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課程背景

當數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，銀行業(yè)已站在“不數(shù)字化則淘汰”的生死關(guān)口?？蛻粜枨筠D(zhuǎn)向“實時智能響應(yīng)”，同業(yè)競爭升級為“數(shù)據(jù)能力較量”，監(jiān)管要求深化為“數(shù)字化治理穿透”。銀行必須打通從戰(zhàn)略到落地的最后一公里，方能決勝未來。然而，多數(shù)機構(gòu)仍陷于“技術(shù)與業(yè)務(wù)兩張皮”“投入大見效慢”等困境——數(shù)字化已非選擇題，而是生存題，是突破增長瓶頸的必答題。

《數(shù)贏未來——銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計與落地實施》是一門面向銀行中高層的實戰(zhàn)課程。課程圍繞“認知-實施-洞察”三大模塊，涵蓋數(shù)字化本質(zhì)、組織架構(gòu)、數(shù)據(jù)治理、場景賦能等核心內(nèi)容，融合模型、工具與案例，提供從戰(zhàn)略到落地的全鏈路解決方案。本課程拒絕空談，專為總分行核心管理者設(shè)計，從“認知-設(shè)計-落地-賦能”四大維度，將復(fù)雜命題拆解為可執(zhí)行的行動方案。既講透數(shù)字化底層邏輯，更聚焦“如何干”：從數(shù)據(jù)管理到組織搭建，從安全治理到業(yè)務(wù)賦能，以實戰(zhàn)案例與模板，助力銀行將數(shù)字化轉(zhuǎn)型從“規(guī)劃圖”轉(zhuǎn)為“施工圖”。

課程對象：

總行數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)條線負責人、業(yè)務(wù)骨干；分行中高層管理人員、業(yè)務(wù)骨干

課程方式：

講師面授、案例研討、實戰(zhàn)演練、工具工作坊、互動問答

課程收益：

-構(gòu)建符合本行特色的數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計與實施框架

-提升數(shù)據(jù)驅(qū)動決策能力，優(yōu)化資源配置與業(yè)務(wù)效能

-降低轉(zhuǎn)型試錯成本，避免“重技術(shù)輕業(yè)務(wù)”的常見誤區(qū)

-培養(yǎng)一批懂業(yè)務(wù)、懂數(shù)據(jù)、懂管理的復(fù)合型數(shù)字化人才

-掌握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心邏輯與實施方法論

-獲得一套可落地的工具、模型與案例庫

-提升從數(shù)據(jù)規(guī)劃到價值變現(xiàn)的全流程能力

-增強在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的話語權(quán)與推動力

課程大綱

第一篇：基礎(chǔ)認知篇

第一講：什么是數(shù)字化？

一、數(shù)vs數(shù)字vs數(shù)字化

1. “數(shù)”是如何產(chǎn)生的？產(chǎn)生的意義是什么？數(shù)的本質(zhì)是什么？

2. “數(shù)字”的本質(zhì)是什么？（描述、信息、傳遞）

3. “數(shù)字化”是什么？（基于計量的一種生產(chǎn)組織方式）

二、為什么要推進數(shù)字化

1. 馬克思主義經(jīng)濟學生產(chǎn)要素理論、道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)

2. 金融科技、數(shù)字化、人工智能的進化鏈路

3. 客戶、市場等服務(wù)模式新變化

4. 同業(yè)競爭格局變化

三、國家層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

1. “數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)理念產(chǎn)生的過程

2. 國家層面數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)舉措（設(shè)部門、出政策、扶產(chǎn)業(yè)）

3. 監(jiān)管政策及舉措對銀行業(yè)的影響分析（鼓勵、約束、方向）

四、銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進展情況

1. “數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的成熟度評估

2. 銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型“江湖地位”圖譜

案例：恒豐銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度提升策略與路徑

互動：數(shù)、數(shù)字、數(shù)字化的開放式討論；馬克思主義生產(chǎn)要素理論

第二篇：落地實施篇

第二講：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“全景視圖”

一、數(shù)據(jù)的“全生命周期”

1. 數(shù)據(jù)規(guī)劃

1）業(yè)務(wù)需求映射數(shù)據(jù)需求

2）數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計

3）數(shù)據(jù)資源盤點

2. 數(shù)據(jù)采集

1）埋點規(guī)劃與實施

2）內(nèi)外部數(shù)據(jù)接入

3）數(shù)據(jù)標準化錄入

3. 數(shù)據(jù)治理

1）數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控

2）數(shù)據(jù)標準落地

3）數(shù)據(jù)安全合規(guī)

4. 數(shù)據(jù)應(yīng)用

1）數(shù)據(jù)分析與建模

2）數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)

3）數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營

二、銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵要素

1. 戰(zhàn)略共識

1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型愿景

2）高層共識形成機制

3）戰(zhàn)略解碼至部門

2. 組織保障

1）跨部門協(xié)同機制

2）專職團隊設(shè)置

3）考核激勵機制

3. 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

1）數(shù)據(jù)底座建設(shè)

2）數(shù)據(jù)治理體系

3）數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理

4. 技術(shù)平臺

1）平臺化、云化架構(gòu)

2）AI/大數(shù)據(jù)平臺

3）敏捷開發(fā)能力

5. 場景驅(qū)動

1）業(yè)務(wù)場景優(yōu)先級排序

2）MVP試點推廣

3）價值閉環(huán)驗證

6. 文化支撐

1）數(shù)據(jù)文化培育

2）容錯機制建設(shè)

3）數(shù)字化人才培養(yǎng)

三、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“頂層設(shè)計”

1. 頂層設(shè)計的重要性

1）戰(zhàn)略價值：數(shù)字化是銀行戰(zhàn)略落地和業(yè)務(wù)突破的支撐點

2）管理價值：避免“頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳”，形成全行統(tǒng)一藍圖

3）實踐價值：減少試錯成本，加速轉(zhuǎn)型步伐

2. 頂層設(shè)計的核心要素

1）戰(zhàn)略目標解碼：將總行戰(zhàn)略拆解為條線目標、部門目標、關(guān)鍵指標

2）組織架構(gòu)保障：建立行長牽頭的領(lǐng)導(dǎo)小組、跨部門數(shù)字化委員會、數(shù)據(jù)治理委員會

3）技術(shù)與數(shù)據(jù)底座：建設(shè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺、API接口平臺、云化架構(gòu)

4）人才與文化支撐：培養(yǎng)復(fù)合型數(shù)字化人才，營造全員數(shù)據(jù)文化

3、頂層設(shè)計的實施路徑

1）規(guī)劃階段：戰(zhàn)略愿景確立、現(xiàn)狀評估、差距識別

2）推進階段：優(yōu)先級排序、MVP試點、快速迭代

3）評估階段：成熟度評估模型，定期復(fù)盤與動態(tài)調(diào)整

第三講：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的落地框架

一、組織架構(gòu)體系

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型常見領(lǐng)導(dǎo)機構(gòu)

1）領(lǐng)導(dǎo)小組：行長牽頭，定方向、配資源

2）數(shù)字化/創(chuàng)新委員會：跨部門決策，推進重大項目

3）數(shù)據(jù)治理委員會：數(shù)據(jù)標準、質(zhì)量、安全決策

4）研究院/創(chuàng)新中心：前沿技術(shù)研究、試點孵化

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心部門/團隊

1）數(shù)據(jù)管理部

2）科技開發(fā)部（數(shù)據(jù)方向）

3）數(shù)字化業(yè)務(wù)部（如數(shù)字金融部）

3. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型外圍部門/團隊

1）各業(yè)務(wù)部門（零售、對公、風控等）

2）合規(guī)與風險管理部門

3）人力資源部（人才培養(yǎng)與考核）

案例：同業(yè)常見的組織架構(gòu)及優(yōu)劣比較（國有大行vs股份制銀行）

二、崗位職責設(shè)置

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心崗位

1）首席數(shù)據(jù)官（CDO）

2）數(shù)據(jù)架構(gòu)師

3）數(shù)據(jù)治理專家

4）數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型外圍崗位

1）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)專員（嵌入業(yè)務(wù)部門）

2）數(shù)據(jù)安全合規(guī)崗

3）數(shù)據(jù)培訓師

案例：同業(yè)常見崗位設(shè)置及職責（以某股份制銀行為例）

三、人才隊伍建設(shè)

1. 數(shù)字化人才體系

1）通識型人才：全員數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓

2）專業(yè)型人才：數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師等

2. 數(shù)字化人才能力矩陣

1）數(shù)據(jù)思維：邏輯推理、業(yè)務(wù)洞察

2）技術(shù)工具：SQL/Python、數(shù)據(jù)分析平臺

3）業(yè)務(wù)理解：熟悉銀行業(yè)務(wù)流程與痛點

4）項目管理：推動數(shù)據(jù)項目落地

3. 數(shù)字化人才的應(yīng)用及管理

1）建立崗位勝任力模型

2）設(shè)計職業(yè)發(fā)展雙通道（專業(yè)序列與管理序列）

3）推行項目制鍛煉與輪崗機制

四、系統(tǒng)平臺建設(shè)

1. 數(shù)字化平臺矩陣

2. 取數(shù)用數(shù)平臺

3. 模型分析平臺

4. 內(nèi)部協(xié)作平臺

1）項目管理工具（如Jira）

2）知識庫系統(tǒng)（如Confluence）

3）協(xié)同辦公平臺

五、制度體系建設(shè)

1. 數(shù)字化相關(guān)的制度框架

1）監(jiān)管硬性要求的制度框架

2）行業(yè)通用的制度框架

3）制定符合本行特色的制度框架

2. 制度的屬主及約束內(nèi)容擺布

3. 制度的迭代及管理

完整制度框架：《銀行數(shù)據(jù)治理制度體系清單（模板）》

六、能力體系建設(shè)

1. 數(shù)據(jù)的規(guī)劃能力

1）業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)譯：將業(yè)務(wù)目標轉(zhuǎn)化為明確的數(shù)據(jù)需求

2）數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計：規(guī)劃數(shù)據(jù)的存儲、流轉(zhuǎn)與整合邏輯，確保數(shù)據(jù)底座支撐業(yè)務(wù)發(fā)展

3）數(shù)據(jù)資源盤點：識別內(nèi)外部數(shù)據(jù)資產(chǎn)，明確“有什么數(shù)據(jù)、缺什么數(shù)據(jù)”

2. 數(shù)據(jù)的提取能力

1）數(shù)據(jù)接入與采集：支持實時/批量方式從核心系統(tǒng)、外部渠道等獲取數(shù)據(jù)

2）數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換（ETL/ELT）：確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，形成可用的數(shù)據(jù)模型

3）數(shù)據(jù)服務(wù)化：通過API、數(shù)據(jù)產(chǎn)品等方式，將數(shù)據(jù)便捷地提供給業(yè)務(wù)方

3. 數(shù)據(jù)的分析能力

1）探索性分析：描述現(xiàn)狀、定位問題

2）診斷與歸因：深度挖掘問題根源

3）預(yù)測與建模：構(gòu)建模型預(yù)測未來

4.數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力

1)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：將數(shù)據(jù)分析結(jié)果嵌入管理流程（如基于數(shù)據(jù)的信貸審批）

2)數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)：打造數(shù)據(jù)類產(chǎn)品（如客戶畫像系統(tǒng)、實時風控引擎）

3)場景化賦能：在營銷、風控、運營等具體業(yè)務(wù)場景中落地數(shù)據(jù)解決方案

七、工藝方法建設(shè)

1. 數(shù)據(jù)需求管理工藝

2. 數(shù)據(jù)埋點規(guī)劃工藝

3. 數(shù)據(jù)治理系列工藝

4. 模型建設(shè)流程工藝

八、協(xié)同機制建設(shè)

1. 核心部門/團隊內(nèi)部協(xié)同機制

2. 核心部門/團隊與外圍部門/團隊協(xié)同機制

3. 爭議裁決機制

九、評估體系建設(shè)

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量評價

2. 數(shù)據(jù)效能評價

3. 數(shù)字化創(chuàng)新成果評價

4. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評價

5. 數(shù)字化項目后評價

小組互動：落地框架共創(chuàng)；案例點評

工具：《數(shù)據(jù)需求管理模板》、《數(shù)據(jù)治理成熟度評估表》

第四講：數(shù)據(jù)相關(guān)核心工作

一、數(shù)據(jù)研發(fā)

1. 三項核心內(nèi)容

1）數(shù)據(jù)底座基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

2）業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)需求研發(fā)

3）數(shù)據(jù)架構(gòu)整體規(guī)劃設(shè)計

2. 崗位設(shè)置：數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、ETL開發(fā)工程師

3. 評價維度：數(shù)據(jù)交付時效、數(shù)據(jù)質(zhì)量、架構(gòu)合理性、成本控制

4. 能力要求：SQL/Python、數(shù)據(jù)建模、業(yè)務(wù)理解、系統(tǒng)思維

5. 基本流程：需求評審→數(shù)據(jù)建模→開發(fā)測試→上線運維→監(jiān)控優(yōu)化

二、數(shù)據(jù)分析

1. 核心內(nèi)容：業(yè)務(wù)診斷、趨勢預(yù)測、決策支持、精準營銷

2. 崗位設(shè)置：數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)科學家

3. 評價維度：分析報告價值、模型準確率、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化效果、洞察前瞻性

4. 能力要求：統(tǒng)計學、機器學習、業(yè)務(wù)洞察、溝通表達、可視化

5. 基本流程：問題定義→數(shù)據(jù)提取→探索分析→建模/解讀→報告呈現(xiàn)→反饋迭代

三、數(shù)據(jù)治理

1. 核心內(nèi)容

1）數(shù)據(jù)確權(quán)：六方確權(quán)工藝

2）數(shù)據(jù)標準：標準制定與應(yīng)用

3）數(shù)據(jù)質(zhì)量：缺值與錯值修復(fù)

2. 崗位設(shè)置：數(shù)據(jù)治理專員、數(shù)據(jù)質(zhì)量工程師、數(shù)據(jù)標準經(jīng)理

3. 評價維度：數(shù)據(jù)質(zhì)量得分、標準覆蓋率、問題處理時效、業(yè)務(wù)滿意度

4. 能力要求：數(shù)據(jù)政策理解、流程設(shè)計、跨部門協(xié)調(diào)、嚴謹細致

5. 基本流程：制度制定→宣貫執(zhí)行→監(jiān)控檢查→問題處理→考核評價→持續(xù)改進

四、數(shù)據(jù)安全

1. 監(jiān)管硬性要求

2. 數(shù)據(jù)安全與科技安全之間的關(guān)系

3. 數(shù)據(jù)安全的日常保障措施

1）數(shù)據(jù)分級分類管理

2）訪問權(quán)限控制與審計

3）數(shù)據(jù)脫敏與加密技術(shù)應(yīng)用

五、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理

1. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分類：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、主題數(shù)據(jù)、指標數(shù)據(jù)、應(yīng)用數(shù)據(jù)等

2. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的日常管理：盤點、登記、維護

3. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值評估：成本法、收益法、市場法

六、數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表

1. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的意義：彰顯價值、融資抵押、成本管理

2. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的基本流程和做法

1）資產(chǎn)識別與合規(guī)確認：符合會計準則的定義與合規(guī)性審查

2）成本歸集與價值評估：準確計量成本或評估公允價值

3）會計處理與信息披露：完成入表操作并在財報中披露

案例：數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的行業(yè)探索（以某股份制銀行為例）

互動：六方確權(quán)的確定（業(yè)務(wù)部門、科技部門、數(shù)據(jù)部門、風險部門、合規(guī)部門、最終用戶）

第五講：數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)場景

一、數(shù)據(jù)賦能切入點及路徑選擇

1. 數(shù)據(jù)賦能的兩種模式

1）漫灌式（全面鋪開）

2）滴灌式（精準試點）

2. 切入點的選擇

1）兩種切入點類型

a資源充沛型（從核心系統(tǒng)改造入手）

b資源制約型（從見效快的營銷場景入手）

2）切入點選擇的后期影響：路徑依賴、資源投入方向

3）切入點選擇的基本原則：戰(zhàn)略對齊、價值可見、能力匹配

案例：某城商行從“智能風控”切入實現(xiàn)彎道超車

二、數(shù)據(jù)賦能經(jīng)營決策

1. 經(jīng)營決策的流程解構(gòu)

1）內(nèi)容解構(gòu)：戰(zhàn)略決策、管理決策、業(yè)務(wù)決策

2）流程解構(gòu)：情報-設(shè)計-選擇-執(zhí)行-評估

2. 數(shù)據(jù)需求提取：數(shù)據(jù)鏈路梳理、數(shù)據(jù)血緣梳理、數(shù)據(jù)需求整編

3. 數(shù)據(jù)因子灌入：將關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標嵌入決策流程

4. 全流程推演：通過沙盤模擬驗證數(shù)據(jù)決策效果

案例：某國有大行利用數(shù)據(jù)駕駛艙實現(xiàn)月度經(jīng)營分析會變革

三、數(shù)據(jù)賦能客戶營銷

1. 客戶畫像構(gòu)建：靜態(tài)屬性、動態(tài)行為、興趣偏好

2. 精準觸達與推薦：多渠道協(xié)同、個性化內(nèi)容

3. 營銷效果評估與優(yōu)化：歸因分析、ROI衡量

4. 客戶生命周期管理：獲客、提升、留存、挽回

案例：某股份制銀行基于客戶旅程的精準營銷案例

四、數(shù)據(jù)賦能風險管理

1. 風險預(yù)警模型構(gòu)建：信用風險、市場風險、操作風險

2. 反欺詐實時決策：交易反欺詐、申請反欺詐

3. 信用評級動態(tài)調(diào)整：融入另類數(shù)據(jù)

4. 合規(guī)風險監(jiān)控：自動化的監(jiān)管報送和合規(guī)檢查

案例：某互聯(lián)網(wǎng)銀行利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)小微貸款風控突破

五、數(shù)據(jù)賦能客戶經(jīng)營

1. 客戶體驗監(jiān)測與優(yōu)化：NPS、客戶滿意度數(shù)據(jù)分析

2. 產(chǎn)品創(chuàng)新與優(yōu)化：基于客戶反饋和使用數(shù)據(jù)的產(chǎn)品迭代

3. 客戶價值提升：交叉銷售、向上銷售策略的數(shù)據(jù)支持

4. 客戶流失預(yù)警與干預(yù)：構(gòu)建流失模型并觸發(fā)挽留動作

小組討論：設(shè)計數(shù)據(jù)賦能客戶經(jīng)營整體方案（選擇本行一個具體業(yè)務(wù)條線）

交付物：《數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)流程管控表》

第三篇：思考洞察篇

第六講：銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的階段困境

小組討論：本行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨的前三大挑戰(zhàn)

一、整個行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的挑戰(zhàn)

1. 數(shù)據(jù)的零散性與數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標的整體性之間的差距

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的專業(yè)性與高層參與的深度之間的差距

3. 數(shù)據(jù)的所有者與應(yīng)用者之間的職責和評價標準的差距

4. 投入的長期性與效果的及時性之間的差距

5. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)的成熟度與人工智能的強勢影響之間的差距

6. 傳統(tǒng)經(jīng)營管理方式導(dǎo)致的思維慣性與數(shù)據(jù)意識之間的差距

案例解析1：某國有大行“一把手”強勢推動數(shù)據(jù)共享打破部門墻案例

案例解析2：某股份制銀行持續(xù)投入5年打造數(shù)據(jù)中臺初見成效案例

小組互動：討論面臨的挑戰(zhàn)并歸類，識別哪些是可快速解決的“淺水區(qū)”，哪些是需長期攻堅的“深水區(qū)”

交付物：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)識別與應(yīng)對策略矩陣》

第七講：AI人工智能在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的應(yīng)用

一、人工智能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系

1. 人工智能的工作邏輯：數(shù)據(jù)驅(qū)動、算法核心、算力支撐

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型為人工智能的應(yīng)用提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：高質(zhì)量、大規(guī)模

3. 人工智能是數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果的放大器：提升效率、創(chuàng)新模式

二、人工智能對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵影響領(lǐng)域

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全景圖解構(gòu)

2. 人工智能在關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用分析

1）數(shù)據(jù)研發(fā)：智能數(shù)據(jù)分類、自動化ETL

2）數(shù)據(jù)治理：智能數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、自動血緣分析

3）數(shù)據(jù)分析：智能建模、自然語言查詢（NLQ）

4）場景賦能：智能投顧、智能客服、智能風控

案例：人工智能在招商銀行風險管理與客戶服務(wù)中的深度融合案例

三、人工智能在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中應(yīng)用的前景展望

1. 人工智能和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的齊頭并進

2. 人工智能未來的發(fā)展方向預(yù)測：生成式AI、可解釋AI、AI倫理

3. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人工智能發(fā)展目標的一致性和差異性

小組互動：結(jié)合本行業(yè)務(wù)，探討AI在1-2個具體場景下的應(yīng)用可能性

案例：工商銀行AI賦能內(nèi)部運營管理案例

第八講：打造銀行數(shù)字文化

一、數(shù)字文化的內(nèi)涵與價值

1. 數(shù)字文化的定義與特征

1）數(shù)據(jù)驅(qū)動：以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行決策與管理

2）開放協(xié)作：打破部門壁壘，促進信息共享

3）客戶中心：以提升客戶體驗為導(dǎo)向，提升服務(wù)水平

4）實驗創(chuàng)新：鼓勵試錯，快速迭代

2. 數(shù)字文化對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心價值

1）提升敏捷度和效率

2）增強數(shù)字化思維與執(zhí)行力

3）為創(chuàng)新提供土壤

二、數(shù)字文化建設(shè)的核心

1. 理念層：統(tǒng)一認知與價值觀（數(shù)字化是必由之路）

2. 行為層

1）用數(shù)據(jù)說話、用工具工作

2）建立跨部門的協(xié)作和共享機制

3）推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策流程

3. 制度層

1）獎勵、考核政策向數(shù)據(jù)貢獻者和創(chuàng)新者傾斜

2）建立數(shù)字化創(chuàng)新的容錯機制

三、數(shù)字文化建設(shè)的路徑

1. 領(lǐng)導(dǎo)垂范：高層帶頭使用數(shù)據(jù)、倡導(dǎo)數(shù)字化

2. 全員參與：中層傳導(dǎo)壓力、組織實踐

3. 標桿引領(lǐng)：基層涌現(xiàn)標桿、復(fù)制推廣

案例：浦發(fā)銀行數(shù)字文化建設(shè)促進業(yè)務(wù)發(fā)展案例

小組互動：數(shù)字文化現(xiàn)狀自評與差距分析、設(shè)計本行數(shù)字文化建設(shè)實施計劃（近期3個月行動）

交付物：《數(shù)字文化成熟度評估表》、《數(shù)字文化建設(shè)行動規(guī)劃模板》

江老師

江潯楷老師 金融數(shù)字化落地專家

22年銀行/金融科技公司實戰(zhàn)經(jīng)驗

中級經(jīng)濟師

山東財經(jīng)大學產(chǎn)業(yè)導(dǎo)師

多層級成長：跨越網(wǎng)點、支行、省分行、總行

【傳統(tǒng)銀行→金融科技→數(shù)字化轉(zhuǎn)型→AI落地】

曾任：某全國行股份制銀行丨數(shù)據(jù)資源部、總經(jīng)理助理

曾任：平安金融壹賬通（上市金融科技公司）丨高級運營總監(jiān)

曾任：中國工商銀行總行丨高級經(jīng)理

曾任：中國工商銀行湖北省分行丨客戶經(jīng)理

多技術(shù)科研：數(shù)字化轉(zhuǎn)型科研成果/技術(shù)輸出

→1部專著：參與行業(yè)首部數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表專著《數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表全流程解析》；

→2項發(fā)明專利：《一種金融行業(yè)數(shù)據(jù)標準對標的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)》《元數(shù)據(jù)管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)》

多維度認可：獲得多項高含金量獎項

→榮獲中國人民銀行頒發(fā)的“金融科技發(fā)展獎”三等獎

→獲得工商銀行總行頒發(fā)的“產(chǎn)品創(chuàng)新獎”

→被中小銀行互聯(lián)網(wǎng)金融聯(lián)盟評為“最具魅力講師”

→入選中國下一代教育基金會年度微公益?zhèn)€人優(yōu)秀案例

多銀行實踐：為多個銀行實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升

→中國工商銀行：策劃“人脈挖寶”活動，開創(chuàng)社會化營銷先河；獲客成本0.22元/人，獲評《每日經(jīng)濟新聞》年度最佳案例等十多項年度大獎；

→恒豐銀行：主導(dǎo)數(shù)字化賦能平臺矩陣，帶領(lǐng)團隊搭建“模型工場、BI數(shù)據(jù)分析平臺、自主用數(shù)平臺、數(shù)字化協(xié)作平臺”四大數(shù)字化底座，支撐全行業(yè)務(wù)條線數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型；優(yōu)化住房按揭貸款系統(tǒng)，建立線上審批機制，業(yè)務(wù)辦理周期縮短2/3，推動業(yè)務(wù)規(guī)模從30億突破百億；

→平安金融壹賬通：帶領(lǐng)團隊研發(fā)“智能外呼、用戶畫像、在線代理人”等工具，為40多家中小銀行提供全鏈路智能營銷解決方案；

擅長領(lǐng)域：金融科技、金融數(shù)字化、人工智能等前沿技術(shù)，全面賦能銀行前中后各環(huán)節(jié)、總分支各層次業(yè)務(wù)；策劃和組織基于社交媒體的互聯(lián)網(wǎng)營銷；銀行零售客戶全生命周期經(jīng)營；銀行大型線上線下對外發(fā)布、論壇、大賽等活動的策劃和現(xiàn)場組織；單位新員工快速融入及個人發(fā)展路徑規(guī)劃和設(shè)計……

實戰(zhàn)經(jīng)驗：

江潯楷老師擁有22年銀行/金融科技公司實戰(zhàn)經(jīng)驗，從銀行基層網(wǎng)點業(yè)務(wù)筑基逐步跨越到總行數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地實踐，兼具業(yè)務(wù)、技術(shù)、數(shù)據(jù)三視角，為多家銀行從“點-線-面”全域賦能金融科技創(chuàng)新與數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐，做到“干一行，行一行；一行行，行行行”。

?【點-單點獲客工具創(chuàng)新】——中國工商銀行總行

01-【1個社會化營銷先河開創(chuàng)】：策劃“人脈挖寶”活動，開創(chuàng)銀行業(yè)社會化營銷先河，吸引200萬客戶、120個國家和地區(qū)參與，獲客成本0.22元/人，獲評《每日經(jīng)濟新聞》年度最佳案例，獲得年度社會化營銷獎項10余項；

02-【3大平臺落地+3大自媒體矩陣】：參與籌建總行互聯(lián)網(wǎng)金融營銷中心，參與“融e購、融e聯(lián)、融e行”三大平臺從0到1落地，構(gòu)建“支付+投資+融資”三大業(yè)務(wù)條線，上線“工銀e支付、手機銀行理財模塊”等7大核心產(chǎn)品；策劃搭建“丁丁創(chuàng)e、融e說、趙說不誤”三大自媒體矩陣，實現(xiàn)H5、圖文、音頻立體傳播，官方微博粉絲從0增長至619萬，獲中國下一代教育基金會“微公益大獎”；

03-【2萬家網(wǎng)點營銷系統(tǒng)建設(shè)+8條資源線打通】：參與工行母品牌及子品牌架構(gòu)梳理，升級2萬家網(wǎng)點營銷傳播系統(tǒng)建設(shè)，整合網(wǎng)點電視、顯示屏、海報等資源，實現(xiàn)宣傳素材自動化管理與效果監(jiān)測，推動品牌傳播效率提升；整合個人金融、公司業(yè)務(wù)、信用卡等8大條線資源，制定年度整合營銷方案，統(tǒng)籌億元級營銷預(yù)算，實現(xiàn)全行營銷活動ROI提升；

?【線-營銷全線模式創(chuàng)新】——平安金融壹賬通

01-【30+大營銷工具創(chuàng)新+獲客模式創(chuàng)新】：開發(fā)智能營銷產(chǎn)品線，帶領(lǐng)團隊研發(fā)“智能外呼、用戶畫像、在線代理人”等工具，為貴陽銀行、樂山銀行等40多家中小銀行提供全鏈路智能營銷解決方案，其中鄂州銀行用戶畫像項目使客群精準度提升60%，樂山銀行睡眠客戶喚醒率達35%；整合電信運營商流量資源，探索“運營商數(shù)據(jù)+金融科技”獲客模式，助力單一北區(qū)放款量達東/南/西區(qū)總和2倍；

02-【40+中小銀行流量支持】：發(fā)起“中小銀行流量資源池”項目，對接電信部門千萬級C端用戶，通過API接口實現(xiàn)流量精準導(dǎo)流，項目入選公司年度重點投資計劃，為40多家中小銀行提供流量資源支持。

?【面-銀行數(shù)字化全局落地創(chuàng)新】——恒豐銀行

01-【銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計】：參與全行“十四五”戰(zhàn)略規(guī)劃，參與完成全行數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計，主創(chuàng)全行文化體系數(shù)字化表達式，主責“建設(shè)一流數(shù)字化敏捷銀行”戰(zhàn)略發(fā)布會，開啟全行數(shù)字化轉(zhuǎn)型序幕；

02-【業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型支撐】：牽頭搭建“模型工場、恒數(shù)BI、自主用數(shù)平臺、豐秘協(xié)作平臺”四大數(shù)字化底座，實現(xiàn)模型管理、數(shù)據(jù)供應(yīng)、分析決策、流程協(xié)作全鏈路數(shù)字化，支撐全行業(yè)務(wù)條向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型；牽頭“創(chuàng)新馬拉松、建模大賽、恒心活化大賽”三大賽事，培育數(shù)據(jù)人才，形成可復(fù)用數(shù)據(jù)模型，推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)從技術(shù)工具向業(yè)務(wù)賦能轉(zhuǎn)化；

03-【金融產(chǎn)品敏捷落地+流程數(shù)字化改造】：推動花唄落地項目，28天完成系統(tǒng)對接、風控模型嵌入及業(yè)務(wù)上線，成為螞蟻集團同類合作中效率最高案例，該產(chǎn)品成為部門貸款余額最重要的支撐；優(yōu)化住房按揭貸款系統(tǒng)，建立線上審批模型，業(yè)務(wù)辦理周期縮短2/3，推動業(yè)務(wù)規(guī)模從30億增長至破百億；

部分授課案例：

序號企業(yè)課題期數(shù)

1中國工商銀行

總行及各分行《互聯(lián)網(wǎng)金融的實戰(zhàn)案例及思考》50+

2中小銀行聯(lián)盟

北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟

中國金融認證中心《零售客戶的互聯(lián)網(wǎng)運營》

《數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表實務(wù)》

《數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐探索》

《互聯(lián)網(wǎng)金融的實戰(zhàn)案例及思考》8

3上海銀行、北京銀行

昆侖銀行

人民銀行《互聯(lián)網(wǎng)金融的實戰(zhàn)案例及思考》

《金融科技助力銀行零售客戶經(jīng)營》

《互聯(lián)網(wǎng)金融與金融科技在金融行業(yè)應(yīng)用》7

4佛山農(nóng)商銀行

貴陽銀行、廣州銀行

山東財經(jīng)大學

武漢工程科技大學

山東大學（威海）

太原大學《數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表實務(wù)》

《數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐探索》

《金融科技賦能銀行線上獲客》

《數(shù)字化轉(zhuǎn)型及人工智能聯(lián)合賦能銀行業(yè)務(wù)》7

主講課程：

《數(shù)贏未來：銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計與落地實踐》

《人工智能在銀行的最后一公里：AI賦能與落地實戰(zhàn)》

《技勝未來：金融科技賦能銀行新增長引擎》

《智戰(zhàn)龍門：用人工智能打造超級個體》

《科技、數(shù)據(jù)、AI三箭齊發(fā)，助力零售客戶經(jīng)營》

《銀行零售業(yè)務(wù)營銷新范式》

授課風格：

★ 邏輯清晰、層層遞進：以遞進式邏輯解構(gòu)復(fù)雜金融業(yè)務(wù)，梳理故事線，定位關(guān)鍵問題，引導(dǎo)學員快速掌握核心要點。

★ 注重實戰(zhàn)、著眼落地：從理論到實操，提供定制化工具和解決方案，確保學員能將知識轉(zhuǎn)化為實際工作成果。

★ 沉浸教學，激發(fā)共鳴：從學員視角出發(fā)，用通俗語言講解專業(yè)內(nèi)容，結(jié)合案例互動，營造高參與度的課堂氛圍。

★ 成果導(dǎo)向，價值交付：針對培訓目標設(shè)計課程內(nèi)容，從認知提升到技能落地，助力學員和機構(gòu)實現(xiàn)業(yè)務(wù)突破。

部分服務(wù)客戶：

銀行：中國工商銀行總行、工商銀行長春培訓中心、工商銀行杭州培訓中心、工商銀行20多家一級分行、工商銀行50多家二級分行/支行、上海銀行總行、北京銀行北京分行、昆侖銀行總行、廣州銀行總行、佛山農(nóng)商銀行總行

金融機構(gòu)：中國金融認證中心、人民銀行培訓中心、北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、中小銀行聯(lián)盟、上海金融信息行業(yè)協(xié)會、上海湖北商會、北京湖北商會、企商在線

高校：山東財經(jīng)大學、武漢工程科技大學、山東大學（威海）、太原大學

部分客戶評價：

“江老師這課，聽得我是又興奮又慚愧。興奮的是，他講的‘北斗七星模型’一下子把我們零散的做法串成了體系，像給了張高清地圖。慚愧的是，我們以前確實在‘瞎忙’，數(shù)據(jù)很多但沒用出彩。他最厲害的是，能把‘數(shù)字化轉(zhuǎn)型’這種虛詞，拆解成‘客戶旅程地圖’、‘下一個最佳行動’這些我們聽得懂、能馬上動手的具體動作。課件也是，沒一句廢話，全是干貨和工具，感覺他不是在‘講課’，是在給我們‘交付解決方案’。兩天的課，我筆記本記得密密麻麻，回去就能跟團隊開會部署。”

——中國工商銀行 零售金融部高級經(jīng)理 張?zhí)?/p>

“我組織過很多場培訓，江老師的課是少數(shù)能讓我從頭到尾沒摸過手機的。他的邏輯層次太清晰了，從國家戰(zhàn)略講到技術(shù)原理，再落到銀行具體場景，層層推進，像剝洋蔥一樣，最后讓你看到核心。而且他特別風趣。”

——中小銀行互聯(lián)網(wǎng)金融聯(lián)盟 培訓總監(jiān) 李總

“說實話，我來之前擔心這類課程會過分鼓吹技術(shù)而忽視風險。但江老師的課非常‘實誠’，也特別透徹。他講AI落地，花了很大篇幅講‘最后一公里’的挑戰(zhàn)，比如模型偏見、數(shù)據(jù)隱私、監(jiān)管合規(guī)，這很難得。語言很有穿透力，把技術(shù)、業(yè)務(wù)和監(jiān)管三者的關(guān)系講得明明白白，讓我對如何實施‘穿透式監(jiān)管’有了更清晰的思路。這才是責任的專家視角。”

——中國人民銀行某分行 科技監(jiān)管處科員 王某

“江老師的課，是典型的‘把互聯(lián)網(wǎng)金融揉碎了、嚼爛了，喂給學員’。他能把深奧的算法、模型，用‘菜譜’、‘燃料’、‘廚房’這種生活化的比喻講出來，我的研究生們都聽得津津有味。這種‘解構(gòu)’能力非常強，先把一個復(fù)雜系統(tǒng)拆成零件，再用一套嚴密的邏輯把它拼裝回去，讓學生不僅能‘知其然’，更能‘知其所以然’。他的課件本身就是一套極佳的研究框架，理論深度和實戰(zhàn)案例結(jié)合得天衣無縫，我已經(jīng)跟學院申請，請他做我們的客座教授了。”

——山東大學 金融科技專業(yè) 趙老師

“太實用了！江老師講的‘天地人’三個戰(zhàn)場，簡直就是我們每天工作的真實寫照。他上課方式很輕松，像聊天一樣，但句句都點在要害上。比如講AI寫營銷文案，他當場演示，效果立竿見影，我們組第二天就試著用上了。沒有那些虛頭巴腦的東西。全程無尿點，因為講的都是我們正在頭疼的問題，給出的答案還特別透。”

——上海銀行 網(wǎng)絡(luò)金融部產(chǎn)品經(jīng)理 劉同學

“我這個人實在，就愛聽能解決實際問題的課。江老師講‘科技金融’，沒整那些高大上的名詞，而是用‘工商銀行的產(chǎn)業(yè)鏈孵化貸’、‘招行的科創(chuàng)貸模型’這種活生生的例子，告訴我們銀行是怎么具體支持中小企業(yè)的。他把一套復(fù)雜的風控和產(chǎn)品設(shè)計，講得通俗淺顯，讓我這個非金融科班出身的人也聽得通透。這下我再去跟銀行談合作，心里更有底了，知道關(guān)鍵點在哪。這課，值！”

——中小企業(yè)協(xié)會 金融服務(wù)平臺負責人 周總

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