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課程背景：

未來的企業是如何運營的？

為什么算法是未來企業運營的核心？

當下企業儲備什么樣的人才，以應對未來的競爭格局？

截止2018年，中國已達7億移動支付用戶。越來越多的人通過移動互聯網平臺進行溝通、應用、采購、支付。同時，我們也生活在一個機器學習+數據+算法的時代，AI、數據、算法無處不在，未能足夠利用數據和算法，沒有把人工智能、大數據和算法與商業運營模式、與用戶連接起來的的企業是沒有未來的企業。今后，中國每年急需10萬名專業人工智能算法工程師，以及150萬具有人工智能、大數據思維的職業經理人。

隨著世界經濟大格局的變化和智能產業的突飛猛進，正面臨一個難得的轉型、融合和發展的機遇。這個機遇就是數字化，即將把企業帶到智能時代的四項技術：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區塊鏈），C（Cloud computing，云計算），D（Big Data，大數據）。對于傳統企業的改造、對于消費升級、對于新型城市化，都要用ABCD的技術手段，這些以ABCD為代表的新興產業將引領中國經濟未來發展。

在人工智能、大數據、算法等新科技及應用爆發的今天，任何一家企業、一個組織及個人都需要掌握相關技術與應用，才能利于不敗之地。你可能會認為應用這些新科技需要高深的數學運算和嚴謹的理論。正相反，人工智能、大數據及算法設計并不需要深奧的數學，而需要的是包羅萬象的商業場景與模型，否則人工智能、大數據及算法設計就成了“無源之水、無本之木”。只有結合商業場景，人工智能、大數據及算法的應用才能一步步解決實際問題，這些解決方案最終接近、形成終極算法。

對于傳統銀行來說，此輪科技升級也是轉型的大好機會！

【內容】

1、人工智能基礎知識；

2、人工智能與大數據、算法的區別與聯系；

3、人工智能與大數據、算法在商業領域相關案例；

4、講解、分析目前商業中常用的50種算法應用并演練。

【培訓方式】

理論講授，案例分析，方法傳授、動畫演示、互動討論，講師點評、算法演練。

【培訓大綱】

第一天上午

一、人工智能概述

1.人工智能——世紀對弈

1)AlphaGo圍棋勝利的深度透視

2)AlphaGo的算法秘密

3)對弈的意義

4)AI發展的意義

實戰案例分析：人類思維與機器思維有哪些本質區別

2.人工智能發展概況

1)什么是智能

2)什么是人工智能 (AI)

3)AI研究的方法和途徑.

4)AI的歷史.

5)ＡI的研究特點

6)人工智能學科體系

3.人工智能中人文趣事

1)圖靈（Turing）

2)赫伯特·西蒙（Herbert Simon）

二、人工智能基本原理及應用

1.人工智能基礎知識

1)知識表示的概念

2)知識的特性

3)知識的分類

4)知識表示的方法

實戰案例分析：分布式計算與人工智能的關系

2.人工神經網絡在物聯網中的應用

1)神經網絡的發展簡史

2)神經元數學模型

3)神經網絡的分類

4)神經網絡的特征

實戰案例分析：物聯網商業應用的三大定律

3.智能機器人——在工業4.0中的應用

1)工業互聯網系統

2)服務機器人

3)工業機器人

實戰案例分析：人工智能技術與當前中國制造2025

第一天下午

三、人工智能相關熱點技術——大數據、機器學習、算法

1.大數據技術

1)大數據時代的意義

2)大數據基礎概念

3)大數據和人工智能的關系

4)大數據解決的主要問題

5)大數據將“猜”出并控制一切

實戰案例分析：特朗普如何通過數據和算法來操控選民思想和結果

6)如何通過在線化收集、處理海量數據

7)數據挖掘結果如何展現——從"人找信息"到"信息找人"

實戰案例分析：準確率高達75%的機票價格預測模型

2.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)機器學習算法分類——有監督學習（分類、預測）、無監督學習（聚類、關聯）

3)機器學習的主要學派與五大終極算法

符合學派——逆向演繹算法

聯結學派——反向傳播算法

進化學派——達爾文算法

貝葉斯學派——推理算法

類推學派——支持向量機算法

4)什么是算法：即企業經營的策略

5)算法與數據——算法如種子、數據如土壤

6)算法三種底層邏輯：或、且、非

7)機器學習與算法的結合應用

實戰案例分析：用機器學習和算法預測藥物有效性

8)Google在機器學習算法上的應用

實戰案例分析：為什么Google比雅虎公司市值高很多

9)菜鳥利用機器學習算法提升供應鏈效率

10)并不復雜的推薦算法成就了今日頭條

實戰案例分析： 你關心的新聞才是今日頭條

第二天上午

四、算法設計在商業銀行中的應用

1.互聯網金融

1)互聯網金融的涵義

2)互聯網金融的模式及發展現狀

3)BAT如何利用機器學習與算法影響整個商業銀行

4)關鍵的不是算法，是場景

?移動支付改變了商業銀行的用戶場景

?行聯通東航結成異業聯盟

?互聯網金融創新

?互聯網銀行運營

實戰案例分析：互聯網金融通過算法識別潛在用戶與風險

2.算法在金融征信風控體系中的應用

1)金融征信風控體系核心模式

2)金融征信風控算法與模型的設計步驟

3)金融征信風控數據倉庫建設

4)金融征信風控模型風險等級

5)信用評分算法開發流程

6)社交網絡算法在金融反欺詐中的應用

案例分析：螞蟻金服征信算法與模型，快速處理用戶借貸需求

3.區塊鏈算法應用——即將改變銀行、金融行業秩序

1)互聯網商業中的四大頑疾——竊取、假冒、篡改、事后否認

2)P2P去中心化支付網絡

3)數字資產交易——哈希運算

4)安全公鑰密鑰設計

5)比特幣分割交易

案例分析：京東運用區塊鏈算法建立智能供應鏈

第二天下午

五、常用經典算法與建模設計與應用

1.算法與數據結構基礎

1)鏈表

2)數組

3)棧

4)隊列

5)哈希表

6)堆

7)二分查找樹

2.產品設計十大經典算法介紹

3.預測類算法設計與應用

1)決策樹邏輯算法

2)lf…Then…如果你喜歡《星球大戰》，那么你就會喜歡《阿凡達》

3)拉普拉斯定理

4)A/B測試算法

5)贏留輸變算法——如何在賭場玩老虎機

6)緩存清理算法——算法中的斷、舍、離

4.博弈算法設計與應用

1)博弈的四個維度——對手、收益、算法、數據

2)納什均衡算法

3)囚徒算法

4)智豬算法

5)銀行家與哲學家算法

6)海盜分金算法——要么三倍，要么賠光

案例分析：瑞幸咖啡營銷算法：朋友圈分享減半，積贊免費送

5.聚類算法設計與應用

1)谷歌pageRank網頁排名算法

2)歐幾里得算法

3)K最近鄰算法

4)拜占庭將軍困境與算法

5)緊前關系算法

6)最優停止算法——神奇的37%

六、舉一反三、無師自通創造屬于自己的終極算法

實戰練習：圍繞企業自身運營特點，分組練習設計以下四方面算法和模型：

1)市場與營銷類，設計精準營銷、實時營銷和個性化推薦等算法模型；

2)客戶關系類，設計獲取客戶最優算法、風控模式、設計客戶畫像、關系鏈研究和客戶生命周期管理；

3)企業經營類，設計業務流程、決策、監控和經營分析；

4)商業化指數體系的初步搭建和分析。

授課風格：案例豐富、表達清晰、邏輯有力、互動控場水平高。

品牌課程：《人工智能、大數據及算法設計實操應用》、《互聯網模式引領“新常態”經濟未來》、《工業4.0構建中國制造業未來》、《大數據挖掘技術》、《傳統企業如何利用O2O模式轉型》、《互聯網思維重構產業未來》、《互聯網思維與傳統企業互聯網轉型》、《互聯網搭建與運營管理培訓》。

王老師精彩授課瞬

王老師

【個人簡歷】

?北京區塊鏈技術應用協會的會員和講師、scrum精益敏捷管理顧問講師

?國家級信息化專家——國家工信部智能化管理師授課專家

?北京理工大學計算機專業畢業。

【曾任】

?搜狐互聯網金融產品經理

?百度智能產品運營總監

?中國移動等互聯網巨擎級企業擔任項目經理、品管總監等職位。

【擅長行業&領域】

?行業：金融、銀行、企業、互聯網

?領域：人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等領域課題培訓

【主講課程 】

?銀行類：《銀行4.0：一場金融界數字化革命》、《商業銀行數字化敏捷轉型策略》、《敏捷銀行實施策略》、《互聯網金融產品創新與應用》、《區塊鏈技術與央行數字貨幣在商業銀行中的應用》、《大數據在商業銀行中的應用》、《商業銀行在人工智能、大數據及算法實戰應用》、《人工智能深度學習算法實戰演練》等。

?其他行業：《新基建核心技術解析與實施策略》、《互聯網模式引領“新常態”經濟未來》、《互聯網思維與傳統企業互聯網轉型》、《新媒體營銷與品牌推廣——公眾號運營》、《工業4.0構建中國制造業未來》、《互聯網搭建與運營管理培訓》、《互聯網端到端運營流程搭建》等。

【實戰經驗 】

?王老師先后在出版、通信、互聯網、咨詢等行業，從事互聯網運營管理、金融產品管理、項目管理、運營管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國移動等企業工作。豐富的企業實際工作經驗，熟悉基層業務和國內企業的管理現狀。培訓課程始終圍繞“變現”為核心，對如何將互聯網企業運營管理與傳統企業實踐相結合，解決企業的實際問題，有獨到的見解和實踐能力。通過咨詢項目為傳統行業轉型分享其在營銷、市場、研發、物流等企業運營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經驗、案例以互聯網運營管理、營銷管理、客服管理等形式制作成咨詢方案與課件，在咨詢項目中實際運做案例與活動。

?近年培訓與項目記錄摘要：

?近兩年各銀行及金融機構服務案例：

2019年，中國銀行：互聯網金融與區塊鏈應用培訓，參與人數40人.

2019年，建設銀行：互聯網金融應用培訓，參與人數30人.

2019年，蘇州銀行互聯網金融與區塊鏈應用挖掘培訓，參與人數50人。

2019年，拉卡拉征信大數據分析與金融征信培訓，參與人數50人

2019年，工商銀行：互聯網金融與區塊鏈應用培訓，參與人數60人.

2019年，衢州農行互聯網金融與區塊鏈應用挖掘培訓，參與人數40人。

2020年，華夏銀行征信大數據分析與金融征信培訓，參與人數50人

2020年，平安銀行數字化銀行轉型創新培訓，參與人數30人。

2020年，工商銀行大數據分析與金融征信培訓，參與人數50人

2020年，中國蘇州銀行銀行4.0培訓，參與人數40人。

2020年，北京銀行金融征信培訓，參與人數50人

?近兩年500強企業及各院校授課案例：

2019年，中國電信浙江分公司：互聯網思維下的品牌營銷，參加人員共200人以上。

2019年，廣汽集團：互聯網思維下的品牌營銷，參加人員共100人。

2019年，美的集團：大數據營銷，參加人員共300人以上。

2019年，TCL集團：工業4.0與中國制造2025培訓，參加人員200人。

2019年，中國核能集團：工業4.0與中國制造2025培訓，授課4期，參加人員共130人以上。

2019年，北京大學總裁班：數字化創新思維，授課4期，參加人員共180人以上。

2020年，武漢大學EMBA總裁班：大數據創新營銷，授課4期，參加人員共100人以上。

2020年，杭州移動分公司：人工智能與大數據培訓，授課6期，參加人員共200人以上。

2020年，浙江大學總裁班：區塊鏈與數字化貨幣培訓，授課人數30人。

2020年，中國惠普區塊鏈技術與財務系統落地培訓咨詢，項目人數40人

2020年，上海交通大學：區塊鏈技術與金融服務培訓咨詢，授課人數40人

2020年，清華大學新基建發展培訓總裁班，授課人數30人

?參與過多項與 AI、機器學習、大數據分析項目：

?拉卡拉征信大數據分析與金融征信機器人項目:

-考拉征信是拉卡拉旗下獨立的、開放的第三方信用評估及信用管理機構，是當前國內同時持有個人征信牌照及企業征信牌照的征信企業，也是國內首個成立專注于大數據征信模型研究的專業實驗室的征信機構。考拉征信的數據來源是多維度的，依托大數據和互聯網平臺，數據來源既有拉卡拉十年積累起來的便民、電商、金融及近億級個人用戶和百萬線下商戶日常經營的相關數據，同時藍標、拓爾思、梅泰諾和旋極等四家上市公司也同步共享其數據，此外還有公安、法院、航空、通訊、學歷、學籍、工商等公共部門及其他行業合作的數據。

-基于考拉的非結構化大數據，本項目將重點研究：

個人征信大數據建模，企業征信大數據建模，對于個人用戶的反欺詐征信大數據建模及處理系統等具體問題。

-自動收集、分析并處理多源、異構、非結構化的數據，充分驗證并研究面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術，面向管理決策的多源異構大數據融合方法，以及大數據統計推斷與決策方法等重要研究內容。利用大數據的價值，對征信管理決策提供重要的支撐作用。

?春雨醫生健康大數據挖掘人工智能實證平臺項目:

-基于春雨醫生的大量問診數據和全國范圍內的病情分布數據，本項目將應用并驗證大數據統計推斷與決策方法；基于此平臺中的海量問診，本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術，既包括問診文本挖掘技術，也包括問診圖片挖掘技術；在此基礎上，進一步研究并應用如何將春雨內外部大數據轉化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專業性知識，為自動化診療提供科學依據，由此研究非結構化大數據支持醫療決策的方法。

?36Kr（36 氪） 雙創指數AI平臺系統:

-基于此平臺數據來源的廣泛性和異構性，本項目將應用并研究面向管理決策的多源異構大數據融合方法；在對多體量巨大的數據進行分析和推斷中，本項目將應用并驗證大數據統計推斷與決策方法；在具體的指數構建及驗證過程中，本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術，特別是文本挖掘技術，如文本的結構化表示、文本特征提取和文本分類等。

-本項目的重要完成研究并應用基于非結構化大數據挖掘技術將這些大數據轉化為能夠輔助管理決策的描述中國創新創業情況的知識，實時監控中國創新創業現狀，為監管機構和政府部門的政策制定提供科學依據，防范市場風險，由此研究非結構化大數據支持管理決策的一般性方法和模式。

?新華金融財經智能數據標準規范體系研究項目運用AI 機器人深度學習技術:

-項目針對金融財經數據服務特點建立一系列數據規范標準以及數據規范標準的維護更新體系，完成為用戶提供一個了穩定、統一、規范、方便、高效的大數據分析服務平臺

?江蘇協鑫集團電力設備大數據智能監測與故障分析系統運用:

-項目完成電力設備傳感器采集的數據，構建設備大數據管理系統和電力故障分析預測挖掘平臺，項目結合 OpenTSDB 動態時序數據庫技術，實現設備故障數據的分類與預測預警模型，實現設備監測時間序列數據的分析挖掘與故障預警。

?中國移動運營商的大數據分析系統:

-項目完成信令數據、充值數據、CRM、業務訂閱數據等的存儲管理和分析檢索，實現數據集成、話單分析、客戶深度標簽分析，網絡優化分析以及輿情預警。

【授課風格】

?專家型講師風格。有相對深厚的知識底蘊和豐富的社會閱歷，以及個人獨特的思考角度。

?講課時邏輯性非常強，旁征博引，談古論今，侃侃而言，毫不費力，化技巧于無形，授課內容爐火純青。

?王老師的授課就是那種內容知識點隨手拈來，隨現場學員狀態靈活而變。

【服務客戶】

?銀行業：中國銀行、工商銀行、交通銀行、建設銀行、郵儲銀行、平安銀行、招商銀行、興業銀行、民生銀行、華夏銀行、蘇州銀行、寧波銀行、各地農商行、等

?其他行業：清華大學、北京大學、武漢大學、南京財經、中國移動、廣汽集團公司、美的集團：TCL集團、中國核能集團、重慶郵政、EMBA總裁班、春雨醫生健康、1 號店、德邦物流等

【客戶反饋】

?學員評價

在工作中，汲取新知識是非常重要的，這次培訓，學到了很多相關知識，非常實用，希望下次公司培訓還能請王老師。

——中國移動

這次大數據營銷的培訓，讓我感覺銀行的未來非常有前景，很慶幸自己參加了這次培訓，著實大開眼界！

——招商銀行

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