從連接到賦能——商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略

從連接到賦能——商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新策略
課程背景：
在未來(lái)5年中，企業(yè)將面臨的變化會(huì)超過(guò)以往50年中的總和。變化來(lái)得如此之快，所
以企業(yè)必須為數(shù)字化未來(lái)做好充分的準(zhǔn)備—— 摘自比爾.蓋茨1997年出版的《未來(lái)時(shí)速》
數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是今天才提出的課題，是一家商業(yè)銀行必須面對(duì)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。繼201
5年國(guó)務(wù)院部署“互聯(lián)網(wǎng)+”強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，習(xí)近平總書(shū)記還親自擔(dān)任《國(guó)家網(wǎng)絡(luò)與信息化領(lǐng)導(dǎo)小
組》組長(zhǎng)。當(dāng)今，銀行業(yè)不管擁有什么優(yōu)勢(shì)，但仍然無(wú)法抵御數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的“顛覆”式
破壞。所以各商業(yè)銀行急需深度解讀數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理念、策略及應(yīng)用，幫助各商業(yè)銀行
完成數(shù)字化從連接到賦能的轉(zhuǎn)型，助力中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。
思考：商業(yè)銀行為什么要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？將面臨四方面挑戰(zhàn)？
1. 通過(guò)數(shù)字化完成：市場(chǎng)、創(chuàng)新、效率、成本等各方面的重構(gòu)。
2. 把握從互聯(lián)網(wǎng)+到智能+，從連接到賦能的演進(jìn)路徑？
3. 盡快通過(guò)數(shù)字化完成：從IT到DT，從數(shù)據(jù)到資產(chǎn)的轉(zhuǎn)化。
4. 人工智能、大數(shù)據(jù)、算法將取代90%的現(xiàn)有崗位，商業(yè)銀行如何選拔人才？
隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)大格局的變化和新科技的突飛猛進(jìn)，將社會(huì)帶進(jìn)數(shù)字化智能化時(shí)代，其
中最核心的四項(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)），以及IOT物聯(lián)網(wǎng)+5G技術(shù)。越來(lái)越多的用戶都將數(shù)字化作為首要的接入
方式，或者唯一方式。商業(yè)銀行需要不斷變化，以適應(yīng)用戶的層出不窮的需求。如果商
業(yè)銀行還不開(kāi)始考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型——沒(méi)有找到合適的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，那更大的危機(jī)即將來(lái)臨。

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數(shù)字化核心價(jià)值：
傳統(tǒng)商業(yè)銀行如何從戰(zhàn)略到實(shí)施？
? 隨時(shí)隨地的萬(wàn)物互聯(lián)（連接信息孤島）
? 獲取極為豐富的海量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)）
? 擁有高效、廉價(jià)、無(wú)窮無(wú)盡的計(jì)算能力（人工智能與云計(jì)算）
? 最終實(shí)現(xiàn)：重塑用戶體驗(yàn)、智能運(yùn)營(yíng)、敏捷創(chuàng)新三大戰(zhàn)略


課程大綱：
引言：從互聯(lián)網(wǎng)連接到數(shù)字化賦能
1. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮洶涌而來(lái)
1. 你沒(méi)做錯(cuò)什么，是時(shí)代變了
2. 數(shù)字技術(shù)將成為商業(yè)銀行的“命脈”
3. 摩爾定律帶來(lái)市場(chǎng)規(guī)模指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)
2. 連接改變一切
1. 網(wǎng)絡(luò)協(xié)同效應(yīng)：快速匹配需求
2. 數(shù)據(jù)智能效應(yīng)：數(shù)據(jù)自主完成——檢索、判斷、提升
3. 數(shù)字化賦能傳統(tǒng)商業(yè)銀行升級(jí)
1. 超級(jí)平臺(tái)現(xiàn)象
2. 非對(duì)稱發(fā)展
3. 精益敏捷創(chuàng)新


第一講： 歡迎進(jìn)入數(shù)字時(shí)代
1. 一切皆數(shù)據(jù)?
1. 數(shù)據(jù)的本質(zhì)與價(jià)值=時(shí)間+復(fù)利
2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)商業(yè)銀行戰(zhàn)略——數(shù)字化必須是商業(yè)銀行“一把手工程”
3. 數(shù)據(jù)給商業(yè)銀行帶來(lái)的超級(jí)競(jìng)爭(zhēng)力“效率與創(chuàng)新”
4. 商業(yè)銀行具備從“數(shù)據(jù)——資產(chǎn)”的轉(zhuǎn)換能力
2. ?探究數(shù)字化帶來(lái)的三大客戶價(jià)值?
1. 成本價(jià)值：高流量、長(zhǎng)尾獲客
2. 體驗(yàn)價(jià)值：個(gè)性化、定制化、移動(dòng)化
3. 平臺(tái)價(jià)值：多維、高頻、生態(tài)圈
3. ?重樹(shù)商業(yè)銀行文化與思維，以適應(yīng)轉(zhuǎn)型
1. 樹(shù)立第一性原理思維
2. 樹(shù)立經(jīng)營(yíng)型而非工具型思維
3. 樹(shù)立互聯(lián)網(wǎng)思維
4. 樹(shù)立智能算法思維
4. 挖掘數(shù)字化生產(chǎn)力
1. 解密勢(shì)不可擋的新科技：技術(shù)、人、算法
2. 攻守之道：贏得無(wú)邊界經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)的勝利
3. 他山之石：快速創(chuàng)新能力與實(shí)踐
案例分析：全面數(shù)字化使京東訂單交付率、資金周轉(zhuǎn)率從6天降至2天。


第二講：賦能商業(yè)銀行跨越數(shù)字鴻溝
1. 如何創(chuàng)新數(shù)字化生態(tài)
1. 數(shù)字化1.0=最佳客戶連接、業(yè)務(wù)線上化、移動(dòng)化
2. 數(shù)字化2.0=業(yè)務(wù)智能、敏捷創(chuàng)新
3. 數(shù)字化3.0=開(kāi)放生態(tài)、場(chǎng)景創(chuàng)新
2. 搭建數(shù)字化嵌入式產(chǎn)品與營(yíng)銷體系
1. 適者生存——體驗(yàn)，不是產(chǎn)品
2. 設(shè)計(jì)從頂層開(kāi)始——用戶第一，技術(shù)第二
3. 打造“千人千面”個(gè)性化定制化產(chǎn)品體系
4. 打造全方位數(shù)字化營(yíng)銷體系——從在線到在場(chǎng)
3. 數(shù)字化創(chuàng)新的“3+1”落地轉(zhuǎn)型策略
1. 策略一：建設(shè)全新商業(yè)模式
2. 策略二：以客戶為中心的現(xiàn)有業(yè)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型
3. 策略三：全面布局創(chuàng)新機(jī)會(huì)
4. 一套全新的基礎(chǔ)數(shù)字化能力，完成IT到DT

第三講：數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑與實(shí)踐
1. ????????商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑
1. ???????體驗(yàn)創(chuàng)新導(dǎo)入?
2. ???????科技創(chuàng)新導(dǎo)入
3. ???????生態(tài)創(chuàng)新導(dǎo)入
4. ???????組織創(chuàng)新導(dǎo)入
實(shí)戰(zhàn)案例分析：抖音等爆款產(chǎn)品是如何創(chuàng)新出來(lái)的？
2. 數(shù)字化核心技術(shù)：人工智能+大數(shù)據(jù)+云計(jì)算?
1. 智能平臺(tái)將取代今天90%工作崗位，同時(shí)創(chuàng)造更多新的崗位
A. 人工智能基本概念、思維與應(yīng)用
B.
機(jī)器學(xué)習(xí)分類——監(jiān)督學(xué)習(xí)（分類、預(yù)測(cè)）、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類、關(guān)聯(lián)
）
實(shí)戰(zhàn)案例分析：用機(jī)器學(xué)習(xí)和算法預(yù)測(cè)用戶喜好準(zhǔn)確性
C. 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要學(xué)派與五大終極算法
A. 符號(hào)學(xué)派——逆向演繹算法
B. 聯(lián)結(jié)學(xué)派——反向傳播算法
C. 進(jìn)化學(xué)派——達(dá)爾文算法
D. 貝葉斯學(xué)派——推理算法
E. 類推學(xué)派——支持向量機(jī)算法
2. 大數(shù)據(jù)將“猜”出并控制一切
A. 樹(shù)立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)理念
B. 樹(shù)立大數(shù)據(jù)思維——從小數(shù)思維到大數(shù)思維
C. 數(shù)據(jù)挖掘分析模型
D. 用戶畫(huà)像的商業(yè)應(yīng)用價(jià)值
E. 大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷平臺(tái)=吸引+說(shuō)服+轉(zhuǎn)化+留存
實(shí)戰(zhàn)案例分析： 通過(guò)社交自媒體海量獲客與營(yíng)銷
3. “中臺(tái)”系統(tǒng)加持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型
1. 分布式微服務(wù)架構(gòu)
2. 多平臺(tái)復(fù)用數(shù)據(jù)共享中心
3. 打造異地多活云計(jì)算
4. 大數(shù)據(jù)+AI智能中心
案例分析： 阿里中臺(tái)系統(tǒng)設(shè)計(jì)要點(diǎn)介紹
4. 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的核心：快速敏捷能力
1) 超強(qiáng)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(qiáng)型決策
3) 快速執(zhí)行能力：動(dòng)態(tài)流程、動(dòng)態(tài)資源、產(chǎn)品迭代速度
4) 重構(gòu)現(xiàn)有組織形式：搭建扁平化敏捷組織
案例分析： 螞蟻金服敏捷能力搭建：業(yè)務(wù)敏捷中心
+?技術(shù)敏捷中心?+?數(shù)據(jù)智能中心?+ 最佳實(shí)踐+規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)

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