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數(shù)字化

亳州大數(shù)據(jù)在銀行的應用場景

作者:博為咨詢 日期:2025-04-07 人氣:33

主講老師: 武威(培訓費:2-2.5萬元/天)    


工作背景:
武威老師,互聯(lián)網(wǎng)專家,現(xiàn)居住址:北京市。武威老師畢業(yè)于西安交通大學。具多年互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)高管的工作經(jīng)驗,曾先后任職神州數(shù)碼(中國)公司、匯通天下(G7)、中國配貨網(wǎng)等在多家大中型國企與外資企業(yè)任職,先后任產(chǎn)品...

主講課程:
通識類企業(yè)課題《車聯(lián)網(wǎng)》《智慧城市》《智慧交通》《數(shù)字化營銷》《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)》《互聯(lián)網(wǎng)思維》《企業(yè)大數(shù)據(jù)應用》《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》《十四五”數(shù)字經(jīng)濟解讀》《企業(yè)大數(shù)...

武威



  大數(shù)據(jù)在銀行的應用場景課程大綱詳細內(nèi)容

課程分類: 銀行大數(shù)據(jù)

課程目標:

理解大數(shù)據(jù)在銀行行業(yè)中的價值和意義。

掌握大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)務中的基本原理和關鍵技術。

學會分析和評估不同應用場景下的大數(shù)據(jù)可行性與效益。

了解銀行領域常見的大數(shù)據(jù)應用案例和最佳實踐。

能夠設計并提出大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應用方案。


課程對象:

課程時間:1天

課程大綱:


第一章:大數(shù)據(jù)簡介

1.什么是大數(shù)據(jù)

2.大數(shù)據(jù)的機器學習與專家思維

3.大數(shù)據(jù)的4V特征

4.大數(shù)據(jù)的來源

5.大數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性和潛在價值

6.大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展歷程和趨勢

7.大數(shù)據(jù)應用對企業(yè)決策的影響

8.案例:蘋果如何通過AT&T的用戶數(shù)據(jù)來確定產(chǎn)品路線

第二章:銀行業(yè)中的大數(shù)據(jù)概述

1.銀行業(yè)中的大數(shù)據(jù)發(fā)展與機遇

2.大數(shù)據(jù)對銀行業(yè)的影響和變革

3.銀行行業(yè)中的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)與解決方案

第三章:大數(shù)據(jù)采集與處理技術

1.銀行數(shù)據(jù)來源及采集方法概述

2.數(shù)據(jù)清洗、預處理和特征提取技術

3.基于云計算和大數(shù)據(jù)平臺的銀行數(shù)據(jù)存儲和管理

第四章:大數(shù)據(jù)分析與智能決策支持

1.大數(shù)據(jù)分析基礎

1.1大數(shù)據(jù)概述與應用場景

1.2銀行行業(yè)中的大數(shù)據(jù)特征和挑戰(zhàn)

2.銀行業(yè)務數(shù)據(jù)分析

2.1數(shù)據(jù)收集與清洗技術

2.2數(shù)據(jù)整合與數(shù)據(jù)倉庫建設

2.3銀行業(yè)務分析與關聯(lián)規(guī)則挖掘

2.4可視化與報表設計

3.智能決策支持系統(tǒng)

3.1決策支持系統(tǒng)的構建與應用

3.2智能推薦系統(tǒng)在銀行業(yè)中的應用

第五章:客戶關系管理與個性化營銷

1.銀行客戶關系管理基礎

1.1客戶關系管理概述和發(fā)展趨勢

1.2銀行行業(yè)中的客戶關系管理價值和挑戰(zhàn)

1.3客戶細分與分類模型

1.4客戶生命周期管理與客戶關懷

2.個性化營銷策略與執(zhí)行

2.1市場細分與目標市場選定

2.2個性化產(chǎn)品和服務設計

2.3客戶關系管理系統(tǒng)的選擇與應用

2.4個性化營銷活動的構建、執(zhí)行和評估

第六章:風險管理與合規(guī)監(jiān)管

1.銀行風險管理與大數(shù)據(jù)

1.1銀行風險管理概述

1.2信貸風險評估與建模

1.3市場風險分析與預警

1.4操作風險和合規(guī)風險分析

2.信貸風險管理與大數(shù)據(jù)應用

2.1信用評估與風險建模

2.2大數(shù)據(jù)在個人和企業(yè)信貸中的應用

2.3不良資產(chǎn)監(jiān)測和撥備計提分析

3.市場風險管理與大數(shù)據(jù)應用

3.1金融市場概述與風險類型

3.2大數(shù)據(jù)在市場風險監(jiān)測和預警中的應用

3.3交易數(shù)據(jù)分析與量化風險管理

3.4高頻交易與算法交易風險分析

4.操作風險管理與大數(shù)據(jù)應用

4.1操作風險定義與分類

4.2內(nèi)部控制與異常檢測

4.3大數(shù)據(jù)在反欺詐和內(nèi)控審計中的應用

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