碳达峰碳中和与绿色金融

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课程背景：

2020年9月，中国向全世界宣布二氧化碳排放力争于2030前达到峰值，2060年前实现碳中和的目标，碳达峰、碳中和成为媒体舆论热词和社会焦点。全国各行业应对气候变化与碳中和的关注被点燃，中国也将成为全球低碳实践的创新者、引领者。

未来在能源、制造、农业、交通等领域碳排放将面临各种挑战与新技术，以阻止全球变暖，避免气候变化带来的最坏影响。同时金融行业也积极响应，人民银行牵头制定了构建绿色金融体系的《指导意见》，并制定了时间表和路线图，推动具体政策逐步落地，绿色金融政策体系初步建立。2020年末，中国绿色贷款余额约1.8万亿美元，绿色债券存量约1250亿美元，规模分别居世界第一和世界第二。

课程大纲：

第一章：碳中和是一场深刻的社会系统变革

一、从碳排放到碳中和的演变过程

1）百年未有之大变局——海平面升高与未知病毒爆发

2）什么是碳达峰

3）什么是碳中和——零碳

二、两个必须完成的目标

1）2030年前达到碳峰值——1990年德国已完成碳达峰

2）2060年前实现碳中和

3）目标与我国两个一百年的关系

三、碳达峰碳中和将彻底改变中国

1）能源转型推动绿色增长

2）绿色创新正在改变世界

3）商业新物种

4）新生态彻底改变了传统金融

第二章：为什么要做到碳中和

一、特朗普为何执意退出《巴黎协定》

二、拜登政府会不会通过碳中和打压中国经济发展

三、中国行动是否太迟了——从510亿吨到零

四、青山绿水就是金山银山——勿忘初心

案例分析：从十一五到十四五，中国的经济新基建

第三章：如何突破碳排放的困境

一、碳中和目标是政府的责任更是机遇

二、科技创新是实现碳中和唯一途径

1）发展新能源基地与电力存储

2）5G物联网与工业4.0

3）种植与养殖

4）智能交通运输

三、全国统一的碳排放权交易市场呼之欲出

第四章： 为低碳世界重新设计银行业务

一、绿色金融对传统银行意味着什么？

中国人民银行构建绿色金融体系《指导意见》

二、“碳”将成为一种货币以及定价体系

案例分析：阿里为什么要带头种树？特斯拉仅仅靠卖车赚钱？

三、通过数字化嵌入式提升商业银行运营效率

1）交易内容比较简单、明确

2）操作流程相对标准、快捷

3）降低交易成本

4）风险可控

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、

四、区块链服务于碳排放指标记录

1）去中介化成为趋势

2）确保唯一性的加密技术

3）分布式记账结构的影响

案例分析：阿里、京东、腾讯的区块链金融平台

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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