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中國企業培訓講師
金融科技與風險管理
 
講師:宋柏(bo)允 瀏覽次數:2558

課程描述INTRODUCTION

金融科技與風險管理

· 高層管理者· 中層領導

培訓講師:宋柏允(yun)    課程價格:¥元/人    培訓天數:1天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱(gang)Syllabus

金融科技與風險管理

【課程背景】
      近年來“金融科技”成為熱點名詞,不排除有人“蹭熱點”。所謂“金融科技”,主要指運用前沿科技成果(如:人工智能、區塊鏈大數據、云計算、物聯網等)改造或創新金融產品、經營模式、業務流程,以及推動金融發展提質增效的一類技術。
      但是我們更關心的是:其一,什么是金融科技,以及對傳統金融機構(例如:銀行),會產生哪些影響;其二,當前宏觀背景下,區域經濟發展趨勢,以及對金融科技與傳統金融機構的發展趨勢是什么;其三,金融科技能夠對風險管理做什么。
      本課程逐(zhu)一解讀。

【課程收益】
明確什么是金融科技,不被“蹭熱點”帶跑偏
理解宏觀背景下,區域經濟的特點及發展趨勢
掌(zhang)握(wo)風險管理的數(shu)學建模方法

【課程特色】案例,深入淺出聽得懂;科學,背后理論講得明;實戰,學之能用定方向;展望,以史為鑒看未來
【課程對象】相關需求者
【課程時間】6小時

【課程大綱】
一、什么是金融科技?
1、中國金融科技行業發展分析
中國金融科技彎道超車
金融機構科技投入規模與結構
2、金融科技發展趨勢
從互聯網金融到金融科技切換
政策監管:頂層設計與監管沙盒
技術發展:從概念技術到落地應用
需求增加:從金融需求就金融科技發展
**銀行在金融科技布局
3、金融科技代表性技術
區塊鏈:避免造假
4、國內銀行業金融科技的現狀
案例:招商銀行的金融科技護城河、浦發銀行擴大零售與非息收入
5、客戶關系管理
客戶信息收集整理
客戶獲取
案例:零售業務“親人找親人”、對公業務“轉介紹”
客戶細分與客戶價值
客戶行為分析
客戶(hu)流失預測模型

三、宏觀背景下區域經濟發展趨勢?
1、宏觀背景
*貿易戰:本質上是貿易、金融、科技的立體戰
2020年新冠肺炎疫情沖擊全球
行業趨勢:大魚吃小魚
2、地區數據看經濟
注:此處為互動環節:共同查數據、共同研討現實狀況
一看:地區生產總值,產業層級:一二三產分別占比及詳細情況--直接關系到產業定位
二看:財政收支,財政收支:公共預算的賬本及增速--直接關系到稅收及優惠
三看:消費與對外
國內貿易:社會消費品零售總額--消費才是經濟的終端
對外經濟:進出口貿易--外向型還是內向型經濟
價格指數:居民消費與工業生產價格--谷賤傷農,谷貴傷民,能否平衡直接關系到產業良性發展
四看:人口與結構,人口、收入與社保:人口年齡結構、可支配收入及社保繳納--社保直接關系到財政,間接關系到企業稅負與政府融資
案例:以佛山市為例
3、企業角度看經濟
注:此處為互動環節:共同查數據、共同研討現實狀況
上市公司看產業的上下游及周邊
本地的重點甚至支柱產業列舉
邁克爾波特五力模型(量化分析)
案例:美的集團
從企業家到企業家精神
案例:方洪波
4、政策角度看經濟
注:給定題目,分組討論
政府發布的政策如何解讀
案例:3月31日,佛山宣布將發放億元消費券,啟動為期一個月的“促銷費、惠民生”活動、佛山上半年重大項目集中開工 總投資超千億
產業導向看區域經濟
案例(li):佛(fo)山(shan)市南海區(qu)氫能(neng)產業、佛(fo)山(shan)市鼓(gu)勵(li)汽車消費,買新車補貼2000-5000元、佛(fo)山(shan)放松人才購房政(zheng)策,龍頭房企11月銷(xiao)售(shou)成(cheng)色不減

三、金融科技對零售業務有哪些影響?
1、銀行長期仍是零售金融的王者,保險吸引力顯著提升
資管新規下保險成為*合法“剛兌”
金融監管及利率趨勢共振
中國零售金融長期看銀行
2、零售金融未來趨勢
零售消費金融市場未來可期:消費成為經濟增長第一抓手
零售消費金融提供方應對:線上線下巨頭積極布局,銀行、持牌消費金融公司、網絡小貸公司、助貸機構各有優劣
用戶畫像:精準情報,方能精準定位
零售消費金融市場趨勢:從藍海到紅海,競爭更加激烈,下沉市場成焦點
3、信用卡擁抱金融科技
2019,信用卡成各銀行競爭大戰場
信用卡發展不均,有增長空間
消費金融升溫推動信用卡成長
兩種不同的模式:以業務流為導向、以用戶為中心數據流向為主線
國有五大行“寡占型優勢”與股份制銀行線上獲客
信用卡的泛生活金融生態
國有行資源優勢與股份行科技創新
智能風控將投入主戰場
案例:AI+銀行模式,招商、浦發、平安特色比較
4、零售信貸業務的風控黑科技
信用評分技術

三、金融科技對對公業務有哪些影響?
1、傳統信用風險管理
信用風險度量
信用評分模型:Z評分模型、機構評級
信用風險管理方法
2、金融“黑科技”
注:此處為互動環節:運用真實企業數據、共同研討現實狀況
EBIT測算:企業可承受利率
現金流FCFF:利用勾稽關系還原企業現金流
M評分模型:評估企業財務操縱
回顧波特五力模型:找到最可能違約的人
回歸(gui)分析:拉網排查風(feng)險信號

金融科技與風險管理


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開戶行:中國銀行股份有限公司上海市長壽支行
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宋柏允
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