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專注講師經(jīng)紀13年，堅決不做終端

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金融科技（fintech）：趨勢與機會

價格：聯(lián)系客服報價

上課方式：公開課/內(nèi)訓(xùn)/總裁班課程 時間上課時間：2天

授課對象：1、銀行/保險/證券公司的中高層管理者 2、金融監(jiān)管部門管理者 3、與金融行業(yè)相關(guān)的企業(yè)高管

授課講師：李澤江

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課程背景

科技正在顛覆與重塑金融行業(yè)，F(xiàn)inTech無疑將成為互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)的下一個風(fēng)口。 Fintech時代已經(jīng)來臨，技術(shù)的應(yīng)用和革新已經(jīng)成為金融業(yè)的核心競爭力，API經(jīng)濟、行為生物識別技術(shù)、區(qū)塊鏈、數(shù)字貨幣、金融包容性、移動支付、可預(yù)測算法以及智能投顧等金融黑科技手段正在顛覆與重塑傳統(tǒng)金融。 而金融機構(gòu)之間、金融機構(gòu)與金融科技公司之間的合作、共享和融合成為了大勢所趨。 本課程主要立足于向傳統(tǒng)金融從業(yè)管理者，普及金融科技的基礎(chǔ)理論和知識點，介紹其應(yīng)用的案例及未來的發(fā)展趨勢，幫助金融從業(yè)者更好了解未來5-10年金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢。

課程目標

幫助金融從業(yè)者更好了解未來5-10年金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢

課程大綱

一、 什么是金融科技 1. 瑞銀交易廳的8年變遷 2. 高盛交易員的銳減 3. 黑石400人被AI替代 4. 摩根金融軟件替代律師和貸款人 5. 金融科技的定義 6. 金融科技與科技金融 7. 中國金融科技的歷程 二、 金融科技的經(jīng)濟背景—全球與中國當(dāng)前經(jīng)濟形勢 1. 世界經(jīng)濟下行 ? IMF2019年多次下調(diào)經(jīng)濟預(yù)期 ? 全球各國經(jīng)濟增長陰云密布 2. 中國經(jīng)濟下行 ? 中國GDP數(shù)據(jù)解讀 ? 經(jīng)濟下行周期的高速增長行業(yè)解讀 ? 前三季度居民支出的構(gòu)成解讀 ? 中央政治局經(jīng)濟工作會議精神解讀 3. 中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級 ? 中央政府工作報告主旨解讀 ? 中國增速換擋的邏輯 4. 中美貿(mào)易戰(zhàn) ? 第十三次貿(mào)易談判的解讀 ? 中美貿(mào)易戰(zhàn)一年歷程回顧 三、 金融科技的5大技術(shù)背景 —人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈 1. 人工智能：讓機器替代人類重復(fù)運動的創(chuàng)新 ? 金融領(lǐng)域中的人工智能關(guān)鍵技術(shù) ? 知識圖譜樣例 2. 大數(shù)據(jù)：讓一切行為可見可預(yù)測的創(chuàng)新 ? facebook的數(shù)據(jù)估值 ? 塔吉特的少女懷孕事件 ? 阿里巴巴的大數(shù)據(jù)營銷 ? 亞馬遜的大數(shù)據(jù)推薦 ? 大數(shù)據(jù)思維是什么 3. 云計算：海量數(shù)據(jù)的處理解決方案 ? 什么是云計算 ? 亞馬遜的云服務(wù) ? 阿里云的金融服務(wù) 4. 移動互聯(lián)網(wǎng)/物聯(lián)網(wǎng)(IOT)：機器不僅要通電，還要通數(shù)據(jù) ? 什么是物聯(lián)網(wǎng) ? 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景 5. 區(qū)塊鏈：去中心化且不可串改的信任體系 ? 中央政治局第18次集體學(xué)習(xí)的精神解讀 ? 什么是區(qū)塊鏈 ? 區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場景 6. 技術(shù)變革對產(chǎn)業(yè)的變革規(guī)律解讀 四、 金融科技的應(yīng)用 1. 我國金融科技政策支持 ? 《中國銀行業(yè)信息科技“十三五”發(fā)展規(guī)劃指導(dǎo)意見（征求意見稿）》 ? 《十三五國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》 ? 中國人民銀行成立金融科技委員會 ? 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》 ? 《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》 2. 金融客戶端的應(yīng)用 ? 智能客服:深度學(xué)習(xí)讓客服更智能 ? 案例:工行“工小智” ? 智能支付:“讓天下不用鈔票” ? 案例:國外智能支付 ? 案例:支付寶刷臉支付 ? 智能營銷：千人千面，如你所愿 ? 案例：泰康在線 ? 智能征信:海量數(shù)據(jù)和現(xiàn)金算法降低風(fēng)險 ? 案例:芝麻信用 ? 智能保險：精準畫像，精準定價 ? 案例：螞蟻金服“車險分” ? 智能核保：數(shù)字化、自動化、智能化 ? 案例：新華保險智能核保系統(tǒng) ? 智能理賠：理賠不用等 ? 案例：中國平安智能保險云“智能閃賠” 3. 金融運營的應(yīng)用 ? 智能安防：識別可疑行為，確保場所安全 ? 案例：?？低暯鹑诎踩婪? ? 智能網(wǎng)點：推動銀行網(wǎng)點智能化轉(zhuǎn)型 ? 案例：美國銀行的robo bank ? 人工智能壓力測試：確保金融安全 ? 市場影響分析：降低交易影響 ? 智能風(fēng)控：去除噪音，讓數(shù)據(jù)說話 ? 案例螞蟻金服蟻盾 4. 交易和投資管理的應(yīng)用 ? 預(yù)測市場：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測金融市場走勢 ? 量化交易：未來算法自我學(xué)習(xí)、自主投資 ? 案例：man group ? 投資組合管理：提高組合績效 ? 案例：equbot人工智能ETF ? 智能投顧：投資經(jīng)理的替代者 ? 案例：平安“智能財富管家” 5. 監(jiān)管合規(guī)的應(yīng)用 五、 傳統(tǒng)金融機構(gòu)發(fā)展金融科技的主要模式 1. 內(nèi)部開發(fā)金融科技產(chǎn)品 2. 借助第三方數(shù)據(jù)公司（平臺） 3. 投資、孵化金融科技創(chuàng)業(yè)公司 4. 并購金融科技公司 六、 人工智能帶來的風(fēng)險 1. 人工智能本身就是系統(tǒng)風(fēng)險的來源 2. 人工智能游離于監(jiān)管之外 3. 人工智能算法難以被解釋和有效理解會帶來宏觀風(fēng)險 七、 金融科技的未來展望

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