《人工智能与商业银行业务创新》

  培训讲师:王海

讲师背景:
王海老师北京区块链技术应用协会的会员和讲师、scrum精益敏捷管理顾问讲师国家级信息化专家——国家工信部智能化管理师授课专家北京理工大学计算机专业毕业。擅长行业领域行业:金融、银行、企业、互联网领域:人工智能(ChatGPT)、区块链、云计 详细>>

王海
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《人工智能与商业银行业务创新》详细内容

《人工智能与商业银行业务创新》


《人工智能与商业银行业务创新》  ——建立在机器学习上的银行创新
课程背景:
未来的商业银行是如何运营的?
为什么创新是商业银行运营的核心?
当下商业银行储备什么样的人才,以应对未来的竞争格局?
截止2018年,中国已达7亿移动支付用户。越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购、支付。同时,我们也生活在一个机器学习+数据+算法的时代,AI、数据、算法无处不在,未能足够利用数据和算法,没有把人工智能、大数据和算法与商业运营模式、与用户连接起来的商业银行是没有未来的。今后,中国每年急需10万名专业人工智能算法工程师,以及150万具有人工智能、大数据思维的职业经理人。
随着世界经济大格局的变化和智能产业的突飞猛进,正面临一个难得的转型、融合和发展的机遇。这个机遇就是数字化,即将把企业带到智能时代的四项技术:A(Artificial Intelligence,人工智能),B(Blockchain,区块链),C(Cloud computing,云计算),D(Big Data,大数据)。对于传统商业银行的改造、对于消费升级、对于新型城市化,都要用ABCD的技术手段,这些以ABCD为代表的新兴产业将引领中国经济未来发展。
对于传统商业银行来说,此轮科技升级也是转型的大好机会!
【内容】
1、人工智能基础知识;
2、人工智能与大数据、算法的区别与联系;
3、人工智能与大数据、算法在商业银行相关创新案例;
4、讲解、分析目前商业银行中常用的人工智能、大数据应用。
【培训大纲】
第一天上午
前言:认识这个时代
数字化经济高速发展的逻辑
你没做错什么,是时代变了——来自互联网的冲击波
“摩尔定律”带来指数级发展
是什么导致了银行界的“中年危机”
网络效率逻辑
数据智能逻辑
深度渗透逻辑
蚂蚁金服为什么能颠覆的传统银行模式
超级平台现象
非对称发展
商业新物种
金融新生态
新技术全方位的深度渗透到传统银行转型
从银行1.0到4.0的演进和改造
“移动支付”彻底改变了传统金融服务场景
垂直产业链的构建对银行业务的深度融合
人工智能概述
人工智能——世纪对弈
AlphaGo围棋胜利的深度透视
AlphaGo的算法秘密
对弈的意义
AI发展的意义
实战案例分析:人类思维与机器思维有哪些本质区别
人工智能发展概况
什么是智能
什么是人工智能 (AI)
AI研究的方法和途径.
AI的历史.
AI的研究特点
人工智能学科体系
人工智能中人文趣事
图灵(Turing)
赫伯特·西蒙(Herbert Simon)
人工智能基本原理及应用
人工智能基础知识
知识表示的概念
知识的特性
知识的分类
知识表示的方法
实战案例分析:分布式计算与人工智能的关系
人工神经网络在物联网中的应用
神经网络的发展简史
神经元数学模型
神经网络的分类
神经网络的特征
实战案例分析:物联网商业应用的三大定律
第一天下午
第三讲:人工智能相关热点技术——大数据、机器学习、算法
大数据技术
大数据时代的意义
大数据基础概念
大数据和人工智能的关系
大数据解决的主要问题
大数据将“猜”出并控制一切
实战案例分析:特朗普如何通过数据和算法来操控选民思想和结果
如何通过在线化收集、处理海量数据
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:准确率高达75%的机票价格预测模型
机器学习与算法技术
机器学习基本概念——深度学习与非深度学习
机器学习算法分类——有监督学习(分类、预测)、无监督学习(聚类、关联)
什么是算法:即企业经营的策略
算法与数据——算法如种子、数据如土壤
实战案例分析: 你关心的新闻才是今日头条
算法三种底层逻辑:或、且、非
机器学习的主要学派与五大终极算法
符合学派——逆向演绎算法
联结学派——反向传播算法
进化学派——达尔文算法
贝叶斯学派——推理算法
类推学派——支持向量机算法
机器学习与算法的结合应用
实战案例分析:用机器学习和算法预测药物有效性
Google在机器学习算法上的应用
实战案例分析:为什么Google比雅虎公司市值高很多
第二天上午
第四讲: 商业银行如何创新与重新设计业务
回归第一性原理——勿忘初心
将第一性原理应用于银行业务
案例分析:价值储存(“存”)、获得信用(“贷”)、资金转移(“汇”)
数字化嵌入式商业银行服务
新体验并非从银行网点开始——无界、无感、无限的体验
案例分析:从客户投诉服务质量,到客户感觉不到服务
金融服务随时随地的需要
案例分析:越来越多的人从科技公司获得金融服务
混合现实及其对银行业务的影响
案例分析:供应链金融,被忽视的海量需要
第五讲:商业银行将从产品到体验
新“网络”和“分销”模式——网点至上,还是移动终端至上
案例分析:线下线上的数据化,最终会带来社会生活的全面“金融化”
金融服务从产品到体验的全能体验——精准、贴心、无摩擦
案例分析:建设银行推出“智能无人网点”、招商银行“全面无卡化”网点、民生银行 “智能终端服务”网点…
未来金融的交叉销售和关系销售
案例分析: 从一个汽车广告开始的全生命周期金融服务
银行组织结构的改变
案例分析:相比科技与工具、组织结构最难改变
第六讲:区块链应用改变银行、金融行业秩序
互联网商业中的四大顽疾——窃取、假冒、篡改、事后否认
P2P去中心化支付网络
数字资产交易——哈希运算
安全公钥密钥设计
比特币分割交易
案例分析:京东运用区块链算法建立智能供应链
第二天下午
第七讲:金融科技公司对于银行必要性
华尔街+硅谷模式,金融科技正在主导金融领域
为什么银行应该关注金融科技
如果不能打败它们,就加入它们
案例分析:浦发银行试点超级入口API bank,欲反击互联网金融巨头
深度学习:银行智能语音理财顾问
案例分析:银行开始大量聘请数据专家、机器学习专家、心理学家、算法学家...到银行工作
数字化商业银行: 移动终端、大数据、云计算、5G的作用
案例分析:从路人甲,到数据源,商业银行开启大数据时代
可以做到“千人千面”定义银行业务中的角色
案例分析:身份识别技术对于金融来说是多么重要
第八讲:算法设计在商业银行中的应用
BAT如何利用机器学习与算法影响整个商业银行
算法在金融征信风控体系中的应用
金融征信风控体系核心模式
金融征信风控算法与模型的设计步骤
金融征信风控数据仓库建设
金融征信风控模型风险等级
信用评分算法开发流程
社交网络算法在金融反欺诈中的应用
案例分析:蚂蚁金服征信算法与模型,快速处理用户借贷需求
第九讲 哪些银行幸存 哪些银行消亡
适者生存——体验,不是产品
生存从顶层开始——技术第一,银行第二
银行4.0路线图——个性化、智能化、实时化、综合化。
回归金融的本质:一切为了效率

 

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