【培訓對象】

銀行全員（普及金融科技、提升危機意識、啟發創新思維）銀行管理層（提升戰略決策、創新思維、銀行金融轉型）銀行電子銀行部、互聯網金融部個金部（提升專業人才技能、拓展新思路）

【培訓收益】

洞悉2020年商業銀行業改革發展前沿動態，汲取同業領先者的先進經驗和典型案例精華，開闊視野，提升認識，增強發展金融科技的使命感和緊迫感。，全面了解金融科技發展的現狀和內涵，及其對于中國經濟社會的積極意義。系統掌握中國金融科技各種業務模式的概念、操作、創新案例，深入理解日常正在使用或將要使用的金融科技產品。，了解金融科技重要的主題，如行為生物識別技術、金融包容性、移動支付、智能投顧等，以及大數據人工智能在金融中的應用。，了解商業銀行“金融科技”的內涵和戰略意義，以及實踐經驗和創新路徑

第一講：為什么我們對金融科技如此興奮，又充滿恐慌

一、金融科技為什么讓人如此興奮

1.2020“金融科技”重新定義

2.金融行業科技發展現狀

二、金融科技影響傳統銀行三個主要方向

1.支付（電子支付與傳統支付）

2.負債（線上理財與傳統理財）

3.資產（新型普惠與傳統信貸）

三、“恐慌”過后的思考

1.房地產、地方融資平臺、產能過剩攪亂金融秩序

2.中國金融（銀行）現狀

1）市場潛力巨大

2）銀行大數據收集處理能力欠佳

3）長尾市場需求未被挖掘

4）不健全的信用體系

3.P2P爆裂留給我們什么

第二講：金融科技創造未來

一、2020區塊鏈“脫虛向實”

1.Libra白皮書、中央集體學習區塊鏈背后的意義

2.Libra超主權貨幣、由Facebook發起的聯盟

3.Libra貨幣組成與三個野心

4.DCEP央行數字貨幣

5.DCEP數字錢包以及雙層運行手法

6.DCEP電子支付以及未來商業銀行合作模式

二、5G“走向商用，加速新金融”

1.中美對5G控制權競爭定義為新的“軍備競賽”

2.5G高速度、泛太網、低功耗、低延時

3.盲目的人口紅利時代走向人工智能5G

4.5G商業銀行應用與實踐發展

三、大數據

1.大數據來源以及特性

1）谷歌流感預測與大數據

2）大數據特征：多、快、雜、有價值、水

3）大數據來源

4）數據分析—數據可視化、社會數據分析

2.大數據在銀行的應用

1）銀行客戶畫像、精準營銷

2）銀行優化運營、風險控制：軌跡數據與客戶風險控制管理

3）大數據征信：芝麻信用、騰訊征信背后的大數據

4）銀行大數據與曠視科技、科大訊飛技術（案例）

四、云計算“化繁為簡、走上云端”

1.云計算三種方式

2.阿里云、騰訊云

3.云計算在商業銀行的應用（案例）

五、人工智能“AI”

1.人工智能在銀行的應用與未來

2.智能信貸、智能客服

3.智能投顧

第三講：金融科技BATJ驅動銀行創新的力量

一、阿里巴巴（螞蟻金服）

1.螞蟻金服生態圖分析

2.阿里小貸從“0”到3.6萬億，給零售市場帶來的啟示

3.花唄、借唄、千禧一代的力量

4.智能信貸310模式

5.螞蟻金服（智能客服、大數據征信）案例

二、騰訊（微眾銀行）

1.微信大數據讓我們看到了什么

2.微眾銀行智能APP

3.微粒貸2.4萬億、走向大眾長尾市場（案例）

4.微業貸打造中國的“格萊珉”模式（案例）

5.微閃貼（案例）

6.微眾銀行卡下一個支付寶還是余額寶

案例：百度金融

三、京東金融

1.供應鏈金融

2.數字化風險體系

第四講：金融科技在銀行領域應用實踐

1.百行征信（垂直領域多重探索）

2.拉卡拉（案例）

3.快錢（案例）

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