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解读金融前沿科技创新（AI与数字经济），赋能银行转型 蒋满霖博士、教授、博导、独立董事 课程背景 金融科技的迅速发展为全球经济注入全新动力。无论是从个体层面的微观金融服务，还是到宏观层面的国家金融发展战略，金融科技都发挥重要角色。为此，中国人民银行印发《金融科技发展规划（2022-2025年）》，明确金融数字化转型的总体思路、发展目标、重点任务和实施保障。2023年12月，中央金融工作会议提出做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》34次提到“金融”关键词，再次突出强调了金融工作的两大任务，一是服务实体经济，作为金融工作的根本宗旨，二是防范化解金融风险。 金融科技，31万亿行业如何被重塑？2018年末，全行业共4034家中小银行；到2023年末，已减少至3920家。过去，拥有众多网点是优势。在金融科技的冲击下，网点边际效应正在递减，网点必须转型。在当前需求不足、供给过剩、预期偏弱的宏观经济下，银行如何通过解读二十届三中全会精神，通过金融科技（人工智能和数字经济）寻找增长的新动能？如何更好服务实体经济？如何化解金融风险？如何进行制度创新？ 本课程切中商业银行的痛点，重构商业银行的理念，赋能商业银行的行动。课程致力于从思想性、政策性和实践性解剖金融科技重构商业银行，挖掘新动能；以实战训练为主要方式，以培训成果输出为主要目标进行课程设计，为各级银行管理者呈现专属的在金融科技创新背景下，银行挖掘新动能的迭代的理念和行动的盛宴。 课程收益 ● 理解金融科技的内涵，明确其在银行转型中的核心动力价值，为银行转型提供理论支撑 ● 学习金融科技在五大金融中的应用实践，助力银行创新生产与服务模式，拓展盈利空间 ● 认识金融科技赋能商业银行转型的环境，洞悉商业银行转型现状与趋势，规避误区挑战，把握正确转型方向 ● 商业银行金融科技与数字化转型的策略，从战略到组织全面推动转型实践 ● 借鉴商业银行金融科技与数字化转型案例，破解“不敢转”“不会转”“不能转”的悖论 课程时间：1天，6小时/天 课程对象：银行从业者 课程方式：理论讲解+案例分析+课堂练习+实战演练+小组研讨+互动答疑+情景模式+后期跟踪（课后2月内线上沟通） 课程大纲 案例引入：重庆市农商行位列2024中国银行100强的第21名的秘诀 第一讲：基础理论篇：金融科技本质是金融，是用信息技术为金融提质增效 一、数字经济与金融科技的逻辑 （一）经济的核心是金融 （二）金融的核心是银行 （三）银行的核心是科技 二、全球金融科技发展的5项关键技术 （一）人工智能（AI）（5大核心技术） 1.计算机视觉 2.机器学习 3．自然语言处理 4．机器人 5．语音识别 (二)区块链（Blockchain） （三）云计算（Cloud Computing）存储、通讯和计算能力 （四）大数据（Big Data） 1．大数据的5V特性 2．大数据的演进与应用实践 （五） 物联网（IOT） 案例：您身边的金融科技影子。 三、金融科技的作用 金融科技：数字经济重要组成，也是新质生产力的体现。 对比：金融科技比“互联网金融”包含的范围更加广阔 （一） 提升金融效率 1.在支付清算方面网络支付快捷便利 2．在融资借贷方面，“去中介化”的网络融资 3．在理财服务方面，技术成熟降低了理财服务门槛 （二） 优化金融服务 （三） 降低风险 案例：蚂蚁集团金融科技的分析——蚂蚁集团大数据应用（智能用户画像、智能精准营销、智能风控、智能投顾AIipay） 第二讲：时代理念篇：金融科技重塑银行业务 一、宏观层面：中国经济面临多重挑战（PEST） （一）政治等国内外形势 （二）人口等社会 （三）区域经济发展不平衡、土地财政转为国债财政的经济 （四）第四次工业革命的技术 二、中观层面：以数字经济为核心的新质生产力，倒逼商业银行进行金融科技与数字化转型 （一）五大金融 （二）新质生产力 三、微观层面：时代的创新与聚焦主战场 （一）全球银行业的“Bank 4.0”时代 (二) 银行平台化 （三）金融科技势头强劲，大模型等新技术开辟新发展空间 案例：如何深度把握客户数字化需求：消费端、生产端与社会端。国内商业银行未来发展的唯一出路是什么？ 四、金融科技重塑银行业务 （一）金融科技带来的银行业务创新 1.“互联网+”影响金融业务 a储蓄存款：消费支付 个人理财 b信用消费：个人信贷 小微金融 c公司信贷：综合金融 供应链金融 d征集体系：授信审批 风险控制 e同业业务：投行业务 非银行金融业务 2．互联网与金融业务的深度融合 a消费端：平台化、数据化、场景化 b产业端：投行化、综合化、资管化 （二）云计算与大数据在银行应用与实践 1.云计算的三大能力 2．云计算在银行应用与分析 （三）数据分析在银行应用与实战 1．大数据分析可视化 2．银行数据挖掘以及基础模型统计方法（数据建模） 3．大数据用户画像应用 ①社会属性、生活习惯、行为特征 ②人脸数据、金融数据、医疗数据、传感器数据、手机APP数据、基因数据、聊天数据、邮件数据、定位数据 ③如何打通银行内部与外部数据壁垒 ④对私用户画像、对公用户画像,银行静态/动态数据分析 4．银行透过数据建立事实标签 预测标签以及模型标签建立 5．银行数据分析怎样赋能业务（客群、年龄等） 6．大数据在智能风控中的应用 ①风控4.0 ②大数据智能风控8个维度 ③轨迹数据与客户风险控制与管理 7．数据可视化社会数据分析应用方法 案例：银行大数据系统展示案例 通讯运营商以及大数据公司金融科技业务创新启发与思考 （四）AI在银行应用与实践 1．通用类人工智能 ①算法（通俗易懂的算法） ②科技技术组件（python、Java、spark、docker) ③AI新数据源提供全新检测手段 ④AI新型数据构建下风险管理系统 ⑤手机加速传感器第三方调取SDK 案例：遥感卫星应用信贷及风险防范案例 金融AI小程序调取SDK数据案例 国内领先银行AI算法信贷业务案例 2．GPT-4银行智能投顾应用 GPT-4银行智能客服 GPT-4处理银行舆情风险中的应用 GPT-4在银行投研应用 GPT-4在银行监管合规中应用 3．Sora在银行中的应用 第三讲：策略行动篇：金融科技创新下的商业银行数字化转型 一、银行业数字化转型现状与挑战 （一）战略 （二）业务 （三）组织 （四）流程 二、数字化转型的策略 (一)渠道创新——直销银行（四大基础能力建设） 互动：直销银行是手机银行吗？ 直销银行4大类型：产品专家型、客户专家型与全能型 （二）场景创新——开放特色银行（三种模式构建） ——场景化，就是跳出银行做银行，深挖需求，精准获客。银行将不再是一个地方，而是一种行为。 互动：开放特色银行“开放”在何处？什么是API经济？ 案例：全球领先银行是如何打造开放银行的、中国国内开放银行的探索与实践 案例：银行的物理网点功能在哪？ （三）智能创新——数据挖掘：线下设备智能化，线上系统智慧化智能风控： 1. 如何全流程防范客户风险? 2. 如何挖掘不同行业和不同地域的风险数据? 3. 如何挖掘经济周期因子风险数据? 4. 如何挖掘小微企业贷前、贷中及贷后风险数据? ——基于客户画像的违约概率计算 案例：如何给客户画像 （四）组织创新——架构重塑 1. 组织重塑：如何打造敏捷型组织，小团队组织 2. 机构重塑：利润中心再造的模式与路径，业务重构 3. 队伍重塑：如何打造一支高效的数字化团队 关键：6个转变 （五）流程创新——流程再造 1. 流程优化工具：端到端的客户再造 1）客户端；塑造以客户为中心的流程优化 2）网点端：打造全行集中运营系统 2.流程的设计 案例：流程再造的难点在哪？ 第四讲：案例启迪篇：国内外商业银行金融科技与数字化转型剖析 一、国外先进案例 1. 星展银行（DBS）：打造API驱动的解决方案，助客户实现业务数字化并提升客户体验 2. 荷兰ING银行：构建“ABCD”为主体的金融科技服务能力 3. 西班牙对外银行（BBVA）：金融科技与传统银行结伴而行 4. 汇丰银行：合力构建金融生态新格局 5. 花旗银行：花旗银行开户，智能科技，高效服务，尽在掌握 思考：举措、创新与成效何在？ 二、国内先进案例 1. 招商银行：因您而变 2. 平安银行：可视化银行 3. 蚂蚁金服：金融科技全面开放战略背后的技术布局 4. 国有大行 1）工商银行：智慧银行生态系统 ECOS 2）交通银行：基金投顾服务平台 3）建设银行：开放式银行 4）中国银行：5G智能银行体验 案例：举措、创新与成效何在？ 三、总结 （一）学员小组案例分享，您会讲故事吗？ 什么是故事？描述未来和语言穿透的能力。 （二）用行动践行执行力 1.我学到了什么？ 2.我的感受是怎样的？ 3.我的总结与反思是什么？ 4.我下一步具体的行动计划是什么？ 课堂活动：“让行动起飞” 以上课程安排仅供参考，具体情况以现场授课为准！
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