学习费用：面议
课时安排：0.5天
主讲老师：韩迎娣
课程简介：随着信息化、智能化的快速发展，金融行业与信息技术的融合交汇引发了数据的迅猛增长。大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率，强化了风险管控能力，有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业都得到广泛的应用，金融机构正在加大数据治理项目中的投入，结合大数据平台建设项目，构建企业内统一的数据池，实现数据的“穿透式”管理。
【课程背景】
随着信息化、智能化的快速发展，金融行业与信息技术的融合交汇引发了数据的迅猛增长。大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率，强化了风险管控能力，有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业都得到广泛的应用，金融机构正在加大数据治理项目中的投入，结合大数据平台建设项目，构建企业内统一的数据池，实现数据的“穿透式”管理。
课程将以大数据分析为切入点，还原商业环境中的实际案例，帮助学员认知大数据的技术逻辑是什么？主要价值体现在哪些方面？如何根据所学来释放金融数据应用价值？大数据驱动智能金融？使学员学之解惑，学之能用，实现新的数据价值与突破。
【课程收益】
Ø 大数据价值、技术图谱、逻辑、特点特征等
Ø 大数据分析与决策系统、数据安全管理
Ø 大数据的金融应用、让数据引导企业业务、驱动企业决策
Ø 大数据驱动新一代金融服务，数据歧视、公平与共享
Ø 大数据驱动智能金融
【课程宗旨】
【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩
【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、企业管理人员
【课程时间】3小时
【课程大纲】
一、大数据价值与技术逻辑
1、大数据应用困扰、现状及问题
2、大数据如何做价值输出
3、大数据特征与特点
4、大数据技术图谱
Ø 大数据技术基础
Ø 大数据的数据源特点
Ø 大数据技术逻辑
Ø 大数据全域识别
Ø 大数据数据展现
案例：
二、大数据分析与决策支持系统
1、大数据分析与建模
Ø 建模
Ø 训练模型
Ø 应用模型
Ø 优化模型
2、大数据标签化管理
Ø 数据标签
Ø 标签
Ø 多样化标签与场景化应用
3、大数据决策模式
Ø 定位
Ø 决策模式
Ø 决策体系
4、让数据驱动企业决策
5、数据安全
Ø 数据全生命周期管理
Ø 安全策略
Ø 数据管理策略
Ø 防护措施
6、大数据的金融应用
Ø 智能营销
Ø 获客与留存
Ø 消费金融
Ø 智能风控
案例：
三、大数据驱动的新一代金融服务体系
1、数据驱动，场景进阶
2、歧视与公平
Ø 人为歧视
Ø 数据歧视
Ø 模型歧视
Ø 间接歧视
3、数据共享，解锁全新价值
Ø 差分隐私
Ø 联合分析
Ø 同态加密
Ø 零知识证明
Ø 安全多方计算
4、大数据，推动智能金融
