推断统计基础
基于样本均值的推断统计
基于样本方差的推断统计
样本的非参数检验
应用Python进行数据挖掘
基于金融数据的回归分析
线性回归，逻辑回归
基于金融数据的有监督学习
有监督学习简介
KNN分类器
朴素贝叶斯分类器
决策树分类器
集成学习算法
集成学习算法简介
Bagging集成学习算法
Adaboost集成学习算法

模块三 金融数据挖掘在银行场景的应用举例
金融数据挖掘在零售银行信用风险管理中的应用
银行风险管理概述
申请风险评分模型与应用分析
行为风险评分模型与应用分析
欺诈风险评分模型与应用分析
金融数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
客户生命周期管理概述
基于数据挖掘的客户细分与客户营销
基于数据挖掘的客户关系分析与管理
金融数据挖掘技术在巴塞尔资本协议下的银行风险计量中的应用
巴塞尔资本协议下的风险计量概述
风险计量中的数据挖掘算法
数据挖掘技术在巴塞尔风险计量中的实践案例

 

曲老师拥有丰富的宏观经济和行业研究及一线投资管理经验。擅长以量化视角进行行业趋势研判、优秀投资标的挖掘与价值判定相关工作，并通过专业咨询提高企业估值和未来融资成功概率。所管理基金自成立以来，锁定政策利好的主赛道：数字经济、专精特新和绿色金融、双碳领域，在3年内取得超10倍收益，其中最高项目收益超1300倍。
曲老师曾任职于国家级金融监管机构，参与重要金融政策的制定，编写过金融科技行业发展指数；参与中国金融科技行业的统计体系及互联网金融监测体系的构建；为国家级金融自律协会构建了互联网金融广告监测体系，且已作为国家金融消费者保护的重要工具，规范了国家互联网金融行业； 近来，参与征信数据体系完善，推动社会信用体系建设相关工作。
曲老师总结了十余年来研究与投资的经验，对于行业深度研究与优质企业的发掘与培育进行了深入的研究，总结出了一套关于企业投资与升级的方法论，提出了企业股权投资的实战系统模型（E-model）以及债权评估模型（D-model），获得众多投资行业专家和企业高管的高度认同并用于实战，取得价值倍增的效果：
天使轮投资多方安全计算龙头企业HKQJ，3年时间获得约1300倍收益；
天使轮投资商用密码龙头DLSK，9个月获得30倍收益；
先后投资人工智能龙头企业DSFS1.5亿元，2年获得获得超8倍收益；
投资IDC龙头企业DHSJ4000万元，6个月获得约2倍收益；

• 银行金融的理财客户心理分析与KYC技巧

   

  第一讲：理财营销为什么要做KYC?一、零售业务竞争己经发生了深刻变化案例：余额宝的前世今生延伸：互联网金融的野蛮生长讨论：银行在零售银行市场中的优势与劣势1. 以客户为中心VS以产品为中心二、“只要加大客户接触量，就必然取得成功”，真是这样吗?案例1：一个客户经理的困惑案例2：害死人的营销心灵鸡汤 ..

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• 银行金融高端客户营销技巧与关系管理

   

  第一讲：基于客户深度经营的营销理念一、“互联网+”“利率市场化”下的零售银行现状案例：余额宝的前世今生延伸：互联网金融的野蛮生长讨论：邮政网点在当地零售银行市场中的优势与劣势二、银行“以客户为中心”的营销转型之路以客户为中心VS以产品为中心三、基于客户经营..

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• 商业银行金融服务方案设计及创新产品（中级对公客户经理）

   

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• 银行金融运营主管职业素养与管理能力提升

   

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