金融大数据(分析)营销创新商业银行竞争优势(6-12小时)
讲师:马兆林 发布日期:02-20 浏览量:567
互联网金融、金融大数据(分析)营销
创新商业银行竞争优势
课程背景:
移动互联网时代,要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面,更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化,从而对业务发展形成全方位视角,提升决策质量和业绩表现。
课程目标:结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势
对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议
课程时间:12小时(2天)
授课方法:理论讲授(40%)+案例分析、小组研讨(60%)
课程对象:适合了解互联网金融思维,本质和金融大数据的各级银行骨干人员
主训导师:马兆林(简介略)
课程模型:
课程大纲:第一篇 互联网金融
第一章:互联网金融
一、互联网金融颠覆传统银行业务
1、互联网思维
2、传统金融三个核心业务的突破
3、互联网金融发展方向
二、互联网金融业务模式
1、互联网银行
2、影子银行与P2P
3、虚拟货币
4、众筹融资
三、互联网金融商业模式
1、互联网金融典型业务模式
2、互联网金融特性
3、互联网金融监管
4、互联网精神推动金融行业发展
案例:阿里金融、360、宜信P2P、腾讯、hao123、小米、海尔
现场研讨:支付宝、余额宝
第二章:金融新常态
一、经济新常态
1、三期叠加
2、增长变化
二、利率市场化
1、国外利率市场化市场化进程
2、国内利率市场化实施
3、利率市场化对银行影响
三、自贸区金融
1、区域范围
2、负面清单
3、自贸区银行的机会
四、存款保险制度
1、出台过程
2、保额依据
3、公众认知
五、一带一路
1、经贸、政治和文华的多元交流系统
2、海陆互补的多线通路系统
3、壮大开发性金融
4、贸易融资需求
5、人民币结算需求
案例:汇丰银行、中国银行
第二篇 金融大数据
第三章 互联网金融大数据
一、透视大数据思维
1、4V特性
2、大数据组成及发展趋势
3、提高银行风险管理能力,
4、反欺诈案例
5、DT时代
二、大数据分析模型
1、数据的收集和准备
2、数据分析的八个极致模型
3、银行客户数据分析和交叉销售
4、CRISP方法论
三、金融大数据应用
1、征信大数据
2、精准场景营销大数据
四、商业银行数据化能力的打造
1、建立与业务战略相结合的数据战略
2、建立行之有效的数据治理长效机制,为数据化能力建设提保障
3、制订数据治理建设蓝图与路线图
4、把数据看做银行最重要的资产,建立数据资产的运营管理体系
案例:阿里金融、宜信P2P、蚂蚁金服、芝麻金融、FICO
第四章金融互联网
一、互联网金融影响传统金融
1、互联网精神影响
2、交集博弈持续
3、银行互联网化发展方向
二、银行的应对
对外服务能力的加强
对内组织结构整合
小型银行转型策略
三、新型社区银行1、社区金融的场景服务定位
2、金融业务分析与规划
3、泛生活金融圈
案例:阿里金融、北京银行、招商银行等
现场研讨:平安金融