北京大学继续教育研修班课程资料中心
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内训课纲
战略管理
邀请授课:13911448898 谷老师
主讲课程:《人工智能算法方法论和知识体系》《人工智能和大数据驱动智能决策》《人工智能和大数据核心应用和商业化落地》《人工智能方法论在金融行业的应用》《人工智能方法论在通信行业的应用》《互联网金融(消费金融)企业的AI大数据应用》《互联网大数据在智慧城市方面的应用》《大数据时代的人工智能思维》《互联网金融的大数据风控》《金融大数据反欺诈实践》《企业数据治理落地实践》《元宇宙认知到落地实践》《算力网络》
常驻地: 重庆
大数据与人工智能实战专家—周红伟老师
法国科学院数据算法博士/曾任猪八戒大数据科学家/曾任马上消费金融风控负责人
科学技术的快速发展,社会已经步入了大数据时代,大数据技术为人们的社会生活带来了极大的便利,尤其是在金融应用上,促进了金融业的升级和发展。结合大数据技术的金融大数据已经逐渐成为行业的发展趋势。金融业的各大大板块所涉及到的数据量庞大,包括数据的计算、数据的分类、客户信用的评估、风险把控等方面,都离不开大数据技术对这些信息大的提取和处理。对于大数据技术的应用分析能力,逐渐成为金融机构核心竞争的重要要素。
随着,大数据、人工智能、云计算等互联网技术逐渐的发展、成熟,这些技术与金融业有效的结合,为金融业的发展创造了更多地价值,使得金融业的数据可以更加有效地使用。但是,大数据毕竟是互联网科技的产物,与金融业的结合发展依旧有很多需要改进的地方,在金融大数据的应用方面,依旧面临着管理水平、安全管控、技术改造难度等方面的问题。
理论讲解+案例分析+视频分享+课堂练习+实战演练+小组研讨+互动答疑
一、大数据
1. 大数据金融概述
2. 大数据相关技术
3. 数据中台的由来、概念及价值
4. 大数据的典型应用
二、隐私计算
1. 隐私计算的整体架构
2. 基于隐私计算的联合营销
3. 基于隐私计算的联合风控
三、金融信贷智能化―全链条智能化
1. 智能获客深度挖掘高效转化信贷需求
2. 智能反欺诈实现全时多维防控
3. 大数据风控提升征信广度和精度
四、财富管理――智能匹配初具雏形
1. 立体洞悉投资特征促进资产风险和用户的精细化分层
2. 智能触达提升转化效率
3. 智能投顾普及资产配置理念
五、金融科技发展趋势
1. 新动能:数据引领发展新动能
2. 新突破:智能化突破将触及金融的核心逻辑
3. 新格局:竞争边界愈加模糊
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