解讀商業銀行數字化轉型策略

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課程大綱：
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=*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?+ *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