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    區塊鏈技術課程

    課程背景：
    截止2017年，中國已達9.5億互聯網用戶，越來越多的人通過移動互聯網平臺進行溝通
    、應用、采購商品。互聯網的核心是“連接一切”，連接什么？連接的是在線化的數據，
    這就是“互聯網+”的核心。可以說，未能足夠利用充分利用數據，沒有把互聯網+運營模
    式與用戶連接起來的的企業是沒有未來的企業。
    對于金融企業都擁有多年的管理數據積累，擁有諸如用戶、流量、算法發展量等結構
    化數據，從數據來源看，通信運營企業的數據來自方方面面業務層面，也會涉及公眾客
    戶、政企客戶和家庭客戶。所以整體趨勢來看，未來金融企業必將在大數據、物聯網與
    人工智能、區塊鏈上有高速的發展。
    因此如何運用人工智能、物聯網、大數據、云計算乃至于區塊鏈技術已是各行業、企
    業無法回避的課題，也是新經濟時代的機遇和挑戰。培訓課程將圍繞聯通業務模型，梳
    理物聯網、大數據、云計算、區塊鏈方面的知識點和業務邏輯，從如何通過物聯網、大
    數據、云計算獲得發展、安全、高效的目的，如何降低經營成本和風險等方面全面提升
    企業競爭力。并以業務實戰入手，
    教授各物聯網運營成功贏利模式等活動，幫助金融行業做好物聯網、大數據、云計算、
    區塊鏈的運營業務。

    課程特點：
    1.物聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈是一項較新的互聯網技術，它基于由
    各類物聯網業務日常積累的大量數據所構成的數據庫，從中發現潛在的、有價值
    的信息用于業務決策和運營。
    2. 簡明闡述什么是物聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈與運營的關系。
    3. 清晰系統的講述物聯網、大數據、云計算、人工智能以及區塊鏈未來發展。
    4. 通過實(shi)戰分析金融企業當下互聯網(wang)科(ke)技(ji)主(zhu)要案(an)例(li)與方(fang)法。

    學員收益：
    移動互聯網時代的來臨，使各行業對物聯網、大數據、云計算、區塊鏈人員的需求
    呈現爆炸性增長，其中實戰能力在數據分析領域至關重要，一名出色的城市管理需要通
    過經歷各種各樣的實戰分析案例來吸取經驗教訓以持續成長，光靠教科書上或者借鑒其
    他成功案例，不與實際情況結合，無法直接在實踐
    “落地、見效”。隨著行業需求的迅速增長，相關人員迅速提高自身實戰能力的愿望正在
    變得日益迫切。
    在同步學習和操練中能超越方法和工具的局限，聚焦于對物聯網、大數據、云計算
    、區塊鏈經驗的領悟，從而“學以致用、舉一反三“地提高自身的實戰能力，回到工作崗
    位上(shang)可以立刻解(jie)決企(qi)(qi)業(ye)實際數據挖掘的現(xian)實問題(ti)，為(wei)企(qi)(qi)業(ye)提升競爭力。

    課程形式：理論講(jiang)解(jie)、互(hu)動體(ti)驗、實戰演(yan)練(lian)、案例研討(tao)、Q&A答疑(yi)；

    課程主要內容：
    第一講：認識互聯網時代
    1. 當下互聯網時代的深度思考
    2. 物聯網是什么？大數據是什么？人工智能是什么?
    3. 物聯網實質——神經網絡運營
    4. 互聯網時代的企業創新策略——大數據運用
 ;   分組討論：未來(lai)生(sheng)活(huo)、工作(zuo)對于物聯網及相(xiang)關(guan)技(ji)術有哪些需(xu)求

    第二講：物聯網、大數據、云計算、人工智能發展趨勢
    1. 企業運營核心競爭力的界定和特征
    2. 大數據運營推動傳統企業互聯網化
    3. 通過大數據了解你的用戶需求
    案例分析：企業如何通過大數據變現
    4. 互聯網金融——以互聯網之名，行金融之實
    案例分析：比爾.蓋茨“世界需要銀行的服務，而不是需要銀行本身
    5. 1萬億個物聯網的底層數據——大數據——人工智能
    6.人工智能正在引領金融行業“場景革命”——深度學習、自然語言處理、人臉識別
    、知識圖譜

    第三講：金融科技——區塊鏈技術
    1. 區塊鏈技術的演進路徑——從信息網到物聯網，再到價值網
    A. 區塊鏈的早期應用——從迅雷到P2P下載
    B. 從CDN與分布式的存儲、云計算
    C. 如何理解去中心化
    D. 大行其道的比特幣
    E. 未來企業的本質——贏得用戶信任
    2. 區塊鏈帶來的改變與應用
    A. 資產與匿名數字資產管理
    B. 智能合約以太坊
    C. 全球支付與結算
    D. 多平臺運營

    第四講：金融風控平臺及模型構建
    1. 金融平臺被譽為是天然風控平臺
    案例分析：數據挖掘建模——保險數據輔助理賠反欺詐模型
    2. 金融立體征信風控模型構建
    案例分析：利用大數據開展征信系統嘗試
    3. 互聯網金融信貸風控管理流程
    案例分析：螞蟻金服小微貸云決策平臺
    4. 金融風控來自精準定位用戶
    案例分析：手機的APP上獲得用戶的姓名、年齡、地理位置、金額、購買的產品
    ，投資時間等
    5. 建立點對點科技金融一體化服務流程
    6. 未來金融行業需要什么樣的人才？

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