《人工智能與商業(yè)銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新》——建立在機(jī)器學(xué)習(xí)上的銀行創(chuàng)新

課程背景：

未來(lái)的商業(yè)銀行是如何運(yùn)營(yíng)的？

為什么創(chuàng)新是商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)的核心？

當(dāng)下商業(yè)銀行儲(chǔ)備什么樣的人才，以應(yīng)對(duì)未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)格局？

截止2018年，中國(guó)已達(dá)7億移動(dòng)支付用戶。越來(lái)越多的人通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行溝通、應(yīng)用、采購(gòu)、支付。同時(shí)，我們也生活在一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)+數(shù)據(jù)+算法的時(shí)代，AI、數(shù)據(jù)、算法無(wú)處不在，未能足夠利用數(shù)據(jù)和算法，沒(méi)有把人工智能、大數(shù)據(jù)和算法與商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式、與用戶連接起來(lái)的商業(yè)銀行是沒(méi)有未來(lái)的。今后，中國(guó)每年急需10萬(wàn)名專業(yè)人工智能算法工程師，以及150萬(wàn)具有人工智能、大數(shù)據(jù)思維的職業(yè)經(jīng)理人。

隨著世界經(jīng)濟(jì)大格局的變化和智能產(chǎn)業(yè)的突飛猛進(jìn)，正面臨一個(gè)難得的轉(zhuǎn)型、融合和發(fā)展的機(jī)遇。這個(gè)機(jī)遇就是數(shù)字化，即將把企業(yè)帶到智能時(shí)代的四項(xiàng)技術(shù)：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區(qū)塊鏈），C（Cloud computing，云計(jì)算），D（Big Data，大數(shù)據(jù)）。對(duì)于傳統(tǒng)商業(yè)銀行的改造、對(duì)于消費(fèi)升級(jí)、對(duì)于新型城市化，都要用ABCD的技術(shù)手段，這些以ABCD為代表的新興產(chǎn)業(yè)將引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)未來(lái)發(fā)展。

對(duì)于傳統(tǒng)商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，此輪科技升級(jí)也是轉(zhuǎn)型的大好機(jī)會(huì)！

【內(nèi)容】

1、人工智能基礎(chǔ)知識(shí)；

2、人工智能與大數(shù)據(jù)、算法的區(qū)別與聯(lián)系；

3、人工智能與大數(shù)據(jù)、算法在商業(yè)銀行相關(guān)創(chuàng)新案例；

4、講解、分析目前商業(yè)銀行中常用的人工智能、大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

【培訓(xùn)大綱】

第一天上午

前言：認(rèn)識(shí)這個(gè)時(shí)代

一、 數(shù)字化經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的邏輯

1） 你沒(méi)做錯(cuò)什么，是時(shí)代變了——來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的沖擊波

2） “摩爾定律”帶來(lái)指數(shù)級(jí)發(fā)展

3） 是什么導(dǎo)致了銀行界的“中年危機(jī)”

二、 網(wǎng)絡(luò)效率邏輯

1） 數(shù)據(jù)智能邏輯

2） 深度滲透邏輯

三、 螞蟻金服為什么能顛覆的傳統(tǒng)銀行模式

1） 超級(jí)平臺(tái)現(xiàn)象

2） 非對(duì)稱發(fā)展

3） 商業(yè)新物種

4） 金融新生態(tài)

四、 新技術(shù)全方位的深度滲透到傳統(tǒng)銀行轉(zhuǎn)型

1） 從銀行1.0到4.0的演進(jìn)和改造

2） “移動(dòng)支付”徹底改變了傳統(tǒng)金融服務(wù)場(chǎng)景

3） 垂直產(chǎn)業(yè)鏈的構(gòu)建對(duì)銀行業(yè)務(wù)的深度融合

一、 人工智能概述

1. 人工智能——世紀(jì)對(duì)弈

1) AlphaGo圍棋勝利的深度透視

2) AlphaGo的算法秘密

3) 對(duì)弈的意義

4) AI發(fā)展的意義

實(shí)戰(zhàn)案例分析：人類思維與機(jī)器思維有哪些本質(zhì)區(qū)別

2. 人工智能發(fā)展概況

1) 什么是智能

2) 什么是人工智能 (AI)

3) AI研究的方法和途徑.

4) AI的歷史.

5) ＡI的研究特點(diǎn)

6) 人工智能學(xué)科體系

3. 人工智能中人文趣事

1) 圖靈（Turing）

2) 赫伯特·西蒙（Herbert Simon）

二、 人工智能基本原理及應(yīng)用

1. 人工智能基礎(chǔ)知識(shí)

1) 知識(shí)表示的概念

2) 知識(shí)的特性

3) 知識(shí)的分類

4) 知識(shí)表示的方法

實(shí)戰(zhàn)案例分析：分布式計(jì)算與人工智能的關(guān)系

2. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用

1) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展簡(jiǎn)史

2) 神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型

3) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類

4) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征

實(shí)戰(zhàn)案例分析：物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)應(yīng)用的三大定律

第一天下午

第三講：人工智能相關(guān)熱點(diǎn)技術(shù)——大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、算法

1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)

1) 大數(shù)據(jù)時(shí)代的意義

2) 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念

3) 大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系

4) 大數(shù)據(jù)解決的主要問(wèn)題

5) 大數(shù)據(jù)將“猜”出并控制一切

實(shí)戰(zhàn)案例分析：特朗普如何通過(guò)數(shù)據(jù)和算法來(lái)操控選民思想和結(jié)果

6) 如何通過(guò)在線化收集、處理海量數(shù)據(jù)

7) 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果如何展現(xiàn)——從"人找信息"到"信息找人"

實(shí)戰(zhàn)案例分析：準(zhǔn)確率高達(dá)75%的機(jī)票價(jià)格預(yù)測(cè)模型

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)與算法技術(shù)

1) 機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念——深度學(xué)習(xí)與非深度學(xué)習(xí)

2) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類——有監(jiān)督學(xué)習(xí)（分類、預(yù)測(cè)）、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類、關(guān)聯(lián)）

3) 什么是算法：即企業(yè)經(jīng)營(yíng)的策略

4) 算法與數(shù)據(jù)——算法如種子、數(shù)據(jù)如土壤

實(shí)戰(zhàn)案例分析： 你關(guān)心的新聞才是今日頭條

5) 算法三種底層邏輯：或、且、非

6) 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要學(xué)派與五大終極算法

符合學(xué)派——逆向演繹算法

聯(lián)結(jié)學(xué)派——反向傳播算法

進(jìn)化學(xué)派——達(dá)爾文算法

貝葉斯學(xué)派——推理算法

類推學(xué)派——支持向量機(jī)算法

7) 機(jī)器學(xué)習(xí)與算法的結(jié)合應(yīng)用

實(shí)戰(zhàn)案例分析：用機(jī)器學(xué)習(xí)和算法預(yù)測(cè)藥物有效性

8) Google在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上的應(yīng)用

實(shí)戰(zhàn)案例分析：為什么Google比雅虎公司市值高很多

第二天上午

第四講： 商業(yè)銀行如何創(chuàng)新與重新設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)

1、 回歸第一性原理——勿忘初心

2、 將第一性原理應(yīng)用于銀行業(yè)務(wù)

案例分析：價(jià)值儲(chǔ)存(“存”)、獲得信用(“貸”)、資金轉(zhuǎn)移(“匯”)

3、 數(shù)字化嵌入式商業(yè)銀行服務(wù)

4、 新體驗(yàn)并非從銀行網(wǎng)點(diǎn)開(kāi)始——無(wú)界、無(wú)感、無(wú)限的體驗(yàn)

案例分析：從客戶投訴服務(wù)質(zhì)量，到客戶感覺(jué)不到服務(wù)

5、 金融服務(wù)隨時(shí)隨地的需要

案例分析：越來(lái)越多的人從科技公司獲得金融服務(wù)

6、 混合現(xiàn)實(shí)及其對(duì)銀行業(yè)務(wù)的影響

案例分析：供應(yīng)鏈金融，被忽視的海量需要

第五講：商業(yè)銀行將從產(chǎn)品到體驗(yàn)

1、 新“網(wǎng)絡(luò)”和“分銷”模式——網(wǎng)點(diǎn)至上，還是移動(dòng)終端至上

案例分析：線下線上的數(shù)據(jù)化，最終會(huì)帶來(lái)社會(huì)生活的全面“金融化”

2、 金融服務(wù)從產(chǎn)品到體驗(yàn)的全能體驗(yàn)——精準(zhǔn)、貼心、無(wú)摩擦

案例分析：建設(shè)銀行推出“智能無(wú)人網(wǎng)點(diǎn)”、招商銀行“全面無(wú)卡化”網(wǎng)點(diǎn)、民生銀行 “智能終端服務(wù)”網(wǎng)點(diǎn)…

3、 未來(lái)金融的交叉銷售和關(guān)系銷售

案例分析： 從一個(gè)汽車廣告開(kāi)始的全生命周期金融服務(wù)

4、 銀行組織結(jié)構(gòu)的改變

案例分析：相比科技與工具、組織結(jié)構(gòu)最難改變

第六講：區(qū)塊鏈應(yīng)用改變銀行、金融行業(yè)秩序

1、 互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)中的四大頑疾——竊取、假冒、篡改、事后否認(rèn)

2、 P2P去中心化支付網(wǎng)絡(luò)

3、 數(shù)字資產(chǎn)交易——哈希運(yùn)算

4、 安全公鑰密鑰設(shè)計(jì)

5、 比特幣分割交易

案例分析：京東運(yùn)用區(qū)塊鏈算法建立智能供應(yīng)鏈

第二天下午

第七講：金融科技公司對(duì)于銀行必要性

1、 華爾街+硅谷模式，金融科技正在主導(dǎo)金融領(lǐng)域

2、 為什么銀行應(yīng)該關(guān)注金融科技

3、 如果不能打敗它們，就加入它們

案例分析：浦發(fā)銀行試點(diǎn)超級(jí)入口API bank，欲反擊互聯(lián)網(wǎng)金融巨頭

4、 深度學(xué)習(xí)：銀行智能語(yǔ)音理財(cái)顧問(wèn)

案例分析：銀行開(kāi)始大量聘請(qǐng)數(shù)據(jù)專家、機(jī)器學(xué)習(xí)專家、心理學(xué)家、算法學(xué)家...到銀行工作

7、 數(shù)字化商業(yè)銀行: 移動(dòng)終端、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G的作用

案例分析：從路人甲，到數(shù)據(jù)源，商業(yè)銀行開(kāi)啟大數(shù)據(jù)時(shí)代

8、 可以做到“千人千面”定義銀行業(yè)務(wù)中的角色

案例分析：身份識(shí)別技術(shù)對(duì)于金融來(lái)說(shuō)是多么重要

第八講：算法設(shè)計(jì)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用

1. BAT如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)與算法影響整個(gè)商業(yè)銀行

2. 算法在金融征信風(fēng)控體系中的應(yīng)用

1) 金融征信風(fēng)控體系核心模式

2) 金融征信風(fēng)控算法與模型的設(shè)計(jì)步驟

3) 金融征信風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)

4) 金融征信風(fēng)控模型風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)

5) 信用評(píng)分算法開(kāi)發(fā)流程

6) 社交網(wǎng)絡(luò)算法在金融反欺詐中的應(yīng)用

案例分析：螞蟻金服征信算法與模型，快速處理用戶借貸需求

第九講 哪些銀行幸存 哪些銀行消亡

1、 適者生存——體驗(yàn)，不是產(chǎn)品

2、 生存從頂層開(kāi)始——技術(shù)第一，銀行第二

3、 銀行4.0路線圖——個(gè)性化、智能化、實(shí)時(shí)化、綜合化。

4、 回歸金融的本質(zhì)：一切為了效率