无码任你躁久久久久久久,亚洲av网站,熟妇人妻久久中文字幕,久久精品国产亚洲av麻豆网站

資管行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

課程大綱
第一節(jié)：資管行業(yè)數(shù)字化之現(xiàn)狀與趨勢
一、中國資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五大短板
1、存在大量手工流程
2、業(yè)務(wù)系統(tǒng)分散割裂
3、數(shù)據(jù)尚未完全打通，
4、科技團(tuán)隊實(shí)力偏弱
5、數(shù)據(jù)人才占比偏低
二、全球領(lǐng)先資管公司數(shù)字化戰(zhàn)略的三大特點(diǎn)
1、以賦能業(yè)務(wù)為導(dǎo)向的頂層設(shè)計 
2、與戰(zhàn)略高度契合的數(shù)字化投入
3、能分步實(shí)施的階段清晰路徑圖
三、國內(nèi)資管行業(yè)生態(tài)鏈全景圖與數(shù)字化
1、金融科技如何支持大資管生態(tài)鏈業(yè)務(wù)場景
2、數(shù)據(jù)應(yīng)用是全球領(lǐng)先資管機(jī)構(gòu)推動數(shù)字化戰(zhàn)略的焦點(diǎn)
3、資管行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對資產(chǎn)進(jìn)行動態(tài)配置調(diào)整
四、歐洲某領(lǐng)先資管公司的數(shù)字化戰(zhàn)略
1、客戶體驗(yàn)提升
2、運(yùn)營流程數(shù)字化
3、商業(yè)模式數(shù)字化
4、數(shù)字化組織人才建設(shè)
五、*某領(lǐng)先資管公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1、業(yè)務(wù)增長及金融分析雙引擎，貫穿大資管生態(tài)
2、業(yè)務(wù)增長引擎助力財富管理智能化，有效達(dá)成業(yè)務(wù)KPI
3、市場分析引擎賦能資產(chǎn)管理智能化，即時模擬金融市場動態(tài)

第二節(jié)： 大資管行業(yè)數(shù)字化解決方案
一、投顧服務(wù)解決方案
1、科學(xué)投顧系統(tǒng)
2、GBI目標(biāo)管理
3、AI智能投顧
二、市場投研解決方案
1、集成多種模型與AI算法
2、匯集專業(yè)投資經(jīng)驗(yàn)
3、AI智能投研
三、組合管理解決方案
1、多時序智能計算的金融優(yōu)化算法
2、最優(yōu)資產(chǎn)配置組合方式
四、產(chǎn)品盡調(diào)解決方案
1、產(chǎn)品、經(jīng)理人、公司三維指標(biāo)
2、AI機(jī)器學(xué)習(xí)算法和前沿金融計量統(tǒng)計
3、基金綜合評級
五、運(yùn)營管理解決方案
六、資產(chǎn)負(fù)債管理解決方案
七、企業(yè)智慧金融解決方案

第三節(jié)：資管行業(yè)數(shù)字化之金融科技應(yīng)用
一、主流金融科技應(yīng)用一覽
1、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
2、圖計算與知識圖譜
3、NLP自然語言處理
4、OCR計算機(jī)視覺
5、多方隱私安全計算
6、自動化智能建模
二、企業(yè)營銷商機(jī)智能發(fā)現(xiàn)
1、企業(yè)營銷洞察
2、觸達(dá)路徑及實(shí)力評級
3、企業(yè)商機(jī)動態(tài)
4、同區(qū)客群推薦
三、股債風(fēng)險智能發(fā)現(xiàn)
1、標(biāo)的券風(fēng)控黑名單
2、事件驅(qū)動投資策略因子
3、穿透式財務(wù)欺詐檢測
4、事件驅(qū)動股債風(fēng)險畫像
5、可視化建模與自動報告
四、資管投研預(yù)警
1、個股及債券事件識別、抽取及風(fēng)險評分
2、行業(yè)及政策事件識別、抽取及風(fēng)險評分
3、持倉風(fēng)險穿透公司綜合風(fēng)險分析報告
五、財富管理客戶營銷及陪伴
1、提供辨別好/差基金產(chǎn)品的客觀判斷依據(jù)  
2、一鍵生成符合客戶收益期望的組合及客戶營銷話術(shù)
3、自動生成持倉月度分析報告等

第四節(jié)：大資管行業(yè)數(shù)字化之?dāng)?shù)據(jù)治理
一、大資管行業(yè)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀
1、存在數(shù)據(jù)孤島
2、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一致
3、處理過程不清晰
4、管控機(jī)制不完善
5、以某資管公司為例：底層數(shù)據(jù)質(zhì)量問題示例
二、大資管行業(yè)數(shù)據(jù)治理對象
1、客戶要素
2、資產(chǎn)要素
3、資金要素
4、風(fēng)險要素
三、數(shù)據(jù)治理痛難點(diǎn)分析
1、各部門數(shù)據(jù)應(yīng)用中的痛點(diǎn)
2、公司級BI經(jīng)營分析能力亟待優(yōu)化
3、監(jiān)管報送數(shù)據(jù)存在諸多難點(diǎn)
4、數(shù)據(jù)治理體系系統(tǒng)性缺失
5、監(jiān)管機(jī)構(gòu)要求日趨嚴(yán)格
四、案例分析：某資管機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)治理示例
1、全域數(shù)據(jù)資源規(guī)劃 
2、數(shù)據(jù)治理規(guī)劃體系
3、數(shù)據(jù)治理工具部署
4、大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)建設(shè)
5、管理駕駛艙

第五節(jié)：資管行業(yè)數(shù)字化之運(yùn)營應(yīng)用場景
一、傳統(tǒng)資產(chǎn)管理行業(yè)常見運(yùn)營痛點(diǎn)
1、重復(fù)勞動，單調(diào)枯燥
2、工作繁重，加班常態(tài)
3、人工操作，容易出錯
4、人員流動，成本偏高
5、信息孤島，數(shù)據(jù)不通
二、RPA+AI賦能金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1、RPA的四大發(fā)展階段
2、國際RPA代表性公司
3、RPA在中國的市場前景
4、RPA拖曳式智能自動化體驗(yàn)
5、為何選擇RPA+AI機(jī)器人？
三、大資管行業(yè)RPA應(yīng)用十大常見場景

第六節(jié)：證券公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型
一、證券業(yè)未來五大發(fā)展趨
1、行業(yè)分化整合
2、客戶機(jī)構(gòu)化
3、業(yè)務(wù)資本化
4、全面數(shù)字化
5、運(yùn)營智能化
二、證券業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨多方挑戰(zhàn)
1、效能瓶頸
2、數(shù)據(jù)孤島
3、創(chuàng)新瓶頸
三、數(shù)字化為證券業(yè)帶來豐富價值
1、提升客戶體驗(yàn)
2、提升員工滿意度
3、賦能證券業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化
4、深化部門間合作關(guān)系
四、金融科技助力證券業(yè)典型案例
1、證券業(yè)務(wù)中的自動化場景
2、業(yè)務(wù)管理數(shù)字化
3、資產(chǎn)管理數(shù)字化
4、運(yùn)營管理數(shù)字化
5、財務(wù)管理數(shù)字化

第七節(jié)：銀行理財子數(shù)字化轉(zhuǎn)型
一、資管新規(guī)下銀行理財子發(fā)展方向
1、從“金融+科技”到“金融科技”到“科技金融”
2、金融科技助力提升投研、風(fēng)控能力
3、產(chǎn)品和服務(wù)數(shù)字化
1、用戶數(shù)字化
2、運(yùn)營數(shù)字化
二、銀行理財子在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨多方挑戰(zhàn)
1、面臨來自內(nèi)外部的競爭與“圍剿”
2、獨(dú)立運(yùn)營數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果亟待落地
3、主動管理能力存在短板且提升困難
4、智能投研能力需要盡快提升
三、數(shù)字化為銀行理財子帶來豐富價值
1、提升客戶體驗(yàn)
2、提升員工滿意度
3、賦能業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化
4、深化部門間合作關(guān)系
四、金融科技助力銀行理財子案例
1、資金業(yè)務(wù)機(jī)器人
2、理財產(chǎn)品凈值報告生成

第八節(jié)：信托公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型
一、信托公司數(shù)字化發(fā)展趨勢
二、信托公司數(shù)據(jù)應(yīng)用及管理現(xiàn)狀
三、信托公司的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題
四、信托公司數(shù)據(jù)應(yīng)用及治理的解決方案
五、案例分析：某信托公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

第九節(jié)：基金公司營銷數(shù)字化
一、為何要加快基金營銷數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
1、投資需求旺盛的發(fā)展契機(jī)
2、業(yè)態(tài)存在矛盾的行業(yè)現(xiàn)狀
3、互聯(lián)網(wǎng)渠道的重要性倍增
二、如何實(shí)現(xiàn)基金營銷數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
1、做好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)性工作
2、打造個性化數(shù)據(jù)聚合方案
3、提升六大數(shù)據(jù)治理能力
3、深化部門間合作關(guān)系

第十節(jié)：保險資管數(shù)字化轉(zhuǎn)型
一、保險資管數(shù)字化發(fā)展趨勢
1、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的側(cè)重點(diǎn)
2、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的業(yè)務(wù)能力
3、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支撐體系
4、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四要素
二、保險資管數(shù)字化面臨的挑戰(zhàn)
1、技術(shù)資產(chǎn)外采，本地適用性不強(qiáng)
2、脫離業(yè)務(wù)場景，平臺業(yè)務(wù)兩張皮
3、高額資金投入，實(shí)際效果難衡量
4、數(shù)據(jù)資源分散，數(shù)據(jù)安全不到位
5、復(fù)合人才匱乏，人員流動性篇高
三、保險資管數(shù)字化十大能力
1、數(shù)字化客戶洞察
2、數(shù)字化營銷
3、數(shù)字化生態(tài)
4、數(shù)字化產(chǎn)品創(chuàng)新
5、數(shù)字化資管
6、數(shù)字化運(yùn)營
7、數(shù)字化風(fēng)控
8、數(shù)字化合規(guī)
9、數(shù)字化財務(wù)
10、數(shù)字化職場
四、數(shù)字化轉(zhuǎn)型預(yù)期效果
1、增加保費(fèi)收入
2、提升運(yùn)營效率
3、改善用戶體驗(yàn)
4、降低成本、控制風(fēng)險
5、促進(jìn)生態(tài)協(xié)作
五、典型案例
1、財產(chǎn)保險自動化管理
2、智能車險錄單
3、智能客戶管理
4、賬務(wù)比較自動化處理

資管行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型