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【課程背景】

“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要將“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”提高到了前所未有的高度。數(shù)字化轉(zhuǎn)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(shù)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?cè)撊绾卫斫鈹?shù)字化和智能化的內(nèi)涵及外延？

2022年是央行實(shí)施《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022-2025年)》的新階段，已經(jīng)有部分走在前面的企業(yè)將新技術(shù)與金融業(yè)務(wù)深入融合，現(xiàn)在行業(yè)有哪些成功的實(shí)踐案例？這些案例背后有什么成功經(jīng)驗(yàn)或失敗教訓(xùn)？

在目前的形勢(shì)下，結(jié)合自身業(yè)務(wù)和實(shí)際情況打造數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景，幾乎是大型金融機(jī)構(gòu)的必答題，是否有一套方法論，能夠在1天之內(nèi)幫助金融機(jī)構(gòu)找到最適合自身情況的數(shù)字化轉(zhuǎn)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(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)串聯(lián)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(shí)的金融數(shù)字化案例，以及背后的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)

認(rèn)識(shí)到貴機(jī)構(gòu)所在的數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段，并收獲相關(guān)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(diǎn)突破口并形成方案

【課程對(duì)象】

各類金融機(jī)構(gòu)的中高層管理者。

【課程大綱】

一、怎樣用一套邏輯梳理所有數(shù)字化技術(shù)

1、數(shù)字化轉(zhuǎn)型是什么

企業(yè)中的流程與人類的神經(jīng)

企業(yè)中的信息與人類的神經(jīng)信號(hào)

數(shù)字化：在數(shù)字世界中幫助企業(yè)構(gòu)造神經(jīng)系統(tǒng)

2、數(shù)字化頂層思維框架

感知：獲取原始數(shù)據(jù)

認(rèn)知：抽取關(guān)鍵信息

推理決策：形成計(jì)劃

反饋動(dòng)作：實(shí)施計(jì)劃

小互動(dòng)：如果你在跟心儀的女神約會(huì)……

3、我們應(yīng)該關(guān)注哪些數(shù)字化技術(shù)

基礎(chǔ)設(shè)施：解除計(jì)算機(jī)的能力封印

數(shù)據(jù)應(yīng)用：搬金磚VS挖金礦

案例：谷歌云計(jì)算，華為5G，某外貿(mào)公司營(yíng)收預(yù)測(cè)

4、什么是“企業(yè)經(jīng)脈”和“AI針灸”

信息化：固化流程/信息流轉(zhuǎn)/數(shù)據(jù)積累

人工智能：找準(zhǔn)價(jià)值“點(diǎn)”/匹配“針”對(duì)性技術(shù)

5、數(shù)字化轉(zhuǎn)型有哪三個(gè)必經(jīng)階段

Digitization：無紙化

Digitalization：高效化

Digital transformation：無人化

每個(gè)階段的關(guān)鍵技術(shù)以及數(shù)字化的決勝技術(shù)

案例：人員績(jī)效智能評(píng)估系統(tǒng)

6、金融數(shù)字化的發(fā)展現(xiàn)狀

金融數(shù)字化發(fā)展概述：三化疊加

金融信息化：已進(jìn)入穩(wěn)定期

金融移動(dòng)化：已進(jìn)入成熟期

金融智能化：尚在探索期

智能化是決勝技術(shù)

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(shí)抽取：師傅“帶”徒弟

案例：預(yù)測(cè)男生是否會(huì)受女生歡迎

2、人工智能的5大底層套路

Dot & Line：知識(shí)圖譜

X-Ypairs：知識(shí)抽取

X1-X2 pairs：推薦匹配

Y→X：生成萬(wàn)物

Y only：超越人類

人工智能發(fā)展的終點(diǎn)

案例：聯(lián)通智能客服，谷歌藥物預(yù)測(cè)系統(tǒng)，淘寶推薦系統(tǒng)，清華數(shù)字虛擬人，谷歌核聚變控制系統(tǒng)，美軍自動(dòng)駕駛戰(zhàn)機(jī)

3、人工智能的6步落地法

價(jià)值驅(qū)動(dòng) or 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

機(jī)器學(xué)習(xí) ≠ 江湖算命

數(shù)據(jù)模型 VS 機(jī)理模型

大數(shù)據(jù) ∪ 深度學(xué)習(xí)

行業(yè)專家 || 客觀事實(shí)

行政可行 ≈ 最大門檻

案例：銀行智能網(wǎng)點(diǎn)，貸款違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，股票短期波動(dòng)率預(yù)測(cè)，保險(xiǎn)理賠智能分級(jí)，滴滴/百度/礦山自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，AI量化交易-年化收益率1000%

三、金融數(shù)字化的應(yīng)用實(shí)踐盤點(diǎn)

1、商業(yè)銀行應(yīng)用實(shí)踐盤點(diǎn)

精準(zhǔn)營(yíng)銷類案例

智能風(fēng)控類案例

智能客服類案例

其他創(chuàng)新案例

2、保險(xiǎn)行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐盤點(diǎn)

數(shù)字化營(yíng)銷類案例

智能保顧類案例

核保風(fēng)控類案例

智能客服類案例

其他創(chuàng)新案例

3、證券行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐爬盤點(diǎn)

量化交易類案例

智能投研類案例

智能投顧類案例

風(fēng)控、營(yíng)銷及客服類案例

其他創(chuàng)新案例

4、金融數(shù)字化人才盤點(diǎn)

爬取1000個(gè)金融數(shù)字化職位，回答三個(gè)問題

誰(shuí)在招人

招人做什么

人才缺口有多大

總結(jié)：從人才缺口看行業(yè)發(fā)展熱點(diǎn)

5、金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型建議

最成功的的金融數(shù)字化企業(yè)案例

金融數(shù)字化三要素：數(shù)據(jù)、機(jī)理、算法

大型金融機(jī)構(gòu)：搶灘登陸

中小金融機(jī)構(gòu)：等待機(jī)會(huì)“抄作業(yè)”

金融化數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功經(jīng)驗(yàn)和失敗教訓(xùn)

案例：5G智慧營(yíng)業(yè)廳、金融產(chǎn)品智能推薦、信用卡業(yè)務(wù)智能營(yíng)銷、信用卡反欺詐、百度智能客服、保險(xiǎn)網(wǎng)電銷業(yè)務(wù)數(shù)字化經(jīng)營(yíng)、保險(xiǎn)智能理賠、車險(xiǎn)智能定損、保險(xiǎn)智能回訪、智能財(cái)富管理營(yíng)銷、量化交易產(chǎn)業(yè)/技術(shù)盤點(diǎn)、智能交易行為分析、證券產(chǎn)品智能推薦、智能研報(bào)識(shí)別等。

四、如何在3小時(shí)內(nèi)，打造金融數(shù)字化場(chǎng)景

1、以價(jià)值為導(dǎo)向的頭腦風(fēng)暴

痛點(diǎn)問題羅列

痛點(diǎn)問題排序

2、X方向的可行性收斂

成因分析

關(guān)聯(lián)性分析

樣本質(zhì)量分析

3、Y方向的可行性收斂

標(biāo)簽客觀性

標(biāo)簽經(jīng)濟(jì)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(yè)可行性提升

行業(yè)可行性提升

授課方式：分組對(duì)抗闖關(guān)式推進(jìn)，將方案形成過程拆解為若干“關(guān)卡”，授課老師會(huì)為每組提供1V1微資訊，方案展示時(shí)每組均需要面對(duì)來自其他組行業(yè)專家的“挑戰(zhàn)”。每組分?jǐn)?shù)由其他組互評(píng)給出。

王老師

王明哲 老師

——工業(yè)、金融數(shù)字化、智能化實(shí)戰(zhàn)專家

現(xiàn)任：圖靈人工智能研究院-產(chǎn)業(yè)講師/數(shù)智化總監(jiān)

（圖靈院由目前唯一華裔圖靈獎(jiǎng)得主姚期智先生創(chuàng)辦）

曾任：航天系統(tǒng)某頭部公司-數(shù)字化總監(jiān)

清華大學(xué)自動(dòng)化系碩士

清華數(shù)據(jù)院數(shù)據(jù)派研究部部長(zhǎng)

南京大學(xué)校外AI專家講師

百度技術(shù)培訓(xùn)中心AI講師

擅長(zhǎng)領(lǐng)域：工業(yè)/制造數(shù)字化/智能化轉(zhuǎn)型，健康醫(yī)療數(shù)字化/智能化轉(zhuǎn)型，金融數(shù)字化/智能化轉(zhuǎn)型

【個(gè)人簡(jiǎn)介】

王明哲老師擁有大型央企高管工作經(jīng)歷，目前是清華最頂尖的新研機(jī)構(gòu)“圖靈院“（圖靈獎(jiǎng)又被稱為計(jì)算機(jī)界的諾貝爾獎(jiǎng)）唯一的產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)講師。憑借十余年豐富的數(shù)智化落地實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)（含工業(yè)/制造、醫(yī)療以及金融等行業(yè)），結(jié)合清華在校學(xué)習(xí)科研期間掌握的專業(yè)知識(shí)，已經(jīng)幫助多個(gè)頂尖的企業(yè)/機(jī)構(gòu)完成了數(shù)智化落地嘗試。另外，王明哲老師在清華大學(xué)以及南京大學(xué)等頂尖學(xué)府均有授課經(jīng)歷。

在航天系統(tǒng)供職時(shí)參與過嫦娥三號(hào)、嫦娥五號(hào)、神舟十二號(hào)飛船、暗物質(zhì)探測(cè)衛(wèi)星、天舟貨運(yùn)飛船等國(guó)家重大型號(hào)的研制工作，對(duì)制造業(yè)的質(zhì)量管理數(shù)字化、產(chǎn)品全生命周期數(shù)字化管控、軟件全生命周期數(shù)字化管控、智能化生產(chǎn)等業(yè)務(wù)有深入的理解。

主推的數(shù)字質(zhì)量管理平臺(tái)，使產(chǎn)品質(zhì)量問題率下降20%；研發(fā)/測(cè)試數(shù)字化平臺(tái)，使研發(fā)效率提升約30%。相關(guān)平臺(tái)每年可為使用企業(yè)節(jié)省成本數(shù)百萬(wàn)甚至上千萬(wàn)元。上述平臺(tái)和相關(guān)技術(shù)甚至已經(jīng)輸出到華為、上汽、北汽等航天以外的其他頂尖企業(yè)中。

參與過行業(yè)/國(guó)家數(shù)字化相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的編寫，牽頭過國(guó)家數(shù)字化相關(guān)重大課題的申請(qǐng)，作為主要負(fù)責(zé)人承擔(dān)過省部級(jí)數(shù)字化類科研課題。

曾在清華校內(nèi)開設(shè)的“AI快速入門“課程，累積吸引了線上線下近萬(wàn)人參與，線下場(chǎng)地爆滿，線上學(xué)員遍布全國(guó)34個(gè)省。

曾參與三一集團(tuán)“鑄將計(jì)劃“（全集團(tuán)近兩千名中層以上領(lǐng)導(dǎo)輪訓(xùn)），負(fù)責(zé)數(shù)智化實(shí)戰(zhàn)相關(guān)內(nèi)容，能夠讓0基礎(chǔ)的文科背景領(lǐng)導(dǎo)（如總裁辦主任）快速學(xué)會(huì)編程并掌握數(shù)據(jù)思維，在每次課后的匿名滿意度評(píng)價(jià)中一直保持著0差評(píng)。

王老師依托清華數(shù)據(jù)科學(xué)研究院（2017-2019年為清華數(shù)據(jù)院核心技術(shù)骨干），以及圖靈人工智能研究院的產(chǎn)業(yè)/學(xué)術(shù)資源，在5年內(nèi)積累了各行業(yè)超百個(gè)真實(shí)數(shù)智化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目案例。在實(shí)戰(zhàn)中總結(jié)的“AI-6步落地法“已經(jīng)在多個(gè)頂尖企業(yè)/機(jī)構(gòu)中完成反復(fù)驗(yàn)證。未來三年，立志在圖靈院的資源體系下，培養(yǎng)超過5000名既懂AI知識(shí)又懂業(yè)務(wù)邏輯的”管理型AI+“人才，讓人工智能技術(shù)深入賦能。

【主講課程】

通識(shí)類課程

《智改數(shù)轉(zhuǎn)的頂層思維和底層邏輯》

《元宇宙的前世今生及對(duì)我們的影響》

《人工智能的五大套路》

行業(yè)應(yīng)用課程

《HR數(shù)智化實(shí)戰(zhàn)—人力資源如何迎接新技術(shù)變革》

《AI如何讓你的工廠更智能》

《工業(yè)4.0下的“三精”生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理》

《“三精”管理》

《金融4.0背后的技術(shù)與應(yīng)用》

《游戲規(guī)則改變--當(dāng)制藥業(yè)邁入AI時(shí)代后》

高附加值實(shí)戰(zhàn)課程

《數(shù)智化動(dòng)腦工作坊--6小時(shí)找到智改數(shù)轉(zhuǎn)方向和路徑》

《數(shù)智化動(dòng)手訓(xùn)練營(yíng)--12小時(shí)體驗(yàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型全程》

【部分咨詢案例】

序號(hào)客戶公司咨詢內(nèi)容

1三一集團(tuán)

2021-2022智能化精益生產(chǎn)項(xiàng)目準(zhǔn)確預(yù)測(cè)產(chǎn)線耗材壽命，誤差控制在5%左右，能夠避免生產(chǎn)線易耗部件過渡更換，每年能為單一工廠節(jié)省成本數(shù)百萬(wàn)元。

2西門子集團(tuán)

2021-2022生產(chǎn)智能化項(xiàng)目負(fù)責(zé)面向大型造船廠的數(shù)字化生產(chǎn)需求中焊接質(zhì)檢模塊的研發(fā)，相關(guān)故障診斷算法準(zhǔn)確率大于99%，可比較有效的代替人工。

3北醫(yī)三院

2022年-至今運(yùn)營(yíng)管理智能化項(xiàng)目對(duì)醫(yī)院過去十年運(yùn)營(yíng)、科研和教育等方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入分析，合力完成了相關(guān)國(guó)家自然科學(xué)基金的子課題課題，并產(chǎn)出了高水平的學(xué)術(shù)論文。

4通用電氣

2020-2021質(zhì)量檢驗(yàn)智能化項(xiàng)目研發(fā)的鑄件智能檢測(cè)算法，能夠自動(dòng)檢測(cè)鑄件內(nèi)部的缺陷，避免了90%以上由缺陷件引發(fā)的安全事故。

【服務(wù)客戶】

政府機(jī)構(gòu)：北京國(guó)資委、江蘇省經(jīng)信廳、浦東大數(shù)據(jù)中心、中科院、藥監(jiān)局等

高校：清華大學(xué)、南京大學(xué)、南開大學(xué)、吉林大學(xué)、北京大學(xué)、哈工大、交通大學(xué)、北京理工大學(xué)等

銀行保險(xiǎn)：交通銀行、上海農(nóng)村商業(yè)銀行、上海銀行、中國(guó)太平洋保險(xiǎn)、招商銀行、友邦保險(xiǎn)等

制造：中國(guó)航天、三一集團(tuán)、西門子集團(tuán)、通用電氣、臺(tái)積電、華力、大疆等

醫(yī)療：北醫(yī)三院、協(xié)和醫(yī)院等

文化娛樂：迪士尼、豫園股份等

軟件行業(yè)：北京巨石、青海中水?dāng)?shù)易、利普康、浪潮等

互聯(lián)網(wǎng)：智聯(lián)招聘、思必馳、汽車之家等

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