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        還原互聯網+:銀行與大數據

        主講老師: 韓迎娣 韓迎娣

        主講師資:韓迎娣

        課時安排: 1小時
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: 隨著信息化、智能化的快速發展,金融行業與信息技術的融合交匯引發了數據的迅猛增長。大數據的應用分析能力,正在成為金融機構未來發展的核心競爭要素。大數據技術的應用提升了金融行業的資源配置效率,強化了風險管控能力,有效促進了金融業務的創新發展。金融大數據在銀行業、證券行業、保險行業、支付清算行業和互聯網金融行業都得到廣泛的應用,金融機構正在加大數據治理項目中的投入,結合大數據平臺建設項目,構建企業內統一的數據池,實現數據的“穿透式”管理。
        內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
        更新時間: 2022-11-18 12:15

        【課程背景】

            隨著信息化、智能化的快速發展,金融行業與信息技術的融合交匯引發了數據的迅猛增長。大數據的應用分析能力,正在成為金融機構未來發展的核心競爭要素。大數據技術的應用提升了金融行業的資源配置效率,強化了風險管控能力,有效促進了金融業務的創新發展。金融大數據在銀行業、證券行業、保險行業、支付清算行業和互聯網金融行業都得到廣泛的應用,金融機構正在加大數據治理項目中的投入,結合大數據平臺建設項目,構建企業內統一的數據池,實現數據的“穿透式”管理。

            課程將以大數據分析為切入點,還原商業環境中的實際案例,幫助學員認知大數據的技術邏輯是什么?主要價值體現在哪些方面?如何根據所學來釋放金融數據應用價值?大數據下的用戶管理與營銷關系?使學員學之解惑,學之能用,實現新的數據價值與突破。

         

        【課程收益】

        ?  互聯網+的邏輯,對銀行的影響,互聯網+帶來產業升級

        ?  大數據價值、技術圖譜、邏輯、特點特征等

        ?  大數據的分析、建模、標簽化管理

        ?  大數據的金融應用、讓數據引導企業業務

        ?  大數據下的營銷洞察與智能營銷

         

        【課程宗旨】

        【課程特色】干貨,沒有廢話;科學,邏輯清晰;實戰,學之能用;投入,案例精彩

        【課程對象】銀行從業者、高級管理人員、金融企業董事長、總經理、營銷

        【課程時間】1小時

         

        【課程大綱】


        一、互聯網+與大數據

        1、什么是互聯網+?

        2、互聯網+對銀行的影響

        3、消費升級必然帶來產業升級

        ?   什么是產業互聯網?

        ?   產業互聯網VS消費互聯網

        ?   產業互聯網VS物聯網、互聯網+、智能+

        4、什么是大數據?

        5、大數據能做什么?

        6、大數據特征與特點

        7、大數據技術圖譜

        ?   大數據技術基礎

        ?   大數據的數據源特點

        ?   大數據技術邏輯

        ?   大數據全域識別

        ?   大數據數據展現

        案例:

        二、大數據分析與銀行應用

        1、大數據分析與建模

        ?   建模

        ?   訓練模型

        ?   應用模型

        ?   優化模型

        2、大數據標簽化管理

        ?   數據標簽

        ?   標簽

        ?   多樣化標簽與場景化應用

        3、大數據下的用戶特性

        ?  用戶畫像

        ?  用戶增長框架

        ?  用戶生命周期

        ?  用戶AARRR體系

        ?  用戶關系管理

        4、大數據的金融營銷洞察

        ?  目標用戶旅程

        ?  營銷活動評估

        ?  社交表現追蹤

        ?  行為趨勢洞察

        案例:

         
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