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客群經(jīng)營(yíng)決策利器——金融業(yè)務(wù)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
【課程編號(hào)】:NX45078
客群經(jīng)營(yíng)決策利器——金融業(yè)務(wù)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
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【所屬類別】:研發(fā)管理培訓(xùn)
【培訓(xùn)課時(shí)】:2天
【課程關(guān)鍵字】:人工智能培訓(xùn)
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課程背景:
在全球經(jīng)濟(jì)波動(dòng)加劇、利率市場(chǎng)化深化、金融科技(FinTech)快速滲透的背景下,金融行業(yè)正面臨前所未有的變革。據(jù)麥肯錫報(bào)告,2023年全球金融機(jī)構(gòu)在人工智能領(lǐng)域的投入超1200億美元,但僅30%的企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的規(guī)?;瘧?yīng)用。監(jiān)管政策趨嚴(yán)(如巴塞爾協(xié)議IV、個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī))、客戶需求個(gè)性化(如實(shí)時(shí)營(yíng)銷、智能投顧、風(fēng)控模型)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)跨界化(如互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)軍金融)的三重壓力下,金融機(jī)構(gòu)亟需通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、風(fēng)險(xiǎn)可控化與業(yè)務(wù)創(chuàng)新化。然而,多數(shù)機(jī)構(gòu)仍受限于數(shù)據(jù)資產(chǎn)碎片化、分析能力滯后、技術(shù)與業(yè)務(wù)脫節(jié)等問(wèn)題,導(dǎo)致決策效率低下、客戶流失率攀升、合規(guī)成本高企。
如何解決金融機(jī)構(gòu)的核心痛點(diǎn),包括:因客戶交易、征信、行為等多源數(shù)據(jù)分散在核心系統(tǒng)、第三方平臺(tái)及線下渠道,形成“數(shù)據(jù)煙囪”造成的數(shù)據(jù)整合難題;基于傳統(tǒng)批量數(shù)據(jù)處理模式下的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力不足;黑盒模型缺乏可解釋性;缺乏有效客戶生命周期管理導(dǎo)致的高凈值資產(chǎn)客戶流失以及因人才與技術(shù)瓶頸造成的缺乏從算法開發(fā)到業(yè)務(wù)落地的全鏈路數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)能力,已經(jīng)成為擺在金融機(jī)構(gòu)各層決策者面前緊急且重要的難題。
本課程聚焦金融細(xì)分領(lǐng)域,以“場(chǎng)景化、合規(guī)化、輕量化”為原則,深度解析人工智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融業(yè)務(wù)中的落地路徑。
課程收益:
1.理解AI和機(jī)器學(xué)習(xí)如何低成本解決企業(yè)經(jīng)營(yíng)痛點(diǎn),通過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法提供高效解決方案。
2.掌握利用數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶流失預(yù)警、資產(chǎn)提升及產(chǎn)品定價(jià)等關(guān)鍵業(yè)務(wù)需求的快速實(shí)施方法。
3.從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型輸出,掌握基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘完整流程,包括訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及實(shí)際應(yīng)用(如生成營(yíng)銷白名單)。
4.學(xué)習(xí)客群管理中常用的數(shù)據(jù)挖掘模型的具體應(yīng)用方案及其效果評(píng)估指標(biāo),能夠針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景快速落地并優(yōu)化。
5.提升數(shù)據(jù)分析與戰(zhàn)略思維能力,幫助企業(yè)做出基于數(shù)據(jù)的明智決策,促進(jìn)長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展。
課程對(duì)象:
營(yíng)銷與風(fēng)控業(yè)務(wù)人員、部門數(shù)據(jù)分析人員、數(shù)據(jù)工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)算法人員、營(yíng)銷或風(fēng)控項(xiàng)目經(jīng)理、對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘感興趣的其他人員
課程方式:
理論講授、分組討論、應(yīng)用場(chǎng)景分析、案例拆解、現(xiàn)場(chǎng)模擬演練等
課程大綱:
第一講:數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目全流程——從業(yè)務(wù)痛點(diǎn)到模型部署的閉環(huán)管理
一、數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的完整流程體系
1. 業(yè)務(wù)理解
1)確定業(yè)務(wù)目標(biāo)
2)可行性研究
3)制定建模思路及計(jì)劃
2. 數(shù)據(jù)理解
1)收集原始數(shù)據(jù)
2)數(shù)據(jù)探索
3)驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量
3. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
1)選擇數(shù)據(jù)
2)清洗數(shù)據(jù)
3)加工數(shù)據(jù)
4. 建模
1)選擇建模算法
2)構(gòu)建模型
3)驗(yàn)證模型
5. 評(píng)估
1)業(yè)務(wù)結(jié)果評(píng)估
2)建模過(guò)程評(píng)估
3)確定后續(xù)行動(dòng)
6. 部署上線
1)制定部署計(jì)劃
2)模型監(jiān)控和維護(hù)
3)模型資產(chǎn)總結(jié)
案例:華南某城商行VIP客戶流失預(yù)警數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目案例
二、業(yè)務(wù)開展和系統(tǒng)部署
1. 業(yè)務(wù)問(wèn)題理解
1)業(yè)務(wù)訪談,確定關(guān)鍵業(yè)務(wù)目標(biāo)
2)初步確定數(shù)據(jù)范圍
2. 建模
1)提取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
2)加工衍生指標(biāo)
3)構(gòu)建開發(fā)模型
4)驗(yàn)證或評(píng)比(選擇冠軍模型)
3. 系統(tǒng)部署和應(yīng)用
1)分析應(yīng)用策略
2)設(shè)計(jì)應(yīng)用方案
3)部署和調(diào)度模型
4)執(zhí)行應(yīng)用,評(píng)估效果
三、關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)與階段成果
1. 基于統(tǒng)一業(yè)務(wù)口徑,發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)特征
2. 驗(yàn)證模型效果
3. 輸出歸因分析
案例:模型執(zhí)行效果發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵指標(biāo)特征,對(duì)模型驗(yàn)證效果進(jìn)行驗(yàn)證并輸出歸因分析數(shù)據(jù)報(bào)告。
第二講:手機(jī)銀行促活模型——掌握客群特征,策劃營(yíng)銷活動(dòng)
一、項(xiàng)目背景
1. 各大銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加速
2. 手機(jī)銀行成為線下線上引流重要渠道
二、項(xiàng)目目標(biāo)
1. 探索手機(jī)銀行客戶各客群特征,為營(yíng)銷活動(dòng)策劃提供數(shù)據(jù)支撐
2. 利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立數(shù)據(jù)模型
1)挖掘營(yíng)銷響應(yīng)率高的客戶,以提高營(yíng)銷響應(yīng)率
2)識(shí)別主動(dòng)活躍客戶客群,減少對(duì)該客群的營(yíng)銷,節(jié)省營(yíng)銷資源
3. 利用客戶歷史消費(fèi)數(shù)據(jù),挖掘客戶消費(fèi)偏好,以匹配對(duì)應(yīng)的營(yíng)銷活動(dòng)
三、數(shù)據(jù)建模
1. 定義模型類別:手機(jī)銀行客戶活躍度識(shí)別模型
2. 明確業(yè)務(wù)目標(biāo)
1)區(qū)分手機(jī)銀行客戶的不同活躍度特征,采取相應(yīng)的營(yíng)銷策略
2)在有限的營(yíng)銷資源情況下,實(shí)現(xiàn)手機(jī)銀行月活客戶數(shù)最大化
3. 建模方案
1)統(tǒng)一活躍客戶口徑
2)選取時(shí)間窗客戶樣本
3)使用GBDT算法建立數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)客戶的活躍度
4)處理數(shù)據(jù),確定特征指標(biāo)
5)計(jì)算每個(gè)特征的重要度,選取特征重要度最高的N個(gè)特征進(jìn)入模型
6)使用GBDT算法進(jìn)行模型訓(xùn)練
7)使用ROC,KS,LIFT,混淆矩陣等指標(biāo)進(jìn)行效果評(píng)估
四、模型結(jié)果應(yīng)用
1. 客戶活躍度數(shù)據(jù):重點(diǎn)營(yíng)銷中等活躍度客戶
2. 客戶營(yíng)銷響應(yīng)數(shù)據(jù):營(yíng)銷未活躍但營(yíng)銷響應(yīng)概率高的客戶
3. 綜合數(shù)據(jù):營(yíng)銷中低活躍度但營(yíng)銷響應(yīng)率高的客戶
4. 采取兩種應(yīng)用方案
1)客群名單輸出
2)模型算法與營(yíng)銷平臺(tái)結(jié)合
五、效果評(píng)估
1. 確定評(píng)估指標(biāo)
2. 統(tǒng)計(jì)響應(yīng)結(jié)果
3. A/B結(jié)果測(cè)試
第三講:VIP客群流失預(yù)警模型——洞察客戶特征,降低流失風(fēng)險(xiǎn)
一、項(xiàng)目背景
1. 客戶經(jīng)營(yíng)的本質(zhì)與流失預(yù)警挽回的重要作用
2. 如何最大化地實(shí)現(xiàn)VIP客戶價(jià)值貢獻(xiàn)
3. VIP客戶流失預(yù)警可以有效改善客戶流失
4. 已有模型需要升級(jí),營(yíng)銷策略體系需要建立
二、項(xiàng)目目標(biāo)
1. 洞察流失VIP客群及其流失趨勢(shì)與特征
2. 構(gòu)建模型識(shí)別潛在流失客戶
3. 給出客群流失歸因分析
4. 構(gòu)建防流失運(yùn)營(yíng)體系
三、客戶流失管理辦法
1. 商業(yè)理解及目標(biāo)設(shè)定
2. 模型設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
4. 流失預(yù)測(cè)及驗(yàn)證
5. 流失客群特征分析
6. 流失客戶挽留
四、客戶流失模型構(gòu)建與歸因分析
1. 已有流失客群特征
2. 潛在流失識(shí)別與歸因
1)流失預(yù)測(cè)模型構(gòu)建
a樣本定義
b數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
c特征篩選
d模型訓(xùn)練
e VIP客戶流失概率預(yù)測(cè)
2)流失歸因
a基于SHAP可解釋算法的流失預(yù)警模型歸因
b基于歸因結(jié)果的客群聚類分析
c業(yè)務(wù)視角的歸因分析
3)模型評(píng)估:KS曲線
五、關(guān)鍵指標(biāo)發(fā)現(xiàn)
1. 客群特征
2. 產(chǎn)品特征
3. 流失動(dòng)因
六、流失挽回策略
1. 客戶生命周期管理
2. 防流失業(yè)務(wù)方案設(shè)計(jì)
3. 客戶服務(wù)體系優(yōu)化
4. 資產(chǎn)配置升級(jí)
5. 營(yíng)銷活動(dòng)設(shè)計(jì)
6. 行動(dòng)計(jì)劃落地
案例:VIP客群防流失方案整體設(shè)計(jì)與可執(zhí)行落地計(jì)劃。
第四講:客戶資產(chǎn)提升模型——深挖存量客戶價(jià)值,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷
一、項(xiàng)目背景
1. 存量客戶年日均資產(chǎn)過(guò)低
2. 基礎(chǔ)戶和有效戶占比低,提升空間較大
3. OKR承諾要求
二、項(xiàng)目目標(biāo)
1. 建立基礎(chǔ)戶和有效戶提升模型,挖掘潛在提升客戶
2. 使用冠軍模型生成客戶名單,支持精準(zhǔn)營(yíng)銷
三、建模流程
1. 目標(biāo)變量定義
2. 數(shù)據(jù)獲取過(guò)程
3. 衍生變量構(gòu)造
4. 模型訓(xùn)練樣本
5. 探索性分析
6. 評(píng)估指標(biāo)
7. 模型比較
8. 模型評(píng)估
四、模型評(píng)估
1. ROC曲線:比較模型性能
2. 提升度:評(píng)選冠軍模型
五、營(yíng)銷效果評(píng)估
案例:通過(guò)客戶資產(chǎn)提升真實(shí)比對(duì)數(shù)據(jù),說(shuō)明客戶資產(chǎn)提升模型的有效性。
第五講:典型場(chǎng)景延伸——交叉銷售與理財(cái)響應(yīng)模型的落地方法
一、交叉銷售
1. 建設(shè)目標(biāo)
2. 建模流程
3. 評(píng)估指標(biāo)
4. 營(yíng)銷效果評(píng)估
二、理財(cái)響應(yīng)
1. 建設(shè)背景和目標(biāo)
2. 建模流程
3. 模型評(píng)估
4. 營(yíng)銷跟進(jìn)
說(shuō)明:以上兩類模型與資產(chǎn)提升類模型需求和目標(biāo)類似,作為補(bǔ)充,不再特別展開。
課程總結(jié)
1. 重點(diǎn)內(nèi)容回顧
2. 課后任務(wù)跟進(jìn),推薦書籍
1)《數(shù)據(jù)挖掘:概念與技術(shù)》
2)《模式分類》
3. 數(shù)據(jù)挖掘咨詢方案大類匯總
王老師
王亞彬老師 金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與網(wǎng)絡(luò)信息安全專家
Symantec賽門鐵克認(rèn)證專家
CCNP思科認(rèn)證網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員
MCSE微軟認(rèn)證系統(tǒng)工程師、MCP微軟認(rèn)證專家、MCT微軟認(rèn)證講師
“10年”泛金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案實(shí)戰(zhàn)
“15年”企業(yè)級(jí)網(wǎng)絡(luò)信息安全體系構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)
曾任:埃森哲(中國(guó))(世界500強(qiáng),全球IT咨詢與服務(wù)業(yè)龍頭)丨解決方案架構(gòu)師
曾任:百分點(diǎn)科技集團(tuán)(數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域頭部企業(yè))丨解決方案總監(jiān)
曾任:思愛(ài)普(中國(guó))(上市公司,全球ERP龍頭)丨客戶卓越中心專家
曾任:深圳索信達(dá)數(shù)據(jù)(上市公司,金融AI大數(shù)據(jù)區(qū)域標(biāo)桿)丨解決方案總監(jiān)
曾任:賽門鐵克軟件(中國(guó))(上市公司,信息安全領(lǐng)域全球領(lǐng)先)丨技術(shù)售前經(jīng)理
曾任:北塔軟件(上市公司)丨技術(shù)售前經(jīng)理
擅長(zhǎng)領(lǐng)域:金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)智化營(yíng)銷、企業(yè)級(jí)網(wǎng)絡(luò)安全體系構(gòu)建、大數(shù)據(jù)與人工智能解決方案、金融數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)與應(yīng)用等
——15+標(biāo)桿平臺(tái)?20+落地項(xiàng)目,是金融行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型領(lǐng)航者——
? 主導(dǎo)招行“智策”“先機(jī)”等15+標(biāo)桿平臺(tái)建設(shè),覆蓋智能決策、精準(zhǔn)營(yíng)銷、用戶畫像,實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷全鏈路數(shù)字化。
? 交付中信銀行CRM系統(tǒng)、招商證券數(shù)字化平臺(tái)等20+項(xiàng)目,構(gòu)建“數(shù)據(jù)-模型-運(yùn)營(yíng)”增長(zhǎng)引擎,助力零售業(yè)務(wù)數(shù)字化滲透率提升超25%。
——30+系統(tǒng)加固?50+政企守護(hù),是千萬(wàn)級(jí)網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)建設(shè)者——
? 融合AI+大數(shù)據(jù)技術(shù),主導(dǎo)核心系統(tǒng)加固項(xiàng)目30+,部署內(nèi)網(wǎng)防護(hù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)百次風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、數(shù)十次數(shù)據(jù)防泄漏阻斷,構(gòu)建SOC安全運(yùn)營(yíng)中心實(shí)時(shí)守護(hù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。
? 創(chuàng)新大模型全生命周期安全防護(hù)體系,累計(jì)為超50家政企客戶(含頭部制造業(yè)、國(guó)企單位)筑牢數(shù)字安全屏障,實(shí)現(xiàn)安全事件響應(yīng)效率提升40%。
實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn):
王老師深耕金融科技與網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域,作為金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型引領(lǐng)者,擅長(zhǎng)將大數(shù)據(jù)、人工智能、大模型技術(shù)深度融入客群運(yùn)營(yíng)與精準(zhǔn)營(yíng)銷,助力銀行業(yè)零售業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化突破;同時(shí)在企業(yè)級(jí)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)領(lǐng)域建樹頗豐,主導(dǎo)構(gòu)建多行業(yè)標(biāo)桿級(jí)安全體系,累計(jì)操盤超50個(gè)千萬(wàn)級(jí)項(xiàng)目,持續(xù)為客戶創(chuàng)造技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)價(jià)值雙重增長(zhǎng)。
? 升級(jí)賦能——金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型:從智能營(yíng)銷到全域運(yùn)營(yíng)的端到端實(shí)踐
——聚焦業(yè)務(wù)與技術(shù)深度融合,為多家銀行定制大數(shù)據(jù)與人工智能解決方案,打造多行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿:
「01」某股份制大行信用卡中心CRM系統(tǒng)升級(jí)項(xiàng)目:針對(duì)一期系統(tǒng)短板,重構(gòu)智能營(yíng)銷體系,搭建靈活UI界面與自動(dòng)化營(yíng)銷配置平臺(tái),實(shí)現(xiàn)多渠道防打擾統(tǒng)一管理。單個(gè)營(yíng)銷活動(dòng)周期從2個(gè)月壓縮至2周內(nèi),年節(jié)省成本超千萬(wàn)元,時(shí)效提升60%,實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)與運(yùn)營(yíng)效率雙躍升。
「02」某省農(nóng)信智能營(yíng)銷系統(tǒng)升級(jí)項(xiàng)目:破解數(shù)據(jù)管理薄弱、標(biāo)簽體系缺失難題,設(shè)計(jì)基線版本與業(yè)務(wù)融合方案,構(gòu)建營(yíng)銷中臺(tái)對(duì)接CRM系統(tǒng),完善數(shù)據(jù)架構(gòu)與客群標(biāo)簽體系,為農(nóng)信機(jī)構(gòu)數(shù)字化營(yíng)銷和多法人架構(gòu)營(yíng)銷咨詢提供可復(fù)制落地模板。
「03」某股份制大行總行智能營(yíng)銷平臺(tái)升級(jí)項(xiàng)目:牽頭規(guī)劃實(shí)時(shí)營(yíng)銷功能升級(jí),建立全渠道觸達(dá)與營(yíng)銷閉環(huán)體系,打造160+策略主題庫(kù),完成外部數(shù)據(jù)對(duì)接與個(gè)性化推薦系統(tǒng)部署,實(shí)現(xiàn)從策略設(shè)計(jì)到效果評(píng)估的全鏈路數(shù)字化。
「04」寧波銀行(直銷銀行)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷項(xiàng)目:構(gòu)建多維度用戶畫像與動(dòng)態(tài)標(biāo)簽體系,開發(fā)忠誠(chéng)度模型、流失預(yù)警及RFM分析工具,精準(zhǔn)挖掘高價(jià)值客群,實(shí)現(xiàn)新用戶轉(zhuǎn)化成本下降50元/人,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷效能顯著提升。
? 護(hù)航筑盾——網(wǎng)絡(luò)信息安全:從應(yīng)用設(shè)計(jì)到落地實(shí)施的全周期防護(hù)
——深耕企業(yè)級(jí)安全體系構(gòu)建,為法國(guó)興業(yè)銀行、中石油等行業(yè)龍頭定制安全方案,打造多場(chǎng)景防護(hù)標(biāo)桿:
「01」法國(guó)興業(yè)銀行“安全監(jiān)控”系統(tǒng)項(xiàng)目:深度對(duì)接三大核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)監(jiān)控需求,主導(dǎo)15項(xiàng)二次開發(fā),實(shí)現(xiàn)進(jìn)程級(jí)安全運(yùn)行可視化監(jiān)控,大幅拓展產(chǎn)品行業(yè)適配能力,成為金融領(lǐng)域安全監(jiān)控標(biāo)桿案例。
「02」中石油SEP端點(diǎn)“安全防護(hù)”系統(tǒng)項(xiàng)目:統(tǒng)籌132家地市系統(tǒng)部署,構(gòu)建覆蓋桌面防病毒、準(zhǔn)入控制的內(nèi)網(wǎng)防護(hù)體系,通過(guò)可視化中心實(shí)現(xiàn)端點(diǎn)安全實(shí)時(shí)監(jiān)控,推動(dòng)5000萬(wàn)元級(jí)項(xiàng)目落地,樹立大型企業(yè)內(nèi)網(wǎng)安全建設(shè)典范。
「03」中國(guó)移動(dòng)“安全事件關(guān)聯(lián)審計(jì)”系統(tǒng)(SSIM)項(xiàng)目:基于Symantec SSIM系統(tǒng),獨(dú)立完成北京移動(dòng)生產(chǎn)網(wǎng)安全事件歸并聚合與關(guān)聯(lián)分析,生成全網(wǎng)安全視圖與故障定位報(bào)表,為企業(yè)安全運(yùn)營(yíng)管理提供全維度數(shù)據(jù)支撐。
「04」北京市政交通一卡通VPN“安全傳輸”項(xiàng)目:攻克多廠商設(shè)備配置差異難題,實(shí)現(xiàn)Cisco與H3C設(shè)備互通部署,保障刷卡信息加密傳輸,確保系統(tǒng)按時(shí)上線,成為數(shù)據(jù)安全傳輸領(lǐng)域的可靠技術(shù)方案標(biāo)桿。
主講課程:
《安全隨行,無(wú)憂辦公——網(wǎng)絡(luò)信息安全管理》(可定制銀行、電力、通信行業(yè)版)
《內(nèi)網(wǎng)安全升級(jí)——大模型安全防御與賦能》
《數(shù)智零售金融——踐行零售銀行營(yíng)銷科技》
《零售金融標(biāo)桿——招商銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)》
《智領(lǐng)金融未來(lái)——金融數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)商業(yè)價(jià)值與實(shí)戰(zhàn)》
《客群經(jīng)營(yíng)決策利器——金融業(yè)務(wù)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景》
部分授課案例:
序號(hào)企業(yè)課題期數(shù)
1中信銀行《CRM系統(tǒng)升級(jí)(營(yíng)銷科技)》16
2北京市政交通一卡通總部和部分出租公司《IPSEC VPN安全隧道訪問(wèn)》9
3中石油《Symantec端點(diǎn)防護(hù)系統(tǒng)》6
4招商銀行《智能推薦與營(yíng)銷科技》6
5廣發(fā)銀行《招行數(shù)字化轉(zhuǎn)型路線與實(shí)踐》6
6東莞銀行《VIP客戶流失預(yù)警》5
7中移動(dòng)北京分公司《Symantec安全信息與事件管理》5
8中國(guó)銀行《睡眠戶促活(決策類模型應(yīng)用)》5
授課風(fēng)格:
◆重實(shí)踐:深耕企業(yè)級(jí)軟件開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)安全部署及金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型 25 年,課程設(shè)計(jì)深度提煉真實(shí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),完整覆蓋售前方案規(guī)劃、項(xiàng)目交付到收益轉(zhuǎn)化全流程,構(gòu)建端到端量化分析體系,以實(shí)踐邏輯串聯(lián)知識(shí)模塊。
◆場(chǎng)景化:課程設(shè)置的每一個(gè)章節(jié)都嵌入場(chǎng)景化方案,做到理論知識(shí)點(diǎn)有現(xiàn)實(shí)應(yīng)用作為依托,讓每一個(gè)關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)都可以落地可觸達(dá),促進(jìn)具象的知識(shí)理解與應(yīng)用轉(zhuǎn)化。
◆友好性:做到把復(fù)雜的問(wèn)題簡(jiǎn)明化,把空洞的理論具象化,用簡(jiǎn)單通俗易懂的語(yǔ)言確保每一位學(xué)員能夠理解,具有低門檻、易操作的友好性。
◆實(shí)用性:聚焦課程設(shè)計(jì)與交付過(guò)程中的實(shí)用性,力爭(zhēng)每一門課程都可以提供短期或長(zhǎng)期的實(shí)用效果,助力無(wú)論是個(gè)人領(lǐng)域知識(shí)提升還是企業(yè)應(yīng)用效果改善都可以找到實(shí)用性的對(duì)應(yīng)目標(biāo)。
部分服務(wù)客戶:
國(guó)央企:中石油、中移動(dòng)北京分公司、原中國(guó)網(wǎng)通上海分公司、南車集團(tuán)成都機(jī)車廠、太平洋保險(xiǎn)總部、北京氣象局、北車集團(tuán)大同機(jī)車廠、共青團(tuán)中央、新華社、北京電視臺(tái)等
金融機(jī)構(gòu):招商銀行總行零售部、招商銀行深圳分行、廣發(fā)銀行總行零售、中信銀行卡中心、交通銀行大零售、中國(guó)銀行深圳分行、郵儲(chǔ)銀行深圳分行、建設(shè)銀行成都軟開中心、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行深圳分行、招商銀行信用卡中心、光大銀行信用卡、東莞銀行大零售、深圳農(nóng)商行、寧波銀行、華夏銀行信用卡、光大證券互金部、廣農(nóng)商、四川農(nóng)商行、湖南農(nóng)商行、招商證券、國(guó)信證券等
部分客戶評(píng)價(jià):
大數(shù)據(jù)卓越中心二級(jí)部門領(lǐng)導(dǎo)肖老師高度認(rèn)可老師為智策平臺(tái)解決方案所提供的專業(yè)支持。老師從業(yè)務(wù)價(jià)值與功能設(shè)計(jì)雙維度深度賦能,其方案不僅精準(zhǔn)匹配項(xiàng)目建設(shè)預(yù)期,更以全面且前瞻的視角,為項(xiàng)目的順利推進(jìn)和業(yè)務(wù)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)有力的支撐。
——招商銀行總行 零售部
在Symantec端點(diǎn)防護(hù)系統(tǒng)的部署及產(chǎn)品功能培訓(xùn)項(xiàng)目中,老師憑借豐富的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)的技術(shù),確保了系統(tǒng)功能的高效落地與團(tuán)隊(duì)對(duì)產(chǎn)品功能的熟練掌握。銷售部門領(lǐng)導(dǎo)及一線IT人員對(duì)老師的項(xiàng)目實(shí)施能力和培訓(xùn)效果給予高度肯定,系統(tǒng)的應(yīng)用顯著提升了企業(yè)的信息安全防護(hù)水平。
——中石油 青海分公司
老師負(fù)責(zé)的項(xiàng)目實(shí)施完成后,為客戶IT信息處主任及兩位IT科技人員進(jìn)行了專業(yè)、細(xì)致的現(xiàn)場(chǎng)培訓(xùn)。培訓(xùn)內(nèi)容緊密結(jié)合項(xiàng)目實(shí)際,具有很強(qiáng)的針對(duì)性和實(shí)用性,得到客戶的高度認(rèn)可。客戶現(xiàn)場(chǎng)明確表示,此次項(xiàng)目的實(shí)際轉(zhuǎn)化效果遠(yuǎn)超以往系統(tǒng)上線或功能升級(jí)的預(yù)期目標(biāo)。
———北車集團(tuán) 大同機(jī)車廠
在為中移動(dòng)北京分公司部署Symantec信息和安全事件管理系統(tǒng)過(guò)程中,老師通過(guò)部署多類型Agent,幫助用戶實(shí)現(xiàn)了整網(wǎng)系統(tǒng)安全狀態(tài)的快速可視化呈現(xiàn)。其現(xiàn)場(chǎng)系統(tǒng)部署的高效性、開發(fā)能力的專業(yè)性以及實(shí)際展示效果,均獲得客戶的認(rèn)可,為客戶的網(wǎng)絡(luò)安全管理提供了有力支持。
——中移動(dòng) 北京分公司
針對(duì)廣發(fā)銀行總行零售部學(xué)習(xí)招商銀行零售業(yè)務(wù)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型及實(shí)際行動(dòng)的預(yù)期目標(biāo),老師制定并實(shí)施了完整、系統(tǒng)的培訓(xùn)方案。培訓(xùn)過(guò)程中,現(xiàn)場(chǎng)業(yè)務(wù)和科技人員給予高度關(guān)注,老師憑借豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和深入淺出的講解,讓培訓(xùn)內(nèi)容深入淺出、通俗易懂,培訓(xùn)效果獲得好評(píng),為客戶團(tuán)隊(duì)在業(yè)務(wù)戰(zhàn)略理解和實(shí)踐操作上提供了寶貴的指導(dǎo)。
——廣發(fā)銀行總行 零售部
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