课程大纲1.银行数据应用的问题•互联网金融尤其依赖数据•金融业本身就是基于数据与信息的产业•数据分析推动了银行的转型与创新•未来互联网银行模式•传统银行与互联网金融的结合•目前的问题:数据特点与组成数量不够大;维度不够多核心数据、外围数据、常规渠道的数据、社会化的数据等技术不足互联网的流行使得非结构化数据的数量和维度都远远超过传统结构化数据;传统IT公司的产品和服务已经不能胜任2.银行数据组成•系统日志数据•GIS地理信息数据•在线交易数据•客户提供的信息(申请、表格等)•社交网络、公共网页得到客户的信用记录以及信用历史•和目标客户有类似行为模式的客户数据•金融以及经济数据•社交网络的数据(个人、家庭计划等)3.银行客户全生命周期管理•客户身份识别方法——个体精准定向姓名、身份证号、地址、手……
随着云计算技术的成熟,IT组织正在越来越多地重新思考他们的云计算战略,以便为其业务提供最佳的成本和价值。可以说,近几年来云计算概念成为IT领域一个热门的话题,也成为全社会高度关注的概念。且云计算这个概念和由此概念所引发的一系列技术、产业、应用模式、服务模式的变化是信息技术、信息产业、信息技术应用和信息技术服务长期发展的一个必然。所以充分认识和了解云计算当前发展现状及未来发展趋势,熟悉当前云计算使用的行业,相关技术已成必不可少的知识。 本课程通过教师讲解和案例分析的授课方式,给学员带来新的认知和思考,使云计算技术的学习过程充满乐趣。整个课程的目的在于使大家认识云计算,了解当前云计算的现状,了解云计算主流技术,洞悉云计算未来趋势等。同时通过搭配案例的剖析,使大家能更加清楚的了解到云计算技术在目……
大数据时代已经来临,大数据战略已经上升到国家意志,拥有大数据的规模和利用大数据的能力已经成为国家竞争力的一种体现,大数据的重要性已经毋庸置疑。 本课程围绕大数据产业,从大数据的基本面出发,到大数据应用价值;从大数据的发展现状,到行业发展趋势及大数据市场预测;从大数据的商业模式,再到大数据的战略和大数据思维。并重点探讨了智能制造行业的大数据典型应用。
课程大纲1、大数据与人工智能的历史与未来大数据是什么?人工智能是什么?大数据与人工智能的区别及联系是什么?2、人工智能与机器学习等核心概念的区别理清人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘等概念的联系及区别3、大数据与机器学习之间的关系机器学习离不开大数据的支撑,但大数据与机器学习都有各自的技术框架,那么大数据与机器学习之间的联系与区别是什么?4、机器学习实践落地流程详细介绍机器学习落地的步骤、流程及需要注意的关键点5、大数据与机器学习在通信行业实践的技术实现方案主要介绍技术框架、数据流及相关接口及部署方案6、基于实践案例的机器学习算法理论详解介绍有监督和无监督的区别,再分别从理论和案例的角度举几个实际工作中会用到的具体算法7、某省运营商2017年大数据及机器学习实施案例及python代码分享……
课程大纲第一单元机器学习相关概念机器学习、数据挖掘概述机器学习基础思想与原理理清人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘方面的联系及区别第二单元机器学习的落地与流程案例:讲解机器学习落地的具体步骤及主要要点围收集数据——准备数据——分析数据——训练——测试——应用训练数据——验证数据——测试数据:参数第三单元机器学习算法演练介绍有监督和无监督的区别及分类比较实际工作中会用到的具体算法(理论+案例)有监督算法包括哪几种?无监督算法包括哪几种?通过R或PYTHON代码现场演练第四单元理解深度学习深度学习的概念深度学习和机器学习的异同深度学习的计算法第五单元机器学习和深度学习的实践案例与应用场景数据依赖特征工程解决方案的比较案例:介绍运营商、央视、保险、检察院等行业相关实例课程总结
随着互联网、物联网、云计算、人工智能等新兴技术的飞速发展,人类社会进入大数据驱动的智能化时代。美国、欧盟、日本、中国等世界各国纷纷推出国家大数据发展计划和战略以抢占未来科技制高点,谷歌、微软、亚马逊、脸谱、阿里巴巴、腾讯、百度、京东等国内外商业巨头更是倾入巨资研发大数据产品,医疗、金融、电子商务、工业先进制造等各行各业亦以大数据的视角来重新审视自身的业务环境、管理实践与发展战略,从而实现大数据时代驱动的智能商务升级与管理转型。 本课程通过讲师讲解、案例分析、小组讨论、学员练习等授课方式,给学员带来大数据驱动下的管理与决策新思维的思想启蒙与洗礼, 使学员对大数据的缘起、萌芽、发展、高潮、成熟及在典型行业的成功实践过程获得结构清晰、脉络分明、逻辑递进的认知与深度理解,对于目前国内外风起云涌、纷……
课程大纲大数据概述什么是大数据大数据发展现状与趋势电信大数据价值扫描大数据发展政策国家大数据产业发展政策解读电信运营商转型与大数据发展电信企业大数据发展商业模式大数据产业地图大数据产业的主要商业模式电信企业的商业模式选择电信大数据内部应用案例大数据与流量经营和精准营销大数据在客户服务上的应用大数据在网络运维上的应用电信大数据外部应用案例电信大数据征信电信大数据与智慧交通电信大数据与智慧旅游电信大数据与政务管理电信企业大数据能力输出电信大数据发展的困境与破解之策政策困境体制机制数据保护人力资源
传统通信运营商一直以来采用“规划式”的产品发展模式,提前规划好产品路标,设立明细的阶段和步骤,并安排公司自下而上的各级管理者进行层层评估。这种方法的初衷是节约资源,将广泛散布的信息汇集到一小撮决策者那里,所以这种方法也被称为“过关制”。这种产品规划包含详细的步骤、审核、优先次序、短中期和长期推出的产品种类及上市日期等。但是,以谷歌、阿里、腾讯为代表的互联网企业,却几乎完全摒弃了这种产品规划管理方法。这些互联网企业并不主动地提前分配平台上的资源,而是让生态按照丛林法则自己去摸索演化,并运用大数据监控端到端地为产品负责。 目前,不论是传统产品领域,还是新产品领域,运营商均面临竞争对手产品不同程度的替代风险。特别是流量经营和语音经营的不同,更加剧了这种趋势。因为语音产品基本是同质的,前后端可以脱……
随着“以用户为中心论”的兴起,很多行业开始由以产品和服务为主导,转向以用户为主导,用户的需求、反馈和满意度越来越受到关注,互联网领域尤其如此。随着对用于的了解的加深,很多公司开始认识到自己的想法和用户的预期存在差距。,提供的产品和服务不是用户真正想要的,这无疑会给产品和服务的使用造成麻烦。于是,基于用户行为分析和研究就显得越发重要。 本课程通过讲师讲解、案例分析、小组讨论、学员练习等授课方式,给你带来全新的思维视角,让深陷项目困扰的你蓦然回首、茅塞顿开。整个课程通过用户分析的常用工具的使用,强调如何把工具和用户分析的技巧应用到实际的项目中去,去解决网站、APP运营过程中经常出现的没有客户,用户定位不清晰,,用户流失快,没有转化率等具体问题。从而全面快速提升网站、APP运营人员和市场人员的产……
“线上流量枯竭,线下实举步维艰”,传统的零售商要持续发展需要数字化转型。但零售的数字化转型是什么意思呢?对于顾客来说它有两层意思,一个是更好的体验,一个是更好的价值。对于零售商来说,它意味着能有更好的盈利以及更高的效率。 “新零售”是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态。所以我们的数字化转型需要利用数据打通前台、中台和后台,覆盖顾客从探索发现他所需要的商品、他和这个商品之间的互动和体验以及他完成商品购买的整个流程。
企业遇到的问题: 1、领导的决策不能及时执行,或执行中变样;信息反馈不及时不准确,造成决策失误; 2、高傲自大,漠视一切,影响团队的土气和凝聚力。成为害群之马; 3、工作没激情,工作没效率,团队没业绩,企业没利润; 4、职业能力低下,管理混乱,团队战斗力下降; 5、发展速度缓慢,工作效率低下,企业将失去竞争力; 6、员工没有学习和创新的意识,就丧失了竟争力,必然被竞争对手淘汰出局; 7、员工相互推诿责任,会给企业造成重大损失,最终还是老板买单; 8、员工谋取个人利益,损害公司整体利益,成为企业发展的绊脚石。 9,销售流程不系统,成交率低。
2019年,是中国5G元年,也是5G应用大展拳脚的一年,三大运营商5G商用网络建设正在如火如荼的展开。如何抓住这一契机,使中国自主知识产权的技术更上一层楼,是通信各界努力的方向。 与前几代移动网络相比,5G网络的能力将有飞跃发展。例如,下行峰值数据速率可达20Gbps,而上行峰值数据速率可能超过10Gbps;此外,5G还将大大降低时延及提高整体网络效率:简化后的网络架构将提供小于5毫秒的端到端延迟。那么5G给我们带来的是超越光纤的传输速度(Mobile Beyond Giga),超越工业总线的实时能力(Real-Time World)以及全空间的连接(All-Online Everywhere), 5G将开启充满机会的时代。 另外5G为移动运营商及其客户提供了极具吸引力的商业模式。为了支……
当前,中国处于经济转型期,内部的GDP增速开始放缓,外部美国挑起了贸易战,欧洲经济开始衰退,日本经济长期低迷,中国的房地产市场也走到了一个十字路口。面对复杂的宏观经济局面,和40多年未有的新变革,到底如何判断房地产的走势呢? 本课程根据国内顶级经济学家、房地产专家的研究理论,结合各种最新鲜热辣的热点事件,通过数十年详实的各种经济指标和数据,为学员构建房地产分析框架,帮助学员更好理解房地产市场发展的规律和趋势。 掌握了这个分析方法后,房地产企业的高管可以提升决策的准确度,房地产营销人员可以获得说服客户的详实数据。银行中高管可以判断放贷的发放策略,可以更好防范风险,银行的高净值客户可以获得资产配置的有效方法
近年来,银行业优质文明服务的竞争日益加剧,银行要把握发展机遇,就要积极实施变革与转型,从而提高核心竞争力。在银行的整体布局规划中,网点是最重要的环节之一,是银行与客户直接交流的第一平台,是银行参与市场竞争的重要资源。因此通过建立一套标准化、规范化的银行服务营销体系和网点现场环境管理体系,使标准化、规范化、人性化的服务营销融入网点各岗位员工的日常工作服务流程中,使之成为标准,同时树立营销理念,梳理网点各岗位服务营销流程,提升厅堂服务营销技能及网点整体服务营销管理水平,全面提升网点综合效能。
阿里巴巴推出了无人酒店,海底捞要炒员工的鱿鱼开无人火锅店。在移动互联网和大数据时代下,物联网及人工智能的发展下,我们可以肯定:只有通过大数据才能有效挖掘客户需求,才能得出精准解决方案;通过大数据运营来创造商业价值是未来公司发展的方向;大数据运营是企业精细化运营的必然,再小的企业都要有大数据思维;大数据思维已经成为中小企业运营管理者、运营管理者及运营部门的必备思维。 但是,80%的企业面临着如下的难点:大数据时代下企业的运营模式到底如何变化;大数据时代下企业如何进行精准运营;大数据时代下如何进行数据分析,如何在运营部门建立大数据思维,如何利用大数据为客户画像、对客户行为进行分析、对大客户进行筛选、改善客户体验,然后进行精准运营。同时面对应用大数据如何找到落地的突破口。 据调查,80%的企业……
中国银行业正在面临着一系列冲击,互联网金融风起云涌、异军突起,新兴金融服务体和跨界金融模式冲击着银行业,在金融脱媒快速发展,银行存款被分流、存款增速放缓的趋势难以改变,银行将在较长一个时期内面临较大的负债端尤其是存款压力。特别是由于产规模张速度略有放缓,利率市场化程度加深、净息差面临较大缩窄压力,资产质量压力较大。银行业转型需要把握时代脉搏,强化长期经营战略布局,调整盈利结构与模式,完善自身专业化,数据化的整合利用。中小银行一定要牢固树立“客户是第一资源”的经营理念,不断提升网点竞争力,引导员工以市场为导向、以客户为中心。存款就像蓄水池,有进也有出。客户就像云,来了也会走。如何守住存款和客户,同时向外拓展扩大自己的阵地?“固本拓新,行外吸金”兼顾内外。
未来人货场一切数字化,数据将成为一种资源,没有数据没有未来,企业如何构建自己的大数据未来? 人工智能已经来临,人工智能在营销板块的应用本质就是大数据营销!企业的ERP、CRM、报表等等仅仅是零散的死数据,如何激活流动产生闭环,产生效益? 经验将成为负债,未来将利用数据产品规划、定位、策划、人群分析、活动策划,数据成为商业的起点! 人为的数据分析不是大数据营销,大数据营销未来是数据智能!人人都说人群画像,它不是人群特征属性,人群画像底层的奥秘吗?人们都知道一半的广告费浪费了,但不知道浪费在哪里,大数据给我们一把钥匙,大幅度减少浪费! 未来的企业都是互联网企业,所谓的传统企业是没用应用大数据的企业!你的企业靠销售精英驱动,还是靠数据驱动?未来数据将打败所有销售冠军,未来数据比销售冠军更懂……
近年来,客户期望和行为正在不断地发生改变,且伴随着电子渠道技术的应用发展,网点客户经营困难加剧,客户关系面临严峻威胁,具体表现为: ● 到店客户数量下降,面对到店客户仍旧采用简单粗暴的硬推模式已无法奏效; ● 营销人员工作计划性不足,依旧停留在依靠流量客户的营销模式; ● 电访客户流于形式,员工被动执行,成功率低,导致普遍存在困惑和消极; ● 同业竞争激烈,存量客户开发不足,价值客户面临流失风险,面对中高端客户如何增强客户粘性,巩固客情关系,深挖潜力价值? 为了帮助客户经理更好地胜任角色,实现有效的客户维护和营销,心态塑造和能力打造就成为重中之重。尤其在资管新规的背景下,财富管理进入到2.0时代,更需要具备一支高素质、专业足、能力强的客户经理团队,显著提升网点渠道产能价值,这将是网……
互联网巨头近几年内攻城略地,所涉及的行业边界几乎不受限,根本原因在对数据资产的极致应用。以阿里巴巴为例,已经形成了一个横跨商业、金融、物流、大健康、大文娱各个领域的一个独特的数字经济体,这样一个数字经济体也正是数字中国、数字技术在中国的过去十年的巨大发展的缩影。 然而,大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓,尤其在营销方面,数据利用基本上处于简单查询、报表提交层面。主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘等深层应用,数据开发意识不强,数据思维缺乏,数据应用滞后。在客户行为分析,消费心理捕捉、个性化服务与业务创新、洞察市场趋势等方面,对数据资产的开发和应用上亟待提升。 大数据是一座待挖掘的“金矿”,它的起源首先要归功于互联网,尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展,所有的交易记录、行动轨……
中国私人企业数量众多,但企业的生命周期短,重复走着“一年发家,二年发财,三年倒闭”之路,做强做大的企业更是少之又少。创业主们真的如表面那样风光吗?如果自己发生意外公司老婆孩子父母生活难以维系,银行贷款债务追偿滚滚而来,婚姻失败股权财产付之东流,健康养老品质生活渐行渐远,家庭关系股权复杂传承风险日益凸显,子女教育挥霍成性二代接班难以实现,移民税负监管政策越发严格,企业经营和生财之道如何从易经中庸之道中找寻答案?十九大后政策调整转型的路上企业主的自我管理企业管理如何稳健经营?本套课程(沙龙版)基于以上问题的解决,为保险公司及银行等在内的中国高净值创业企业主量身定制,从法商、税商、财商、医商等多个维度谈古论今为雅俗共赏,综合提全面家族企业治理和综合金融“幸福有约”健康与财富解决方案。万丈红尘一杯酒……
十九大后政策转型中国私人企业数量众多,一二线城市高净值客户可支配资产呈井喷趋势,财富管理进入保险传承的专业时代,如何从法商、税商、财商、医商等多个角度谈古论今雅俗共赏深挖客户潜在需求,如何用生意的思维、巧妙的切入、老板的格局、高效的流程、专业的技能、固话的习惯、国学的智慧为高净值客户提供全面综合解决方案, 唤醒创业主健康财富管理风险意识?寻求有钱人的真正的经营痛点保障需求和?如何数字量化高客投保各类需求精准切入?如何在切入保险话题时有高度深度的引发共鸣?最终激发高净值客户配置大额保单冲动呢?本套课程(培训版)基于以上问题的解决,为保险公司绩优高客团队量身定制。
经过多年的发展和积淀,每个网点都沉淀了非常多的不活跃客户(休眠/睡眠客户),尤其是在互联网+这个时代,到店客户进一步减少,大批量的去获取新的客户已然比较困难,如何将这部分存量的潜力客户激活呢?成为摆在众多网点的一个问题,经过银行间大数据分析得知,中端客户(10万-100万)资产端的客户在所有银行中的账户资产是资产最大化的银行的2.76倍,然理财经理在日常的工作维护中很容易范以偏概全的常识错误,对客户全部金融机构总贡献度认识有所偏差,不能够全面的认识客户。 再者,研究机构表明:发展一个新客户的成本是老客户提升的6倍左右,且了解一个陌生的客户又会占用大量的客户时间。只有通过挖掘沉淀的睡眠客户,才是增长业绩的最好手段,于一个支行来说,谁激活这部分休眠的潜力客户,谁挖掘出潜力客户的价值,推就找到了……
各家银行产品同质化严重,逐利性客户逐渐增多,理财经理核心竞争手段基本没有,销售产品(增存款)基本状况是“靠人情,靠关系,求帮忙,求购买”,以上画面是众多银行理财经理(客户经理)常常遇到的场景,使得理财经理身心疲惫,究其原因:单一金融产品已不能对客户形成吸引力,需要更为专业的理财及资产配置等一揽子服务。 工总行个金部研发资产配置模块的负责人曾这样感慨,资产配置犹如夜空里面一科璀璨的星,很美,很亮,却很少人能碰触到,针对此,本课程进一步优化(简化)资产配置的相关流程,将财务规划模块直接改为资产配置模型,对照模型提供客户的资产配置建议,理财经理将本行产品嵌在其中,快速制作和生成资产配置建议书,将对应的资产配置建议书作为营销客户的工具,从而提升客户的体验感受,从而提升客户黏性和业绩。 本课程通过……
在金融行业有着一个流行的话题就是抱着金饭碗要饭,这是非常尴尬的一种状态,作为银行的从业人员,作为保险公司在银行的配合营销成员,我们掌握着很多第一手的大客户信息,而却因为自己的疏忽和不够细致,丢失了很多本应该成交的客户,客户成交往往只是一念之间,如果没有把握住,那么将错失良机,那么如何通过有效合理的方式锁定大客户,又该如何营销大客户,为客户进行有效的资产配置呢,这次的课程将细细道来
近年来随着实体经济增速地位徘徊,以及互联网冲击下传统商业模式的巨大转变等因素,导致商业银行信贷业务风险事件频繁发生,银行案防压力持续加大。剖析现阶段集中爆发的信贷风险问题,商业银行信贷风险管控仍存在一定的薄弱环节: 1.信贷业务各环节的风险点识别问题; 2.尽职调查与隐含道德风险的问题; 3.风险管控中后台如何与业务一线形成良性互动问题; 4.不良贷款清收中的法律风险问题及清收的方法问题。 本课程系讲师多年风险管理理论研究,并在筹建并一直担任某银行总行小微金融专营机构负责人的岗位上对国内各类银行小微风险管理长期跟踪的成果。通过信贷业务全流程的梳理与分析,以及大量风险管理典型案例的剖析,为农商银行信贷业务风险管理与不良贷款清收提供有效建议。
提纲一、市场细分的基本步骤二、营销策略的制定三、如何让自己变为营销高手四、案例分析与实战演练正文一、市场细分的基本步骤1、选定范围课堂思考:2016年,我们主打的行业是哪些?客户类型是什么?(结论归纳备用)2、挖掘需求课堂思考:2016年,客户重点需求是什么?日常需求是什么?(结论归纳备用)3、需求分析课堂思考:2016年,哪些需求我们可以解决?哪些需求需要上报解决?(结论归纳备用)4、制定策略课堂思考:2016年,我们的市场细分结论是什么?(参照前3个问题的结论)2016年,我们的客户营销主策略是什么?(产品?价格?服务?联合?)二、营销策略的制定根据各个细分市场的独特性和公司自身的目标,共有三种目标市场策略可供选择1、无差异市场营销标准解读:营销方只推出一种产品,或只用一套市场营销办法来……
截止2017年,中国已达9.5亿互联网用户,越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品。互联网的核心是“连接一切”,连接什么?连接的是在线化的数据,这就是“互联网+”的核心。可以说,未能足够利用充分利用数据,没有把互联网+运营模式与用户连接起来的的企业是没有未来的企业。 对于传统企业来说此次的物联网是转型升级的大好机会! 从数据来源看,传统企业的数据来自方方面面业务层面,也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户。完全可以将多年来在业务上积累的管理数据,诸如制造数据、营销流量、用户习惯等结构化数据,以及涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据通过物联网、人工智能进行转换成对企业发展有利的要素,而这些数据反而是新兴互联网企业所没有的。所以整体趋势来看,未来传统企业必将在人工智能上有……
思考:从昔日巨无霸的柯达、施乐的倒闭,到诺基亚、佳能的全线没落的关键原因是什么?是因为企业管理不善?因为研发能力不足?还是项目管理不佳? 这些曾经如日中天的世界级企业都没有跟上趋势,败给了“时代”。 互联网时代成功的企业之所以成功,都是成功在符合时代的产品,以及“思维”,而非单纯的管理与技术。 截止2017年,中国已达8.5亿互联网用户,越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品。互联网思维的核心是“连接一切”,这就是“互联网+”。可以说,未能足够利用互联网思维方式,没有把互联网+商业模式与用户连接起来的的企业是没有未来的企业,必将被市场淘汰。 尽管全球经济正在经历寒冬,但是互联网的发展却如日中天。越来越多的企业已经尝到了转型互联网思维方式和商业模式的甜头! 在当今经营……
截止2017年,中国已达9.5亿互联网用户,越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品。互联网的核心是“连接一切”,连接什么?连接的是在线化的数据,这就是“互联网+”的核心。可以说,未能足够利用充分利用数据,没有把互联网+运营模式与用户连接起来的的企业是没有未来的企业。 对于通信运营商来说在互联网方面的业务都拥有多年的管理数据积累,拥有诸如流量、建设发展量等结构化数据,并涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看,通信运营企业的数据来自方方面面业务层面,也会涉及公众客户、政企客户和家庭客户。所以整体趋势来看,未来通信运营企业必将在大数据、物联网与人工智能、区块链上有高速的发展。 因此如何运用人工智能、物联网、大数据、云计算乃至于区块链技术已是各行业、企业无法回避……
随着电信划小承包工作的全面推广,一线经理们被推到了风口浪尖,真正进入到了一个机会与风险并存的阶段,作为一个片区的承包者,权力在手的同时意味着要担负着相应的责任,既是锻炼个人能力的机会,也是见证个人能力的时刻,你经营与管理的好坏直接影响着团队成员的收入,决定着你负责的代理商能否顺利发展壮大,常言道“工欲善其事,必先利其器”,全面提升一线经理们的管理和经营能力以及个人素质就显得尤为必要了。