数智化发展及运用案例分析

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《数智化发展及运用案例分析》 -段方
某世界 100 强企业大数据/AI 总设计师 教授 北京大学博士后
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23704858471 概念理清
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1.1 数智化是什么？不是什么？ 1.2 数字化和数智化有何区别？ 1.3 数智化的“ 智”在哪里？
1.4 数智化强调连接、附能、利他
1.5 “数字中国 ”的战略机遇
1.5.1 为什么要“数字中国‘
1.5.2 数智化助力“数字中国 ”
1.5.3 从“数字经济”到“数字金融 ” 1.5.4 “金融即服务 ”的模式机遇
1.6 【示例】附件-数智化对各个行业的影响 1.7 【讨论】你对金融数智化的理解如何？
2 数智进化论
2.1 科技和商业双轮驱动 2.2 数字商业才刚刚开始
2.3 数智商业的理想状态：实现高效精准的供需匹配 2.4 电商数智化的特点
2.5 金融数智化的价值和演进 2.5.1 金融演进的历史及机遇 2.5.2 金融数字化提升效率
2.5.3 金融大数据及演进
2.5.4 金融人工智能的毛孔“渗透”
2.6 人工智能大模型如何助力数智银行？ 2.6.1 非结构化数据与“脱媒 ”
2.6.2 MaaS 模式的机遇
2.6.3 银行业务“重做”一遍？ 2.6.4 场景金融到智能金融 2.6.5 算力的金融融资机遇
2.7 【示例】附件——人工智能在银行的应用 2.8 【讨论】未来银行是数智化技术的产物?
3 价值延伸
3.1 不可逆转的数智化转型趋势
3.2 企业掌舵人在认知上要做到“ 四个升级 ” 3.3 IT 解决效率/DT 解决智慧
3.4 人工智能的大模型带来金融行业的挑战 3.4.1 AI 大模型会如何改写金融行业？
3.4.2 哪些岗位会被替代？
3.4.3 能创新出哪些新岗位？
3.4.4 金融产品的智能化、实时化演变 3.4.5 金融竞争的本质——智能
3.5 数智生态的延伸
3.5.1 开放银行的“ 开放”模式 3.5.2 chatGPT 的生态延伸
3.5.3 从云生态到数智生态演进
3.6 【示例】附件-数智化思维训练
3.7 【讨论】数智化技术如何改善银行的风控？
243621197314 银行的数智化运营
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4.1 从泰勒经济学说起 4.1.1 简述泰勒经济学
4.1.2 数据与企业管理的天然联系
4.1.3 让大数据渗透到企业的每个毛孔 4.1.4 向数智化转型要“竞争力 ”
4.1.5 金融行业如何扩展“蓝海 ”？ 4.2 客户分析
4.2.1 客户的数据维度 4.2.2 客户征信分析
4.2.3 客户视图分析
4.2.4 客户离网分析等 4.3 产品分析
4.3.1 产品数据维度 4.3.2 产品视图分析
4.3.3 产品的潜在客户分析 4.3.4 如何优化产品？
4.4 精准营销
4.4.1 营销的本质——配对
4.4.2 精准营销——数据的魅力 4.4.3 营销时机、渠道等选择
4.5 精准风控
4.5.1 2C 和 2B 融合
4.5.2 大数据“透明 ”降低风险 4.5.3 算法降低风险
4.5.4 算力提升行业风控能力
4.6 员工的管理
4.6.1 员工的量化分析
4.6.2 大数据下的“办公室分析 ” 4.6.3 员工绩效考评
4.6.4 如何避免“苍蝇犯大案 ” 4.7 外部生态圈的管理
4.7.1 生态圈的概念
4.7.2 金融企业的生态圈 4.7.3 上下游企业的管理 4.7.4 如何识别金融欺诈？ 4.8 银行的新“模式 ”
4.8.1 银行是历史发展的产物
4.8.2 技术不断驱动银行变革——BANK4.0 4.8.3 互联网改写“ 中介”模式
4.8.4 数据如何成为银行的新“要素 ”
4.8.5 人工智能改写风控模式 4.8.6 银行将获得“新生 ”
4.9 【示例】附件-某企业的数据挖掘应用汇编
4.10 【讨论】人工智能如何助力企业更上一层楼？
243621192285 案例分享
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5.1 数智化成功案例解读
5.2 数智化应当如何赋能投资行业 5.3 阿里的数智化转型之路
5.4 某银行的数智化转型之路
243621189126 银行数智化应用具体案例
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6.1 【案例 1】客户欺诈分析案例
6.2 【案例 2】某客户群体细分及营销
6.3 【案例 3】人工智能用于营业厅分析的案例
6.4 【案例 4】深度学习应用于客户服务系统案例

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