課程背景：

2022年，金融科技旨在運用現代科技成果改造或創新金融產品、經營模式、業務流程等，推動金融發展提質增效。在新一輪科技革命和產業變革的背景下，金融科技蓬勃發展，人工智能、大數據、云計算、物聯網等信息技術與金融業務深度融合，為金融發展提供源源不斷的創新活力。堅持創新驅動發展，加快金融科技戰略部署與安全應用，已成為深化金融供給側結構性改革、增強金融服務實體經濟能力、打好防范化解金融風險攻堅戰的內在需要和重要選擇。

金融科技的核心是利用現代科技成果優化或創新金融產品、經營模式和業務流程。借助機器學習、數據挖掘、智能合約等技術，簡化供需雙方交易環節，降低資金融通邊際成本，開辟觸達客戶全新途徑，推動金融機構在盈利模式、業務形態、資產負債、信貸關系、渠道拓展等方面持續優化，不斷增強核心競爭力，為金融業轉型升級持續賦能。通過金融科技不斷縮小數字鴻溝，解決普惠金融發展面臨的成本較高、收益不足、效率和安全難以兼顧等問題，助力金融機構降低服務門檻和成本，將金融服務融入民生應用場景。

傳統銀行如何應對眼下這種顛覆性的科技變革？如何在強監管時代來臨、疫情觸發非接觸金融業態全面興起、智能科技+金融持續全面融合的共振下持續發展？在金融科技發展、數字普惠金融發展、技術發展、商業模式、監管等方面又有哪些發展趨勢？本課程會有全方位的解析，幫助銀行在新時期尋找到到最適合于自身發展的新突破口。

課程收益：

● 洞悉2022年金融科技發展前沿動態，全面了金融科技發展的現狀和內涵，及其轉型趨勢對于商業銀行的積極意義。系統掌握中國金融科技各種業務模式的概念、操作、創新案例，深入理解日常正在使用或將要使用的金融科技產品。

● 了解后疫情背景下宏觀經濟主導方向對于銀行帶來的影響以及積極應對方法。

● 學習金融科技在大數據背景下銀行人員如何使用客戶（對公對私）客戶建模，客戶智能畫像，基于畫像精準營銷、智能風控、智能投顧、客戶數據分析，賦能客戶，大數據如何重塑客戶獲客定價與服務。

● 學習DCEP(數字貨幣)未來發展趨勢，以及數字貨幣為銀行數字化轉型帶來的新機遇。

● 學習人工智能AI+新型數據構建下一代風險管理案例，人工智能在商業銀行應用與實踐。

● 學習區塊鏈技術創新與新的金融應用場景和典型產品。

● 學習未來元宇宙以及NFT(非同質化代幣)未來發展方向以及銀行給銀行帶來的挑戰與機遇

● 了解國內商業銀行“金融科技”的內涵和戰略意義，了解大量國內優秀商業銀行金融科技優秀實踐案例，以及國內優秀金融科技公司創新案例與實踐

課程時間：2天，6小時/天

課程對象：銀行全員、管理層、零售部、銀行電子銀行部、互聯網金融部 交易銀行部

銀行全員：普及金融科技、提升危機意識、啟發創新思維

銀行管理層：提升戰略決策、創新思維、銀行金融轉型

銀行電子銀行部、互聯網金融部 交易銀行部

銀行零售部：提升專業人才技能

課程方式：理論+案例+行動學習+后期跟蹤（課后2月內線上溝通）

課程大綱

第一講：宏觀經濟環境觸發金融科技發展

一、宏觀經濟主導方向對于金融銀行的影響

1. 2022年宏觀經濟波動周期

2. 中國如何從局部最優解走向全局最優解

3. 中美關系對于中國經濟走向的影響以及后期銀行如何走向最優的發展軌跡

二、疫情恐慌過后的思考

1. 房地產是中國最大的灰犀牛（人口、產業、未來分析）

——房地產壓垮中國創新力

2. 新煤炭(風電，光電，儲能)

——新石油（電池 氫燃料）

——新電網（智能物聯網）

——中國未來發展藍圖，銀行如何借助東風發展新經濟創造新的業務增長點   

三、中國經濟面臨多重深層挑戰

1. 脫實向虛、地區差異、貧富差異、民企難題

2. 由過去三十年，房產、土地財政、金融轉向未來科技、制造、金融

3. 長尾市場存量客戶以及小微企業帶來的廣闊市場銀行如何重塑產品定價以及服務

四、宏觀經濟特征觸發銀行轉型與變革

第二講：商業銀行數字化轉型——從技術革命到認知革命

一、為什么銀行要轉型

1. 大環境

2. 外部因素

1）客戶變化（體驗、覺醒）

2）監管（金融內生風險、回歸金融本源）

3）疫情（加速、催化）

3. 內部因素

4. 表層數字化的局限

5. 深層數字化的無限

二、誰是轉型主力軍

1. 中國銀行業四次轉型：電子化轉型—市場化轉型—流程銀行—數字化轉型

2. 數字化轉型的主導者：決策者、管理者、中層、基層

三、數字化轉型的路徑（站在方向層面有效路徑）

1. 科技與業務

2. 業務與場景

3. 業務與數據

第三講：云計算與大數據在銀行應用與實踐

一、云計算

1. 云計算 Cloud Computing

1）存儲能力

2）通訊能力

3）計算能力

2. 云計算在銀行應用與分析

二、大數據分析在銀行應用與實戰

1. 大數據分析可視化

2. 銀行數據挖掘以及基礎模型統計方法（數據建模）

3. 大數據用戶畫像應用

1）社會屬性、生活習慣、行為特征

2）人臉數據、金融數據、醫療數據、傳感器數據、手機APP數據、基因數據、聊天數據、郵件數據、定位數據

3）如何打通銀行內部與外部數據壁壘

4）對私用戶畫像、對公用戶畫像,銀行靜態/動態數據分析

4. 銀行透過數據建立事實標簽 預測標簽以及模型標簽建立

5. 銀行數據分析怎樣賦能業務（客群、年齡等）

6. 大數據在智能風控中的應用

1）風控4.0：大數據社交、電商、LBS

2）大數據智能風控8個維度

3）軌跡數據與客戶風險控制與管理

7. 數據可視化社會數據分析應用方法

案例：銀行大數據系統展示案例（平安、招行等）

案例：通訊運營商以及航空公司（華為 青島航空等）啟發與探討

第四講：區塊鏈（數字貨幣）與AI在銀行應用與實踐

一、區塊鏈與（數字貨幣）

1. 區塊鏈技術起源與發展方向

2. 區塊鏈在金融中應用場景簡析

二、數字貨幣“脫虛向實”

1. Libra白皮書

2. Libra三個野心以及發展聯盟

3. DCEP數字人民幣生態：廣泛可得，厘清責權，公平競爭

4. DCEP探索跨境支付與貿易融合打破美元霸權

5. 銀行如何借助DCEP發展業務新增長點（跨境支付、電子錢包、代發等）

三、AI人工智能

1. 算法（通俗易懂的算法）

2. 科技技術組件（python、Java、spark、docker)

3. AI新數據源提供全新檢測手段

4. AI新型數據構建下風險管理系統

5. 手機加速傳感器第三方調取SDK

案例：騰訊遙感衛星應用信貸及風險防范案例

案例：金融AI小程序調取SDK數據案例

案例：國內領先銀行AI算法信貸業務案例

第五講：金融科技公司驅動銀行創新與改造的力量

一、螞蟻集團

1. 馬云外灘金融峰會幾個觀點 （背后的夢想與陰謀）

——螞蟻集團真的重挫了嗎？

2. 螞蟻集團30億資本金貸款2.1萬億產生700倍杠桿，創造6.8億客戶總量

3. 螞蟻集團疫情金融科技催化劑，如何經歷黑天鵝考驗控制整體不良

4. 阿里小貸案例分析

1）產品設計 獲客來源

2）業務創新  風控營收

5. 阿里花唄借唄案例分析

1）產品設計 獲客來源

2）業務創新  風控營收

6. 310模式創新與設計應用

7. 強監管背景下螞蟻集團如何銀行進行未來合作模式

8. 螞蟻集團大數據應用

1）智能用戶畫像

2）智能精準營銷

3）智能風控

4）智能投顧AIipay+幫你投

二、微眾銀行（騰訊）

1. 微眾銀行融會貫通ABCD

2. 微眾大數據風控（智能、多元、可信、可控）

3. 微眾銀行用AI打造數字銀行AI驅動用戶體驗

4. 微利貸(案例分析)

1）產品設計 獲客來源

2）業務創新  風控營收

5. 微業貸(案例分析)

1）產品設計 獲客來源

2）業務創新  風控營收

6. 經銷商貸  科創貸 （案例分析）

第六講：國內外優秀銀行金融科技創新案例

一、國內

1. 長興農商行【綠色金融+】

2. 廣發銀行【遠程銀行智能化建設】

3. 長沙銀行【上線遠程視頻銀行】

4. 華融湘江銀行【無接觸貸款支持小店】

5. 紫金農商行【綠色貸款】

6. 江西銀行【普惠金融服務】

7. 北京銀行【1+3+1 信息技術組織框架】

8. 上海銀行【金融科技組織架構】

9. 廣州農商行【智慧金融 2+8+3金融新基建】

10. 百信銀行【互聯網銀行】

11. 中原銀行【供應鏈金融】

總結：手機銀行成為數字銀行最重要組成部分

案例：國內手機銀行網上銀行分析以及改進轉型趨勢 （廣發、中信）

二、國外

1. 全球開放銀行

2. 蘋果信用卡