《人工智能与商业银行业务创新》 ——建立在机器学习上的银行创新

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课程背景：

未来的商业银行是如何运营的？

为什么创新是商业银行运营的核心？

当下商业银行储备什么样的人才，以应对未来的竞争格局？

截止2018年，中国已达7亿移动支付用户。越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购、支付。同时，我们也生活在一个机器学习+数据+算法的时代，AI、数据、算法无处不在，未能足够利用数据和算法，没有把人工智能、大数据和算法与商业运营模式、与用户连接起来的商业银行是没有未来的。今后，中国每年急需10万名专业人工智能算法工程师，以及150万具有人工智能、大数据思维的职业经理人。

随着世界经济大格局的变化和智能产业的突飞猛进，正面临一个难得的转型、融合和发展的机遇。这个机遇就是数字化，即将把企业带到智能时代的四项技术：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，区块链），C（Cloud computing，云计算），D（Big Data，大数据）。对于传统商业银行的改造、对于消费升级、对于新型城市化，都要用ABCD的技术手段，这些以ABCD为代表的新兴产业将引领中国经济未来发展。

对于传统商业银行来说，此轮科技升级也是转型的大好机会！

【内容】

1、人工智能基础知识；

2、人工智能与大数据、算法的区别与联系；

3、人工智能与大数据、算法在商业银行相关创新案例；

4、讲解、分析目前商业银行中常用的人工智能、大数据应用。

【培训大纲】

第一天上午

前言：认识这个时代

一、数字化经济高速发展的逻辑

1）你没做错什么，是时代变了——来自互联网的冲击波

2）“摩尔定律”带来指数级发展

3）是什么导致了银行界的“中年危机”

二、网络效率逻辑

1）数据智能逻辑

2）深度渗透逻辑

三、蚂蚁金服为什么能颠覆的传统银行模式

1）超级平台现象

2）非对称发展

3）商业新物种

4）金融新生态

四、新技术全方位的深度渗透到传统银行转型

1）从银行1.0到4.0的演进和改造

2）“移动支付”彻底改变了传统金融服务场景

3）垂直产业链的构建对银行业务的深度融合

一、人工智能概述

1.人工智能——世纪对弈

1)AlphaGo围棋胜利的深度透视

2)AlphaGo的算法秘密

3)对弈的意义

4)AI发展的意义

实战案例分析：人类思维与机器思维有哪些本质区别

2.人工智能发展概况

1)什么是智能

2)什么是人工智能 (AI)

3)AI研究的方法和途径.

4)AI的历史.

5)ＡI的研究特点

6)人工智能学科体系

3.人工智能中人文趣事

1)图灵（Turing）

2)赫伯特·西蒙（Herbert Simon）

二、人工智能基本原理及应用

1.人工智能基础知识

1)知识表示的概念

2)知识的特性

3)知识的分类

4)知识表示的方法

实战案例分析：分布式计算与人工智能的关系

2.人工神经网络在物联网中的应用

1)神经网络的发展简史

2)神经元数学模型

3)神经网络的分类

4)神经网络的特征

实战案例分析：物联网商业应用的三大定律

第一天下午

第三讲：人工智能相关热点技术——大数据、机器学习、算法

1.大数据技术

1)大数据时代的意义

2)大数据基础概念

3)大数据和人工智能的关系

4)大数据解决的主要问题

5)大数据将“猜”出并控制一切

实战案例分析：特朗普如何通过数据和算法来操控选民思想和结果

6)如何通过在线化收集、处理海量数据

7)数据挖掘结果如何展现——从"人找信息"到"信息找人"

实战案例分析：准确率高达75%的机票价格预测模型

2.机器学习与算法技术

1)机器学习基本概念——深度学习与非深度学习

2)机器学习算法分类——有监督学习（分类、预测）、无监督学习（聚类、关联）

3)什么是算法：即企业经营的策略

4)算法与数据——算法如种子、数据如土壤

实战案例分析： 你关心的新闻才是今日头条

5)算法三种底层逻辑：或、且、非

6)机器学习的主要学派与五大终极算法

符合学派——逆向演绎算法

联结学派——反向传播算法

进化学派——达尔文算法

贝叶斯学派——推理算法

类推学派——支持向量机算法

7)机器学习与算法的结合应用

实战案例分析：用机器学习和算法预测药物有效性

8)Google在机器学习算法上的应用

实战案例分析：为什么Google比雅虎公司市值高很多

第二天上午

第四讲： 商业银行如何创新与重新设计业务

1、回归第一性原理——勿忘初心

2、将第一性原理应用于银行业务

案例分析：价值储存(“存”)、获得信用(“贷”)、资金转移(“汇”)

3、数字化嵌入式商业银行服务

4、新体验并非从银行网点开始——无界、无感、无限的体验

案例分析：从客户投诉服务质量，到客户感觉不到服务

5、金融服务随时随地的需要

案例分析：越来越多的人从科技公司获得金融服务

6、混合现实及其对银行业务的影响

案例分析：供应链金融，被忽视的海量需要

第五讲：商业银行将从产品到体验

1、新“网络”和“分销”模式——网点至上，还是移动终端至上

案例分析：线下线上的数据化，最终会带来社会生活的全面“金融化”

2、金融服务从产品到体验的全能体验——精准、贴心、无摩擦

案例分析：建设银行推出“智能无人网点”、招商银行“全面无卡化”网点、民生银行 “智能终端服务”网点…

3、未来金融的交叉销售和关系销售

案例分析： 从一个汽车广告开始的全生命周期金融服务

4、银行组织结构的改变

案例分析：相比科技与工具、组织结构最难改变

第六讲：区块链应用改变银行、金融行业秩序

1、互联网商业中的四大顽疾——窃取、假冒、篡改、事后否认

2、P2P去中心化支付网络

3、数字资产交易——哈希运算

4、安全公钥密钥设计

5、比特币分割交易

案例分析：京东运用区块链算法建立智能供应链

第二天下午

第七讲：金融科技公司对于银行必要性

1、华尔街+硅谷模式，金融科技正在主导金融领域

2、为什么银行应该关注金融科技

3、如果不能打败它们，就加入它们

案例分析：浦发银行试点超级入口API bank，欲反击互联网金融巨头

4、深度学习：银行智能语音理财顾问

案例分析：银行开始大量聘请数据专家、机器学习专家、心理学家、算法学家...到银行工作

7、数字化商业银行: 移动终端、大数据、云计算、5G的作用

案例分析：从路人甲，到数据源，商业银行开启大数据时代

8、可以做到“千人千面”定义银行业务中的角色

案例分析：身份识别技术对于金融来说是多么重要

第八讲：算法设计在商业银行中的应用

1.BAT如何利用机器学习与算法影响整个商业银行

2.算法在金融征信风控体系中的应用

1)金融征信风控体系核心模式

2)金融征信风控算法与模型的设计步骤

3)金融征信风控数据仓库建设

4)金融征信风控模型风险等级

5)信用评分算法开发流程

6)社交网络算法在金融反欺诈中的应用

案例分析：蚂蚁金服征信算法与模型，快速处理用户借贷需求

第九讲 哪些银行幸存 哪些银行消亡

1、适者生存——体验，不是产品

2、生存从顶层开始——技术第一，银行第二

3、银行4.0路线图——个性化、智能化、实时化、综合化。

4、回归金融的本质：一切为了效率

授课风格：

案例丰富、表达清晰、逻辑有力、互动控场水平高。

王老师

【个人简历】

北京区块链技术应用协会的会员和讲师、scrum精益敏捷管理顾问讲师

国家级信息化专家——国家工信部智能化管理师授课专家

北京理工大学计算机专业毕业。

【曾任】

搜狐互联网金融产品经理

百度智能产品运营总监

中国移动等互联网巨擎级企业担任项目经理、品管总监等职位。

【擅长行业&领域】

行业：金融、银行、企业、互联网

领域：人工智能、区块链、云计算、大数据等领域课题培训

【主讲课程 】

银行类：《银行4.0：一场金融界数字化革命》、《商业银行数字化敏捷转型策略》、《敏捷银行实施策略》、《互联网金融产品创新与应用》、《区块链技术与央行数字货币在商业银行中的应用》、《大数据在商业银行中的应用》、《商业银行在人工智能、大数据及算法实战应用》、《人工智能深度学习算法实战演练》等。

其他行业：《新基建核心技术解析与实施策略》、《互联网模式引领“新常态”经济未来》、《互联网思维与传统企业互联网转型》、《新媒体营销与品牌推广——公众号运营》、《工业4.0构建中国制造业未来》、《互联网搭建与运营管理培训》、《互联网端到端运营流程搭建》等。

【实战经验 】

王老师先后在出版、通信、互联网、咨询等行业，从事互联网运营管理、金融产品管理、项目管理、运营管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中国移动等企业工作。丰富的企业实际工作经验，熟悉基层业务和国内企业的管理现状。培训课程始终围绕“变现”为核心，对如何将互联网企业运营管理与传统企业实践相结合，解决企业的实际问题，有独到的见解和实践能力。通过咨询项目为传统行业转型分享其在营销、市场、研发、物流等企业运营等各方面的心得。擅长将咨询工作中的经验、案例以互联网运营管理、营销管理、客服管理等形式制作成咨询方案与课件，在咨询项目中实际运做案例与活动。

近年培训与项目记录摘要：

近两年各银行及金融机构服务案例：

2019年，中国银行：互联网金融与区块链应用培训，参与人数40人.

2019年，建设银行：互联网金融应用培训，参与人数30人.

2019年，苏州银行互联网金融与区块链应用挖掘培训，参与人数50人。

2019年，拉卡拉征信大数据分析与金融征信培训，参与人数50人

2019年，工商银行：互联网金融与区块链应用培训，参与人数60人.

2019年，衢州农行互联网金融与区块链应用挖掘培训，参与人数40人。

2020年，华夏银行征信大数据分析与金融征信培训，参与人数50人

2020年，平安银行数字化银行转型创新培训，参与人数30人。

2020年，工商银行大数据分析与金融征信培训，参与人数50人

2020年，中国苏州银行银行4.0培训，参与人数40人。

2020年，北京银行金融征信培训，参与人数50人

近两年500强企业及各院校授课案例：

2019年，中国电信浙江分公司：互联网思维下的品牌营销，参加人员共200人以上。

2019年，广汽集团：互联网思维下的品牌营销，参加人员共100人。

2019年，美的集团：大数据营销，参加人员共300人以上。

2019年，TCL集团：工业4.0与中国制造2025培训，参加人员200人。

2019年，中国核能集团：工业4.0与中国制造2025培训，授课4期，参加人员共130人以上。

2019年，北京大学总裁班：数字化创新思维，授课4期，参加人员共180人以上。

2020年，武汉大学EMBA总裁班：大数据创新营销，授课4期，参加人员共100人以上。

2020年，杭州移动分公司：人工智能与大数据培训，授课6期，参加人员共200人以上。

2020年，浙江大学总裁班：区块链与数字化货币培训，授课人数30人。

2020年，中国惠普区块链技术与财务系统落地培训咨询，项目人数40人

2020年，上海交通大学：区块链技术与金融服务培训咨询，授课人数40人

2020年，清华大学新基建发展培训总裁班，授课人数30人

参与过多项与 AI、机器学习、大数据分析项目：

拉卡拉征信大数据分析与金融征信机器人项目:

-考拉征信是拉卡拉旗下独立的、开放的第三方信用评估及信用管理机构，是当前国内同时持有个人征信牌照及企业征信牌照的征信企业，也是国内首个成立专注于大数据征信模型研究的专业实验室的征信机构。考拉征信的数据来源是多维度的，依托大数据和互联网平台，数据来源既有拉卡拉十年积累起来的便民、电商、金融及近亿级个人用户和百万线下商户日常经营的相关数据，同时蓝标、拓尔思、梅泰诺和旋极等四家上市公司也同步共享其数据，此外还有公安、法院、航空、通讯、学历、学籍、工商等公共部门及其他行业合作的数据。

-基于考拉的非结构化大数据，本项目将重点研究：

个人征信大数据建模，企业征信大数据建模，对于个人用户的反欺诈征信大数据建模及处理系统等具体问题。

-自动收集、分析并处理多源、异构、非结构化的数据，充分验证并研究面向管理决策的非结构化大数据挖掘方法技术，面向管理决策的多源异构大数据融合方法，以及大数据统计推断与决策方法等重要研究内容。利用大数据的价值，对征信管理决策提供重要的支撑作用。

春雨医生健康大数据挖掘人工智能实证平台项目:

-基于春雨医生的大量问诊数据和全国范围内的病情分布数据，本项目将应用并验证大数据统计推断与决策方法；基于此平台中的海量问诊，本项目将应用并验证面向管理决策的非结构化大数据挖掘方法技术，既包括问诊文本挖掘技术，也包括问诊图片挖掘技术；在此基础上，进一步研究并应用如何将春雨内外部大数据转化为能够辅助病情诊断和辅助治疗的专业性知识，为自动化诊疗提供科学依据，由此研究非结构化大数据支持医疗决策的方法。

36Kr（36 氪） 双创指数AI平台系统:

-基于此平台数据来源的广泛性和异构性，本项目将应用并研究面向管理决策的多源异构大数据融合方法；在对多体量巨大的数据进行分析和推断中，本项目将应用并验证大数据统计推断与决策方法；在具体的指数构建及验证过程中，本项目将应用并验证面向管理决策的非结构化大数据挖掘方法技术，特别是文本挖掘技术，如文本的结构化表示、文本特征提取和文本分类等。

-本项目的重要完成研究并应用基于非结构化大数据挖掘技术将这些大数据转化为能够辅助管理决策的描述中国创新创业情况的知识，实时监控中国创新创业现状，为监管机构和政府部门的政策制定提供科学依据，防范市场风险，由此研究非结构化大数据支持管理决策的一般性方法和模式。

新华金融财经智能数据标准规范体系研究项目运用AI 机器人深度学习技术:

-项目针对金融财经数据服务特点建立一系列数据规范标准以及数据规范标准的维护更新体系，完成为用户提供一个了稳定、统一、规范、方便、高效的大数据分析服务平台

江苏协鑫集团电力设备大数据智能监测与故障分析系统运用:

-项目完成电力设备传感器采集的数据，构建设备大数据管理系统和电力故障分析预测挖掘平台，项目结合 OpenTSDB 动态时序数据库技术，实现设备故障数据的分类与预测预警模型，实现设备监测时间序列数据的分析挖掘与故障预警。

中国移动运营商的大数据分析系统:

-项目完成信令数据、充值数据、CRM、业务订阅数据等的存储管理和分析检索，实现数据集成、话单分析、客户深度标签分析，网络优化分析以及舆情预警。

【授课风格】

专家型讲师风格。有相对深厚的知识底蕴和丰富的社会阅历，以及个人独特的思考角度。

讲课时逻辑性非常强，旁征博引，谈古论今，侃侃而言，毫不费力，化技巧于无形，授课内容炉火纯青。

王老师的授课就是那种内容知识点随手拈来，随现场学员状态灵活而变。

【服务客户】

银行业：中国银行、工商银行、交通银行、建设银行、邮储银行、平安银行、招商银行、兴业银行、民生银行、华夏银行、苏州银行、宁波银行、各地农商行、等

其他行业：清华大学、北京大学、武汉大学、南京财经、中国移动、广汽集团公司、美的集团：TCL集团、中国核能集团、重庆邮政、EMBA总裁班、春雨医生健康、1 号店、德邦物流等

【客户反馈】

学员评价

在工作中，汲取新知识是非常重要的，这次培训，学到了很多相关知识，非常实用，希望下次公司培训还能请王老师。

——中国移动

这次大数据营销的培训，让我感觉银行的未来非常有前景，很庆幸自己参加了这次培训，着实大开眼界！

——招商银行

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