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【課程背景】

“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要將“數字化轉型”提高到了前所未有的高度。數字化轉型與智能化改造的概念自此一直被熱炒，但是卻很難完成落地。相信您并不是第一次聽到“數字化”和“人工智能”這樣的名詞，但卻很少有人能夠具象清晰地把這些名詞解釋清楚，我們該如何理解數字化和智能化的內涵及外延？

2022年是央行實施《金融科技發展規劃(2022-2025年)》的新階段，已經有部分走在前面的企業將新技術與金融業務深入融合，現在行業有哪些成功的實踐案例？這些案例背后有什么成功經驗或失敗教訓？

在目前的形勢下，結合自身業務和實際情況打造數字化應用場景，幾乎是大型金融機構的必答題，是否有一套方法論，能夠在1天之內幫助金融機構找到最適合自身情況的數字化轉型突破口？

所有問題的答案將在課上揭曉！

【課程收益】

掌握1套思維框架，將所有數字化轉型技術串聯起來

理解人工智能的2大底層原理和5大底層套路

了解真實的金融數字化案例，以及背后的經驗與教訓

認識到貴機構所在的數字化轉型階段，并收獲相關的建議和忠告

手把手帶你用“6步落地法”，找到最合適部門的試點突破口并形成方案

【課程對象】

各類金融機構的中高層管理者。

【課程大綱】

一、怎樣用一套邏輯梳理所有數字化技術

1、數字化轉型是什么

企業中的流程與人類的神經

企業中的信息與人類的神經信號

數字化：在數字世界中幫助企業構造神經系統

2、數字化頂層思維框架

感知：獲取原始數據

認知：抽取關鍵信息

推理決策：形成計劃

反饋動作：實施計劃

小互動：如果你在跟心儀的女神約會……

3、我們應該關注哪些數字化技術

基礎設施：解除計算機的能力封印

數據應用：搬金磚VS挖金礦

案例：谷歌云計算，華為5G，某外貿公司營收預測

4、什么是“企業經脈”和“AI針灸”

信息化：固化流程/信息流轉/數據積累

人工智能：找準價值“點”/匹配“針”對性技術

5、數字化轉型有哪三個必經階段

Digitization：無紙化

Digitalization：高效化

Digital transformation：無人化

每個階段的關鍵技術以及數字化的決勝技術

案例：人員績效智能評估系統

6、金融數字化的發展現狀

金融數字化發展概述：三化疊加

金融信息化：已進入穩定期

金融移動化：已進入成熟期

金融智能化：尚在探索期

智能化是決勝技術

二、人工智能的2大底層原理和5大底層套路是什么

1、人工智能的2大底層原理

邏輯固化：師傅“教”徒弟

知識抽取：師傅“帶”徒弟

案例：預測男生是否會受女生歡迎

2、人工智能的5大底層套路

Dot & Line：知識圖譜

X-Ypairs：知識抽取

X1-X2 pairs：推薦匹配

Y→X：生成萬物

Y only：超越人類

人工智能發展的終點

案例：聯通智能客服，谷歌藥物預測系統，淘寶推薦系統，清華數字虛擬人，谷歌核聚變控制系統，美軍自動駕駛戰機

3、人工智能的6步落地法

價值驅動 or 數據驅動

機器學習 ≠ 江湖算命

數據模型 VS 機理模型

大數據 ∪ 深度學習

行業專家 || 客觀事實

行政可行 ≈ 最大門檻

案例：銀行智能網點，貸款違約風險預測，股票短期波動率預測，保險理賠智能分級，滴滴/百度/礦山自動駕駛系統，AI量化交易-年化收益率1000%

三、金融數字化的應用實踐盤點

1、商業銀行應用實踐盤點

精準營銷類案例

智能風控類案例

智能客服類案例

其他創新案例

2、保險行業應用實踐盤點

數字化營銷類案例

智能保顧類案例

核保風控類案例

智能客服類案例

其他創新案例

3、證券行業應用實踐爬盤點

量化交易類案例

智能投研類案例

智能投顧類案例

風控、營銷及客服類案例

其他創新案例

4、金融數字化人才盤點

爬取1000個金融數字化職位，回答三個問題

誰在招人

招人做什么

人才缺口有多大

總結：從人才缺口看行業發展熱點

5、金融數字化轉型建議

最成功的的金融數字化企業案例

金融數字化三要素：數據、機理、算法

大型金融機構：搶灘登陸

中小金融機構：等待機會“抄作業”

金融化數字化轉型的成功經驗和失敗教訓

案例：5G智慧營業廳、金融產品智能推薦、信用卡業務智能營銷、信用卡反欺詐、百度智能客服、保險網電銷業務數字化經營、保險智能理賠、車險智能定損、保險智能回訪、智能財富管理營銷、量化交易產業/技術盤點、智能交易行為分析、證券產品智能推薦、智能研報識別等。

四、如何在3小時內，打造金融數字化場景

1、以價值為導向的頭腦風暴

痛點問題羅列

痛點問題排序

2、X方向的可行性收斂

成因分析

關聯性分析

樣本質量分析

3、Y方向的可行性收斂

標簽客觀性

標簽經濟性

4、行政可行性收斂

橫向行政跨越

縱向行政跨越

5、方案展示及討論

專業可行性提升

行業可行性提升

授課方式：分組對抗闖關式推進，將方案形成過程拆解為若干“關卡”，授課老師會為每組提供1V1微資訊，方案展示時每組均需要面對來自其他組行業專家的“挑戰”。每組分數由其他組互評給出。

王老師

王明哲 老師

——工業、金融數字化、智能化實戰專家

現任：圖靈人工智能研究院-產業講師/數智化總監

（圖靈院由目前唯一華裔圖靈獎得主姚期智先生創辦）

曾任：航天系統某頭部公司-數字化總監

清華大學自動化系碩士

清華數據院數據派研究部部長

南京大學校外AI專家講師

百度技術培訓中心AI講師

擅長領域：工業/制造數字化/智能化轉型，健康醫療數字化/智能化轉型，金融數字化/智能化轉型

【個人簡介】

王明哲老師擁有大型央企高管工作經歷，目前是清華最頂尖的新研機構“圖靈院“（圖靈獎又被稱為計算機界的諾貝爾獎）唯一的產業人才培養講師。憑借十余年豐富的數智化落地實戰經驗（含工業/制造、醫療以及金融等行業），結合清華在校學習科研期間掌握的專業知識，已經幫助多個頂尖的企業/機構完成了數智化落地嘗試。另外，王明哲老師在清華大學以及南京大學等頂尖學府均有授課經歷。

在航天系統供職時參與過嫦娥三號、嫦娥五號、神舟十二號飛船、暗物質探測衛星、天舟貨運飛船等國家重大型號的研制工作，對制造業的質量管理數字化、產品全生命周期數字化管控、軟件全生命周期數字化管控、智能化生產等業務有深入的理解。

主推的數字質量管理平臺，使產品質量問題率下降20%；研發/測試數字化平臺，使研發效率提升約30%。相關平臺每年可為使用企業節省成本數百萬甚至上千萬元。上述平臺和相關技術甚至已經輸出到華為、上汽、北汽等航天以外的其他頂尖企業中。

參與過行業/國家數字化相關標準的編寫，牽頭過國家數字化相關重大課題的申請，作為主要負責人承擔過省部級數字化類科研課題。

曾在清華校內開設的“AI快速入門“課程，累積吸引了線上線下近萬人參與，線下場地爆滿，線上學員遍布全國34個省。

曾參與三一集團“鑄將計劃“（全集團近兩千名中層以上領導輪訓），負責數智化實戰相關內容，能夠讓0基礎的文科背景領導（如總裁辦主任）快速學會編程并掌握數據思維，在每次課后的匿名滿意度評價中一直保持著0差評。

王老師依托清華數據科學研究院（2017-2019年為清華數據院核心技術骨干），以及圖靈人工智能研究院的產業/學術資源，在5年內積累了各行業超百個真實數智化轉型項目案例。在實戰中總結的“AI-6步落地法“已經在多個頂尖企業/機構中完成反復驗證。未來三年，立志在圖靈院的資源體系下，培養超過5000名既懂AI知識又懂業務邏輯的”管理型AI+“人才，讓人工智能技術深入賦能。

【主講課程】

通識類課程

《智改數轉的頂層思維和底層邏輯》

《元宇宙的前世今生及對我們的影響》

《人工智能的五大套路》

行業應用課程

《HR數智化實戰—人力資源如何迎接新技術變革》

《AI如何讓你的工廠更智能》

《工業4.0下的“三精”生產運營管理》

《“三精”管理》

《金融4.0背后的技術與應用》

《游戲規則改變--當制藥業邁入AI時代后》

高附加值實戰課程

《數智化動腦工作坊--6小時找到智改數轉方向和路徑》

《數智化動手訓練營--12小時體驗數智化轉型全程》

【部分咨詢案例】

序號客戶公司咨詢內容

1三一集團

2021-2022智能化精益生產項目準確預測產線耗材壽命，誤差控制在5%左右，能夠避免生產線易耗部件過渡更換，每年能為單一工廠節省成本數百萬元。

2西門子集團

2021-2022生產智能化項目負責面向大型造船廠的數字化生產需求中焊接質檢模塊的研發，相關故障診斷算法準確率大于99%，可比較有效的代替人工。

3北醫三院

2022年-至今運營管理智能化項目對醫院過去十年運營、科研和教育等方面的數據進行了深入分析，合力完成了相關國家自然科學基金的子課題課題，并產出了高水平的學術論文。

4通用電氣

2020-2021質量檢驗智能化項目研發的鑄件智能檢測算法，能夠自動檢測鑄件內部的缺陷，避免了90%以上由缺陷件引發的安全事故。

【服務客戶】

政府機構：北京國資委、江蘇省經信廳、浦東大數據中心、中科院、藥監局等

高校：清華大學、南京大學、南開大學、吉林大學、北京大學、哈工大、交通大學、北京理工大學等

銀行保險：交通銀行、上海農村商業銀行、上海銀行、中國太平洋保險、招商銀行、友邦保險等

制造：中國航天、三一集團、西門子集團、通用電氣、臺積電、華力、大疆等

醫療：北醫三院、協和醫院等

文化娛樂：迪士尼、豫園股份等

軟件行業：北京巨石、青海中水數易、利普康、浪潮等

互聯網：智聯招聘、思必馳、汽車之家等

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