金融科技--銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新與應(yīng)用前沿
【課程背景】
2026我國(guó)銀行業(yè)正站在政策引導(dǎo)與市場(chǎng)拐點(diǎn)的雙重十字路口，銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型已從行業(yè)趨勢(shì)升級(jí)為關(guān)乎銀行生存發(fā)展的核心命題。國(guó)家金融監(jiān)管總局《銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展實(shí)施方案》明確 “人工智能 +”“數(shù)據(jù)要素 ×” 雙輪驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型與普惠金融、科技金融、養(yǎng)老金融等國(guó)家重點(diǎn)領(lǐng)域深度綁定，既通過(guò) “穿透式監(jiān)管”“監(jiān)管沙盒” 劃定合規(guī)邊界，又鼓勵(lì)銀行以科技賦能金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，其中隱私計(jì)算、開(kāi)放銀行、大模型應(yīng)用、人工智能等技術(shù)方向被納入重點(diǎn)支持清單，政策同時(shí)要求銀行在數(shù)據(jù)治理、消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)、風(fēng)險(xiǎn)防控等方面同步提升，這一系統(tǒng)性政策導(dǎo)向?yàn)殂y行突破當(dāng)前發(fā)展困境、實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合指明了清晰路徑，銀行必須加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，以適應(yīng)金融行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)代要求。
人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、等核心金融科技技術(shù)與銀行核心業(yè)務(wù)的全方位、深層次融合，正徹底重構(gòu)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局。在數(shù)據(jù)價(jià)值激活與安全共享層面，銀行大數(shù)據(jù)體系通過(guò)整合客戶交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)、外部生態(tài)數(shù)據(jù)等多維度信息，構(gòu)建涵蓋客戶基本屬性、消費(fèi)偏好、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、需求特征等的多維度用戶標(biāo)簽體系，并基于關(guān)聯(lián)分析、行為軌跡追蹤等技術(shù)搭建動(dòng)態(tài)用戶圖譜，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶需求的精準(zhǔn)洞察與圈層化分類(lèi)，為后續(xù)風(fēng)控建模、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、個(gè)性化服務(wù)提供核心數(shù)據(jù)支撐；而隱私計(jì)算技術(shù)的深度應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了 “數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”“數(shù)據(jù)不動(dòng)價(jià)值動(dòng)”在保護(hù)客戶隱私與數(shù)據(jù)安全的前提下，安全對(duì)接政務(wù)、電商、物流、通信等外部數(shù)據(jù)資源，有效破解數(shù)據(jù)孤島難題，為風(fēng)控模型優(yōu)化、客戶畫(huà)像完善、營(yíng)銷(xiāo)精準(zhǔn)度提升提供更豐富的數(shù)據(jù)源，
在風(fēng)控與信貸領(lǐng)域，技術(shù)創(chuàng)新徹底突破傳統(tǒng)風(fēng)控局限，構(gòu)建起全方位、多層次的智能風(fēng)控體系：物聯(lián)網(wǎng)風(fēng)控通過(guò)在企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備、倉(cāng)儲(chǔ)物資、運(yùn)輸車(chē)輛等場(chǎng)景部署傳感器、物聯(lián)網(wǎng)終端，實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、物資庫(kù)存變動(dòng)、物流運(yùn)輸軌跡等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，與物聯(lián)網(wǎng) + 供應(yīng)鏈金融模式深度結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的全鏈路風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與動(dòng)態(tài)評(píng)估，解決供應(yīng)鏈金融中信息不對(duì)稱(chēng)、確權(quán)難等問(wèn)題，遙感風(fēng)控技術(shù)通過(guò)衛(wèi)星影像、無(wú)人機(jī)巡查等方式，結(jié)合 AI 圖像識(shí)別算法，分析工業(yè)廠房利用率、光伏電站發(fā)電量、倉(cāng)儲(chǔ)貨位占用率等客觀數(shù)據(jù)，破解小微客戶缺乏傳統(tǒng)抵押物的融資困境，疊加基于大數(shù)據(jù)的智能風(fēng)控模型，整合客戶信用數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)等多維度信息，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)識(shí)別與量化評(píng)估，將信貸審批準(zhǔn)確率提升 30% 以上，不良貸款率控制在 1.2% 以下；同時(shí)，實(shí)時(shí)反欺詐系統(tǒng)通過(guò)行為特征分析、設(shè)備指紋識(shí)別、交易鏈路監(jiān)測(cè)等技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別賬戶盜用、虛假交易、惡意騙貸、電信詐騙等風(fēng)險(xiǎn)行為
在服務(wù)與營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)新層面，技術(shù)驅(qū)動(dòng)銀行從 “產(chǎn)品為中心” 向 “客戶為中心” 轉(zhuǎn)型：場(chǎng)景營(yíng)銷(xiāo)打破傳統(tǒng)獲客邊界，銀行通過(guò)與消費(fèi)、醫(yī)療、教育、出行、住房、養(yǎng)老等高頻生活場(chǎng)景方合作，將信貸、支付、理財(cái)、保險(xiǎn)等金融服務(wù)無(wú)縫嵌入場(chǎng)景流程，實(shí)現(xiàn) “金融服務(wù)跟著客戶需求走”，通過(guò)場(chǎng)景化嵌入實(shí)現(xiàn) “潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲” 的獲客與活客，基于用戶標(biāo)簽與圖譜的AI 智能營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法精準(zhǔn)捕捉客戶生命周期各階段需求，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品與服務(wù)的個(gè)性化推送、定制化推薦，開(kāi)放銀行通過(guò) API/SDK 接口向生態(tài)伙伴開(kāi)放賬戶管理、支付結(jié)算、信貸融資、財(cái)富管理等金融能力，構(gòu)建 “銀行 + 場(chǎng)景 + 伙伴” 的生態(tài)閉環(huán)，既拓展服務(wù)半徑，又沉淀場(chǎng)景化數(shù)據(jù)，大模型金融助手與智能體 Agent的應(yīng)用，不僅能為客戶提供 7×24 小時(shí)智能咨詢、業(yè)務(wù)辦理指引、理財(cái)規(guī)劃建議、投訴快速響應(yīng)等服務(wù)，還能賦能銀行員工，通過(guò)銀行知識(shí)庫(kù)的智能檢索、實(shí)時(shí)調(diào)用與智能問(wèn)答，幫助客戶經(jīng)理、柜員快速獲取產(chǎn)品信息、業(yè)務(wù)流程、合規(guī)要求等知識(shí)，提升服務(wù)專(zhuān)業(yè)性與響應(yīng)效率，
2026 年的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，已不再是傳統(tǒng)規(guī)模與網(wǎng)點(diǎn)的比拼，而是數(shù)字化能力與生態(tài)整合能力的綜合較量。唯有將金融科技核心技術(shù)全方位、系統(tǒng)性融入業(yè)務(wù)全流程，以金融科技核心技術(shù)深化金融賦能，銀行才能在利率下行周期中突破盈利困境，精準(zhǔn)響應(yīng)國(guó)家金融戰(zhàn)略導(dǎo)向，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展，在激烈的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)。
【課程收益】
洞悉 2026 金融科技前沿趨勢(shì)與監(jiān)管導(dǎo)向，明確銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心方向與優(yōu)先級(jí)；
掌握大數(shù)據(jù)、AI 大模型、知識(shí)圖譜等核心技術(shù)的銀行適配場(chǎng)景與落地路徑，避免技術(shù)空轉(zhuǎn)；
學(xué)會(huì)客戶全息畫(huà)像構(gòu)建、智能風(fēng)控全流程設(shè)計(jì)、場(chǎng)景金融嵌入等實(shí)戰(zhàn)方法，提升業(yè)務(wù)賦能能力；
借鑒頭部銀行與金融科技公司的創(chuàng)新案例，規(guī)避轉(zhuǎn)型誤區(qū)，快速?gòu)?fù)制成功經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用于銀行本身
搭建 “戰(zhàn)略 - 組織 - 人才” 數(shù)字化轉(zhuǎn)型保障體系，推動(dòng)數(shù)字化能力嵌入組織基因。
【課程時(shí)長(zhǎng)】
1-2天（6小時(shí)/天） 2天版本較為全面 1天版高度精煉
【課程對(duì)象】
銀行全部門(mén)：管理層、零售部、公司業(yè)務(wù)部 普惠金融部 金融科技部、等各部門(mén)
銀行全員：普及金融科技、提升危機(jī)意識(shí)、啟發(fā)創(chuàng)新思維
銀行管理層：提升戰(zhàn)略決策、創(chuàng)新思維、銀行金融轉(zhuǎn)型
銀行零售部：提升專(zhuān)業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型技能
銀行公司部門(mén)：提升專(zhuān)業(yè)對(duì)公數(shù)字化轉(zhuǎn)型技能
【課程方式】
理論+案例+行動(dòng)學(xué)習(xí)+后期跟蹤（金融科技項(xiàng)目）
【授課風(fēng)格】
邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、案例鮮活、聚焦實(shí)戰(zhàn)，既有戰(zhàn)略高度，又有落地細(xì)節(jié)，兼顧管理層決策需求與執(zhí)行層實(shí)操需求
【課程大綱】
第一講：銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略重構(gòu)（1.5小時(shí) 針對(duì)高管以及決策層，如不需要可以刪減）
一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的 “道與術(shù)”：從誤區(qū)走向正途
1.四大典型誤區(qū)：追熱點(diǎn)戰(zhàn)略漂移、重技術(shù)輕業(yè)務(wù)、盲目擴(kuò)招忽略梯隊(duì)、短期考核抑制創(chuàng)新
2.正確轉(zhuǎn)型邏輯：戰(zhàn)略穩(wěn)定定向、投入寧缺毋濫、系統(tǒng)貼合需求、人才梯隊(duì)培養(yǎng)
3.轉(zhuǎn)型核心目標(biāo)：實(shí)現(xiàn) “三個(gè)轉(zhuǎn)變”—— 從流程優(yōu)化到模式創(chuàng)新、從封閉運(yùn)營(yíng)到開(kāi)放生態(tài)、從規(guī)模擴(kuò)張到價(jià)值創(chuàng)造
二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的普遍痛點(diǎn)與誤區(qū)
1.戰(zhàn)略層面：數(shù)字化布局分散、無(wú)統(tǒng)一自上而下戰(zhàn)略、科技與業(yè)務(wù)視角脫節(jié)
2.人才層面：高級(jí)數(shù)據(jù)分析人才缺口、人員梯度斷層、職業(yè)規(guī)劃 / 晉升機(jī)制不完善、核心領(lǐng)域人才流失嚴(yán)重
3.組織層面：部門(mén)協(xié)同弱、組織敏捷性低、風(fēng)險(xiǎn) / 財(cái)務(wù) / 科技與前臺(tái)業(yè)務(wù)融合不足
4.管理層面：短期考核導(dǎo)向、創(chuàng)新試錯(cuò)成本高、缺乏部門(mén)協(xié)同分潤(rùn)機(jī)制
5.轉(zhuǎn)型誤區(qū)：追熱點(diǎn)、重投入輕用途、重系統(tǒng)輕業(yè)務(wù)、盲目擴(kuò)招忽略梯隊(duì)建設(shè)
三、轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略落地的三大支柱
1.戰(zhàn)略定位：從 “數(shù)字化工具” 到 “數(shù)字原生銀行”，推動(dòng)技術(shù)嵌入組織基因
2.業(yè)務(wù)模式：從 “產(chǎn)品中心” 到 “場(chǎng)景中心”，構(gòu)建嵌入式金融服務(wù)
3.組織能力：打造敏捷組織培養(yǎng)“金融 + 數(shù)據(jù) + 技術(shù)”T 型人才
第二講：金融科技核心技術(shù)解析--大數(shù)據(jù)在銀行數(shù)字化應(yīng)用與實(shí)踐
一、銀行大數(shù)據(jù)的來(lái)源與采集
1.內(nèi)部數(shù)據(jù)：交易數(shù)據(jù)、客戶基本信息、業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)…
2.外部數(shù)據(jù)：社交數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、安全合規(guī)第三方數(shù)據(jù)..
3.新型數(shù)據(jù)源：智能手機(jī)傳感器數(shù)據(jù)、支付終端數(shù)據(jù)、非民用監(jiān)控?cái)z像頭數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、合作方APP數(shù)據(jù)
二、大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系搭建與客戶畫(huà)像構(gòu)建
1.零售客戶標(biāo)簽體系（180+核心標(biāo)簽）
基礎(chǔ)屬性標(biāo)簽：身份信息、終端信息、位置信息、個(gè)人屬性信息、社會(huì)屬性信息…
行為偏好標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)行為、消費(fèi)習(xí)慣、觸媒偏好、社交數(shù)據(jù)..
金融屬性標(biāo)簽：AI客戶評(píng)級(jí)、交易頻率、全行業(yè)金融產(chǎn)品數(shù)據(jù)..
風(fēng)險(xiǎn)警示標(biāo)簽：逾期記錄、關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)、行為異常、三方黑名單
APP數(shù)據(jù)標(biāo)簽：高頻觸達(dá)、風(fēng)險(xiǎn)高刷、行為偏好、高價(jià)值信息..
2.對(duì)公 / 小微客戶全息畫(huà)像(280+核心標(biāo)簽)
基本信息：工商注冊(cè)、董監(jiān)高、股東結(jié)構(gòu)、訴訟記錄
經(jīng)營(yíng)信息：招中標(biāo)數(shù)據(jù)、產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)、人事?tīng)顩r、非財(cái)務(wù) KPI
3.關(guān)聯(lián)圖譜：一度 / 二度 / 三度關(guān)聯(lián)方識(shí)別（公司客戶圖譜）
4.畫(huà)像應(yīng)用：事實(shí)標(biāo)簽→預(yù)測(cè)標(biāo)簽→模型標(biāo)簽的轉(zhuǎn)化邏輯
三、大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控 —— 貸前 + 貸中 + 貸后，全鏈路細(xì)分
貸前風(fēng)控：信息核驗(yàn)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判細(xì)分
個(gè)人客戶：大數(shù)據(jù)六大維度數(shù)據(jù)核驗(yàn)，信用指數(shù)分級(jí)
企業(yè)客戶：基本信息 + 關(guān)聯(lián)圖譜 + 識(shí)別隱性經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)
貸中風(fēng)控：實(shí)時(shí)監(jiān)控與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警細(xì)分
資金流向監(jiān)控：受托支付 / 自主支付合規(guī)管控，防范挪用（買(mǎi)理財(cái) / 流入樓市 / 虛構(gòu)貿(mào)易）
風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)預(yù)警：知識(shí)圖譜跟蹤企業(yè)關(guān)聯(lián)，預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)蔓延
實(shí)時(shí)交易風(fēng)控：匿蹤查詢技術(shù) 300ms 內(nèi)判斷欺詐程度，及時(shí)預(yù)警
貸后風(fēng)控：催收與資產(chǎn)追查細(xì)分
失聯(lián)客戶修復(fù)：關(guān)聯(lián)圖譜查找直接 / 間接關(guān)聯(lián)人，獲取追溯線索
欺詐團(tuán)伙挖掘：積分套利、分期欺詐、涉賭涉詐團(tuán)伙全鏈條管控
資產(chǎn)追查：分析逾期企業(yè)資產(chǎn)轉(zhuǎn)移鏈路，輔助貸后處置
四、大數(shù)據(jù)在銀行核心業(yè)務(wù)的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
1.數(shù)據(jù)處理全流程：采集→清洗→提取→建?！鷳?yīng)用
2.智能營(yíng)銷(xiāo)：基于個(gè)人客戶畫(huà)像的客戶分群、精準(zhǔn)觸達(dá)、效果歸因
案例：某銀行開(kāi)發(fā)基于用戶智能畫(huà)像實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)零售客戶銷(xiāo)售，提升零售精準(zhǔn)觸達(dá)35%
3.智能風(fēng)控：多維數(shù)據(jù)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，覆蓋多維數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)可視化額度審批、識(shí)別企業(yè)間隱性利益聯(lián)結(jié)
案例：物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控/衛(wèi)星圖像/無(wú)人機(jī)分析企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況，預(yù)判信貸風(fēng)險(xiǎn) （智能大數(shù)據(jù)貸中/貸后管理）
案例：數(shù)據(jù)可視化：風(fēng)險(xiǎn)大盤(pán)、業(yè)務(wù)看板的搭建與應(yīng)用 (智能大數(shù)據(jù)貸中/貸后管理)
第三講：金融科技核心技術(shù)解析--AI人工智能/知識(shí)圖譜在銀行數(shù)字化應(yīng)用與實(shí)踐
一、AI 大模型在銀行的應(yīng)用邊界與價(jià)值
1.大模型核心能力：文本理解、信息提取、邏輯推理、自動(dòng)化生成
2.銀行適配場(chǎng)景：智能盡調(diào)報(bào)告生成、營(yíng)銷(xiāo)智能體、合規(guī)審查、會(huì)議紀(jì)要分析
3.落地關(guān)鍵：專(zhuān)屬精調(diào)、降低幻覺(jué)、可信可回溯機(jī)制
二、銀行 AI 知識(shí)庫(kù)快速搭建
前期準(zhǔn)備：工具安裝（ IMA）+ 知識(shí)素材梳理（銀行內(nèi)外部數(shù)據(jù)分類(lèi)、敏感數(shù)據(jù)篩選）
實(shí)操步驟：新建知識(shí)庫(kù)（按業(yè)務(wù)線命名）→ 批量導(dǎo)入→ 標(biāo)簽設(shè)置（產(chǎn)品 / 風(fēng)控 / 合規(guī) / 對(duì)公 / 零售）
核心配置：本地存儲(chǔ)設(shè)置（數(shù)據(jù)安全）+ 大模型對(duì)接（IMA 內(nèi)置 / DeepSeek 關(guān)聯(lián)）+ 智能檢索開(kāi)啟
銀行專(zhuān)屬優(yōu)化：權(quán)限分級(jí)初設(shè)置、敏感數(shù)據(jù)脫敏處理
2.銀行核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景知識(shí)庫(kù)應(yīng)用
零售業(yè)務(wù)：產(chǎn)品知識(shí)庫(kù)搭建與智能咨詢應(yīng)用
對(duì)公 / 小微：盡調(diào)知識(shí)庫(kù)搭建與資料快速檢索
風(fēng)控合規(guī)：風(fēng)控規(guī)則 / 監(jiān)管條文庫(kù)搭建與智能解讀
客服場(chǎng)景：常見(jiàn)問(wèn)題庫(kù)搭建與一鍵問(wèn)答適配
三、知識(shí)圖譜技術(shù)在銀行的應(yīng)用
1.知識(shí)圖譜構(gòu)建：實(shí)體定義、關(guān)系抽取、圖譜可視化
2.核心應(yīng)用場(chǎng)景
對(duì)公信貸：識(shí)別企業(yè)隱性關(guān)聯(lián)關(guān)系，防范組團(tuán)欺詐
案例：某銀行通過(guò)三度關(guān)聯(lián)圖譜拒絕 1.5 億關(guān)聯(lián)貸款
案例：某銀行追蹤資金流向，識(shí)別分散轉(zhuǎn)入、集中轉(zhuǎn)出等異常模式
案例：某銀行涉賭涉詐：挖掘黑灰產(chǎn)業(yè)鏈路，定位可疑團(tuán)伙
第四講：金融科技核心技術(shù)解析-場(chǎng)景金融與開(kāi)放銀行落地實(shí)踐
一、場(chǎng)景金融的核心邏輯與嵌入方法
1.場(chǎng)景金融三大特點(diǎn)：嵌入式服務(wù)、解決方案化、“生活 + 金融” 融合
2.重點(diǎn)場(chǎng)景布局
C 端（出行、租房、購(gòu)物、醫(yī)療）
B 端（供應(yīng)鏈、汽修、家裝、繳費(fèi)）
3.落地路徑：自建場(chǎng)景→合作場(chǎng)景→嵌入場(chǎng)景
案例：某銀行長(zhǎng)租公寓 “賬戶 + 支付 + 分期” 一體化服務(wù)
二、開(kāi)放銀行商業(yè)模式與實(shí)踐
1.核心模式：API+SDK，實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)嵌入第三方場(chǎng)景
2.生態(tài)合作：與互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、產(chǎn)業(yè)方、政府機(jī)構(gòu)的合作模式設(shè)計(jì)
3.風(fēng)險(xiǎn)管控：開(kāi)放接口的安全防護(hù)、數(shù)據(jù)合規(guī)管理
第五講：國(guó)內(nèi)頭部金融科技公司/銀行優(yōu)秀案例拆解
一、金融科技公司創(chuàng)新案例拆解
1.螞蟻集團(tuán)：
“310 模式”
芝麻信用體系
螞蟻鏈應(yīng)用
流量與場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)
技術(shù)驅(qū)動(dòng)
數(shù)據(jù)生態(tài)
案例：
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
獲客來(lái)源
業(yè)務(wù)創(chuàng)新
風(fēng)控營(yíng)收
2.微眾銀行
微眾銀行融會(huì)貫通ABCD
大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)與風(fēng)控
智能
多元
可信
可控
案例：
微利貸(零售案例)
微業(yè)貸（小微普惠）
經(jīng)銷(xiāo)商貸案例分析（供應(yīng)鏈金融）
微車(chē)貸案例分析（產(chǎn)業(yè)鏈金融）
開(kāi)放銀行API賦能合作伙伴
二、優(yōu)秀銀行創(chuàng)新案例拆解
深圳基于城中村改造項(xiàng)目集合大數(shù)據(jù)智能程序?qū)崿F(xiàn)對(duì)公與零售雙向營(yíng)收
如何借助大數(shù)據(jù)技術(shù)找到營(yíng)銷(xiāo)線索實(shí)現(xiàn)后臺(tái)助力前臺(tái)零售高速發(fā)展
基于客戶畫(huà)像的小微企業(yè)評(píng)分體系
圖靈項(xiàng)目-基于知識(shí)圖譜的電信詐騙個(gè)人交易管控
遙感衛(wèi)星風(fēng)險(xiǎn)防控
基于存量白名單客戶的深度挖掘模型
基于區(qū)塊鏈技術(shù)的供應(yīng)鏈金融-酒商貸
普惠快押貸全流程線上化放款
養(yǎng)老生態(tài)與金融服務(wù)
萌寵貸
E競(jìng)技
核心啟示：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、場(chǎng)景為王、極致效率、風(fēng)險(xiǎn)可控
【課程總結(jié)與互動(dòng)討論】
核心知識(shí)點(diǎn)回顧與重點(diǎn)提煉
學(xué)員實(shí)際工作中轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)答疑
轉(zhuǎn)型落地行動(dòng)計(jì)劃制定
【課后作業(yè)與輔導(dǎo)】
課后作業(yè)：結(jié)合本行業(yè)務(wù)，撰寫(xiě)《XX 業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型初步方案》
作業(yè)點(diǎn)評(píng)：講師對(duì)學(xué)員提交的方案進(jìn)行一對(duì)一指導(dǎo)（金融科技輔導(dǎo)項(xiàng)目）
資源分享：提供金融科技轉(zhuǎn)型工具包、案例集、行業(yè)報(bào)告
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