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韩迎娣

大数据分析与决策

韩迎娣 / 智能商业应用实践 专 家

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课程大纲

【课程背景】

   随着信息化、智能化的快速发展,金融行业与信息技术的融合交汇引发了数据的迅猛增长。大数据的应用分析能力,正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率,强化了风险管控能力,有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业都得到广泛的应用,金融机构正在加大数据治理项目中的投入,结合大数据平台建设项目,构建企业内统一的数据池,实现数据的“穿透式”管理。

   课程将以大数据分析为切入点,还原商业环境中的实际案例,帮助学员认知大数据的技术逻辑是什么?主要价值体现在哪些方面?如何根据所学来释放金融数据应用价值?大数据驱动智能金融?使学员学之解惑,学之能用,实现新的数据价值与突破。


【课程收益】

Ø 大数据价值、技术图谱、逻辑、特点特征等

Ø 大数据分析与决策系统、数据安全管理

Ø 大数据的金融应用、让数据引导企业业务、驱动企业决策

Ø 大数据驱动新一代金融服务,数据歧视、公平与共享

Ø 大数据驱动智能金融


【课程宗旨】

【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、企业管理人员

【课程时间】3小时


【课程大纲】



一、大数据价值与技术逻辑

1、大数据应用困扰、现状及问题

2、大数据如何做价值输出

3、大数据特征与特点

4、大数据技术图谱

Ø 大数据技术基础

Ø 大数据的数据源特点

Ø 大数据技术逻辑

Ø 大数据全域识别

Ø 大数据数据展现

案例:

二、大数据分析与决策支持系统

1、大数据分析与建模

Ø 建模

Ø 训练模型

Ø 应用模型

Ø 优化模型

2、大数据标签化管理

Ø 数据标签

Ø 标签

Ø 多样化标签与场景化应用

3、大数据决策模式

Ø 定位

Ø 决策模式

Ø 决策体系

4、让数据驱动企业决策

5、数据安全

Ø 数据全生命周期管理

Ø 安全策略

Ø 数据管理策略

Ø 防护措施

6、大数据的金融应用

Ø 智能营销

Ø 获客与留存

Ø 消费金融

Ø 智能风控

案例:

三、大数据驱动的新一代金融服务体系

1、数据驱动,场景进阶

2、歧视与公平

Ø 人为歧视

Ø 数据歧视

Ø 模型歧视

Ø 间接歧视

3、数据共享,解锁全新价值

Ø 差分隐私

Ø 联合分析

Ø 同态加密

Ø 零知识证明

Ø 安全多方计算

4、大数据,推动智能金融


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