金融行业数字化转型变革与实践
主讲：孔令涛老师
【课程背景】
在数字化浪潮的推动下，全球经济正迅速向数字经济转型。数字经济不仅重塑了传统的商业模式和经济结构，而且通过数据要素化和数据资产化，为经济增长注入了新的动力。本课程旨在深入探讨数字经济的概念、基石以及其对金融关键行业的深远影响。课程内容涵盖了从数字人民币的兴起到企业数字化转型的重要性，再到金融行业的数字化创新实践，为学员提供了一个全面了解数字经济及其在现代商业中应用的视角。
通过本课程，学员将学习到数字化转型在企业内部治理和组织变革中的作用，理解数字化转型如何成为推动企业创新和提升竞争力的关键因素。课程还将分析金融业行业在数字化转型中所面临的挑战和机遇，探讨如何利用人工智能、大数据、物联网等技术优化服务、提高效率和降低成本。此外，课程将展望企业数字化转型的未来，包括下一代互联网的发展、人工智能的长线发力以及数据资产化的未来趋势，帮助学员把握数字化转型的前沿动态和战略方向。
【课程收益】
数字经济理解：深入掌握数字经济的基本概念、核心要素以及其对现代商业的影响。
金融科技知识：了解数字人民币和央行数字货币，以及货币数字化对传统金融业务的冲击和变革。
数字化转型策略：学习数字化转型的定义、重要性以及如何制定有效的转型策略。
组织变革管理：掌握在数字化转型过程中对人才治理和组织结构进行调整的方法。
行业应用案例分析：通过金融行业的数字化创新案例，学习实际应用和解决方案。
技术应用能力：提升运用人工智能、大数据、物联网等技术解决行业问题的能力。
风险管理洞察：理解金融风险控制、信贷违约预测等风险管理策略在数字化背景下的变革。
创新思维培养：通过课程学习，激发创新思维，探索数字化转型中的新模式和新业务。
职业竞争力提升：随着数字化转型在各行各业的广泛应用，掌握相关技能将为学员在职场上提供显著的竞争优势。
数据资产化认知：了解数据资产化的过程和对企业运营、战略规划的影响。
未来趋势预见：通过对下一代互联网、人工智能等技术趋势的了解，培养对未来商业环境变化的预见能力。
【课程特色】讲师授课风格幽默，课程内容为讲师对数字化深入研究提炼而成。
【课程对象】数字化转型条线人员
【课程时间】1-2天（6小时/天）
【课程大纲】
一、数字经济的认知
1、 数字经济概念导入
从政策上看数字经济
数字经济的核心：数据要素化与数据资产化
概念导入互动：从向女神要联系方式开始发散…
2、 数字经济的基石—数字人民币
数字人民币概述
认识央行数字货币
数字人民币的优势
聚焦问题：数字人民币可以打破美元垄断吗？
3、 货币数字化对传统金融的冲击
去中心化的交易所
借贷
稳定币与稳定资产
衍生品
去中心化保险
ETF
二、认识数字化转型与数字化转型的重要性？
1、 认识数字化转型
数字化转型的定义
对信息化、数字化、智能化的认识
数字化转型的本质
2、 数字化转型使企业降本增效、扩宽护城河
减少成本，解决”鲍莫尔成本病”
数据要素化蕴藏巨大商机
企业从拓宽护城河到做二创做生态
3、 企业内外环境告诉我们要数字化转型
外部因素：数字化大周期的选择
外部因素：其他因素
内部因素：企业业务决定需要数字化转型
内部因素：企业行业决定需要数字化转型
4、 企业创新需要数字化转型
为什么现在创新这么难？
什么是普适的技术创新
在技术之上的模式创新
三、数字化转型的人才治理与组织变革
1、 数字化转型的人治问题
数字化转型最大的阻力
人越多价值越大？
案例：同为700亿，40人与8万人的区别
数字化与去人化
案例：机器人成本
2、 为什么说数字化转型是一把手工程？
企业的哪些改变需要一把手支持
如何搭建数字化转型的领导班子
数字化转型如何选人与用人
如何制定kpi
一把手如何推进数字化转型
3、 数字化转型改变组织结构
为什么是组织而不是企业
世界上先进的组织类型与特点
敏捷型组织是数字化转型不错的选择，但不是唯一
敏捷管理与敏捷团队
敏捷研发的案例
练习：用敏捷思维优化企业内部流程
四、金融业的数字化创新
1、 客服创新
客户服务的价值提升
人工智能让产品在客户面前“千人千面”
智能客服
服务一体化与知识图谱
2、 智能投顾
量化交易与智能投顾概述
量化交易不都是人工智能
人工智能辅助人类理解交易
保险：智能组合、投保、核保与理赔环节的智能提效
3、 风险管理
金融风险控制
信贷的违约预测与反欺诈
集合资产管理：风险预警、衡量与反馈
4、 金融业与数字未来
开放银行与API经济
个性化金融服务
客户数据的深度利用
金融科技的全球化影响
五、企业数字化转型未来展望
1、 下一代互联网Web3.0与去中心化互联网Web3
什么是下一代互联网？
Web3.0与Web3的区别
下一代互联网对企业数字化的影响
2、 人工智能的长线发力
人工智能在企业中的应用场景
人工智能训练的两个阶段
人工智能的边界
3、 数据资产化未来
数据如何资产化？
数据资产化后对企业的影响
