金融科技－商業(yè)銀行大數據價值挖掘：深度應用與精準營銷

商業(yè)銀行大數據價值挖掘深度應用與精準營銷
梁力軍 副教授
一. 培訓主題與培訓目的
本培訓主題為“商業(yè)銀行大數據價值挖掘：深度應用與精準營銷”，培訓的主線與核心為“大數據”，培訓的重要構成要素包括大數據應用與大數據營銷。
當前，互聯網正在逐步取代傳統(tǒng)金融運營、營銷和風險防范的傳統(tǒng)線下方式，成為新型的運營管理平臺和渠道，隨之在互聯網平臺上產生的各類大數據已成為全球性的熱點關注問題。以商業(yè)銀行為代表的金融機構在客戶畫像、客戶營銷和風險防范中，如何有效利用和運營大數據，成為經營者和監(jiān)管者的重點思考。
在互聯網金融快速發(fā)展和大數據應用如火如荼的背景下，傳統(tǒng)金融機構正面臨著轉型的極大競爭壓力、人員流動率日趨上升、金融產品與服務同質化問題，以及經營過程中不斷出現的金融風險、經營違規(guī)等問題，如何使大數據成為商業(yè)銀行的有效分析工具和運營工具，是商業(yè)銀行當前的重大課題。
本培訓以互聯網金融發(fā)展作為主要背景，以大數據作為主線和切入點，從大數據畫像與征信（產品畫像、客戶畫像；客戶征信）、大數據營銷（營銷渠道、營銷模式和營銷對象）、大數據風控（風險管控與金融欺詐防范等）和大數據運營（數據產生或數據輸入、數據轉化和數據輸出）等視角，為金融機構及從業(yè)人員提供應對挑戰(zhàn)和問題的措施與建議，全面提升參訓金融從業(yè)人員的互聯網理念與大數據思維、營銷意識、運營意識和風險防范意識，以期為金融機構在互聯網金融時代下全面提升綜合管理與經營能力、實現有效轉型發(fā)展提供重要參考。
本培訓內容適合但不限于金融機構的信息技術部門、市場營銷部門、業(yè)務運營部門與支持部門、會計核算、風險管理、內控與合規(guī)、內部審計等相關領域的管理人員和專職人員。
二. 培訓內容設計
（一）主要內容要點
本培訓內容將緊密結合我國以商業(yè)銀行為主要代表的傳統(tǒng)金融機構自身經營與管理的特點、營銷與風險防范的現狀等，并結合大量國際和國內商業(yè)銀行關于金融科技的發(fā)展、金融大數據應用、大數據畫像與營銷、大數據征信與風控、大數據運營等方面的案例情景進行深度分析。培訓將涵蓋以下主要內容：
1. 什么是“大數據”，什么是大數據技術與大數據功能；
2. 什么是金融大數據，金融大數據數據源及其分類；
3. 什么是商業(yè)銀行大數據，商業(yè)銀行大數據特點與應用現狀等；
4. 商業(yè)銀行的內部數據與外部數據如何有機結合，并應用到金融機構中；
5. 商業(yè)銀行大數據如何實現客戶畫像、產品畫像；如何進行大數據營銷；如何進行大數據征信分析、大數據風險管控。
6. 商業(yè)銀行大數據運營概念，運營流程如何形成，數據運營部門如何實現大數據價值。
（二）具體內容設計
培訓總體時間擬定為 6 小時，分為上半場和下半場。
上半場內容：（大數據+大數據金融+商業(yè)銀行大數據+大數據畫像）
一是，重點解析大數據的內涵與實質、功能與應用等，以及金融大數據的產生、應用與發(fā)展；
二是，重點是大數據金融及其應用領域、應用特點，以及其應用現狀；
三是，對商業(yè)銀行的大數據進行分析，包括商業(yè)銀行大數據的來源、類型，互聯網應用發(fā)展等，比較國際、國內商業(yè)銀行大數據應用的優(yōu)勢、劣勢等。
四是，重點解析大數據的畫像數據依據（包括內部數據、外部數據等）和數據維度、客戶畫像與產品畫像的流程及方式、畫像的應用、場景與應用實例等，以及客戶與產品的映射關聯。
下半場內容：（大數據營銷、征信、風控+大數據運營）
一是，重點講解如何基于大數據進行市場定位，如何做好市場細分和客戶細分，解析如何基于大數據和客戶征信進行客戶的主動營銷、互聯網營銷和反饋式營銷；
二是，重點講解基于對公客戶、個人客戶的大數據征信評級（評價）過程；
三是，重點講解如何運用大數據進行商業(yè)銀行業(yè)務、交易方面的風險防控和反欺詐；
四是，基于數據產生、數據輸入、數據加工與數據分析、數據輸出的流程，講解商業(yè)銀行數據價值鏈的形成過程，以及不同數據擁有的部門如何進行協作。
（三）其他方面要求
培訓現場需提供白板及黑色寫字筆，以便進行相關的畫圖、板書講解。
三. 培訓提綱
1. 大數據認知及其技術與應用
大數據的內涵與實質
大數據的特征
大數據主要技術
大數據主要應用
大數據發(fā)展與未來
2. 金融大數據認知及其應用
金融大數據的產生與類型
大數據在金融領域的應用
金融大數據發(fā)展十大趨勢
3. 商業(yè)銀行大數據認知及其應用
商業(yè)銀行大數據類型
商業(yè)銀行大數據的優(yōu)勢與劣勢
國際先進銀行與國內銀行的大數據應用
商業(yè)銀行大數據應用場景
應用案例解析：
加拿大 TD 銀行
中國銀行 5G 智能+生活館銀行
建設銀行 5G 銀行
4. 基于大數據的客戶畫像與營銷
基于大數據的客戶畫像流程
基于大數據的產品畫像流程
客戶與產品的映射流程
基于大數據的客戶營銷與精準營銷
應用案例解析：
京東金融－京東白條+金條+金庫
招商銀行－摩羯智投
5. 基于大數據的客戶征信分析
征信業(yè)發(fā)展現狀
征信大數據采集平臺
小微金融信用評估平臺
征信中的內外數據應用
應用案例解析：
阿里巴巴－阿里小貸+芝麻信用
微眾銀行－微粒貸
京東金融－小白信用
6. 基于大數據的銀行風險預警
風險預警模型與指標
風險預警應用
銀行網銷產品的風險管控
應用案例解析：
阿里巴巴－阿里小貸風控模型
上海銀行－魔鏡系統(tǒng)
7. 商業(yè)銀行大數據運營
大數據運營流程
大數據運營關聯部門
大數據運營過程中的協作
大數據運營如何創(chuàng)造價值
應用案例解析：
平安銀行－運營體系
農業(yè)銀行－運營管理體系

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