| 《大数据分析与决策》   【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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