從連接到賦能——商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略

  培訓(xùn)講師:王海

講師背景:
王海老師北京區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用協(xié)會(huì)的會(huì)員和講師、scrum精益敏捷管理顧問講師國(guó)家級(jí)信息化專家——國(guó)家工信部智能化管理師授課專家北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)。擅長(zhǎng)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(ChatGPT)、區(qū)塊鏈、云計(jì) 詳細(xì)>>

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從連接到賦能——商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略

從連接到賦能——商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新策略
課程背景:
在未來5年中,企業(yè)將面臨的變化會(huì)超過以往50年中的總和。變化來得如此之快,所
以企業(yè)必須為數(shù)字化未來做好充分的準(zhǔn)備—— 摘自比爾.蓋茨1997年出版的《未來時(shí)速》
數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是今天才提出的課題,是一家商業(yè)銀行必須面對(duì)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。繼201
5年國(guó)務(wù)院部署“互聯(lián)網(wǎng)+”強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略,**總書記還親自擔(dān)任《國(guó)家網(wǎng)絡(luò)與信息化領(lǐng)導(dǎo)小
組》組長(zhǎng)。當(dāng)今,銀行業(yè)不管擁有什么優(yōu)勢(shì),但仍然無法抵御數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的“顛覆”式
破壞。所以各商業(yè)銀行急需深度解讀數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理念、策略及應(yīng)用,幫助各商業(yè)銀行
完成數(shù)字化從連接到賦能的轉(zhuǎn)型,助力中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。
思考:商業(yè)銀行為什么要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型?將面臨四方面挑戰(zhàn)?
1. 通過數(shù)字化完成:市場(chǎng)、創(chuàng)新、效率、成本等各方面的重構(gòu)。
2. 把握從互聯(lián)網(wǎng)+到智能+,從連接到賦能的演進(jìn)路徑?
3. 盡快通過數(shù)字化完成:從IT到DT,從數(shù)據(jù)到資產(chǎn)的轉(zhuǎn)化。
4. 人工智能、大數(shù)據(jù)、算法將取代90%的現(xiàn)有崗位,商業(yè)銀行如何選拔人才?
隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)大格局的變化和新科技的突飛猛進(jìn),將社會(huì)帶進(jìn)數(shù)字化智能化時(shí)代,其
中最核心的四項(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)),以及IOT物聯(lián)網(wǎng)+5G技術(shù)。越來越多的用戶都將數(shù)字化作為首要的接入
方式,或者唯一方式。商業(yè)銀行需要不斷變化,以適應(yīng)用戶的層出不窮的需求。如果商
業(yè)銀行還不開始考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型——沒有找到合適的業(yè)務(wù)創(chuàng)新,那更大的危機(jī)即將來臨。

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數(shù)字化核心價(jià)值:
傳統(tǒng)商業(yè)銀行如何從戰(zhàn)略到實(shí)施?
? 隨時(shí)隨地的萬物互聯(lián)(連接信息孤島)
? 獲取極為豐富的海量數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)
? 擁有高效、廉價(jià)、無窮無盡的計(jì)算能力(人工智能云計(jì)算
? 最終實(shí)現(xiàn):重塑用戶體驗(yàn)、智能運(yùn)營(yíng)、敏捷創(chuàng)新三大戰(zhàn)略


課程大綱:
引言:從互聯(lián)網(wǎng)連接到數(shù)字化賦能
1. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮洶涌而來
1. 你沒做錯(cuò)什么,是時(shí)代變了
2. 數(shù)字技術(shù)將成為商業(yè)銀行的“命脈”
3. 摩爾定律帶來市場(chǎng)規(guī)模指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)
2. 連接改變一切
1. 網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng):快速匹配需求
2. 數(shù)據(jù)智能效應(yīng):數(shù)據(jù)自主完成——檢索、判斷、提升
3. 數(shù)字化賦能傳統(tǒng)商業(yè)銀行升級(jí)
1. 超級(jí)平臺(tái)現(xiàn)象
2. 非對(duì)稱發(fā)展
3. 精益敏捷創(chuàng)新


第一講: 歡迎進(jìn)入數(shù)字時(shí)代
1. 一切皆數(shù)據(jù)?
1. 數(shù)據(jù)的本質(zhì)與價(jià)值=時(shí)間+復(fù)利
2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)商業(yè)銀行戰(zhàn)略——數(shù)字化必須是商業(yè)銀行“一把手工程”
3. 數(shù)據(jù)給商業(yè)銀行帶來的超級(jí)競(jìng)爭(zhēng)力“效率與創(chuàng)新”
4. 商業(yè)銀行具備從“數(shù)據(jù)——資產(chǎn)”的轉(zhuǎn)換能力
2. ?探究數(shù)字化帶來的三大客戶價(jià)值?
1. 成本價(jià)值:高流量、長(zhǎng)尾獲客
2. 體驗(yàn)價(jià)值:個(gè)性化、定制化、移動(dòng)化
3. 平臺(tái)價(jià)值:多維、高頻、生態(tài)圈
3. ?重樹商業(yè)銀行文化與思維,以適應(yīng)轉(zhuǎn)型
1. 樹立第一性原理思維
2. 樹立經(jīng)營(yíng)型而非工具型思維
3. 樹立互聯(lián)網(wǎng)思維
4. 樹立智能算法思維
4. 挖掘數(shù)字化生產(chǎn)力
1. 解密勢(shì)不可擋的新科技:技術(shù)、人、算法
2. 攻守之道:贏得無邊界經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)的勝利
3. 他山之石:快速創(chuàng)新能力與實(shí)踐
案例分析:全面數(shù)字化使京東訂單交付率、資金周轉(zhuǎn)率從6天降至2天。


第二講:賦能商業(yè)銀行跨越數(shù)字鴻溝
1. 如何創(chuàng)新數(shù)字化生態(tài)
1. 數(shù)字化1.0=最佳客戶連接、業(yè)務(wù)線上化、移動(dòng)化
2. 數(shù)字化2.0=業(yè)務(wù)智能、敏捷創(chuàng)新
3. 數(shù)字化3.0=開放生態(tài)、場(chǎng)景創(chuàng)新
2. 搭建數(shù)字化嵌入式產(chǎn)品與營(yíng)銷體系
1. 適者生存——體驗(yàn),不是產(chǎn)品
2. 設(shè)計(jì)從頂層開始——用戶第一,技術(shù)第二
3. 打造“千人千面”個(gè)性化定制化產(chǎn)品體系
4. 打造全方位數(shù)字化營(yíng)銷體系——從在線到在場(chǎng)
3. 數(shù)字化創(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(wù)智能化轉(zhuǎn)型
3. 策略三:全面布局創(chuàng)新機(jī)會(huì)
4. 一套全新的基礎(chǔ)數(shù)字化能力,完成IT到DT

第三講:數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑與實(shí)踐
1. ????????商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑
1. ???????體驗(yàn)創(chuàng)新導(dǎo)入?
2. ???????科技創(chuàng)新導(dǎo)入
3. ???????生態(tài)創(chuàng)新導(dǎo)入
4. ???????組織創(chuàng)新導(dǎo)入
實(shí)戰(zhàn)案例分析:抖音等爆款產(chǎn)品是如何創(chuàng)新出來的?
2. 數(shù)字化核心技術(shù):人工智能+大數(shù)據(jù)+云計(jì)算?
1. 智能平臺(tái)將取代今天90%工作崗位,同時(shí)創(chuàng)造更多新的崗位
A. 人工智能基本概念、思維與應(yīng)用
B.
機(jī)器學(xué)習(xí)分類——監(jiān)督學(xué)習(xí)(分類、預(yù)測(cè))、無監(jiān)督學(xué)習(xí)(聚類、關(guān)聯(lián)

實(shí)戰(zhàn)案例分析:用機(jī)器學(xué)習(xí)和算法預(yù)測(cè)用戶喜好準(zhǔn)確性
C. 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要學(xué)派與五大終極算法
A. 符號(hào)學(xué)派——逆向演繹算法
B. 聯(lián)結(jié)學(xué)派——反向傳播算法
C. 進(jìn)化學(xué)派——達(dá)爾文算法
D. 貝葉斯學(xué)派——推理算法
E. 類推學(xué)派——支持向量機(jī)算法
2. 大數(shù)據(jù)將“猜”出并控制一切
A. 樹立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)理念
B. 樹立大數(shù)據(jù)思維——從小數(shù)思維到大數(shù)思維
C. 數(shù)據(jù)挖掘分析模型
D. 用戶畫像的商業(yè)應(yīng)用價(jià)值
E. 大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷平臺(tái)=吸引+說服+轉(zhuǎn)化+留存
實(shí)戰(zhàn)案例分析: 通過社交自媒體海量獲客與營(yíng)銷
3. “中臺(tái)”系統(tǒng)加持數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1. 分布式微服務(wù)架構(gòu)
2. 多平臺(tái)復(fù)用數(shù)據(jù)共享中心
3. 打造異地多活云計(jì)算
4. 大數(shù)據(jù)+AI智能中心
案例分析: 阿里中臺(tái)系統(tǒng)設(shè)計(jì)要點(diǎn)介紹
4. 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的核心:快速敏捷能力
1) 超強(qiáng)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(qiáng)型決策
3) 快速執(zhí)行能力:動(dòng)態(tài)流程、動(dòng)態(tài)資源、產(chǎn)品迭代速度
4) 重構(gòu)現(xiàn)有組織形式:搭建扁平化敏捷組織
案例分析: 螞蟻金服敏捷能力搭建:業(yè)務(wù)敏捷中心
+?技術(shù)敏捷中心?+?數(shù)據(jù)智能中心?+ 最佳實(shí)踐+規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)


 

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