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课程背景:
在未来5年中,企业将面临的变化会超过以往50年中的总和。变化来得如此之快,所以企业必须为数字化未来做好充分的准备—— 摘自比尔.盖茨1997年出版的《未来时速》
数字化转型不是今天才提出的课题,是一家商业银行必须面对的挑战和机遇。继2015年国务院部署“互联网 ”强国战略,****还亲自担任《国家网络与信息化领导小组》组长。当今,银行业不管拥有什么优势,但仍然无法抵御数字化转型带来的“颠覆”式破坏。所以各商业银行急需深度解读数字化转型的理念、策略及应用,帮助各商业银行完成数字化从连接到赋能的转型,助力中国经济高质量发展。
思考:商业银行为什么要进行数字化转型?将面临四方面挑战?
1、 **数字化完成:市场、创新、效率、成本等各方面的重构。
2、 把握从互联网 到智能 ,从连接到赋能的演进路径?
3、 尽快**数字化完成:从IT到DT,从数据到资产的转化。
4、 人工智能、大数据、算法将取代90%的现有岗位,商业银行如何选拔人才?
随着数字经济大格局的变化和新科技的突飞猛进,将社会带进数字化智能化时代,其中**核心的四项技术:A(Artificial Intelligence,人工智能),B(Blockchain,区块链),C(Cloud computing,云计算),D(Big Data,大数据),以及IOT物联网 5G技术。越来越多的用户都将数字化作为首要的接入方式,或者唯一方式。商业银行需要不断变化,以适应用户的层出不穷的需求。如果商业银行还不开始考虑数字化转型——没有找到合适的业务创新,那更大的危机即将来临。
数字化核心价值:
传统商业银行如何从战略到实施?
l 随时随地的万物互联(连接信息孤岛)
l 获取极为丰富的海量数据(大数据)
l 拥有高效、廉价、无穷无尽的计算能力(人工智能与云计算)
l **终实现:重塑用户体验、智能运营、敏捷创新三大战略
课程大纲:
引言:从互联网连接到数字化赋能
一、 数字经济浪潮汹涌而来
1) 你没做错什么,是时代变了
2) 数字技术将成为商业银行的“命脉”
3) 摩尔定律带来市场规模指数级增长
二、 连接改变一切
1) 网络协同效应:快速匹配需求
2) 数据智能效应:数据自主完成——检索、判断、提升
三、 数字化赋能传统商业银行升级
1) 超级平台现象
2) 非对称发展
3) 精益敏捷创新
**讲: 欢迎进入数字时代
一、 一切皆数据
1) 数据的本质与价值=时间 复利
2) 数据驱动商业银行战略——数字化必须是商业银行“一把手工程”
3) 数据给商业银行带来的超级竞争力“效率与创新”
4) 商业银行具备从“数据——资产”的转换能力
二、 探究数字化带来的三大客户价值
1) 成本价值:高流量、长尾获客
2) 体验价值:个性化、定制化、移动化
3) 平台价值:多维、高频、生态圈
三、 重树商业银行文化与思维,以适应转型
1) 树立**性原理思维
2) 树立经营型而非工具型思维
3) 树立互联网思维
4) 树立智能算法思维
四、 挖掘数字化生产力
1) 解密势不可挡的新科技:技术、人、算法
2) 攻守之道:赢得无边界经济竞争的胜利
3) 他山之石:快速创新能力与实践
案例分析:全面数字化使京东订单交付率、资金周转率从6天降至2天。
第二讲:赋能商业银行跨越数字鸿沟
一、 如何创新数字化生态
1) 数字化1.0=**客户连接、业务线上化、移动化
2) 数字化2.0=业务智能、敏捷创新
3) 数字化3.0=开放生态、场景创新
二、 搭建数字化嵌入式产品与营销体系
1) 适者生存——体验,不是产品
2) 设计从顶层开始——用户**,技术第二
3) 打造“千人千面”个性化定制化产品体系
4) 打造全方位数字化营销体系——从在线到在场
三、 数字化创新的“3 1”落地转型策略
1) 策略一:建设全新商业模式
2) 策略二:以客户为中心的现有业务智能化转型
3) 策略三:全面布局创新机会
4) 一套全新的基础数字化能力,完成IT到DT
第三讲:数字化转型路径与实践
一、 商业银行数字化转型路径
1) 体验创新导入
2) 科技创新导入
3) 生态创新导入
4) 组织创新导入
实战案例分析:抖音等爆款产品是如何创新出来的?
二、 数字化核心技术:人工智能 大数据 云计算
1) 智能平台将取代今天90%工作岗位,同时创造更多新的岗位
A. 人工智能基本概念、思维与应用
B. 机器学习分类——监督学习(分类、预测)、无监督学习(聚类、关联)
实战案例分析:用机器学习和算法预测用户喜好准确性
C. 机器学习的主要学派与五大终极算法
A. 符号学派——逆向演绎算法
B. 联结学派——反向传播算法
C. 进化学派——达尔文算法
D. 贝叶斯学派——推理算法
E. 类推学派——支持向量机算法
2) 大数据将“猜”出并控制一切
A. 树立数据驱动理念
B. 树立大数据思维——从小数思维到大数思维
C. 数据挖掘分析模型
D. 用户画像的商业应用价值
E. 大数据精准营销平台=吸引 说服 转化 留存
实战案例分析: **社交自媒体海量获客与营销
三、 “中台”系统加持数字化转型
1) 分布式微服务架构
2) 多平台复用数据共享中心
3) 打造异地多活云计算
4) 大数据 AI智能中心
案例分析: 阿里中台系统设计要点介绍
四、 数字化运营的核心:快速敏捷能力
1) 超强感知能力:行为感知、情景感知
2) 明智决策能力:包容性决策、增强型决策
3) 快速执行能力:动态流程、动态资源、产品迭代速度
4) 重构现有组织形式:搭建扁平化敏捷组织
案例分析: 蚂蚁金服敏捷能力搭建:业务敏捷中心 技术敏捷中心 数据智能中心 **实践 规范标准
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