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中國企業培訓講師
互聯網金融、大數據、零售銀行
 
講師:馬兆林 瀏覽次數:2565

課程(cheng)描述INTRODUCTION

培訓互聯網金融

· 中層領導

培訓講師:馬兆林    課程價格:¥元/人(ren)    培訓天數:2天   

日(ri)程安(an)排(pai)SCHEDULE



課程大綱Syllabus

培訓互聯網金融

課程背景:
移動互聯網時代,要求銀行業者將移動電商重要性提升到戰略層面,更要求銀行業者做到所有的服務和行為都可以量化,從而對業務發展形成全方位視角,提升決策質量和業績表現。
課程目標:
1.結合案例、深入研討、學習互聯網銀行的現狀和趨勢
2.對利用互聯網思維、大數據、消費金融進行銀行服務的體系建設提出了實施建議
授課方法:理論講授(40%)+案例分析、小組研討(60%)
課程對象:適(shi)合了解互聯網(wang)金融(rong)思維,本(ben)質和(he)金融(rong)大數據(ju)的各級銀行骨干人員

課程大綱:
第一章:互聯網金融

一、互聯網金融顛覆傳統銀行業務
1.互聯網思維
2.傳統金融三個核心業務的突破
3.互聯網金融發展方向
二、互聯網金融業務模式
1.互聯網銀行
2.影子銀行與P2P
3.虛擬貨幣
4.眾籌融資
三、互聯網金融商業模式
1.互聯網金融典型業務模式
2.互聯網金融特性
3.互聯網金融監管
4.互聯網精神推動金融行業發展
案例:阿里金融、360、宜信P2P、騰訊、hao123、小米、海爾
現(xian)場研討:支付寶、余(yu)額(e)寶

第二章  互聯網金融風險控制
一、第三方支付發展現狀分析
1.國內第三方支付的發展現狀
2.第三方支付發展中存在的問題及解決方法
二、防止支付銀行化背后風險
1.支付寶、銀聯大戰引發央行干預
2.第三方支付操作安全
3.解讀第三方支付金(jin)融風(feng)險新近政(zheng)策

第三章  互聯網金融大數據
一、透視大數據思維
1.4V特性
2.大數據組成及發展趨勢
3.DT時代
二、大數據分析模型
1.數據的收集和準備
2.數據分析的八個*模型
3.銀行客戶數據分析和交叉銷售
4.CRISP方法論
三、金融大數據應用
1.大數據分析驅動風險分析和管理體系
2.信用卡客戶數據分析
3.征信大數據
4.反欺詐案例
5.精準場景營銷大數據
四、商業銀行數據化能力的打造
1.建立與業務戰略相結合的數據戰略
2.建立行之有效的數據治理長效機制,為數據化能力建設提保障
3.制訂數據治理建設藍圖與路線圖
4.把數據看做銀行最重要的資產,建立數據資產的運營管理體系
案例:阿(a)里金融、宜信P2P、螞(ma)蟻金服、芝麻金融、FICO

第四章  互聯網消費金融創新新零售
一、互聯網消費金融市場現狀
1.中國互聯網消費金融市場AMC模型
2.互聯網消費金融市場交易規模將保持高速增長
3.互聯網消費金融產業鏈
4.分期購物平臺的互聯網消費金融服務模式
二、互聯網消費金融產業鏈
1.阿里在互聯網金融領域全面布局
2.京東結合自身電商業務重點打造消費金融戰略
3.工行逸貸業務的支持賬戶種類多樣期限可選
4.四種互聯網消費金融平臺差異化比較
三、商業銀行消費金融優勢分析
1.傳統商業銀行在多年經營中積累沉淀眾多核心能力,成為發展消費金融的優勢所在。
2.網點優勢,發揮線上線下服務綜合平臺優勢
3.風險控制能力,數以億計借款數據,累積了寶貴的風控經驗
4.產品覆蓋廣度,從金融產品及功能豐富多樣,擔保方式等不斷突破,滿足各類客戶的個性化需求
5.網絡投入,商業銀行有能力網絡科技持續投入,形成優勢
四、互聯網消費金融企業競爭趨勢
1.大數據與征信將成為互聯網消費金融廠商的競爭重點
2.阿里的互聯網消費金融業務在征信方面具備明顯優勢
3.互聯網消費金融將更具延續性服務范圍更廣
五、互聯網消費金融挑戰與風險
1.產品和市場參與主體的單一制約了中國消費金融的發展
2.互聯網消費金融市場主要面臨征信體系不健全風險
3.剖析互(hu)聯網消費金(jin)融政策監管風險(xian)

培訓互聯網金融


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    參(can)加課(ke)程:互聯網金融、大數據、零售銀行

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