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课程背景： 大数据时代，要求银 行业者将数据的重要性提升到战略层面，更要求银 行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。 银行的数据应用不再是局限于业务经营管理的统计分析支持，而需要扩展到 客户服务、产品设计、风控稽核以及营销成果等领域，使银行经营过程有线可循、有据可依、有案可查。特别是通过数据预测未来业务发展的 方向，让数据做主，由数据驱动业务决策这种变化对银行经营者在决策、管理、服务、技术和人才等方面提出新的变革落地要求 1. 结合案例、深入研讨、学习利用 大数据进行银行营销、客户管理、风险控制的策略和方法 2. 对利用 大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议 课程时间：6小时 课程形式：以讲授为主，结合案例分析、互动体验等形式。 课程对象：适合渴望利用大数据优势构建金融业优势所有相关从业人员 课程大纲： 2. 客户管理 3. 风险控制 1. 4V特性 1. 零售银行的销售模式发生新变化 2) 单产品销售向各交易环节产品打包销售转变， 2. 零售银行的营销新趋势 1) 综合化 2) 批量化 3) 精准化 4) 多元化 1) 清单筛选式营销 2) 模型触发式营销 1. 构建网络经营风险评价分析能力，提高银行 风险管理能力， 2. 在风险可控条件下满足客户多样化的 财富管理需求 3. 反欺诈案例 1、分析能力的8个等级 2、互联网时代银行客户经理技能模型 3、客户分析和交叉销售 七、 商业银行数据化能力的打造 1. 建立与业务战略相结合的数据战略， 2. 建立行之有效的 数据治理长效机制，为数据化能力建设提保障 4. 把数据看做银行最重要的 资产，建立数据 资产的运营管理体系 八、 直接面向业务的数据服务模式 1. 数据服务中心 2. 数据服务的合作伙伴 3. 共享数据服务 1. 数据来源和存储模式 4. 新增成本投入较高 案例：阿里信贷、光大银行、招商银行、汇丰银行、余额宝等。
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