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金融數(shù)字化應用實踐盤點及場景打造

【課程編號】:NX29790

【課程名稱】:

金融數(shù)字化應用實踐盤點及場景打造

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:戰(zhàn)略管理培訓

【培訓課時】:1天

【課程關鍵字】:金融數(shù)字化應用培訓

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【課程背景】

“十四五”規(guī)劃和2035年遠景目標綱要將“數(shù)字化轉型”提高到了前所未有的高度。數(shù)字化轉型與智能化改造的概念自此一直被熱炒,但是卻很難完成落地。相信您并不是第一次聽到“數(shù)字化”和“人工智能”這樣的名詞,但卻很少有人能夠具象清晰地把這些名詞解釋清楚,我們該如何理解數(shù)字化和智能化的內涵及外延?

2022年是央行實施《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022-2025年)》的新階段,已經(jīng)有部分走在前面的企業(yè)將新技術與金融業(yè)務深入融合,現(xiàn)在行業(yè)有哪些成功的實踐案例?這些案例背后有什么成功經(jīng)驗或失敗教訓?

在目前的形勢下,結合自身業(yè)務和實際情況打造數(shù)字化應用場景,幾乎是大型金融機構的必答題,是否有一套方法論,能夠在1天之內幫助金融機構找到最適合自身情況的數(shù)字化轉型突破口?

所有問題的答案將在課上揭曉!

【課程收益】

掌握1套思維框架,將所有數(shù)字化轉型技術串聯(lián)起來

理解人工智能的2大底層原理和5大底層套路

了解真實的金融數(shù)字化案例,以及背后的經(jīng)驗與教訓

認識到貴機構所在的數(shù)字化轉型階段,并收獲相關的建議和忠告

手把手帶你用“6步落地法”,找到最合適部門的試點突破口并形成方案

【課程對象】

各類金融機構的中高層管理者。

【課程大綱】

一、怎樣用一套邏輯梳理所有數(shù)字化技術

1、數(shù)字化轉型是什么

企業(yè)中的流程與人類的神經(jīng)

企業(yè)中的信息與人類的神經(jīng)信號

數(shù)字化:在數(shù)字世界中幫助企業(yè)構造神經(jīng)系統(tǒng)

2、數(shù)字化頂層思維框架

感知:獲取原始數(shù)據(jù)

認知:抽取關鍵信息

推理決策:形成計劃

反饋動作:實施計劃

小互動:如果你在跟心儀的女神約會……

3、我們應該關注哪些數(shù)字化技術

基礎設施:解除計算機的能力封印

數(shù)據(jù)應用:搬金磚VS挖金礦

案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿公司營收預測

4、什么是“企業(yè)經(jīng)脈”和“AI針灸”

信息化:固化流程/信息流轉/數(shù)據(jù)積累

人工智能:找準價值“點”/匹配“針”對性技術

5、數(shù)字化轉型有哪三個必經(jīng)階段

Digitization:無紙化

Digitalization:高效化

Digital transformation:無人化

每個階段的關鍵技術以及數(shù)字化的決勝技術

案例:人員績效智能評估系統(tǒng)

6、金融數(shù)字化的發(fā)展現(xiàn)狀

金融數(shù)字化發(fā)展概述:三化疊加

金融信息化:已進入穩(wěn)定期

金融移動化:已進入成熟期

金融智能化:尚在探索期

智能化是決勝技術

二、人工智能的2大底層原理和5大底層套路是什么

1、人工智能的2大底層原理

邏輯固化:師傅“教”徒弟

知識抽取:師傅“帶”徒弟

案例:預測男生是否會受女生歡迎

2、人工智能的5大底層套路

Dot & Line:知識圖譜

X-Ypairs:知識抽取

X1-X2 pairs:推薦匹配

Y→X:生成萬物

Y only:超越人類

人工智能發(fā)展的終點

案例:聯(lián)通智能客服,谷歌藥物預測系統(tǒng),淘寶推薦系統(tǒng),清華數(shù)字虛擬人,谷歌核聚變控制系統(tǒng),美軍自動駕駛戰(zhàn)機

3、人工智能的6步落地法

價值驅動 or 數(shù)據(jù)驅動

機器學習 ≠ 江湖算命

數(shù)據(jù)模型 VS 機理模型

大數(shù)據(jù) ∪ 深度學習

行業(yè)專家 || 客觀事實

行政可行 ≈ 最大門檻

案例:銀行智能網(wǎng)點,貸款違約風險預測,股票短期波動率預測,保險理賠智能分級,滴滴/百度/礦山自動駕駛系統(tǒng),AI量化交易-年化收益率1000%

三、金融數(shù)字化的應用實踐盤點

1、商業(yè)銀行應用實踐盤點

精準營銷類案例

智能風控類案例

智能客服類案例

其他創(chuàng)新案例

2、保險行業(yè)應用實踐盤點

數(shù)字化營銷類案例

智能保顧類案例

核保風控類案例

智能客服類案例

其他創(chuàng)新案例

3、證券行業(yè)應用實踐爬盤點

量化交易類案例

智能投研類案例

智能投顧類案例

風控、營銷及客服類案例

其他創(chuàng)新案例

4、金融數(shù)字化人才盤點

爬取1000個金融數(shù)字化職位,回答三個問題

誰在招人

招人做什么

人才缺口有多大

總結:從人才缺口看行業(yè)發(fā)展熱點

5、金融數(shù)字化轉型建議

最成功的的金融數(shù)字化企業(yè)案例

金融數(shù)字化三要素:數(shù)據(jù)、機理、算法

大型金融機構:搶灘登陸

中小金融機構:等待機會“抄作業(yè)”

金融化數(shù)字化轉型的成功經(jīng)驗和失敗教訓

案例:5G智慧營業(yè)廳、金融產品智能推薦、信用卡業(yè)務智能營銷、信用卡反欺詐、百度智能客服、保險網(wǎng)電銷業(yè)務數(shù)字化經(jīng)營、保險智能理賠、車險智能定損、保險智能回訪、智能財富管理營銷、量化交易產業(yè)/技術盤點、智能交易行為分析、證券產品智能推薦、智能研報識別等。

四、如何在3小時內,打造金融數(shù)字化場景

1、以價值為導向的頭腦風暴

痛點問題羅列

痛點問題排序

2、X方向的可行性收斂

成因分析

關聯(lián)性分析

樣本質量分析

3、Y方向的可行性收斂

標簽客觀性

標簽經(jīng)濟性

4、行政可行性收斂

橫向行政跨越

縱向行政跨越

5、方案展示及討論

專業(yè)可行性提升

行業(yè)可行性提升

授課方式:分組對抗闖關式推進,將方案形成過程拆解為若干“關卡”,授課老師會為每組提供1V1微資訊,方案展示時每組均需要面對來自其他組行業(yè)專家的“挑戰(zhàn)”。每組分數(shù)由其他組互評給出。

王老師

王明哲 老師

——工業(yè)、金融數(shù)字化、智能化實戰(zhàn)專家

現(xiàn)任:圖靈人工智能研究院-產業(yè)講師/數(shù)智化總監(jiān)

(圖靈院由目前唯一華裔圖靈獎得主姚期智先生創(chuàng)辦)

曾任:航天系統(tǒng)某頭部公司-數(shù)字化總監(jiān)

清華大學自動化系碩士

清華數(shù)據(jù)院數(shù)據(jù)派研究部部長

南京大學校外AI專家講師

百度技術培訓中心AI講師

擅長領域:工業(yè)/制造數(shù)字化/智能化轉型,健康醫(yī)療數(shù)字化/智能化轉型,金融數(shù)字化/智能化轉型

【個人簡介】

王明哲老師擁有大型央企高管工作經(jīng)歷,目前是清華最頂尖的新研機構“圖靈院“(圖靈獎又被稱為計算機界的諾貝爾獎)唯一的產業(yè)人才培養(yǎng)講師。憑借十余年豐富的數(shù)智化落地實戰(zhàn)經(jīng)驗(含工業(yè)/制造、醫(yī)療以及金融等行業(yè)),結合清華在校學習科研期間掌握的專業(yè)知識,已經(jīng)幫助多個頂尖的企業(yè)/機構完成了數(shù)智化落地嘗試。另外,王明哲老師在清華大學以及南京大學等頂尖學府均有授課經(jīng)歷。

在航天系統(tǒng)供職時參與過嫦娥三號、嫦娥五號、神舟十二號飛船、暗物質探測衛(wèi)星、天舟貨運飛船等國家重大型號的研制工作,對制造業(yè)的質量管理數(shù)字化、產品全生命周期數(shù)字化管控、軟件全生命周期數(shù)字化管控、智能化生產等業(yè)務有深入的理解。

主推的數(shù)字質量管理平臺,使產品質量問題率下降20%;研發(fā)/測試數(shù)字化平臺,使研發(fā)效率提升約30%。相關平臺每年可為使用企業(yè)節(jié)省成本數(shù)百萬甚至上千萬元。上述平臺和相關技術甚至已經(jīng)輸出到華為、上汽、北汽等航天以外的其他頂尖企業(yè)中。

參與過行業(yè)/國家數(shù)字化相關標準的編寫,牽頭過國家數(shù)字化相關重大課題的申請,作為主要負責人承擔過省部級數(shù)字化類科研課題。

曾在清華校內開設的“AI快速入門“課程,累積吸引了線上線下近萬人參與,線下場地爆滿,線上學員遍布全國34個省。

曾參與三一集團“鑄將計劃“(全集團近兩千名中層以上領導輪訓),負責數(shù)智化實戰(zhàn)相關內容,能夠讓0基礎的文科背景領導(如總裁辦主任)快速學會編程并掌握數(shù)據(jù)思維,在每次課后的匿名滿意度評價中一直保持著0差評。

王老師依托清華數(shù)據(jù)科學研究院(2017-2019年為清華數(shù)據(jù)院核心技術骨干),以及圖靈人工智能研究院的產業(yè)/學術資源,在5年內積累了各行業(yè)超百個真實數(shù)智化轉型項目案例。在實戰(zhàn)中總結的“AI-6步落地法“已經(jīng)在多個頂尖企業(yè)/機構中完成反復驗證。未來三年,立志在圖靈院的資源體系下,培養(yǎng)超過5000名既懂AI知識又懂業(yè)務邏輯的”管理型AI+“人才,讓人工智能技術深入賦能。

【主講課程】

通識類課程

《智改數(shù)轉的頂層思維和底層邏輯》

《元宇宙的前世今生及對我們的影響》

《人工智能的五大套路》

行業(yè)應用課程

《HR數(shù)智化實戰(zhàn)—人力資源如何迎接新技術變革》

《AI如何讓你的工廠更智能》

《工業(yè)4.0下的“三精”生產運營管理》

《“三精”管理》

《金融4.0背后的技術與應用》

《游戲規(guī)則改變--當制藥業(yè)邁入AI時代后》

高附加值實戰(zhàn)課程

《數(shù)智化動腦工作坊--6小時找到智改數(shù)轉方向和路徑》

《數(shù)智化動手訓練營--12小時體驗數(shù)智化轉型全程》

【部分咨詢案例】

序號客戶公司咨詢內容

1三一集團

2021-2022智能化精益生產項目準確預測產線耗材壽命,誤差控制在5%左右,能夠避免生產線易耗部件過渡更換,每年能為單一工廠節(jié)省成本數(shù)百萬元。

2西門子集團

2021-2022生產智能化項目負責面向大型造船廠的數(shù)字化生產需求中焊接質檢模塊的研發(fā),相關故障診斷算法準確率大于99%,可比較有效的代替人工。

3北醫(yī)三院

2022年-至今運營管理智能化項目對醫(yī)院過去十年運營、科研和教育等方面的數(shù)據(jù)進行了深入分析,合力完成了相關國家自然科學基金的子課題課題,并產出了高水平的學術論文。

4通用電氣

2020-2021質量檢驗智能化項目研發(fā)的鑄件智能檢測算法,能夠自動檢測鑄件內部的缺陷,避免了90%以上由缺陷件引發(fā)的安全事故。

【服務客戶】

政府機構:北京國資委、江蘇省經(jīng)信廳、浦東大數(shù)據(jù)中心、中科院、藥監(jiān)局等

高校:清華大學、南京大學、南開大學、吉林大學、北京大學、哈工大、交通大學、北京理工大學等

銀行保險:交通銀行、上海農村商業(yè)銀行、上海銀行、中國太平洋保險、招商銀行、友邦保險等

制造:中國航天、三一集團、西門子集團、通用電氣、臺積電、華力、大疆等

醫(yī)療:北醫(yī)三院、協(xié)和醫(yī)院等

文化娛樂:迪士尼、豫園股份等

軟件行業(yè):北京巨石、青海中水數(shù)易、利普康、浪潮等

互聯(lián)網(wǎng):智聯(lián)招聘、思必馳、汽車之家等

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