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課程背景：

近年來，國內(nèi)外領(lǐng)先金融機構(gòu)紛紛全力投入業(yè)務創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型。截至2020年，中國互聯(lián)網(wǎng)金融的市場滲透率已達62%，移動支付用戶超過7億人。全球1000大企業(yè)里面，67%已經(jīng)把數(shù)字化與敏捷創(chuàng)新定為企業(yè)級轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。從全球來看，國際領(lǐng)先的銀行平均每年投入稅前利潤的17%~20%用于數(shù)字化與敏捷轉(zhuǎn)型。

思考：突如其來的新冠疫情，對商業(yè)銀行產(chǎn)生了哪些改變和挑戰(zhàn)？

當今社會正在經(jīng)歷百年未有之大變局，各種黑天鵝事件層出不窮，一個不穩(wěn)定（volatile）、不確定（uncertain）的、復雜（complex）的、模糊（ambiguous）的VUCA世界呈現(xiàn)在所有企業(yè)面前。傳統(tǒng)銀行正面臨金融科技巨頭的挑戰(zhàn)，金融業(yè)務轉(zhuǎn)型迫在眉睫。 各商業(yè)銀行急需找到轉(zhuǎn)型策略和方法，以應對不斷發(fā)生的變化。

傳統(tǒng)銀行如何找到向敏捷銀行轉(zhuǎn)型的方法？以及快速轉(zhuǎn)型的動力。首先要轉(zhuǎn)變思想：從傳統(tǒng)以產(chǎn)品為中心的思維方式，向以用戶為中心的敏捷思維進行轉(zhuǎn)變，找到個性化、差異化、定制化的用戶場景體驗創(chuàng)新點，并依靠敏捷銀行新型組織快速批量獲客。同時實現(xiàn)用戶場景的數(shù)字化、自動化、敏捷化，利用金融科技增強普惠金融和實體經(jīng)濟的支持能力，積極推動敏捷化轉(zhuǎn)型，從而轉(zhuǎn)型成為以用戶為中心，內(nèi)部簡約化，外部差異化，整體協(xié)同數(shù)字化的敏捷金融企業(yè)。

課程特點：

1.為什么必須向敏捷銀行轉(zhuǎn)型？

2.從傳統(tǒng)銀行向敏捷銀行轉(zhuǎn)型的順序：從思維、業(yè)務、組織和文化。

3.敏捷實施轉(zhuǎn)型步驟與標準。

4.敏捷轉(zhuǎn)型的風險與應對策略。

課程大綱：

第一講：全球顛覆式創(chuàng)新浪潮

一、洶涌而來傳統(tǒng)銀行轉(zhuǎn)型創(chuàng)新浪潮

1）你沒做錯什么，是時代變了——來自互聯(lián)網(wǎng)的沖擊波

2）傳統(tǒng)商業(yè)銀行的危機，遇到“平行宇宙”

3）摩爾定律給互聯(lián)網(wǎng)金融帶來指數(shù)級發(fā)展

二、網(wǎng)絡(luò)疊加效率

1）聚集與邊界效應

2）深度滲透邏輯

3）數(shù)據(jù)智能邏輯

三、互聯(lián)網(wǎng)金融顛覆的傳統(tǒng)銀行

1）超級平臺現(xiàn)象

2）長期主義與長尾效應

3）構(gòu)建金融生態(tài)圈

四、商業(yè)銀行數(shù)字化敏捷創(chuàng)新的“3+1”落地轉(zhuǎn)型策略

1）策略一：建設(shè)全新商業(yè)模式

2）策略二：以客戶為中心的現(xiàn)有業(yè)務數(shù)字化敏捷模型轉(zhuǎn)型

3）策略三：全面布局金融科技及全新風險投資機會

4）一套全新的基礎(chǔ)數(shù)字化敏捷能力

第二講：銀行的心聲與敏捷轉(zhuǎn)型

一、破題：傳統(tǒng)銀行與敏捷銀行有哪些區(qū)別？

1）敏：洞見+創(chuàng)新

2）捷：行動+迭代

3）數(shù)字化賦能：全面建立數(shù)據(jù)科學系統(tǒng)

二、探究：敏捷提升商業(yè)銀行客戶價值

1）成本價值：高流量、長尾獲客

2）體驗價值：個性化、定制化、移動化

3）平臺價值：多維、高頻、生態(tài)圈

場景練習：15個典型敏捷創(chuàng)新模式

三、挖掘：敏捷提升商業(yè)銀行賦能

1)超強感知能力：行為感知、情景感知

2)明智決策能力：包容性決策、增強型決策

3)快速執(zhí)行能力：動態(tài)流程、動態(tài)資源

四、實施：保持、撤出、顛覆、占領(lǐng)

1）保持：盡量保持現(xiàn)有市場利潤與客戶關(guān)系

2）撤出：不留戀過去，及時剝離、撤出傳統(tǒng)市場和業(yè)務

3）顛覆：發(fā)現(xiàn)價值洼地，成為行業(yè)顛覆者

4）占領(lǐng)：成為行業(yè)領(lǐng)先者，并延長占領(lǐng)價值洼地的時間

第三講：敏捷銀行業(yè)務+科技的雙輪驅(qū)動模式

一、建立敏捷銀行業(yè)務能力中心

1）業(yè)務敏捷創(chuàng)新方法

A.業(yè)務垂直化創(chuàng)新

B.業(yè)務最簡化創(chuàng)新

C.構(gòu)建精益創(chuàng)新畫布

場景練習：通過精益畫布，尋找、分析并定義新業(yè)務、新產(chǎn)品，創(chuàng)造敏捷銀行的機會

2）敏捷項目管理三四三流程

A.三個團隊管理角色：產(chǎn)品負責人、敏捷教練、團隊

B.四個會議：迭代計劃會、迭代評審會、迭代總結(jié)會、每日站會

C.三個實施付物：產(chǎn)品需求列表、迭代需求列表、燃盡圖

二、建立敏捷銀行科技能力中心

1）分布式微服務的架構(gòu)

A.模塊化+服務化

B.云原生微服務

C.高性能分布式事務

2）異地多活的大數(shù)據(jù)中心

A.無限可擴展能力

B.彈性供給與調(diào)度

C.無損秒級容災

3）搭建大中臺系統(tǒng)

A.移動化業(yè)務前臺

B.業(yè)務與數(shù)據(jù)中臺

C.分布式數(shù)據(jù)后臺

D.從“煙囪系統(tǒng)，重復開發(fā)”到共享化中心

三、敏捷銀行人才管理與組織模式升級

1）構(gòu)建未來組織：全員賦能云組織

2）組織進化路徑：從部門管理到自組織

3）嵌入式業(yè)務人才培養(yǎng)機制：知識驅(qū)動智慧沉淀

王老師

【個人簡歷】

?北京區(qū)塊鏈技術(shù)應用協(xié)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(yè)畢業(yè)。

【曾任】

?搜狐互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品經(jīng)理

?百度智能產(chǎn)品運營總監(jiān)

?中國移動等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級企業(yè)擔任項目經(jīng)理、品管總監(jiān)等職位。

【擅長行業(yè)&領(lǐng)域】

?行業(yè)：金融、銀行、企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)

?領(lǐng)域：人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域課題培訓

【主講課程 】

?銀行類：《銀行4.0：一場金融界數(shù)字化革命》、《商業(yè)銀行數(shù)字化敏捷轉(zhuǎn)型策略》、《敏捷銀行實施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品創(chuàng)新與應用》、《區(qū)塊鏈技術(shù)與央行數(shù)字貨幣在商業(yè)銀行中的應用》、《大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應用》、《商業(yè)銀行在人工智能、大數(shù)據(jù)及算法實戰(zhàn)應用》、《人工智能深度學習算法實戰(zhàn)演練》等。

?其他行業(yè)：《新基建核心技術(shù)解析與實施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)模式引領(lǐng)“新常態(tài)”經(jīng)濟未來》、《互聯(lián)網(wǎng)思維與傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型》、《新媒體營銷與品牌推廣——公眾號運營》、《工業(yè)4.0構(gòu)建中國制造業(yè)未來》、《互聯(lián)網(wǎng)搭建與運營管理培訓》、《互聯(lián)網(wǎng)端到端運營流程搭建》等。

【實戰(zhàn)經(jīng)驗 】

?王老師先后在出版、通信、互聯(lián)網(wǎng)、咨詢等行業(yè)，從事互聯(lián)網(wǎng)運營管理、金融產(chǎn)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(yè)工作。豐富的企業(yè)實際工作經(jīng)驗，熟悉基層業(yè)務和國內(nèi)企業(yè)的管理現(xiàn)狀。培訓課程始終圍繞“變現(xiàn)”為核心，對如何將互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運營管理與傳統(tǒng)企業(yè)實踐相結(jié)合，解決企業(yè)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(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型分享其在營銷、市場、研發(fā)、物流等企業(yè)運營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經(jīng)驗、案例以互聯(lián)網(wǎng)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(gòu)服務案例：

2019年，中國銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用培訓，參與人數(shù)40人.

2019年，建設(shè)銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融應用培訓，參與人數(shù)30人.

2019年，蘇州銀行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用挖掘培訓，參與人數(shù)50人。

2019年，拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓，參與人數(shù)50人

2019年，工商銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用培訓，參與人數(shù)60人.

2019年，衢州農(nóng)行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應用挖掘培訓，參與人數(shù)40人。

2020年，華夏銀行征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓，參與人數(shù)50人

2020年，平安銀行數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型創(chuàng)新培訓，參與人數(shù)30人。

2020年，工商銀行大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓，參與人數(shù)50人

2020年，中國蘇州銀行銀行4.0培訓，參與人數(shù)40人。

2020年，北京銀行金融征信培訓，參與人數(shù)50人

?近兩年500強企業(yè)及各院校授課案例：

2019年，中國電信浙江分公司：互聯(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)思維下的品牌營銷，參加人員共100人。

2019年，美的集團：大數(shù)據(jù)營銷，參加人員共300人以上。

2019年，TCL集團：工業(yè)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(yè)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(shù)字化創(chuàng)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(shù)據(jù)創(chuàng)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(shù)據(jù)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(qū)塊鏈與數(shù)字化貨幣培訓，授課人數(shù)30人。

2020年，中國惠普區(qū)塊鏈技術(shù)與財務系統(tǒng)落地培訓咨詢，項目人數(shù)40人

2020年，上海交通大學：區(qū)塊鏈技術(shù)與金融服務培訓咨詢，授課人數(shù)40人

2020年，清華大學新基建發(fā)展培訓總裁班，授課人數(shù)30人

?參與過多項與 AI、機器學習、大數(shù)據(jù)分析項目：

?拉卡拉征信大數(shù)據(jù)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(gòu)，是當前國內(nèi)同時持有個人征信牌照及企業(yè)征信牌照的征信企業(yè)，也是國內(nèi)首個成立專注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專業(yè)實驗室的征信機構(gòu)。考拉征信的數(shù)據(jù)來源是多維度的，依托大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺，數(shù)據(jù)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(jīng)營的相關(guān)數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)，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(yè)合作的數(shù)據(jù)。

-基于考拉的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)，本項目將重點研究：

個人征信大數(shù)據(jù)建模，企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模，對于個人用戶的反欺詐征信大數(shù)據(jù)建模及處理系統(tǒng)等具體問題。

-自動收集、分析并處理多源、異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，充分驗證并研究面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法，以及大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法等重要研究內(nèi)容。利用大數(shù)據(jù)的價值，對征信管理決策提供重要的支撐作用。

?春雨醫(yī)生健康大數(shù)據(jù)挖掘人工智能實證平臺項目:

-基于春雨醫(yī)生的大量問診數(shù)據(jù)和全國范圍內(nèi)的病情分布數(shù)據(jù)，本項目將應用并驗證大數(shù)據(jù)統(tǒng)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(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，既包括問診文本挖掘技術(shù)，也包括問診圖片挖掘技術(shù)；在此基礎(chǔ)上，進一步研究并應用如何將春雨內(nèi)外部大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專業(yè)性知識，為自動化診療提供科學依據(jù)，由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持醫(yī)療決策的方法。

?36Kr（36 氪） 雙創(chuàng)指數(shù)AI平臺系統(tǒng):

-基于此平臺數(shù)據(jù)來源的廣泛性和異構(gòu)性，本項目將應用并研究面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法；在對多體量巨大的數(shù)據(jù)進行分析和推斷中，本項目將應用并驗證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法；在具體的指數(shù)構(gòu)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(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，特別是文本挖掘技術(shù)，如文本的結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將這些大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助管理決策的描述中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況的知識，實時監(jiān)控中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀，為監(jiān)管機構(gòu)和政府部門的政策制定提供科學依據(jù)，防范市場風險，由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持管理決策的一般性方法和模式。

?新華金融財經(jīng)智能數(shù)據(jù)標準規(guī)范體系研究項目運用AI 機器人深度學習技術(shù):

-項目針對金融財經(jīng)數(shù)據(jù)服務特點建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標準以及數(shù)據(jù)規(guī)范標準的維護更新體系，完成為用戶提供一個了穩(wěn)定、統(tǒng)一、規(guī)范、方便、高效的大數(shù)據(jù)分析服務平臺

?江蘇協(xié)鑫集團電力設(shè)備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測與故障分析系統(tǒng)運用:

-項目完成電力設(shè)備傳感器采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建設(shè)備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預測挖掘平臺，項目結(jié)合 OpenTSDB 動態(tài)時序數(shù)據(jù)庫技術(shù)，實現(xiàn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的分類與預測預警模型，實現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預警。

?中國移動運營商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):

-項目完成信令數(shù)據(jù)、充值數(shù)據(jù)、CRM、業(yè)務訂閱數(shù)據(jù)等的存儲管理和分析檢索，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、話單分析、客戶深度標簽分析，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)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(nèi)容爐火純青。

?王老師的授課就是那種內(nèi)容知識點隨手拈來，隨現(xiàn)場學員狀態(tài)靈活而變。

【服務客戶】

?銀行業(yè)：中國銀行、工商銀行、交通銀行、建設(shè)銀行、郵儲銀行、平安銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、民生銀行、華夏銀行、蘇州銀行、寧波銀行、各地農(nóng)商行、等

?其他行業(yè)：清華大學、北京大學、武漢大學、南京財經(jīng)、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(yī)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(guān)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(shù)據(jù)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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