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金融科技(fintech)助力銀行轉(zhuǎn)型

課程編號:37216

課程價格:¥30000/天

課程時長:1 天

課程人氣:591

行業(yè)類別:銀行金融     

專業(yè)類別:管理技能 

授課講師:李澤江

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
銀行/保險/證券公司的中高層管理者、金融監(jiān)管部門管理者、與金融行業(yè)相關的企業(yè)高管

【培訓收益】
★ 理解新技術將對金融行業(yè)帶來的巨大影響 ★ 理解未來的金融行業(yè)的整體應用場景 ★ 理解中國內(nèi)循環(huán)將會帶來的改變 ★ 理解銀行業(yè)未來面臨的挑戰(zhàn)與機遇 ★ 幫助您從中發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展的規(guī)律 ★ 幫助您洞察中國經(jīng)濟發(fā)展的趨勢 ★ 讓您更理解中國宏觀經(jīng)濟的發(fā)展方向,比別人更早看到機會與挑戰(zhàn),從而做出更高勝算的決策。

第一講:什么是金融科技
一、金融科技正在墊付行業(yè)
1. 瑞銀交易廳的8年變遷
2. 高盛交易員的銳減
3. 黑石400人被AI替代
4. 摩根金融軟件替代律師和貸款人
二、什么是金融科技?
1. 金融科技的定義
2. 金融科技與科技金融
3. 中國金融科技的歷程

第二講:金融科技的經(jīng)濟背景—全球與中國當前經(jīng)濟形勢
一、世界經(jīng)濟下行
1. 疫情下美國股市的4次熔斷
2. 石油危機下的世界衰退與金融危機
二、中國經(jīng)濟下行
1. 疫情下的中國行業(yè)影響
2. 下行經(jīng)濟周期的經(jīng)濟發(fā)展困境
3. 通脹還是通縮?
4. 中央政治局經(jīng)濟工作會議精神解讀
三、中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級
1. 中央政府工作報告主旨解讀
2. 中國增速換擋的邏輯
四、中美貿(mào)易戰(zhàn)
1. 第十三次貿(mào)易談判的解讀
2. 中美貿(mào)易戰(zhàn)一年歷程回顧

第三講:金融科技的5大技術背景
一、人工智能:讓機器替代人類重復運動的創(chuàng)新
1. 金融領域中的人工智能關鍵技術
2. 知識圖譜樣例
二、大數(shù)據(jù):讓一切行為可見可預測的創(chuàng)新
1. facebook的數(shù)據(jù)估值
2. 塔吉特的少女懷孕事件
3. 阿里巴巴的大數(shù)據(jù)營銷
4. 亞馬遜的大數(shù)據(jù)推薦
5. 大數(shù)據(jù)思維是什么
三、云計算:海量數(shù)據(jù)的處理解決方案
1. 什么是云計算
2. 亞馬遜的云服務
3. 阿里云的金融服務
四、移動互聯(lián)網(wǎng)/物聯(lián)網(wǎng)(IOT):機器不僅要通電,還要通數(shù)據(jù)
1. 什么是物聯(lián)網(wǎng)
2. 物聯(lián)網(wǎng)應用場景
五、區(qū)塊鏈:去中心化且不可串改的信任體系
1. 中央政治局第18次集體學習的精神解讀
2. 什么是區(qū)塊鏈
3. 區(qū)塊鏈在金融領域的應用場景
六、技術變革對產(chǎn)業(yè)的變革規(guī)律解讀
1. 大型計算機時代的IBM為什么成功
2. 微型計算機時代的微軟英特爾為什么成功
3. 智能移動時代蘋果微信為什么成功
4. 人工智能時代誰將會繼續(xù)成功

第四講:金融科技的應用
一、我國金融科技政策支持
1. 《中國銀行業(yè)信息科技“十三五”發(fā)展規(guī)劃指導意見(征求意見稿)》
2. 《十三五國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》
3. 中國人民銀行成立金融科技委員會
4. 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》
5. 《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019-2021年)》
二、金融客戶端的應用
1. 智能客服:深度學習讓客服更智能
案例:工行“工小智”
2. 智能支付:“讓天下不用鈔票”
案例:國外智能支付
案例:支付寶刷臉支付
3. 智能營銷:千人千面,如你所愿
案例:泰康在線
4. 智能征信:海量數(shù)據(jù)和現(xiàn)金算法降低風險
案例:芝麻信用
5. 智能保險:精準畫像,精準定價
案例:螞蟻金服“車險分”
6. 智能核保:數(shù)字化、自動化、智能化
案例:新華保險智能核保系統(tǒng)
7. 智能理賠:理賠不用等
案例:中國平安智能保險云“智能閃賠”
三、金融運營的應用
1. 智能安防:識別可疑行為,確保場所安全
案例:海康威視金融安全防范
2. 智能網(wǎng)點:推動銀行網(wǎng)點智能化轉(zhuǎn)型
案例:美國銀行的robo bank
3. 人工智能壓力測試:確保金融安全
4. 市場影響分析:降低交易影響
5. 智能風控:去除噪音,讓數(shù)據(jù)說話
案例:螞蟻金服蟻盾
四、交易和投資管理的應用
1. 預測市場:利用深度學習技術預測金融市場走勢
2. 量化交易:未來算法自我學習、自主投資
案例:man group
3. 投資組合管理:提高組合績效
案例:equbot人工智能ETF
4. 智能投顧:投資經(jīng)理的替代者
案例:平安“智能財富管家”
五、傳統(tǒng)金融機構(gòu)發(fā)展金融科技的主要模式
1. 內(nèi)部開發(fā)金融科技產(chǎn)品
2. 借助第三方數(shù)據(jù)公司(平臺)
3. 投資、孵化金融科技創(chuàng)業(yè)公司
4. 并購金融科技公司
六、人工智能帶來的風險
1. 人工智能本身就是系統(tǒng)風險的來源
2. 人工智能游離于監(jiān)管之外
3. 人工智能算法難以被解釋和有效理解會帶來宏觀風險 

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