<ul id="8eaoi"></ul> 數據分析/數據挖掘及銀行業務應用實踐
課程背景
隨著全球科技和創新進入拐點式爆發，大數據、云計算、人工智能和區塊鏈正在重塑金融業，給傳統銀行業尤其是零售銀行業帶來了前所未有的沖擊與挑戰。面對金融科技給銀行業生態帶來的劇烈變化，商業銀行如何變革轉型變得尤其重要。在這樣的背景下，依托大數據，建立數據驅動的業務發展模式和風險管理理念將變得至關重要。
課程將通過講解科技金融的含義、重點介紹大數據分析與挖掘手段，以及大數據在銀行業務營銷、風險管理方面的應用，讓學員能夠了解大數據并將大數據分析應用到業務實踐中。
課程特點
授課形式：理論講解 案例分析 互動答疑
突出理論特點，注重知識理解、案例分析與實戰體驗，其中理論講解60%，案例分析30%，互動答疑10%。
課程收益了解金融科技的含義、特點。
了解數據分析與數據挖掘的常用方法。
了解數據分析在銀行業務營銷中的應用。
了解數據分析在銀行風險管理中的應用。
課程模式
中文教學、面授
互動式答疑
受眾對象
所有銀行業務或風控人員時間安排
系統學習1天（4-5小時）
課程內容
數據分析/數據挖掘及銀行業務應用實踐
第一單元 金融科技的定義與特征
金融科技的定義
金融科技的特征
金融科技與互聯網金融的區別
金融科技給銀行業帶來的機遇與挑戰
第二單元 金融科技的主要技術
大數據
云計算
人工智能
區塊鏈
第三單元 大數據分析與數據挖掘技術
數據抽取與轉換
特征工程與數據分析
數據模型化
專家經驗評分卡
評分卡技術
機器學習算法
數據分析結果應用
銀行大數據分析核心
客戶賬戶系統
客戶交易信息機其他數據
模型評測
優化客戶關系
風險評估
第四單元 大數據分析在銀行業務中的應用
大數據分析在業務營銷方面的應用
客戶畫像與精準營銷
產品設計
產品定價與額度
大數據分析在風險管理方面的應用
政策/策略制定
反欺詐
風險模型
貸中監控與貸后催收
第五單元 領先金融機構在大數據方面的應用
招商銀行在大數據方面的應用
微眾銀行在大數據方面的應用
消費金融公司在大數據方面的應用
課程總結
