金融行業數字化轉型變革與實踐
主講：孔令濤老師
【課程背景】
在數字化浪潮的推動下，全球經濟正迅速向數字經濟轉型。數字經濟不僅重塑了傳統的商業模式和經濟結構，而且通過數據要素化和數據資產化，為經濟增長注入了新的動力。本課程旨在深入探討數字經濟的概念、基石以及其對金融關鍵行業的深遠影響。課程內容涵蓋了從數字人民幣的興起到企業數字化轉型的重要性，再到金融行業的數字化創新實踐，為學員提供了一個全面了解數字經濟及其在現代商業中應用的視角。
通過本課程，學員將學習到數字化轉型在企業內部治理和組織變革中的作用，理解數字化轉型如何成為推動企業創新和提升競爭力的關鍵因素。課程還將分析金融業行業在數字化轉型中所面臨的挑戰和機遇，探討如何利用人工智能、大數據、物聯網等技術優化服務、提高效率和降低成本。此外，課程將展望企業數字化轉型的未來，包括下一代互聯網的發展、人工智能的長線發力以及數據資產化的未來趨勢，幫助學員把握數字化轉型的前沿動態和戰略方向。
【課程收益】
數字經濟理解：深入掌握數字經濟的基本概念、核心要素以及其對現代商業的影響。
金融科技知識：了解數字人民幣和央行數字貨幣，以及貨幣數字化對傳統金融業務的沖擊和變革。
數字化轉型策略：學習數字化轉型的定義、重要性以及如何制定有效的轉型策略。
組織變革管理：掌握在數字化轉型過程中對人才治理和組織結構進行調整的方法。
行業應用案例分析：通過金融行業的數字化創新案例，學習實際應用和解決方案。
技術應用能力：提升運用人工智能、大數據、物聯網等技術解決行業問題的能力。
風險管理洞察：理解金融風險控制、信貸違約預測等風險管理策略在數字化背景下的變革。
創新思維培養：通過課程學習，激發創新思維，探索數字化轉型中的新模式和新業務。
職業競爭力提升：隨著數字化轉型在各行各業的廣泛應用，掌握相關技能將為學員在職場上提供顯著的競爭優勢。
數據資產化認知：了解數據資產化的過程和對企業運營、戰略規劃的影響。
未來趨勢預見：通過對下一代互聯網、人工智能等技術趨勢的了解，培養對未來商業環境變化的預見能力。
【課程特色】講師授課風格幽默，課程內容為講師對數字化深入研究提煉而成。
【課程對象】數字化轉型條線人員
【課程時間】1-2天（6小時/天）
【課程大綱】
一、數字經濟的認知
1、 數字經濟概念導入
從政策上看數字經濟
數字經濟的核心：數據要素化與數據資產化
概念導入互動：從向女神要聯系方式開始發散…
2、 數字經濟的基石—數字人民幣
數字人民幣概述
認識央行數字貨幣
數字人民幣的優勢
聚焦問題：數字人民幣可以打破美元壟斷嗎？
3、 貨幣數字化對傳統金融的沖擊
去中心化的交易所
借貸
穩定幣與穩定資產
衍生品
去中心化保險
ETF
二、認識數字化轉型與數字化轉型的重要性？
1、 認識數字化轉型
數字化轉型的定義
對信息化、數字化、智能化的認識
數字化轉型的本質
2、 數字化轉型使企業降本增效、擴寬護城河
減少成本，解決”鮑莫爾成本病”
數據要素化蘊藏巨大商機
企業從拓寬護城河到做二創做生態
3、 企業內外環境告訴我們要數字化轉型
外部因素：數字化大周期的選擇
外部因素：其他因素
內部因素：企業業務決定需要數字化轉型
內部因素：企業行業決定需要數字化轉型
4、 企業創新需要數字化轉型
為什么現在創新這么難？
什么是普適的技術創新
在技術之上的模式創新
三、數字化轉型的人才治理與組織變革
1、 數字化轉型的人治問題
數字化轉型最大的阻力
人越多價值越大？
案例：同為700億，40人與8萬人的區別
數字化與去人化
案例：機器人成本
2、 為什么說數字化轉型是一把手工程？
企業的哪些改變需要一把手支持
如何搭建數字化轉型的領導班子
數字化轉型如何選人與用人
如何制定kpi
一把手如何推進數字化轉型
3、 數字化轉型改變組織結構
為什么是組織而不是企業
世界上先進的組織類型與特點
敏捷型組織是數字化轉型不錯的選擇，但不是唯一
敏捷管理與敏捷團隊
敏捷研發的案例
練習：用敏捷思維優化企業內部流程
四、金融業的數字化創新
1、 客服創新
客戶服務的價值提升
人工智能讓產品在客戶面前“千人千面”
智能客服
服務一體化與知識圖譜
2、 智能投顧
量化交易與智能投顧概述
量化交易不都是人工智能
人工智能輔助人類理解交易
保險：智能組合、投保、核保與理賠環節的智能提效
3、 風險管理
金融風險控制
信貸的違約預測與反欺詐
集合資產管理：風險預警、衡量與反饋
4、 金融業與數字未來
開放銀行與API經濟
個性化金融服務
客戶數據的深度利用
金融科技的全球化影響
五、企業數字化轉型未來展望
1、 下一代互聯網Web3.0與去中心化互聯網Web3
什么是下一代互聯網？
Web3.0與Web3的區別
下一代互聯網對企業數字化的影響
2、 人工智能的長線發力
人工智能在企業中的應用場景
人工智能訓練的兩個階段
人工智能的邊界
3、 數據資產化未來
數據如何資產化？
數據資產化后對企業的影響
