金融行業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷及精細(xì)化管理

  培訓(xùn)講師:段方

講師背景:
段方專業(yè)背景:曾在中國銀行工作現(xiàn)任某集團(tuán)總部大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)倉庫項目經(jīng)理多家培訓(xùn)機(jī)構(gòu)及大學(xué)總裁班特邀講師十幾年專注于大數(shù)據(jù)的研究與推廣積累了15年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實際工作經(jīng)驗。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊,從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運(yùn)營,開發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng) 詳細(xì)>>

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金融行業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷及精細(xì)化管理

《金融行業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷及精細(xì)化管理》
主講:段方博士后課程收益:
通過本次培訓(xùn)中實際案例的分享,了解數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用的各種經(jīng)驗教訓(xùn)(別人花費(fèi)上百億學(xué)費(fèi)買來的經(jīng)驗啊?。?,深刻理解大數(shù)據(jù)對金融行業(yè)發(fā)展的意義,發(fā)掘客戶精確營銷和精細(xì)運(yùn)營的價值。 通過本次培訓(xùn)中實際案例的分享,了解數(shù)據(jù)管理的各種經(jīng)驗教訓(xùn),深刻理解大數(shù)據(jù)意義,發(fā)掘客戶精確營銷和服務(wù)的價值,及時識別運(yùn)營金融風(fēng)險,提供企業(yè)精細(xì)管理能力。
課程背景:
2014-2015年,中國的營銷者正面臨著一個極具挑戰(zhàn)的經(jīng)濟(jì)時局,金融行業(yè)面臨大數(shù)據(jù)的巨大沖擊,然而他們也有機(jī)會通過撬動海量數(shù)據(jù)的杠桿來獲取巨額收益。2014年中國有8.75億的互聯(lián)網(wǎng)用戶、在移動電話用戶中的滲透率達(dá)到67.8%,這就產(chǎn)生了消費(fèi)、金融、交往、搜索等行為的海量大數(shù)據(jù)。阿里推出的支付寶等互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品,還有P2P等新小額貸模式,都對傳統(tǒng)金融行業(yè)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)的背后,誰先掌控大數(shù)據(jù),誰就能獲取巨大的經(jīng)濟(jì)價值。
在蓬勃發(fā)展的中國市場環(huán)境中,大數(shù)據(jù)所帶來的機(jī)遇前所未有,這將是中國市場的營銷者們預(yù)期取得大回報的最佳時機(jī)。營銷者必須知道如何透過數(shù)據(jù)庫的挖掘與分析,讓手中的數(shù)據(jù)與信息發(fā)揮最大的價值,通過有效整合、分析線上和線下數(shù)據(jù),提高與客戶、潛在客戶互動的精準(zhǔn)度
本講座通過金融行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)、電信行業(yè)的客戶分析實際案例,展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析技術(shù)在客戶營銷、企業(yè)管理等方面的應(yīng)用價值,闡述大數(shù)據(jù)不可阻擋的潮流趨勢。
標(biāo)準(zhǔn)課時:2天(6H/天)
培訓(xùn)目標(biāo):
互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了更多的大數(shù)據(jù),通過對客戶的重新認(rèn)識和精確營銷,提升金融企業(yè)的核心競爭能力,更新企業(yè)運(yùn)營、管理的新理念。
了解大數(shù)據(jù)的基本概念和特點,及大數(shù)據(jù)處理的基本技術(shù),包括:云計算、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、元數(shù)據(jù)等基本內(nèi)容。解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和經(jīng)驗,數(shù)據(jù)管理的組織機(jī)構(gòu)設(shè)置等。
描繪客戶畫像,學(xué)習(xí)金融行業(yè)客戶欺詐識別分析模型,客戶細(xì)分、客戶交叉營銷等基本案例,增強(qiáng)客戶離網(wǎng)挽留能力,基于客戶喜好推薦其所需產(chǎn)品,預(yù)測市場輿情,金融產(chǎn)品標(biāo)簽分析,客戶內(nèi)容標(biāo)簽分析。同時,也將學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于金融企業(yè)的各個領(lǐng)域,如:營銷渠道選擇、產(chǎn)品優(yōu)化建議、中小企業(yè)貸款風(fēng)險評估,反洗錢分析等內(nèi)容。
課程內(nèi)容:
一、互聯(lián)網(wǎng)時代的“大數(shù)據(jù)、大機(jī)遇”:
1.概述
1)大數(shù)據(jù)概念和特點
2)大數(shù)據(jù)需要哪些技術(shù)支撐
3)大數(shù)據(jù)能夠帶來哪些新應(yīng)用?
4)互聯(lián)網(wǎng)時代產(chǎn)生的金融大數(shù)據(jù)內(nèi)容
5)大數(shù)據(jù)如何改寫金融行業(yè)?
2.大數(shù)據(jù)時代帶來對傳統(tǒng)營銷的挑戰(zhàn)
1)大數(shù)據(jù)如何成為資產(chǎn)?
2)大數(shù)據(jù)如何體現(xiàn)精確營銷
3)大數(shù)據(jù)的價值
4)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對于金融企業(yè)的價值
3.大數(shù)據(jù)時代的新營銷模式
1)互聯(lián)網(wǎng)的營銷模式——微博營銷、微信營銷、網(wǎng)頁營銷等
2)CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”
3)精確營銷——裝上了GPS,實現(xiàn)“精確打擊”
4)金融行業(yè)的客戶營銷——喜好、產(chǎn)品、內(nèi)容
【示例】淘寶支付寶大數(shù)據(jù)分析案例分享
4.如何在海量數(shù)據(jù)中整合線上、線下數(shù)據(jù),形成你對消費(fèi)者的獨(dú)特洞察力
1)知道客戶的各個屬性——互聯(lián)網(wǎng)時代不再“是否是狗”
2)客戶的群體特征——“人以群分”
3)如何識別客戶欺詐的潛在風(fēng)險?
5.如何建立全渠道數(shù)據(jù)平臺,拓展?fàn)I銷渠道,提高營銷效率
1)客戶接觸渠道分類
2)電話、QQ、微博——全方位覆蓋
3)如果進(jìn)行廣告的精確投放?
4)金融產(chǎn)品營銷渠道的拓展
6.大數(shù)據(jù)的實現(xiàn)架構(gòu)和體系
1)HADOOP技術(shù)了
2)MAP/REDUCE算法
3)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的特點
4)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
5)數(shù)據(jù)的ETL過程描述
6)數(shù)據(jù)挖掘概述
【示例】騰訊“廣點通”(精準(zhǔn)廣告)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
二、大數(shù)據(jù)下客戶的“透視”:
1、客戶是“上帝”,如何找到“上帝”?
1)上帝是什么樣子?
上帝是什么視圖?
2)客戶是什么樣子?
金融客戶是什么視圖?有什么樣的客戶標(biāo)簽?
3)提供哪些產(chǎn)品?
金融產(chǎn)品是什么視圖?有什么產(chǎn)品標(biāo)簽?
4)如何建立客戶和產(chǎn)品間的關(guān)系?
為合適的客戶,找到合適的產(chǎn)品
2、我們對自己的客戶(“上帝”)了解多少?
1)客戶會有什么特點?
客戶的基本特征(如:不同產(chǎn)品的年齡分布)
客戶的群體特征(如:不同年齡群體關(guān)注點有哪些?)
【示例】客戶細(xì)分模型案例
現(xiàn)代營銷模式的基礎(chǔ),以現(xiàn)有產(chǎn)品為基礎(chǔ),尋找群體客戶適合的產(chǎn)品和服務(wù)。
客戶的交往圈子(如:股民圈子關(guān)注哪些金融產(chǎn)品?)
【示例】金融行業(yè)/電信行業(yè)客戶交往圈分析案例
客戶的內(nèi)容消費(fèi)特征(如:客戶喜好哪些內(nèi)容?喜歡那些金融產(chǎn)品?)
基于大數(shù)據(jù),換個角度規(guī)劃產(chǎn)品和服務(wù)。
2)大數(shù)據(jù)時代營銷的方法
營銷方法論和知識庫(分析問題的知識庫和方法樹)
互聯(lián)網(wǎng)時代的營銷:“大數(shù)據(jù)、微營銷”(細(xì)節(jié)營銷)
營銷的渠道規(guī)劃:實時營銷和事件營銷
【示例】美劇《紙牌屋》的大數(shù)據(jù)營銷;
3)企業(yè)管理方面的情況
及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)真實的情況(哪些運(yùn)營的關(guān)鍵指標(biāo)KPI?)
像人體一樣,如何及時發(fā)現(xiàn)病癥?(關(guān)鍵指標(biāo)KPI的波動范圍?)
【示例】:電信企業(yè)的數(shù)碼儀表盤,展示企業(yè)的KPI;如何通過手機(jī)彩信及時展現(xiàn)KPI給領(lǐng)導(dǎo)。
【示例】百度大數(shù)據(jù)產(chǎn)品(司南、精算、預(yù)測等)應(yīng)用介紹
3、如何“幫客戶買產(chǎn)品,而不是推銷其不需要的產(chǎn)品”
1)如何進(jìn)行客戶的“X光透視”?
(客戶的統(tǒng)一視圖包含哪些信息?哪些是關(guān)鍵屬性?)
如何發(fā)現(xiàn)客戶的真實需求?(服務(wù)與騷擾的區(qū)別)
【示例】:金融行業(yè)客戶的內(nèi)容標(biāo)簽展示
2)內(nèi)部產(chǎn)品的科學(xué)選配
(如何提供專家般量化的分析,為用戶提供最優(yōu)的內(nèi)部產(chǎn)品?
如:金融行業(yè)計算出最適合用戶模式的理財產(chǎn)品進(jìn)行選擇)
【示例】:為客戶定制最合適的資費(fèi):經(jīng)過數(shù)據(jù)精算后,告訴客戶,A產(chǎn)品比B產(chǎn)品更適合張三。
3)競爭對手產(chǎn)品的對比
與競爭對手間的產(chǎn)品差異化區(qū)隔
自己產(chǎn)品的優(yōu)勢和弱點(如何提供量化的分析結(jié)果?)
【示例】:競爭對手的“客戶回歸”分析案例
4)銷售過程的處理
銷售時機(jī)的把握銷售語術(shù)的把握
4、大數(shù)據(jù)營銷的作用和價值
1)數(shù)據(jù)和知識是人的本質(zhì)特征
2)大腦是人與動物的差別
3)“事半功倍”是捷徑
4)從“拼刺刀”到“信息戰(zhàn)”;
【示例】:某人關(guān)系圖
5、金融行業(yè)如何識別欺詐客戶
1)客戶的行為和內(nèi)容數(shù)據(jù)
2)欺詐客戶的行為特點
3)欺詐客戶數(shù)據(jù)挖掘模型
4)發(fā)洗錢識別模型
5)實時識別、實時預(yù)防
【示例】金融行業(yè)欺詐客戶識別案例(基于客戶行為數(shù)據(jù)分析)
6、客戶的征信模型
1)客戶征信的內(nèi)容
2)客戶征信應(yīng)用領(lǐng)域
3)央行與阿里的客戶征信差異
4)客戶征信計算模型
【示例】阿里的螞蟻信用分案例
三、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和分析
1、數(shù)據(jù)的種類
1)客戶數(shù)據(jù)內(nèi)容(金融客戶的基本資料)
2)產(chǎn)品數(shù)據(jù)內(nèi)容(產(chǎn)品的編碼)
3)營銷數(shù)據(jù)內(nèi)容(交易記錄的保存)
4)服務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容(客戶服務(wù)數(shù)據(jù)的保存)
5)金融數(shù)據(jù)的特點:(交易型數(shù)據(jù)少、價值密度高等)
2、數(shù)據(jù)的存放方法
1)數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和加載
2)存放在數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫
3)數(shù)據(jù)的基本分析工具EXCEL等
4)數(shù)據(jù)倉庫的基本原理
5)HADOOP數(shù)據(jù)中心的基本原理
3、數(shù)據(jù)的基本整理
1)數(shù)據(jù)的歸類存放(建模型)
2)數(shù)據(jù)的基本加工
4、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
1)數(shù)據(jù)的基本匯總
2)數(shù)據(jù)中的“金子”:從石頭中淘金子
3)數(shù)據(jù)挖掘:“啤酒和尿布”的故事
4)數(shù)據(jù)挖掘過程
5)數(shù)據(jù)挖掘算法介紹
包括:關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、決策樹分析、孤立點分析等算法
【示例】:客戶挽留案例剖析(數(shù)據(jù)挖掘中分類算法)
6)高級的數(shù)據(jù)挖掘工具SAS和SPSS等
【示例】:通過SAS工具識別客戶欺詐案例
5、數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本保障
1)指標(biāo)的口徑描述和統(tǒng)一
2)后期補(bǔ)數(shù)據(jù)成本是前提收集數(shù)據(jù)成本的15倍
3)“差之毫厘謬以千里”
6、數(shù)據(jù)的安全管控
1)4A權(quán)限管控
2)數(shù)據(jù)的加密等多種技術(shù)
3)系統(tǒng)的“城防圖”:
【示例】:某企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫安全案例
四、客戶的分析/認(rèn)知
1、客戶的定義和范疇
用戶和客戶的區(qū)別
客戶是否要進(jìn)行細(xì)分,如校園客戶、家庭客戶、集團(tuán)客戶、小微企業(yè)客戶等
2、關(guān)于客戶的基本“信息”(管中窺豹)
身份證信息行為愛好信息衍生信息
客戶資料信息透露的內(nèi)容分析
【示例】客戶基本信息分析示例
3、客戶的基本屬性標(biāo)簽(如對兒童家庭投放兒童保險產(chǎn)品等)
增值服務(wù)等方面,讓服務(wù)更加貼近客戶
如何爬取客戶的內(nèi)容信息
【示例】互聯(lián)網(wǎng)客戶“內(nèi)容爬取”示例
4、客戶的喜好(“不怕沒缺點,就怕沒愛好”)
經(jīng)常出沒的地方(高爾夫場、酒吧街、電影院等)
通過前臺的觀察和后臺的詢問等獲取的知識
【示例】通過網(wǎng)頁瀏覽內(nèi)容分析,獲取用戶的內(nèi)容信息
5、客戶的細(xì)化分群
客戶分群的依據(jù)(物以類聚、人以群分)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用客戶分群的方法:
【示例】:淘寶客戶分群案例
6、客戶的知識庫
實時調(diào)出符合條件的客戶群體來
【示例】:金融/電信行業(yè)客戶知識庫舉例
7、客戶的“交叉營銷”
如何識別家庭客戶/集團(tuán)客戶?
如何針對家庭客戶/集團(tuán)客戶進(jìn)行營銷?
【示例】:保險行業(yè)家庭客戶交叉營銷案例
8、客戶的“再挖掘”(UPSELL/CROSSSELL)
客戶群中的“種子/關(guān)鍵”客戶客戶的交往圈分析
基于客戶交往圈,進(jìn)行客戶“再挖掘”
【示例】:客戶交往圈中“關(guān)鍵客戶”識別案例
9、客戶的生命周期管理
客戶的生命周期數(shù)據(jù)分析滲透到客戶的生命周期全過程
【示例】客戶生命周期中數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用展示
10、客戶的實時欺詐監(jiān)控
客戶的信譽(yù)打分;
實時分析設(shè)計與實現(xiàn);
【示例】:基于客戶行為的實時監(jiān)控分析
五、金融產(chǎn)品的分析/認(rèn)知
1、產(chǎn)品的定義和范疇
金融產(chǎn)品、保險產(chǎn)品、理財產(chǎn)品、股票產(chǎn)品等
2、關(guān)于產(chǎn)品的基本“信息”
產(chǎn)品的使用客戶特征分析
產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)特征分析
【示例】產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析案例
3、產(chǎn)品的基本屬性標(biāo)簽
產(chǎn)品基本內(nèi)容
產(chǎn)品增值內(nèi)容
【示例】增值產(chǎn)品的潛在客戶分析案例
4、競爭對手的競品分析競爭對手的同類產(chǎn)品分析
競品產(chǎn)品量化對比分析
【示例】為客戶定制“產(chǎn)品”
5、產(chǎn)品的潛在客戶分析
產(chǎn)品潛在用戶的特征分析
【示例】:“猜你喜歡”案例介紹
6、產(chǎn)品的“交叉營銷”
如何識別客戶喜好的產(chǎn)品?
如何進(jìn)行客戶交叉營銷?
【示例】:金融行業(yè)產(chǎn)品交叉營銷案例(金融的啤酒和尿布)
7、產(chǎn)品的升級、改造
產(chǎn)品改進(jìn)數(shù)據(jù)獲取
產(chǎn)品改進(jìn)創(chuàng)新設(shè)計
【示例】小米手機(jī)的大數(shù)據(jù)營銷案例
六、如何為合適的用戶提供合適的產(chǎn)品?
1、營銷的目的:為合適的用戶提供合適的產(chǎn)品
除了“激情營銷”,更需要“理性營銷”;
真正滿足客戶需求才能構(gòu)建長久的營銷關(guān)系;
客戶的真實需求如何?
2、如何發(fā)現(xiàn)合適的用戶
誰是合適的客戶?標(biāo)準(zhǔn)有哪些?客戶的擔(dān)心、顧慮是什么?
3、如何提供合適的產(chǎn)品
從現(xiàn)有的產(chǎn)品客戶中尋找目標(biāo)客戶特征
【示例】:電信行業(yè)客戶“手機(jī)閱讀報”針對性營銷案例示例
4、營銷案的設(shè)計和評估
如何吸引用戶?如何讓用戶選擇產(chǎn)品?
營銷與廣告的差異;
營銷案的設(shè)計(吸引眼球);營銷案的評估
5、營銷的過程和細(xì)節(jié)
類似CRM系統(tǒng)的營銷流程管理
營銷活動的實時性提升
【示例】:某餐飲行業(yè)CRM營銷案例
6、營銷的渠道選擇
客戶是否喜歡外呼電話,還是短信?還是網(wǎng)上營業(yè)廳?
【示例】:用戶偏好渠道分析的案例
7、如何避免對客戶的過渡打擾
限制每月的外呼次數(shù);
通過網(wǎng)站等渠道進(jìn)行營銷和廣告;
8、客戶的挽留和延伸銷售
識別真正有價值的客戶;
【示例】:客戶價值評估介紹
盡量讓客戶進(jìn)入更高級別,避免降級:(行業(yè)的價格戰(zhàn),將鉆石卡用戶打成了金卡;金卡用戶打成了銀卡)
七、企業(yè)的“智慧運(yùn)營”
1、企業(yè)量化管理概述:
企業(yè)的量化指標(biāo);
企業(yè)的量化管理內(nèi)容;
【示例】企業(yè)基于GIS信息的網(wǎng)格指標(biāo)監(jiān)控
2、企業(yè)成本分析:
成本數(shù)據(jù)獲??;
成本分析內(nèi)容;
【示例】某企業(yè)人工成本分析案例
3、企業(yè)價值鏈管控分析
企業(yè)上下游企業(yè)分析;
【示例】某企業(yè)渠道欺詐分析;
4、企業(yè)的異常運(yùn)營控制
異常KPI指標(biāo)的及時告警;
異常的基本影響因素分析
【示例】某企業(yè)KPI異常監(jiān)控和分析案例
5、金融企業(yè)的風(fēng)險控制
互聯(lián)網(wǎng)輿情監(jiān)控;
客戶(企業(yè))的360度大數(shù)據(jù)收集;
客戶(企業(yè))的360度風(fēng)險評估;
【示例】企業(yè)風(fēng)險評估案例
6、網(wǎng)貸平臺的P2P風(fēng)險評估
P2P的沖擊和挑戰(zhàn);
P2P的風(fēng)險評估數(shù)據(jù)及方法;
【示例】P2P風(fēng)險評估案例
八、如何編寫漂亮的分析報告(既有漂亮里子,也要有漂亮面子)
1、數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)
2、分析報告是展現(xiàn)形式
3、分析報告的思路
4、分析報告的方法
示例:分析報告演示
九、數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題
(數(shù)據(jù)倉庫項目的60%精力是在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題)
1、數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題表現(xiàn)
接通率的量化依據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為成功訂單幾率的描述
示例:數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題分布圖
2、數(shù)據(jù)質(zhì)量的根源在哪里
業(yè)務(wù)管理的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)的口徑一致性問題
3、數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理模式
理清數(shù)據(jù)的來龍去脈列出數(shù)據(jù)的監(jiān)控點
4、數(shù)據(jù)質(zhì)量的量化評估方法
數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估標(biāo)準(zhǔn)
【示例】:數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估指標(biāo)
十、總結(jié)和展望

 

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=============================================================《人工智能基礎(chǔ)及應(yīng)用培訓(xùn)》-段方某世界100強(qiáng)大數(shù)據(jù)/AI總設(shè)計師教授北京大學(xué)博士后=============================================================202916811801概述--

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《數(shù)據(jù)安全技術(shù)》-段方某世界100強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)總設(shè)計師教授北京大學(xué)博士后1概述1.1信息安全的概念及范圍1.1.1概述1.1.2信息系統(tǒng)潛在威脅被動攻擊主動攻擊黑客攻擊手法1.1.3信息安全技術(shù)概覽1.1.4信息安全注重體系安全防護(hù)檢測響應(yīng)恢復(fù)1.2信息安全等級分類1.2.1分級的概念1.2.2分級保護(hù)涉及的標(biāo)準(zhǔn)1.2.3職責(zé)和角色1.2.4企業(yè)信息等級選擇

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=============================================================《數(shù)據(jù)管理及數(shù)倉建?!?段方某世界100強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)/AI總設(shè)計師教授北京大學(xué)博士后=============================================================13465791461概述---

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=============================================================《數(shù)智化發(fā)展及運(yùn)用案例分析》-段方某世界100強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)/AI總設(shè)計師教授北京大學(xué)博士后=============================================================23704858471概念

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=============================================================《數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代內(nèi)部審計實戰(zhàn)技能提升》——段方某世界100強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)/AI總設(shè)計師教授北京大學(xué)博士后=============================================================13465791

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=============================================================《鐵路行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型》——段方某世界100強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)/AI總設(shè)計師教授北京大學(xué)博士后=============================================================13465762131為什么

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《信息技術(shù)的國產(chǎn)化發(fā)展與展望》-段方總設(shè)計師教授北京大學(xué)博士后1概述1.1信息技術(shù)的發(fā)展概況1.2盜版軟件的雙刃劍1.3美國為何在信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)χ袊M(jìn)行限制1.4中國如何選擇應(yīng)對的方法?2信息技術(shù)國產(chǎn)化現(xiàn)狀2.1操作系統(tǒng)方面2.2芯片方面2.3數(shù)據(jù)系統(tǒng)方面2.4工業(yè)軟件方面2.5應(yīng)用軟件方面2.6互聯(lián)網(wǎng)軟件方面2.7計算機(jī)板卡方面2.8服務(wù)器方面2.9云計算

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《銀行業(yè)與中國科技強(qiáng)國戰(zhàn)略的融合與創(chuàng)新》——段方某世界100強(qiáng)企業(yè)AI/大數(shù)據(jù)總設(shè)計師教授、北京大學(xué)博士后【課程目的】:本課程旨在深化學(xué)員對中國科技強(qiáng)國戰(zhàn)略的理解,并探討銀行業(yè)如何利用新興科技助力戰(zhàn)略實施,促進(jìn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型升級。通過系統(tǒng)學(xué)習(xí),學(xué)員將能夠識別并應(yīng)對金融科技發(fā)展的趨勢和挑戰(zhàn),為銀行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供戰(zhàn)略支持?!菊n程提綱】:I.引言A.銀行業(yè)與科

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=============================================================《元宇宙概念及應(yīng)用》-段方某世界100強(qiáng)企業(yè)資深專家教授北京大學(xué)博士后=============================================================14135907071基本概念--------

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