苏忠彦：抓住数字经济的无限商机 – 大数据赋能银行业务创新发展

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 银行管理

课程编号 : 5322

联系老师

银行业

适用对象

银行各部门负责人、银行各条线员工、银行入职新员工

课程介绍

【课程对象】各级数据治理管理的骨干人员，业务营销主管与骨干人员，信息科技部主管以及骨干成员。

【课程时间】6小时

【课程背景】

当下我们正在阔步迈入人工智能时代，人工智能的关键在于云计算、大数据和算法三大因素，其中云计算是前提，大数据是燃料和基础，算法是灵魂。当前快速发展的人工智能都是靠海量的大数据“喂”出来的，即靠大数据驱动的，可以毫不夸张地说“无数据不智能”。

具体到当下各级政府正在如火如荼地推进的智慧城市建设，大数据无疑更是关键中的关键。然而，从各地智慧城市建设的具体实践来看，最大痛点和瓶颈也正是数据的匮乏。各地大数据匮乏的核心症结在于各级部门未能充分认识到大数据的重要性，缺乏汇集大数据的意识和动力，而关键则是缺乏相应的大数据相关机构。

大数据管理局的成立表明，当地政府已充分认识到大数据的重要性，专职机构的设立也能真正敦促各级各部门更重视大数据建设，进而为当地智慧城市的建设提供源源不断的燃料。

在实践中，多元关联的大数据能发挥更好的效用，但是由于各级各部门从部门利益出发，宁愿让数据烂在自己手中也不愿共享数据。这一方面导致了一个个的“数据孤岛”，难以实现数据的互联互通。另一方面，相互割裂的数据事实上根本不是大数据，只能被称为“小数据”。例如，工商数据在工商部门，金融数据在金融办，医疗数据在医疗部门，房屋数据在房管部门。而新设立的大数据管理局，通过有效措施，能切实打破各部门之间的“数据孤岛”。这样不仅能够提升效率，而且能够帮助相关部门提升现代治理能力。

时至今日，我国正在大力推进“最多跑一次”改革，而一旦数据能完全互联互通，则政府目前所提供的所有公共服务，99%都可以在线上办理，不仅“最多跑一次”将变为“一生只要跑一次”，甚至有些服务会变为“一生一次也不用跑”。不仅智慧政务服务将能得到真正体现，而且还能节省大量的人力物力。当数据实现了互联互通之后，数据在整个政府部门内部就是透明的，就有工作人员泄露数据的可能。因此，可以在传统授权机制的基础上，通过区块链的加密机制对数据进行加密，并建立起有效的数据溯源机制来有效防范数据泄露的风险。

针对银行行业与大数据发展管理局的合作，双方将发挥政府部门数据资源统筹管理和法人银行金融科技灵活自主等优势，通过云计算、大数据和人工智能等新技术，打造基于大数据和“平台+生态”新型的服务模式，让“数据多跑路，群众少跑腿”，并推广“信用就是最好的资本”的诚信理念，支持推动智慧社区和地方贸易金融创新中心建设。重点做好数字经济发展、便民惠企服务提升、“数字乡村”金融服务，打造数字建设，政银合作新模式，不断提升群众的获得感、幸福感。

课程将以大数据的本质为核心，帮助学员认识与地方大数据局合作的核心理念、了解银行大数据平台是如何建构成的？大数据科技在数字经济浪潮中，扮演了什么角色？数据本身为什么成为在金融科技构成的核心要素？如何利用数字化工具与方法，全面提升银行大数据科技的生产力？使学员能够知其然，更能知其所以然。能够使银行业经营团队，能够具备展望未来的数字化科技新思维，协助银行科技团队提升创新能力与生产力，同时还能提升自身的数字化数据治理能力！

【课程收益】

了解大数据的定义，以及在数字化转型中的定位
了解大数据科技在银行业务的定位及其重要性
熟悉大数据科技目前在银行业的应用场景
熟悉大数据科技在银行领域应用的架构与核心技术
了解在数字经济时代中，大数据科技未来发展的趋势与路径
如何识别银行业大数据应用，所面临的风险及其关键规避举措

【课程特色】结合业界知名论述与市场经验，使学员能知其所以然；辅之以实际案例解析，能以之为镜

【课程对象】各级数据治理管理的骨干人员，业务营销主管与骨干人员，信息科技部主管以及骨干成员。

【课程时间】6小时

【课程大纲】

大数据的定义及其内涵为何？
1. 何谓“大数据”？
2. 在数字化转型中，“大数据”的定位为何？
3. 省市大数据局如何助力金融银行领域的持续创新发展？
数字经济时代，“大数据”的新思维为何？
1. 用户思维 – 得屌丝者得天下
2. 简约思维 – 专注，少即是多
3. 极致思维 – 服务即营销
4. 迭代思维 – 精益创新，快速迭代
5. 社会化思维 – 口碑营销
6. 平台思维 – 打造多方共赢的生态圈
7. 跨界思维 – 跨界分金
“大数据”在银行业有什么主要的应用场景？
1. 精准营销
2. 精细化管理
3. 低成本管理
4. 集中化管理
银行大数据平台的架构，及其核心技术为何？
1. 云计算
2. 大数据
3. 网路安全
4. 人工智能
5. 敏捷开发运维
大数据驱动的银行数字化转型未来的发展趋势为何？
1. “数据资产”的广泛应用
2. 构建以人工智能为核心的数字化服务体系
3. 构建多层次、多业态的数字化科技生态
如何识别与规避由于数字化科技的“新快思维”所带来的运营风险？
1. 优势信息与人才的形式转变
2. 优势资金与制度的态势变革
3. 基于“数据”的应用发展速度
4. 基于“数据”的安全保护机制
课程总结
1. 重点摘要
2. 答客问

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