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從憑票購買糧油到刷手機買菜，改變的不只是支付方式，而是人的命運——2018年總書記新年元旦講話。

中國金融改革與發(fā)展宜早不宜遲，宜快不宜慢——2018年博鰲 總書記講話

近年來，國際和國內的領先銀行紛紛全力投入數字化轉型。截至2019年，中國互聯網金融的市場滲透率已達62%，移動支付用戶超過7億人。IDC去年報告說，全球1000大企業(yè)里面，67%已經把數字化轉型定為企業(yè)級戰(zhàn)略。從全球來看，國際領先的外資銀行平均每年投入稅前利潤的17%~20%用于數字化轉型和創(chuàng)新。

思考：新冠疫情之后，商業(yè)銀行受到了哪些挑戰(zhàn)？ 

國內商業(yè)銀行目前仍然習慣服務于高端的企業(yè)客戶（2:8法則）， 但數字化時代打破了客戶邊界，可以通過數字化渠道觸達所有客戶群體（長尾法則）。長尾客群需要更加精細化地數字化運營能力：數字渠道獲客、精準客戶洞察、千人千面的營銷、智能化的客戶體驗……. 而傳統(tǒng)商業(yè)銀行物理網點本身存在大量的局限性，地理位置、營業(yè)窗口期、服務人員覆蓋面，客戶體驗差。相比而言，移動化數字化的線上渠道可以提供無限觸達能力、全時化服務、豐富的產品服務、良好的客戶體驗能力。

隨著新冠疫情結束，世界經濟金融格局將發(fā)生巨大轉變，商業(yè)銀行正面臨一個難得的轉型、融合和發(fā)展的機遇。這個機遇就是數字化，即將把人類帶到智能時代的四項技術：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區(qū)塊鏈），C（Cloud computing，云計算），D（Big Data，大數據）?，F在越來越多的銀行客戶都將把數字化作為首要的接入方式，或者*方式，不再通過網點使用金融服務。商業(yè)銀行從單一的網點渠道服務到如今的多渠道和全渠道業(yè)務。但是銀行的中心仍然是基于網點的設計，與其他服務平臺一樣，銀行來到了一個需要不斷改變以適應后疫情時代，以及客戶需求多變的時代。如果一家商業(yè)銀行還不開始考慮數字化變革——沒有找到合適的業(yè)務創(chuàng)新，那商業(yè)銀行更大的危機即將來臨。

 

1、解讀數字化銀行的相關概念和應用，將給傳統(tǒng)商業(yè)銀行帶來價值和改變。

2、分析數字化銀行的思維模式、經營模式、產品模式、風控模式、組織架構以及系統(tǒng)架構。

3、數字化銀行如何利用大數據、云計算、人工智能等特點，進行業(yè)務深度挖掘，提升金融服務的能力，發(fā)現新需求和增長點。

4、通過成功案例分析，講解商業(yè)銀行如何將數字化進行落地實施。

 

引言：什么是數字化浪潮

一、數字化浪潮洶涌而來

1） 你沒做錯什么，是時代變了——門口的野蠻人

2） “摩爾定律”帶來指數級發(fā)展

3） 新冠疫情加速銀行轉型

二、網絡效率邏輯

1） 數據智能邏輯

2） 深度滲透邏輯

三、數字化為什么能顛覆的傳統(tǒng)銀行模式

1） 超級平臺現象

2） 非對稱發(fā)展

3） 商業(yè)新物種

4） 金融新生態(tài)

四、新技術全方位的深度滲透到傳統(tǒng)銀行轉型

1） 從銀行1.0到4.0的演進和改造

2） “移動支付”徹底改變了傳統(tǒng)金融服務場景

3） 垂直產業(yè)鏈的構建對銀行業(yè)務的深度融合

第一講：銀行的心聲與數字革命

一、破題：銀行面臨迫切的數字化轉型

二、探究：銀行數字化轉型的意義與內涵?

1） 業(yè)務的變遷：對公業(yè)務萎縮、零售業(yè)務高速發(fā)展

2） 渠道變遷：物理網點萎縮、移動化渠道發(fā)展

3） 用戶變遷：長尾客群經營

4） 產品特點變遷：多維、高頻、線上場景

三、分析：銀行數字化轉型的細分差異?

1） 數字化1.0=*客戶連接、業(yè)務線上化、移動化

2） 數字化2.0=共享化能力中心、業(yè)務敏捷能力

3） 數字化3.0=開放生態(tài)、場景金融

四、挖掘：數字化生產力的潛在價值

1） 解密全球金融科技的十大趨勢

2） 攻守之道:贏得無邊界經濟競爭的勝利

3） 他山之石:十大領先銀行數字化創(chuàng)新實踐

4） 打造未來銀行

第二講：數字化銀行的核心技術——大數據、算法、機器學習

一、大數據技術

1) 大數據基礎概念

2) 大數據和人工智能的關系

3) 大數據解決的主要問題

4) 大數據將“精準”出并控制一切

實戰(zhàn)案例分析：通過數據和算法預測客戶行為

5) 如何通過在線化收集、處理海量數據

6) 數據挖掘結果如何展現——從"人找信息"到"信息找人"

實戰(zhàn)案例分析：螞蟻金服數字化風控模型 

二、機器學習與算法技術

1) 機器學習基本概念——深度學習與非深度學習

2) 什么是算法：即企業(yè)經營的策略

3) 機器學習與算法的結合應用

4) 金融征信風控算法應用

實戰(zhàn)案例分析：為什么螞蟻金服征信效率非常高

第三講：銀行數字化轉型路徑與實踐

一、傳統(tǒng)銀行與數字化銀行有哪些區(qū)別？

二、數字化銀行轉型路徑

1） 體驗創(chuàng)新導入

2） 科技創(chuàng)新導入

3） 生態(tài)創(chuàng)新導入

4） 組織創(chuàng)新導入

三、數字化銀行目標架構

1） 分布式微服務的架構

2） 異地多活的數據中心

3） 大數據+AI智能中心

四、  數字化銀行的核心：全數字化業(yè)務敏捷模型

案例分析： 螞蟻金服敏捷能力搭建：業(yè)務敏捷中心 +?技術敏捷中心?+?數據智能中心?+ *實踐+規(guī)范標準

第四講：數字化銀行的終局——跨越數字鴻溝

一、數字化更是一種企業(yè)文化與思維的升級

1） 樹立第一性原理思維

2） 樹立互聯網思維

3） 樹立數據驅動理念

4） 樹立大數據思維

二、數字化嵌入式商業(yè)銀行服務

1） 適者生存——體驗，不是產品

2） 生存從頂層開始——技術第一，銀行第二

三、銀行數字化和金融科技創(chuàng)新的“3+1”落地轉型策略

1） 策略一：建設全新商業(yè)模式

2） 策略二：以客戶為中心的現有業(yè)務數字化轉型

3） 策略三：全面布局金融科技及全新風險投資機會

4） 一套全新的基礎IT 能力