銀行金融數據挖掘與商業(yè)分析

【培訓對象】
銀行高管、企業(yè)高管、銀行部門(mén)負責人、銀行戰略研究負責人，銀行科技條線(xiàn)負責人，銀行科技條線(xiàn)工作人員

【培訓收益】
全面掌握金融科技的生態(tài)環(huán)境 全面理解金融科技基礎設施體系 深入理解云上銀行的智能風(fēng)控與智能營(yíng)銷(xiāo) 深入理解 云上銀行的數據分布式架構體系

模塊一 金融數據挖掘概述
數據挖掘技術(shù)在金融領(lǐng)域的應用現狀
金融科技的主要應用場(chǎng)景分析
數據挖掘技術(shù)在金融業(yè)務(wù)分析中的作用
金融數據挖掘系統架構
金融數據挖掘的過(guò)程

模塊二 基于Python的金融數據挖掘方法
Python的編程環(huán)境
Anaconda，Jupeter Notebook，Spyder
Scikit-learn庫的安裝和導入
應用Pandas進(jìn)行數據處理
數據的導入和導出
Pandas數據結構
Pandas繪圖基礎
Pandas數據處理
金融數據處理綜合應用舉例
應用Pandas進(jìn)行統計分析
金融數據的常用統計計算
單列數據運算，雙列數據的相關(guān)性運算
金融數據的描述統計
單列數據的頻數統計
多列數據的列聯(lián)表分析
數據描述的可視化
金融數據的推斷統計
推斷統計基礎
基于樣本均值的推斷統計
基于樣本方差的推斷統計
樣本的非參數檢驗
應用Python進(jìn)行數據挖掘
基于金融數據的回歸分析
線(xiàn)性回歸，邏輯回歸
基于金融數據的有監督學(xué)習
有監督學(xué)習簡(jiǎn)介
KNN分類(lèi)器
樸素貝葉斯分類(lèi)器
決策樹(shù)分類(lèi)器
集成學(xué)習算法
集成學(xué)習算法簡(jiǎn)介
Bagging集成學(xué)習算法
Adaboost集成學(xué)習算法

模塊三 金融數據挖掘在銀行場(chǎng)景的應用舉例
金融數據挖掘在零售銀行信用風(fēng)險管理中的應用
銀行風(fēng)險管理概述
申請風(fēng)險評分模型與應用分析
行為風(fēng)險評分模型與應用分析
欺詐風(fēng)險評分模型與應用分析
金融數據挖掘技術(shù)在客戶(hù)關(guān)系管理中的應用
客戶(hù)生命周期管理概述
基于數據挖掘的客戶(hù)細分與客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)
基于數據挖掘的客戶(hù)關(guān)系分析與管理
金融數據挖掘技術(shù)在巴塞爾資本協(xié)議下的銀行風(fēng)險計量中的應用
巴塞爾資本協(xié)議下的風(fēng)險計量概述
風(fēng)險計量中的數據挖掘算法
數據挖掘技術(shù)在巴塞爾風(fēng)險計量中的實(shí)踐案例

 

曲老師擁有豐富的宏觀(guān)經(jīng)濟和行業(yè)研究及一線(xiàn)投資管理經(jīng)驗。擅長(cháng)以量化視角進(jìn)行行業(yè)趨勢研判、優(yōu)秀投資標的挖掘與價(jià)值判定相關(guān)工作，并通過(guò)專(zhuān)業(yè)咨詢(xún)提高企業(yè)估值和未來(lái)融資成功概率。所管理基金自成立以來(lái)，鎖定政策利好的主賽道：數字經(jīng)濟、專(zhuān)精特新和綠色金融、雙碳領(lǐng)域，在3年內取得超10倍收益，其中最高項目收益超1300倍。
曲老師曾任職于國家級金融監管機構，參與重要金融政策的制定，編寫(xiě)過(guò)金融科技行業(yè)發(fā)展指數；參與中國金融科技行業(yè)的統計體系及互聯(lián)網(wǎng)金融監測體系的構建；為國家級金融自律協(xié)會(huì )構建了互聯(lián)網(wǎng)金融廣告監測體系，且已作為國家金融消費者保護的重要工具，規范了國家互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)； 近來(lái)，參與征信數據體系完善，推動(dòng)社會(huì )信用體系建設相關(guān)工作。
曲老師總結了十余年來(lái)研究與投資的經(jīng)驗，對于行業(yè)深度研究與優(yōu)質(zhì)企業(yè)的發(fā)掘與培育進(jìn)行了深入的研究，總結出了一套關(guān)于企業(yè)投資與升級的方法論，提出了企業(yè)股權投資的實(shí)戰系統模型（E-model）以及債權評估模型（D-model），獲得眾多投資行業(yè)專(zhuān)家和企業(yè)高管的高度認同并用于實(shí)戰，取得價(jià)值倍增的效果：
天使輪投資多方安全計算龍頭企業(yè)HKQJ，3年時(shí)間獲得約1300倍收益；
天使輪投資商用密碼龍頭DLSK，9個(gè)月獲得30倍收益；
先后投資人工智能龍頭企業(yè)DSFS1.5億元，2年獲得獲得超8倍收益；
投資IDC龍頭企業(yè)DHSJ4000萬(wàn)元，6個(gè)月獲得約2倍收益；

• 銀行金融的理財客戶(hù)心理分析與KYC技巧

   

  第一講：理財營(yíng)銷(xiāo)為什么要做KYC?一、零售業(yè)務(wù)競爭己經(jīng)發(fā)生了深刻變化案例：余額寶的前世今生延伸：互聯(lián)網(wǎng)金融的野蠻生長(cháng)討論：銀行在零售銀行市場(chǎng)中的優(yōu)勢與劣勢1. 以客戶(hù)為中心VS以產(chǎn)品為中心二、“只要加大客戶(hù)接觸量，就必然取得成功”，真是這樣嗎?案例1：一個(gè)客戶(hù)經(jīng)理的困惑案例2：害死人的營(yíng)銷(xiāo)心靈雞湯 ..

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• 銀行金融的理財客戶(hù)心理分析與KYC技巧

   

  第一講：理財營(yíng)銷(xiāo)為什么要做KYC?一、零售業(yè)務(wù)競爭己經(jīng)發(fā)生了深刻變化案例：余額寶的前世今生延伸：互聯(lián)網(wǎng)金融的野蠻生長(cháng)討論：銀行在零售銀行市場(chǎng)中的優(yōu)勢與劣勢1. 以客戶(hù)為中心VS以產(chǎn)品為中心二、“只要加大客戶(hù)接觸量，就必然取得成功”，真是這樣嗎?案例1：一個(gè)客戶(hù)經(jīng)理的困惑案例2：害死人的營(yíng)銷(xiāo)心靈雞湯 ..

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• 銀行金融的營(yíng)銷(xiāo)心理學(xué)——影響客戶(hù)的“套路”

   

  前序：課程解決問(wèn)題如何變排斥營(yíng)銷(xiāo)為喜歡營(yíng)銷(xiāo)？如何讓客戶(hù)求著(zhù)你辦理業(yè)務(wù)？如何跟客戶(hù)從聊天講到產(chǎn)品？ 如何將產(chǎn)品讓文盲都能聽(tīng)懂？如何客戶(hù)由要我買(mǎi)到我要買(mǎi)？如何讓客戶(hù)真正拍板做決定？ 如何一對多的批量營(yíng)銷(xiāo)客戶(hù)？如何有效實(shí)現客戶(hù)精準營(yíng)銷(xiāo)？如何搞一場(chǎng)百萬(wàn)業(yè)績(jì)的沙龍？第一講：分析與轉化篇一、知己—&mdas..

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• 銀行金融高端客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)技巧與關(guān)系管理

   

  第一講：基于客戶(hù)深度經(jīng)營(yíng)的營(yíng)銷(xiāo)理念一、“互聯(lián)網(wǎng)+”“利率市場(chǎng)化”下的零售銀行現狀案例：余額寶的前世今生延伸：互聯(lián)網(wǎng)金融的野蠻生長(cháng)討論：郵政網(wǎng)點(diǎn)在當地零售銀行市場(chǎng)中的優(yōu)勢與劣勢二、銀行“以客戶(hù)為中心”的營(yíng)銷(xiāo)轉型之路以客戶(hù)為中心VS以產(chǎn)品為中心三、基于客戶(hù)經(jīng)營(yíng)..

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• 商業(yè)銀行金融服務(wù)方案設計及創(chuàng )新產(chǎn)品（中級對公客戶(hù)經(jīng)理）

   

  第一講：存款在哪里？——年初對公業(yè)務(wù)客戶(hù)挖掘技巧一、目標客戶(hù)選擇和接觸二、明確目標客戶(hù)1. 確定目標客戶(hù)——共贏(yíng)持續開(kāi)展外延式客戶(hù)拓展，借力全國“大眾創(chuàng )業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng )新”雙創(chuàng )契機，不斷夯實(shí)客群基礎。2. 如何掌握批量獲客渠道1）擁有多種批量客戶(hù)渠道2）掌握不同..

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• 銀行金融運營(yíng)主管職業(yè)素養與管理能力提升

   

  導入視頻小組研討1：視頻的中心思想是什么？視頻中突出強調的信息，哪些對您的管理很重要？很有啟發(fā)？現場(chǎng)點(diǎn)評：團隊的重要性；一個(gè)團隊要具備什么特征；教練應該做什么？怎么做？小組研討2：作為派駐經(jīng)理，您在網(wǎng)點(diǎn)和分行的角色和作用是什么？現場(chǎng)點(diǎn)評：認知賦能一、管理認知與定位1. 團隊主管的角色與責任2. 由專(zhuān)業(yè)型向管理型轉變3. 派..

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