课程背景
人工智能（Artificial Intelligence，AI），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。人工智能技术中将医学、神经科学、机器人学及统计学、仿真学等学科技术有机融入，属于具有代表性的交叉性技术和学科。
人工智能（AI）技术自出现以来，随着其技术的日益成熟和深度演化，并与其他技术（如大数据、物联网）等紧密整合。人工智能依靠先进的机器学习算法和仿真模拟效率，不断扩大其应用领域，包括工业制造、城市建设、医疗卫生、供应链及物流、虚拟场景构建、客户画像与精准营销、智能投顾、风险防控及虚拟仿真等。人工智能技术可以运用各类算法实现在海量大数据中迅速查到所需信息，效率超过人工万倍；人脸识别、语音登录、广告和内容的精准投放等等，均是AI技术为商业带来的进步。
清晰了解人工智能技术发展、特点及其应用，将有助于金融机构积极运用数字化思维、智能运营思维，并积极利用人工智能提升自身金融业务经营能力、管理能力和风险管控能力。
授课对象
本课程内容适合但不限于商业银行、保险公司、证券公司等金融机构和互联网企业的信息科技、风险管理、内控与合规、内部审计、运营支持、零售金融、公司金融等部门的高级管理人员和专业人员。
授课形式
课件讲授：讲授人工智能的课件内容，进行现场授授课
素材分析：在授课过程中，剖析具有代表性和时代性的国内外人工智能在金融领域的创新应用视频。
互动讨论：授课过程中，讲师会与参训人员进行授课互动，并组织参训人员进行团队式互动。
课程收益
本课程既具有宏观高度、也同时具有知识拓展性。基于实际案例和实际应用视角解读人工智能，剖析人工智能在金融领域中的客户与产品画像、精准营销、数字化征信和风险管控等场景中的具体应用场景和应用入口，使参训人员能够树立起互联网思维和智慧化理念，从而以发展的眼光来审视人工智能。具体收益如下：
▪ 清晰了解人工智能技术在大数据分析方面的原理和流程
▪ 掌握人工智能在金融客户画像和产品画像的应用
▪ 掌握人工智能在金融客户评级、评分和评价等数字征信方面的应用
▪ 掌握人工智能在金融产品的精准营销方面的应用
▪ 掌握人工智能在金融风险管控方面的应用
▪ 理解如何有效防范和管控智能金融发展过程中的技术风险和伦理风险
课程大纲
一、 人工智能基本认知
1. 人工智能时代的到来
▪ 视频素材解析：Google神经网络的应用
▪ 案例素材解析：阿里巴巴ET金融大脑的应用
▪ 人工智能内涵理解
▪ 人工智能起源与发展史
2. 人工智能及其主要技术
▪ 机器学习：ML
▪ 自然语言处理：NLP
▪ 知识图谱
▪ 搜索引擎
3. 人工智能应用发展
▪ 大数据与AI的融合
▪ 区块链与人工智能
▪ VR/AR与人工智能
二、 人工智能的金融驱动与应用
1. 金融运营效率提升
▪ 农业银行运营管理及案例分析
▪ 平安银行集中运营及案例分析
▪ 工商银行、建设银行云柜面及案例分析
2. 金融风险管控
▪ 平安银行云链+星云平台及案例分析
▪ 江苏银行“慧眼”系统应用及案例分析
▪ 上海银行“魔镜”系统应用及案例分析
3. 客户画像与征信分析
▪ 阿里小贷/阿里芝麻信用评级模型
▪ 微信金融－微粒贷
▪ 京东金融－猜你喜欢；京东消费金融
4. 网上贷款与金融理财
▪ 腾讯－微信银行+微粒贷
▪ 招商银行－小企业e家/摩羯智投
▪ 南京银行－在线贷款系统及案例解析
5. 精准营销与智慧客服
▪ 交通银行智慧客服系统
▪ 中信银行信用卡客服系统
三、 大数据金融与大数据风控
1. 金融科技与金融大数据、银行大数据
▪ 金融科技主要技术及其应用：ABCD+IOT+5G
▪ 金融大数据的产生与类型、维度
2. 金融科技生态与供应链金融
▪ 金融科技体系与生态构成
▪ 供应链体系发展与变化
▪ 供应链金融创新与数字化趋势
3. 商业银行大数据应用场景
▪ 银行大数据类型与构成
▪ 银行大数据在画像中的应用
▪ 银行大数据在征信中的应用
▪ 银行大数据在营销中的应用
▪ 银行大数据在风控中的应用
4. 商业银行大数据风控实施
▪ 商业银行主要的风险与新型风险
▪ 商业银行大数据风险控制手段与技术
▪ 商业银行大数据风控应用案例
› 光大银行阳光预警平台
› 工行“融安e信”
› 工行企业级反诈平台
› 农业银行天蓬智能反欺诈平台建设
四、 智能金融发展与智慧银行模式
1. 5G银行与远程银行
▪ 建设银行5G银行
▪ 民生银行远程银行
2. 开放银行与平台银行
▪ 工商银行融e系列
▪ 建设银行O2O银行
▪ 中国银行会员制银行
▪ 浦发银行API BANK
▪ 微众银行平台银行
3. 情感银行与社交银行
▪ 加拿大TD银行
▪ 招商银行掌上生活－咖啡银行
4. 风险分析智能化发展与应用
▪ 风险分析技术与主要模型
▪ 花旗银行风险管控模型案例
5. 征信分析智能化发展与应用
▪ 关系图谱与关系网络分析与模型
▪ 贷前、贷中和贷后大数据征信分析
五、 智能金融应用与发展中的风险管控
1. 智能金融应用与发展中的主要风险
▪ 智能金融中的技术应用风险
▪ 智能金融中的操作风险与合规风险
▪ 智能金融中的模型风险
▪ 智能金融中的系统风险与数据风险
▪ 智能金融中的伦理风险
2. 智能金融应用与发展中的风险管控策略
▪ 智能金融的全面风险管理实施体系
▪ 智能金融风险的系统治理与数据治理策略
▪ 智能金融风险的技术治理策略
▪ 智能金融风险的公司治理策略
授课老师
梁力军 北京信息科技大学信管学院副教授
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
