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課程背景：

未來的商業(yè)銀行是如何運營的？

為什么精準營銷是未來企業(yè)運營的核心？

當下企業(yè)儲備什么樣的人才，以應對未來的競爭格局？

截止2018年，中國已達7億移動支付用戶。越來越多的人通過移動互聯(lián)網(wǎng)平臺進行溝通、應用、采購、支付。同時，我們也生活在一個大數(shù)據(jù)的時代，數(shù)據(jù)、算法無處不在，未能足夠利用數(shù)據(jù)和算法，沒有把大數(shù)據(jù)技術與商業(yè)銀行運營模式、與儲戶連接起來的的銀行是沒有未來的。

商業(yè)銀行如何開展大數(shù)據(jù)分析與應用？

當前互聯(lián)網(wǎng)對于行業(yè)的消費者加速可能遠超我們的想象，如何利用互聯(lián)網(wǎng)金融，如何利用大數(shù)據(jù)技術來進行用戶畫像定位，以此實現(xiàn)精準營銷，這是很多商業(yè)銀行非常感興趣的話題。

培訓將圍繞如何進行產品的定位、如何去優(yōu)化用戶的體驗、如何進行廣告的精準投放，以及衡量用戶價值與風險的大小等等，這類問題的解決需要結合受眾群體的需求特性以及行為組合，去優(yōu)化自身產品的調整策略。

【內容】

1、互聯(lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘基礎知識；

2、用戶畫像是什么？與精準營銷的關系是什么？

3、數(shù)據(jù)從哪兒來？如何用？

4、用戶畫像與精準營銷在商業(yè)銀行相關案例；

5、通過案例講解、分析目前常用的用戶畫像與精準營銷應用并演練。

【培訓方式】

理論講授，案例分析，方法傳授、動畫演示、互動討論，講師點評、算法演練。

【培訓大綱】

前言：

一、大數(shù)據(jù)時代的高速發(fā)展邏輯

1）大數(shù)據(jù)技術沖擊了整個商業(yè)體系

2）大數(shù)據(jù)的“摩爾定律”發(fā)展脈絡

二、網(wǎng)絡效率邏輯

1）數(shù)據(jù)智能邏輯

2）深度滲透邏輯

三、互聯(lián)網(wǎng)金融為什么能顛覆的傳統(tǒng)銀行業(yè)

1）超級平臺現(xiàn)象

2）非對稱發(fā)展

3）商業(yè)新物種

4）金融新生態(tài)

四、數(shù)字經濟全方位的深度滲透

1）“移動支付”改變了營銷場景

2）在線化+數(shù)據(jù)化的深度演繹

3）數(shù)字化智能化對未來銀行的深遠影響

4）商業(yè)銀行轉型策略——“網(wǎng)絡化、數(shù)字化、智能化、云端化”頂層設計和戰(zhàn)略布局

分組討論：未來生活、工作對于互聯(lián)網(wǎng)+及相關技術有哪些需求

一、大數(shù)據(jù)相關熱點技術

1.大數(shù)據(jù)技術

1)大數(shù)據(jù)時代的意義

2)大數(shù)據(jù)基礎概念

3)大數(shù)據(jù)將“猜”出并控制一切

實戰(zhàn)案例分析：特朗普如何通過數(shù)據(jù)和算法來操控選民思想和結果

4)BAT如何利用機器學習與算法影響整個商業(yè)銀行

實戰(zhàn)案例分析：螞蟻金服征信算法與模型，快速處理用戶借貸需求

二、精準營銷數(shù)據(jù)從何而來、如何應用

1.什么要做數(shù)據(jù)挖掘——多學科的融合

2.數(shù)據(jù)挖掘的功能：分類、預測、推估、關聯(lián)、聚類、可視化

3.用戶畫像有哪些商業(yè)應用價值

4.如何收集、處理海量數(shù)據(jù)

5.金融征信風控體系核心模式

實戰(zhàn)案例分析：互聯(lián)網(wǎng)金融通過用戶畫像識別潛在機會與風險

三、建立用戶畫像的5個步驟

1.準確識別用戶

2.動態(tài)跟蹤用戶行為軌跡

3.結合靜態(tài)數(shù)據(jù)評估用戶價值

4.用戶標簽定義與權重

5.不同人群優(yōu)先級排列

實戰(zhàn)案例分析：人口屬性+商業(yè)屬性+消費特征+生活形態(tài)+關系

四、舉一反三、無師自通創(chuàng)造精準營銷體系

實戰(zhàn)練習：圍繞本行特點，分組練習搭建以下四方面大數(shù)據(jù)模型：

（1）市場與精準營銷，包括客戶畫像、關系鏈研究、精準營銷、實時營銷和個性化推薦；

（2）客戶關系管理，包括客服中心優(yōu)化和客戶生命周期管理；

（3）商業(yè)銀行運營管理，包括業(yè)務運營監(jiān)控和經營分析；

（4）創(chuàng)建商業(yè)化指數(shù)體系的初步搭建和分析。

王老師

【個人簡歷】

?北京區(qū)塊鏈技術應用協(xié)會的會員和講師、scrum精益敏捷管理顧問講師

?國家級信息化專家——國家工信部智能化管理師授課專家

?北京理工大學計算機專業(yè)畢業(yè)。

【曾任】

?搜狐互聯(lián)網(wǎng)金融產品經理

?百度智能產品運營總監(jiān)

?中國移動等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級企業(yè)擔任項目經理、品管總監(jiān)等職位。

【擅長行業(yè)&領域】

?行業(yè)：金融、銀行、企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)

?領域：人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等領域課題培訓

【主講課程 】

?銀行類：《銀行4.0：一場金融界數(shù)字化革命》、《商業(yè)銀行數(shù)字化敏捷轉型策略》、《敏捷銀行實施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)金融產品創(chuàng)新與應用》、《區(qū)塊鏈技術與央行數(shù)字貨幣在商業(yè)銀行中的應用》、《大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應用》、《商業(yè)銀行在人工智能、大數(shù)據(jù)及算法實戰(zhàn)應用》、《人工智能深度學習算法實戰(zhàn)演練》等。

?其他行業(yè)：《新基建核心技術解析與實施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)模式引領“新常態(tài)”經濟未來》、《互聯(lián)網(wǎng)思維與傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉型》、《新媒體營銷與品牌推廣——公眾號運營》、《工業(yè)4.0構建中國制造業(yè)未來》、《互聯(lián)網(wǎng)搭建與運營管理培訓》、《互聯(lián)網(wǎng)端到端運營流程搭建》等。

【實戰(zhàn)經驗 】

?王老師先后在出版、通信、互聯(lián)網(wǎng)、咨詢等行業(yè)，從事互聯(lián)網(wǎng)運營管理、金融產品管理、項目管理、運營管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國移動等企業(yè)工作。豐富的企業(yè)實際工作經驗，熟悉基層業(yè)務和國內企業(yè)的管理現(xiàn)狀。培訓課程始終圍繞“變現(xiàn)”為核心，對如何將互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運營管理與傳統(tǒng)企業(yè)實踐相結合，解決企業(yè)的實際問題，有獨到的見解和實踐能力。通過咨詢項目為傳統(tǒng)行業(yè)轉型分享其在營銷、市場、研發(fā)、物流等企業(yè)運營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經驗、案例以互聯(lián)網(wǎng)運營管理、營銷管理、客服管理等形式制作成咨詢方案與課件，在咨詢項目中實際運做案例與活動。

?近年培訓與項目記錄摘要：

?近兩年各銀行及金融機構服務案例：

2019年，中國銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用培訓，參與人數(shù)40人.

2019年，建設銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融應用培訓，參與人數(shù)30人.

2019年，蘇州銀行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用挖掘培訓，參與人數(shù)50人。

2019年，拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓，參與人數(shù)50人

2019年，工商銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用培訓，參與人數(shù)60人.

2019年，衢州農行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用挖掘培訓，參與人數(shù)40人。

2020年，華夏銀行征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓，參與人數(shù)50人

2020年，平安銀行數(shù)字化銀行轉型創(chuàng)新培訓，參與人數(shù)30人。

2020年，工商銀行大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓，參與人數(shù)50人

2020年，中國蘇州銀行銀行4.0培訓，參與人數(shù)40人。

2020年，北京銀行金融征信培訓，參與人數(shù)50人

?近兩年500強企業(yè)及各院校授課案例：

2019年，中國電信浙江分公司：互聯(lián)網(wǎng)思維下的品牌營銷，參加人員共200人以上。

2019年，廣汽集團：互聯(lián)網(wǎng)思維下的品牌營銷，參加人員共100人。

2019年，美的集團：大數(shù)據(jù)營銷，參加人員共300人以上。

2019年，TCL集團：工業(yè)4.0與中國制造2025培訓，參加人員200人。

2019年，中國核能集團：工業(yè)4.0與中國制造2025培訓，授課4期，參加人員共130人以上。

2019年，北京大學總裁班：數(shù)字化創(chuàng)新思維，授課4期，參加人員共180人以上。

2020年，武漢大學EMBA總裁班：大數(shù)據(jù)創(chuàng)新營銷，授課4期，參加人員共100人以上。

2020年，杭州移動分公司：人工智能與大數(shù)據(jù)培訓，授課6期，參加人員共200人以上。

2020年，浙江大學總裁班：區(qū)塊鏈與數(shù)字化貨幣培訓，授課人數(shù)30人。

2020年，中國惠普區(qū)塊鏈技術與財務系統(tǒng)落地培訓咨詢，項目人數(shù)40人

2020年，上海交通大學：區(qū)塊鏈技術與金融服務培訓咨詢，授課人數(shù)40人

2020年，清華大學新基建發(fā)展培訓總裁班，授課人數(shù)30人

?參與過多項與 AI、機器學習、大數(shù)據(jù)分析項目：

?拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信機器人項目:

-考拉征信是拉卡拉旗下獨立的、開放的第三方信用評估及信用管理機構，是當前國內同時持有個人征信牌照及企業(yè)征信牌照的征信企業(yè)，也是國內首個成立專注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專業(yè)實驗室的征信機構。考拉征信的數(shù)據(jù)來源是多維度的，依托大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺，數(shù)據(jù)來源既有拉卡拉十年積累起來的便民、電商、金融及近億級個人用戶和百萬線下商戶日常經營的相關數(shù)據(jù)，同時藍標、拓爾思、梅泰諾和旋極等四家上市公司也同步共享其數(shù)據(jù)，此外還有公安、法院、航空、通訊、學歷、學籍、工商等公共部門及其他行業(yè)合作的數(shù)據(jù)。

-基于考拉的非結構化大數(shù)據(jù)，本項目將重點研究：

個人征信大數(shù)據(jù)建模，企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模，對于個人用戶的反欺詐征信大數(shù)據(jù)建模及處理系統(tǒng)等具體問題。

-自動收集、分析并處理多源、異構、非結構化的數(shù)據(jù)，充分驗證并研究面向管理決策的非結構化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術，面向管理決策的多源異構大數(shù)據(jù)融合方法，以及大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法等重要研究內容。利用大數(shù)據(jù)的價值，對征信管理決策提供重要的支撐作用。

?春雨醫(yī)生健康大數(shù)據(jù)挖掘人工智能實證平臺項目:

-基于春雨醫(yī)生的大量問診數(shù)據(jù)和全國范圍內的病情分布數(shù)據(jù)，本項目將應用并驗證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法；基于此平臺中的海量問診，本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術，既包括問診文本挖掘技術，也包括問診圖片挖掘技術；在此基礎上，進一步研究并應用如何將春雨內外部大數(shù)據(jù)轉化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專業(yè)性知識，為自動化診療提供科學依據(jù)，由此研究非結構化大數(shù)據(jù)支持醫(yī)療決策的方法。

?36Kr（36 氪） 雙創(chuàng)指數(shù)AI平臺系統(tǒng):

-基于此平臺數(shù)據(jù)來源的廣泛性和異構性，本項目將應用并研究面向管理決策的多源異構大數(shù)據(jù)融合方法；在對多體量巨大的數(shù)據(jù)進行分析和推斷中，本項目將應用并驗證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法；在具體的指數(shù)構建及驗證過程中，本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術，特別是文本挖掘技術，如文本的結構化表示、文本特征提取和文本分類等。

-本項目的重要完成研究并應用基于非結構化大數(shù)據(jù)挖掘技術將這些大數(shù)據(jù)轉化為能夠輔助管理決策的描述中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況的知識，實時監(jiān)控中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀，為監(jiān)管機構和政府部門的政策制定提供科學依據(jù)，防范市場風險，由此研究非結構化大數(shù)據(jù)支持管理決策的一般性方法和模式。

?新華金融財經智能數(shù)據(jù)標準規(guī)范體系研究項目運用AI 機器人深度學習技術:

-項目針對金融財經數(shù)據(jù)服務特點建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標準以及數(shù)據(jù)規(guī)范標準的維護更新體系，完成為用戶提供一個了穩(wěn)定、統(tǒng)一、規(guī)范、方便、高效的大數(shù)據(jù)分析服務平臺

?江蘇協(xié)鑫集團電力設備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測與故障分析系統(tǒng)運用:

-項目完成電力設備傳感器采集的數(shù)據(jù)，構建設備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預測挖掘平臺，項目結合 OpenTSDB 動態(tài)時序數(shù)據(jù)庫技術，實現(xiàn)設備故障數(shù)據(jù)的分類與預測預警模型，實現(xiàn)設備監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預警。

?中國移動運營商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):

-項目完成信令數(shù)據(jù)、充值數(shù)據(jù)、CRM、業(yè)務訂閱數(shù)據(jù)等的存儲管理和分析檢索，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、話單分析、客戶深度標簽分析，網(wǎng)絡優(yōu)化分析以及輿情預警。

【授課風格】

?專家型講師風格。有相對深厚的知識底蘊和豐富的社會閱歷，以及個人獨特的思考角度。

?講課時邏輯性非常強，旁征博引，談古論今，侃侃而言，毫不費力，化技巧于無形，授課內容爐火純青。

?王老師的授課就是那種內容知識點隨手拈來，隨現(xiàn)場學員狀態(tài)靈活而變。

【服務客戶】

?銀行業(yè)：中國銀行、工商銀行、交通銀行、建設銀行、郵儲銀行、平安銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、民生銀行、華夏銀行、蘇州銀行、寧波銀行、各地農商行、等

?其他行業(yè)：清華大學、北京大學、武漢大學、南京財經、中國移動、廣汽集團公司、美的集團：TCL集團、中國核能集團、重慶郵政、EMBA總裁班、春雨醫(yī)生健康、1 號店、德邦物流等

【客戶反饋】

?學員評價

在工作中，汲取新知識是非常重要的，這次培訓，學到了很多相關知識，非常實用，希望下次公司培訓還能請王老師。

——中國移動

這次大數(shù)據(jù)營銷的培訓，讓我感覺銀行的未來非常有前景，很慶幸自己參加了這次培訓，著實大開眼界！

——招商銀行

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