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課程背景：

疫情沖擊下穩定經濟訴求提升，“新基建”被提到新的高度。2020年以來，國務院常務會議、中央政治局會議均多次提到新基建。一般來說，新基建全稱《新型基礎設施建設》包含：5G基站、大數據中心、人工智能、工業互聯網、新能充電樁、特高壓、城際高鐵和軌道交通等七大產業領域。

新基建中的新是指行業是新興產業，但基建的屬性卻決定收益屬性可能與舊基建相近，具有正外部性和低投資收益。發展新基建重要問題依然是解決錢從哪里來，以何種方式來的問題。“新基建”既承接了“舊基建”作為拉動經濟增長引擎的功能，又作為驅動中國經濟優化結構、轉型升級、提高效益的強大技術支撐。“新基建”帶動了“新經濟”的發展，同時對金融機構的健康成長提供了前所未有的“新機遇”。

課程大綱：

前言：新基建對后疫情時代及未來經濟影響

一、對沖疫情和經濟下行最直接有效的辦法就是基建——以工代賑

二、數字化時代來臨催生中國產業升級

三、如何看新基建對中國金融產業的影響？

四、重塑增長：經濟與企業都需要新基建完成新增長

第一章：新基建新在哪？

一、什么是舊基建？什么是新基建？

二、為什么需要新基建？新基建就是發展紅利

三、新基建怎么干：一場數字化變革

四、新基建是新技術，更是新生產力、新生產關系、新生產要素

第二章：新基建七大核心領域詳解

一、5G基站領域

1)第五代通信產業升級，如何引導中美世紀博弈

2)5G基站核心技術：高寬帶、低延時、大容量、低耗能

3)5G基站是物聯網、車聯網、遠程醫療、智能制造的基礎

二、大數據超算中心領域

1)大數據將成為新時代的石油

2)云計算成為新時代的發電站

3)大數據及邊緣計算，將通過數據賦能百業

三、人工智能領域

1)人工智能學科體系——算法、算力、數據產生的核聚變

2)人工智能與深度學習、神經網絡、無人駕駛

3)國產芯片將支持人工智能發展——半導體、集成電路、芯片

四、工業互聯網領域

1)智能制造平臺——Iaas架構層、Paas平臺層、Saas軟件層

2)云——網——端全產業鏈智能網絡

3)智慧工廠、智能車間、智能機器人

五、特高壓

1)全國智能電網建設

2)直交流電力系統建設

3)特高壓電力設備更新

六、新能源電動汽車充電樁領域

1)新能源電動汽車對中國汽車彎道超車的意義

2)充電樁不僅是充電，而是一個高密度能源+數據供給中心

3)充電樁與車聯網、物聯網、互聯網完美組成一個智慧城市

七、城際高速鐵路和城市軌道交通以及智慧交通領域

1)進一步完善我國高鐵網絡，提升高速時速

2)進一步建設城市軌道交通

3)建設世界先進的智慧交通與綠色環保交通系統

第三講：新基建對金融機構提出了新要求

一、數字化敏捷創新是一次金融機構的文化與思維升級

1）樹立第一性原理思維

2）樹立互聯網思維

3）樹立數據驅動理念

4）樹立敏捷迭代思維

二、數字化為中小金融機構賦能

1)超強感知能力：行為感知、情景感知

2)明智決策能力：包容性決策、增強型決策

3)快速執行能力：動態流程、動態資源

三、數字化敏捷創新提升客戶價值

1）成本價值：高流量、長尾獲客

2）體驗價值：個性化、定制化、移動化

3）平臺價值：多維、高頻、生態圈

4）15個典型敏捷創新模式

第四講：大數據助力金融機構創新

一、大數據基礎概念

二、如何處理海量數據是解決——數據挖掘與分析

1)數據智能“猜”出并控制一切

實戰案例分析：特朗普通過數據和算法來操控選民思想和結果

2)數據挖掘技術全面提升商業銀行競爭力——相關性與隨機性

實戰案例分析：螞蟻金服在機器學習算法上的應用

3)算法與大數據的關系——算法如種子、數據如土壤

三、人工智能與精準數據分析

1)人工智能基本概念——深度學習與非深度學習

2)機器學習算法分類——有監督學習（分類、預測）、無監督學習（聚類、關聯）

3)“千人千面”定義銀行業務中的角色

四、數據與算法在金融征信風控中的應用

1)金融征信風控體系核心模式

2)金融征信風控算法與模型的設計步驟

3)社交網絡算法在金融反欺詐中的應用

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

第五講：搭建數字化敏捷金融模式

一、金融機構數字化落地轉型策略

1）策略一：建設全新商業模式

2）策略二：以客戶為中心的現有業務數字化轉型

3）策略三：全面布局金融科技及全新風險投資機會

4）一套全新的基礎IT 能力

一、建立數字化業務創新中心

1）業務敏捷創新方法

2）搭建敏捷項目管理架構

3）敏捷銀行實施路徑

二、建立數字化科技能力中心

1）分布式微服務的架構

2）異地多活的大數據中心

3）搭建大中臺系統

案例分析： 螞蟻金服敏捷能力搭建：業務敏捷中心 +技術敏捷中心

王老師

【個人簡歷】

?北京區塊鏈技術應用協會的會員和講師、scrum精益敏捷管理顧問講師

?國家級信息化專家——國家工信部智能化管理師授課專家

?北京理工大學計算機專業畢業。

【曾任】

?搜狐互聯網金融產品經理

?百度智能產品運營總監

?中國移動等互聯網巨擎級企業擔任項目經理、品管總監等職位。

【擅長行業&領域】

?行業：金融、銀行、企業、互聯網

?領域：人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等領域課題培訓

【主講課程 】

?銀行類：《銀行4.0：一場金融界數字化革命》、《商業銀行數字化敏捷轉型策略》、《敏捷銀行實施策略》、《互聯網金融產品創新與應用》、《區塊鏈技術與央行數字貨幣在商業銀行中的應用》、《大數據在商業銀行中的應用》、《商業銀行在人工智能、大數據及算法實戰應用》、《人工智能深度學習算法實戰演練》等。

?其他行業：《新基建核心技術解析與實施策略》、《互聯網模式引領“新常態”經濟未來》、《互聯網思維與傳統企業互聯網轉型》、《新媒體營銷與品牌推廣——公眾號運營》、《工業4.0構建中國制造業未來》、《互聯網搭建與運營管理培訓》、《互聯網端到端運營流程搭建》等。

【實戰經驗 】

?王老師先后在出版、通信、互聯網、咨詢等行業，從事互聯網運營管理、金融產品管理、項目管理、運營管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國移動等企業工作。豐富的企業實際工作經驗，熟悉基層業務和國內企業的管理現狀。培訓課程始終圍繞“變現”為核心，對如何將互聯網企業運營管理與傳統企業實踐相結合，解決企業的實際問題，有獨到的見解和實踐能力。通過咨詢項目為傳統行業轉型分享其在營銷、市場、研發、物流等企業運營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經驗、案例以互聯網運營管理、營銷管理、客服管理等形式制作成咨詢方案與課件，在咨詢項目中實際運做案例與活動。

?近年培訓與項目記錄摘要：

?近兩年各銀行及金融機構服務案例：

2019年，中國銀行：互聯網金融與區塊鏈應用培訓，參與人數40人.

2019年，建設銀行：互聯網金融應用培訓，參與人數30人.

2019年，蘇州銀行互聯網金融與區塊鏈應用挖掘培訓，參與人數50人。

2019年，拉卡拉征信大數據分析與金融征信培訓，參與人數50人

2019年，工商銀行：互聯網金融與區塊鏈應用培訓，參與人數60人.

2019年，衢州農行互聯網金融與區塊鏈應用挖掘培訓，參與人數40人。

2020年，華夏銀行征信大數據分析與金融征信培訓，參與人數50人

2020年，平安銀行數字化銀行轉型創新培訓，參與人數30人。

2020年，工商銀行大數據分析與金融征信培訓，參與人數50人

2020年，中國蘇州銀行銀行4.0培訓，參與人數40人。

2020年，北京銀行金融征信培訓，參與人數50人

?近兩年500強企業及各院校授課案例：

2019年，中國電信浙江分公司：互聯網思維下的品牌營銷，參加人員共200人以上。

2019年，廣汽集團：互聯網思維下的品牌營銷，參加人員共100人。

2019年，美的集團：大數據營銷，參加人員共300人以上。

2019年，TCL集團：工業4.0與中國制造2025培訓，參加人員200人。

2019年，中國核能集團：工業4.0與中國制造2025培訓，授課4期，參加人員共130人以上。

2019年，北京大學總裁班：數字化創新思維，授課4期，參加人員共180人以上。

2020年，武漢大學EMBA總裁班：大數據創新營銷，授課4期，參加人員共100人以上。

2020年，杭州移動分公司：人工智能與大數據培訓，授課6期，參加人員共200人以上。

2020年，浙江大學總裁班：區塊鏈與數字化貨幣培訓，授課人數30人。

2020年，中國惠普區塊鏈技術與財務系統落地培訓咨詢，項目人數40人

2020年，上海交通大學：區塊鏈技術與金融服務培訓咨詢，授課人數40人

2020年，清華大學新基建發展培訓總裁班，授課人數30人

?參與過多項與 AI、機器學習、大數據分析項目：

?拉卡拉征信大數據分析與金融征信機器人項目:

-考拉征信是拉卡拉旗下獨立的、開放的第三方信用評估及信用管理機構，是當前國內同時持有個人征信牌照及企業征信牌照的征信企業，也是國內首個成立專注于大數據征信模型研究的專業實驗室的征信機構。考拉征信的數據來源是多維度的，依托大數據和互聯網平臺，數據來源既有拉卡拉十年積累起來的便民、電商、金融及近億級個人用戶和百萬線下商戶日常經營的相關數據，同時藍標、拓爾思、梅泰諾和旋極等四家上市公司也同步共享其數據，此外還有公安、法院、航空、通訊、學歷、學籍、工商等公共部門及其他行業合作的數據。

-基于考拉的非結構化大數據，本項目將重點研究：

個人征信大數據建模，企業征信大數據建模，對于個人用戶的反欺詐征信大數據建模及處理系統等具體問題。

-自動收集、分析并處理多源、異構、非結構化的數據，充分驗證并研究面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術，面向管理決策的多源異構大數據融合方法，以及大數據統計推斷與決策方法等重要研究內容。利用大數據的價值，對征信管理決策提供重要的支撐作用。

?春雨醫生健康大數據挖掘人工智能實證平臺項目:

-基于春雨醫生的大量問診數據和全國范圍內的病情分布數據，本項目將應用并驗證大數據統計推斷與決策方法；基于此平臺中的海量問診，本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術，既包括問診文本挖掘技術，也包括問診圖片挖掘技術；在此基礎上，進一步研究并應用如何將春雨內外部大數據轉化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專業性知識，為自動化診療提供科學依據，由此研究非結構化大數據支持醫療決策的方法。

?36Kr（36 氪） 雙創指數AI平臺系統:

-基于此平臺數據來源的廣泛性和異構性，本項目將應用并研究面向管理決策的多源異構大數據融合方法；在對多體量巨大的數據進行分析和推斷中，本項目將應用并驗證大數據統計推斷與決策方法；在具體的指數構建及驗證過程中，本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術，特別是文本挖掘技術，如文本的結構化表示、文本特征提取和文本分類等。

-本項目的重要完成研究并應用基于非結構化大數據挖掘技術將這些大數據轉化為能夠輔助管理決策的描述中國創新創業情況的知識，實時監控中國創新創業現狀，為監管機構和政府部門的政策制定提供科學依據，防范市場風險，由此研究非結構化大數據支持管理決策的一般性方法和模式。

?新華金融財經智能數據標準規范體系研究項目運用AI 機器人深度學習技術:

-項目針對金融財經數據服務特點建立一系列數據規范標準以及數據規范標準的維護更新體系，完成為用戶提供一個了穩定、統一、規范、方便、高效的大數據分析服務平臺

?江蘇協鑫集團電力設備大數據智能監測與故障分析系統運用:

-項目完成電力設備傳感器采集的數據，構建設備大數據管理系統和電力故障分析預測挖掘平臺，項目結合 OpenTSDB 動態時序數據庫技術，實現設備故障數據的分類與預測預警模型，實現設備監測時間序列數據的分析挖掘與故障預警。

?中國移動運營商的大數據分析系統:

-項目完成信令數據、充值數據、CRM、業務訂閱數據等的存儲管理和分析檢索，實現數據集成、話單分析、客戶深度標簽分析，網絡優化分析以及輿情預警。

【授課風格】

?專家型講師風格。有相對深厚的知識底蘊和豐富的社會閱歷，以及個人獨特的思考角度。

?講課時邏輯性非常強，旁征博引，談古論今，侃侃而言，毫不費力，化技巧于無形，授課內容爐火純青。

?王老師的授課就是那種內容知識點隨手拈來，隨現場學員狀態靈活而變。

【服務客戶】

?銀行業：中國銀行、工商銀行、交通銀行、建設銀行、郵儲銀行、平安銀行、招商銀行、興業銀行、民生銀行、華夏銀行、蘇州銀行、寧波銀行、各地農商行、等

?其他行業：清華大學、北京大學、武漢大學、南京財經、中國移動、廣汽集團公司、美的集團：TCL集團、中國核能集團、重慶郵政、EMBA總裁班、春雨醫生健康、1 號店、德邦物流等

【客戶反饋】

?學員評價

在工作中，汲取新知識是非常重要的，這次培訓，學到了很多相關知識，非常實用，希望下次公司培訓還能請王老師。

——中國移動

這次大數據營銷的培訓，讓我感覺銀行的未來非常有前景，很慶幸自己參加了這次培訓，著實大開眼界！

——招商銀行

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