數智化發(fā)展及運用案例分析

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《數智化發(fā)展及運用案例分析》 -段方
某世界 100 強企業(yè)大數據/AI 總設計師 教授 北京大學博士后
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23704858471 概念理清
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1.1 數智化是什么？不是什么？ 1.2 數字化和數智化有何區(qū)別？ 1.3 數智化的“ 智”在哪里？
1.4 數智化強調連接、附能、利他
1.5 “數字中國 ”的戰(zhàn)略機遇
1.5.1 為什么要“數字中國‘
1.5.2 數智化助力“數字中國 ”
1.5.3 從“數字經濟”到“數字金融 ” 1.5.4 “金融即服務 ”的模式機遇
1.6 【示例】附件-數智化對各個行業(yè)的影響 1.7 【討論】你對金融數智化的理解如何？
2 數智進化論
2.1 科技和商業(yè)雙輪驅動 2.2 數字商業(yè)才剛剛開始
2.3 數智商業(yè)的理想狀態(tài)：實現(xiàn)高效精準的供需匹配 2.4 電商數智化的特點
2.5 金融數智化的價值和演進 2.5.1 金融演進的歷史及機遇 2.5.2 金融數字化提升效率
2.5.3 金融大數據及演進
2.5.4 金融人工智能的毛孔“滲透”
2.6 人工智能大模型如何助力數智銀行？ 2.6.1 非結構化數據與“脫媒 ”
2.6.2 MaaS 模式的機遇
2.6.3 銀行業(yè)務“重做”一遍？ 2.6.4 場景金融到智能金融 2.6.5 算力的金融融資機遇
2.7 【示例】附件——人工智能在銀行的應用 2.8 【討論】未來銀行是數智化技術的產物?
3 價值延伸
3.1 不可逆轉的數智化轉型趨勢
3.2 企業(yè)掌舵人在認知上要做到“ 四個升級 ” 3.3 IT 解決效率/DT 解決智慧
3.4 人工智能的大模型帶來金融行業(yè)的挑戰(zhàn) 3.4.1 AI 大模型會如何改寫金融行業(yè)？
3.4.2 哪些崗位會被替代？
3.4.3 能創(chuàng)新出哪些新崗位？
3.4.4 金融產品的智能化、實時化演變 3.4.5 金融競爭的本質——智能
3.5 數智生態(tài)的延伸
3.5.1 開放銀行的“ 開放”模式 3.5.2 chatGPT 的生態(tài)延伸
3.5.3 從云生態(tài)到數智生態(tài)演進
3.6 【示例】附件-數智化思維訓練
3.7 【討論】數智化技術如何改善銀行的風控？
243621197314 銀行的數智化運營
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4.1 從泰勒經濟學說起 4.1.1 簡述泰勒經濟學
4.1.2 數據與企業(yè)管理的天然聯(lián)系
4.1.3 讓大數據滲透到企業(yè)的每個毛孔 4.1.4 向數智化轉型要“競爭力 ”
4.1.5 金融行業(yè)如何擴展“藍海 ”？ 4.2 客戶分析
4.2.1 客戶的數據維度 4.2.2 客戶征信分析
4.2.3 客戶視圖分析
4.2.4 客戶離網分析等 4.3 產品分析
4.3.1 產品數據維度 4.3.2 產品視圖分析
4.3.3 產品的潛在客戶分析 4.3.4 如何優(yōu)化產品？
4.4 精準營銷
4.4.1 營銷的本質——配對
4.4.2 精準營銷——數據的魅力 4.4.3 營銷時機、渠道等選擇
4.5 精準風控
4.5.1 2C 和 2B 融合
4.5.2 大數據“透明 ”降低風險 4.5.3 算法降低風險
4.5.4 算力提升行業(yè)風控能力
4.6 員工的管理
4.6.1 員工的量化分析
4.6.2 大數據下的“辦公室分析 ” 4.6.3 員工績效考評
4.6.4 如何避免“蒼蠅犯大案 ” 4.7 外部生態(tài)圈的管理
4.7.1 生態(tài)圈的概念
4.7.2 金融企業(yè)的生態(tài)圈 4.7.3 上下游企業(yè)的管理 4.7.4 如何識別金融欺詐？ 4.8 銀行的新“模式 ”
4.8.1 銀行是歷史發(fā)展的產物
4.8.2 技術不斷驅動銀行變革——BANK4.0 4.8.3 互聯(lián)網改寫“ 中介”模式
4.8.4 數據如何成為銀行的新“要素 ”
4.8.5 人工智能改寫風控模式 4.8.6 銀行將獲得“新生 ”
4.9 【示例】附件-某企業(yè)的數據挖掘應用匯編
4.10 【討論】人工智能如何助力企業(yè)更上一層樓？
243621192285 案例分享
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5.1 數智化成功案例解讀
5.2 數智化應當如何賦能投資行業(yè) 5.3 阿里的數智化轉型之路
5.4 某銀行的數智化轉型之路
243621189126 銀行數智化應用具體案例
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6.1 【案例 1】客戶欺詐分析案例
6.2 【案例 2】某客戶群體細分及營銷
6.3 【案例 3】人工智能用于營業(yè)廳分析的案例
6.4 【案例 4】深度學習應用于客戶服務系統(tǒng)案例

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