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課程背景：

未來的商業(yè)銀行是如何運(yùn)營的？

為什么創(chuàng)新是商業(yè)銀行運(yùn)營的核心？

當(dāng)下商業(yè)銀行儲(chǔ)備什么樣的人才，以應(yīng)對(duì)未來的競爭格局？

截止2018年，中國已達(dá)7億移動(dòng)支付用戶。越來越多的人通過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行溝通、應(yīng)用、采購、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)、算法無處不在，未能足夠利用數(shù)據(jù)和算法，沒有把人工智能、大數(shù)據(jù)和算法與商業(yè)運(yùn)營模式、與用戶連接起來的商業(yè)銀行是沒有未來的。今后，中國每年急需10萬名專業(yè)人工智能算法工程師，以及150萬具有人工智能、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)中國經(jīng)濟(jì)未來發(fā)展。

對(duì)于傳統(tǒng)商業(yè)銀行來說，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）你沒做錯(cuò)什么，是時(shí)代變了——來自互聯(lián)網(wǎng)的沖擊波

2）“摩爾定律”帶來指數(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：特朗普如何通過數(shù)據(jù)和算法來操控選民思想和結(jié)果

6)如何通過在線化收集、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）、無監(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)開始——無界、無感、無限的體驗(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、無摩擦

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

3、未來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)：銀行智能語音理財(cái)顧問

案例分析：銀行開始大量聘請數(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)于金融來說是多么重要

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)倉庫建設(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

授課風(fēng)格：

案例豐富、表達(dá)清晰、邏輯有力、互動(dòng)控場水平高。

王老師

【個(gè)人簡歷】

?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

?國家級(jí)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(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)。

【曾任】

?搜狐互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品經(jīng)理

?百度智能產(chǎn)品運(yùn)營總監(jiān)

?中國移動(dòng)等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級(jí)企業(yè)擔(dān)任項(xiàng)目經(jīng)理、品管總監(jiān)等職位。

【擅長行業(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、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域課題培訓(xùn)

【主講課程 】

?銀行類：《銀行4.0：一場金融界數(shù)字化革命》、《商業(yè)銀行數(shù)字化敏捷轉(zhuǎn)型策略》、《敏捷銀行實(shí)施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品創(chuàng)新與應(yīng)用》、《區(qū)塊鏈技術(shù)與央行數(shù)字貨幣在商業(yè)銀行中的應(yīng)用》、《大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用》、《商業(yè)銀行在人工智能、大數(shù)據(jù)及算法實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用》、《人工智能深度學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)演練》等。

?其他行業(yè)：《新基建核心技術(shù)解析與實(shí)施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)模式引領(lǐng)“新常態(tài)”經(jīng)濟(jì)未來》、《互聯(lián)網(wǎng)思維與傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型》、《新媒體營銷與品牌推廣——公眾號(hào)運(yùn)營》、《工業(yè)4.0構(gòu)建中國制造業(yè)未來》、《互聯(lián)網(wǎng)搭建與運(yùn)營管理培訓(xùn)》、《互聯(lián)網(wǎng)端到端運(yùn)營流程搭建》等。

【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) 】

?王老師先后在出版、通信、互聯(lián)網(wǎng)、咨詢等行業(yè)，從事互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營管理、金融產(chǎn)品管理、項(xiàng)目管理、運(yùn)營管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國移動(dòng)等企業(yè)工作。豐富的企業(yè)實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉基層業(yè)務(wù)和國內(nèi)企業(yè)的管理現(xiàn)狀。培訓(xùn)課程始終圍繞“變現(xiàn)”為核心，對(duì)如何將互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運(yùn)營管理與傳統(tǒng)企業(yè)實(shí)踐相結(jié)合，解決企業(yè)的實(shí)際問題，有獨(dú)到的見解和實(shí)踐能力。通過咨詢項(xiàng)目為傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型分享其在營銷、市場、研發(fā)、物流等企業(yè)運(yùn)營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經(jīng)驗(yàn)、案例以互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)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(xiàng)目中實(shí)際運(yùn)做案例與活動(dòng)。

?近年培訓(xùn)與項(xiàng)目記錄摘要：

?近兩年各銀行及金融機(jī)構(gòu)服務(wù)案例：

2019年，中國銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用培訓(xùn)，參與人數(shù)40人.

2019年，建設(shè)銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融應(yīng)用培訓(xùn)，參與人數(shù)30人.

2019年，蘇州銀行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用挖掘培訓(xùn)，參與人數(shù)50人。

2019年，拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓(xùn)，參與人數(shù)50人

2019年，工商銀行：互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用培訓(xùn)，參與人數(shù)60人.

2019年，衢州農(nóng)行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用挖掘培訓(xùn)，參與人數(shù)40人。

2020年，華夏銀行征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓(xùn)，參與人數(shù)50人

2020年，平安銀行數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型創(chuàng)新培訓(xùn)，參與人數(shù)30人。

2020年，工商銀行大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓(xùn)，參與人數(shù)50人

2020年，中國蘇州銀行銀行4.0培訓(xùn)，參與人數(shù)40人。

2020年，北京銀行金融征信培訓(xùn)，參與人數(shù)50人

?近兩年500強(qiáng)企業(yè)及各院校授課案例：

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

2019年，廣汽集團(tuán)：互聯(lián)網(wǎng)思維下的品牌營銷，參加人員共100人。

2019年，美的集團(tuán)：大數(shù)據(jù)營銷，參加人員共300人以上。

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

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

2019年，北京大學(xué)總裁班：數(shù)字化創(chuàng)新思維，授課4期，參加人員共180人以上。

2020年，武漢大學(xué)EMBA總裁班：大數(shù)據(jù)創(chuàng)新營銷，授課4期，參加人員共100人以上。

2020年，杭州移動(dòng)分公司：人工智能與大數(shù)據(jù)培訓(xùn)，授課6期，參加人員共200人以上。

2020年，浙江大學(xué)總裁班：區(qū)塊鏈與數(shù)字化貨幣培訓(xùn)，授課人數(shù)30人。

2020年，中國惠普區(qū)塊鏈技術(shù)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)落地培訓(xùn)咨詢，項(xiàng)目人數(shù)40人

2020年，上海交通大學(xué)：區(qū)塊鏈技術(shù)與金融服務(wù)培訓(xùn)咨詢，授課人數(shù)40人

2020年，清華大學(xué)新基建發(fā)展培訓(xùn)總裁班，授課人數(shù)30人

?參與過多項(xiàng)與 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目：

?拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信機(jī)器人項(xiàng)目:

-考拉征信是拉卡拉旗下獨(dú)立的、開放的第三方信用評(píng)估及信用管理機(jī)構(gòu)，是當(dāng)前國內(nèi)同時(shí)持有個(gè)人征信牌照及企業(yè)征信牌照的征信企業(yè)，也是國內(nèi)首個(gè)成立專注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專業(yè)實(shí)驗(yàn)室的征信機(jī)構(gòu)。考拉征信的數(shù)據(jù)來源是多維度的，依托大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，數(shù)據(jù)來源既有拉卡拉十年積累起來的便民、電商、金融及近億級(jí)個(gè)人用戶和百萬線下商戶日常經(jīng)營的相關(guān)數(shù)據(jù)，同時(shí)藍(lán)標(biāo)、拓爾思、梅泰諾和旋極等四家上市公司也同步共享其數(shù)據(jù)，此外還有公安、法院、航空、通訊、學(xué)歷、學(xué)籍、工商等公共部門及其他行業(yè)合作的數(shù)據(jù)。

-基于考拉的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)，本項(xiàng)目將重點(diǎn)研究：

個(gè)人征信大數(shù)據(jù)建模，企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模，對(duì)于個(gè)人用戶的反欺詐征信大數(shù)據(jù)建模及處理系統(tǒng)等具體問題。

-自動(dòng)收集、分析并處理多源、異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，充分驗(yàn)證并研究面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法，以及大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法等重要研究內(nèi)容。利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值，對(duì)征信管理決策提供重要的支撐作用。

?春雨醫(yī)生健康大數(shù)據(jù)挖掘人工智能實(shí)證平臺(tái)項(xiàng)目:

-基于春雨醫(yī)生的大量問診數(shù)據(jù)和全國范圍內(nèi)的病情分布數(shù)據(jù)，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法；基于此平臺(tái)中的海量問診，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，既包括問診文本挖掘技術(shù)，也包括問診圖片挖掘技術(shù)；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究并應(yīng)用如何將春雨內(nèi)外部大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專業(yè)性知識(shí)，為自動(dòng)化診療提供科學(xué)依據(jù)，由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持醫(yī)療決策的方法。

?36Kr（36 氪） 雙創(chuàng)指數(shù)AI平臺(tái)系統(tǒng):

-基于此平臺(tái)數(shù)據(jù)來源的廣泛性和異構(gòu)性，本項(xiàng)目將應(yīng)用并研究面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法；在對(duì)多體量巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推斷中，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法；在具體的指數(shù)構(gòu)建及驗(yàn)證過程中，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，特別是文本挖掘技術(shù)，如文本的結(jié)構(gòu)化表示、文本特征提取和文本分類等。

-本項(xiàng)目的重要完成研究并應(yīng)用基于非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將這些大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助管理決策的描述中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況的知識(shí)，實(shí)時(shí)監(jiān)控中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀，為監(jiān)管機(jī)構(gòu)和政府部門的政策制定提供科學(xué)依據(jù)，防范市場風(fēng)險(xiǎn)，由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持管理決策的一般性方法和模式。

?新華金融財(cái)經(jīng)智能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系研究項(xiàng)目運(yùn)用AI 機(jī)器人深度學(xué)習(xí)技術(shù):

-項(xiàng)目針對(duì)金融財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)服務(wù)特點(diǎn)建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的維護(hù)更新體系，完成為用戶提供一個(gè)了穩(wěn)定、統(tǒng)一、規(guī)范、方便、高效的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)平臺(tái)

?江蘇協(xié)鑫集團(tuán)電力設(shè)備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測與故障分析系統(tǒng)運(yùn)用:

-項(xiàng)目完成電力設(shè)備傳感器采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建設(shè)備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預(yù)測挖掘平臺(tái)，項(xiàng)目結(jié)合 OpenTSDB 動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)庫技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的分類與預(yù)測預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預(yù)警。

?中國移動(dòng)運(yùn)營商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):

-項(xiàng)目完成信令數(shù)據(jù)、充值數(shù)據(jù)、CRM、業(yè)務(wù)訂閱數(shù)據(jù)等的存儲(chǔ)管理和分析檢索，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、話單分析、客戶深度標(biāo)簽分析，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析以及輿情預(yù)警。

【授課風(fēng)格】

?專家型講師風(fēng)格。有相對(duì)深厚的知識(shí)底蘊(yùn)和豐富的社會(huì)閱歷，以及個(gè)人獨(dú)特的思考角度。

?講課時(shí)邏輯性非常強(qiáng)，旁征博引，談古論今，侃侃而言，毫不費(fèi)力，化技巧于無形，授課內(nèi)容爐火純青。

?王老師的授課就是那種內(nèi)容知識(shí)點(diǎn)隨手拈來，隨現(xiàn)場學(xué)員狀態(tài)靈活而變。

【服務(wù)客戶】

?銀行業(yè)：中國銀行、工商銀行、交通銀行、建設(shè)銀行、郵儲(chǔ)銀行、平安銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、民生銀行、華夏銀行、蘇州銀行、寧波銀行、各地農(nóng)商行、等

?其他行業(yè)：清華大學(xué)、北京大學(xué)、武漢大學(xué)、南京財(cái)經(jīng)、中國移動(dòng)、廣汽集團(tuán)公司、美的集團(tuán)：TCL集團(tuán)、中國核能集團(tuán)、重慶郵政、EMBA總裁班、春雨醫(yī)生健康、1 號(hào)店、德邦物流等

【客戶反饋】

?學(xué)員評(píng)價(jià)

在工作中，汲取新知識(shí)是非常重要的，這次培訓(xùn)，學(xué)到了很多相關(guān)知識(shí)，非常實(shí)用，希望下次公司培訓(xùn)還能請王老師。

——中國移動(dòng)

這次大數(shù)據(jù)營銷的培訓(xùn)，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(xùn)，著實(shí)大開眼界！

——招商銀行

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