1、銀行/保險/證券公司的中高層管理者 2、金融監(jiān)管部門管理者 3、與金融行業(yè)相關的企業(yè)高管

課程背景

科技正在顛覆與重塑金融行業(yè)，F(xiàn)inTech無疑將成為互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)的下一個風口。
Fintech時代已經(jīng)來臨，技術的應用和革新已經(jīng)成為金融業(yè)的核心競爭力，API經(jīng)濟、行為生物識別技術、區(qū)塊鏈、數(shù)字貨幣、金融包容性、移動支付、可預測算法以及智能投顧等金融黑科技手段正在顛覆與重塑傳統(tǒng)金融。
而金融機構之間、金融機構與金融科技公司之間的合作、共享和融合成為了大勢所趨。
本課程主要立足于向傳統(tǒng)金融從業(yè)管理者，普及金融科技的基礎理論和知識點，介紹其應用的案例及未來的發(fā)展趨勢，幫助金融從業(yè)者更好了解未來5-10年金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢。

課程目標

幫助金融從業(yè)者更好了解未來5-10年金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢

課程大綱

一、 什么是金融科技
1. 瑞銀交易廳的8年變遷
2. 高盛交易員的銳減
3. 黑石400人被AI替代
4. 摩根金融軟件替代律師和貸款人
5. 金融科技的定義
6. 金融科技與科技金融
7. 中國金融科技的歷程
二、 金融科技的經(jīng)濟背景—全球與中國當前經(jīng)濟形勢
1. 世界經(jīng)濟下行
? IMF2019年多次下調(diào)經(jīng)濟預期
? 全球各國經(jīng)濟增長陰云密布
2. 中國經(jīng)濟下行
? 中國GDP數(shù)據(jù)解讀
? 經(jīng)濟下行周期的高速增長行業(yè)解讀
? 前三季度居民支出的構成解讀
? 中央政治局經(jīng)濟工作會議精神解讀
3. 中國產(chǎn)業(yè)結構轉型升級
? 中央政府工作報告主旨解讀
? 中國增速換擋的邏輯
4. 中美貿(mào)易戰(zhàn)
? 第十三次貿(mào)易談判的解讀
? 中美貿(mào)易戰(zhàn)一年歷程回顧
三、 金融科技的5大技術背景
—人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈
1. 人工智能：讓機器替代人類重復運動的創(chuàng)新
? 金融領域中的人工智能關鍵技術
? 知識圖譜樣例
2. 大數(shù)據(jù)：讓一切行為可見可預測的創(chuàng)新
? facebook的數(shù)據(jù)估值
? 塔吉特的少女懷孕事件
? 阿里巴巴的大數(shù)據(jù)營銷
? 亞馬遜的大數(shù)據(jù)推薦
? 大數(shù)據(jù)思維是什么
3. 云計算：海量數(shù)據(jù)的處理解決方案
? 什么是云計算
? 亞馬遜的云服務
? 阿里云的金融服務
4. 移動互聯(lián)網(wǎng)/物聯(lián)網(wǎng)(IOT)：機器不僅要通電，還要通數(shù)據(jù)
? 什么是物聯(lián)網(wǎng)
? 物聯(lián)網(wǎng)應用場景
5. 區(qū)塊鏈：去中心化且不可串改的信任體系
? 中央政治局第18次集體學習的精神解讀
? 什么是區(qū)塊鏈
? 區(qū)塊鏈在金融領域的應用場景
6. 技術變革對產(chǎn)業(yè)的變革規(guī)律解讀

四、 金融科技的應用
1. 我國金融科技政策支持
? 《中國銀行業(yè)信息科技“十三五”發(fā)展規(guī)劃指導意見（征求意見稿）》
? 《十三五國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》
? 中國人民銀行成立金融科技委員會
? 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》
? 《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》
2. 金融客戶端的應用
? 智能客服:深度學習讓客服更智能
? 案例:工行“工小智”
? 智能支付:“讓天下不用鈔票”
? 案例:國外智能支付
? 案例:支付寶刷臉支付
? 智能營銷：千人千面，如你所愿
? 案例：泰康在線
? 智能征信:海量數(shù)據(jù)和現(xiàn)金算法降低風險
? 案例:芝麻信用
? 智能保險：精準畫像，精準定價
? 案例：螞蟻金服“車險分”
? 智能核保：數(shù)字化、自動化、智能化
? 案例：新華保險智能核保系統(tǒng)
? 智能理賠：理賠不用等
? 案例：中國平安智能保險云“智能閃賠”
3. 金融運營的應用
? 智能安防：識別可疑行為，確保場所安全
? 案例：�？低�視金融安全防范
? 智能網(wǎng)點：推動銀行網(wǎng)點智能化轉型
? 案例：美國銀行的robo bank
? 人工智能壓力測試：確保金融安全
? 市場影響分析：降低交易影響
? 智能風控：去除噪音，讓數(shù)據(jù)說話
? 案例螞蟻金服蟻盾
4. 交易和投資管理的應用
? 預測市場：利用深度學習技術預測金融市場走勢
? 量化交易：未來算法自我學習、自主投資
? 案例：man group
? 投資組合管理：提高組合績效
? 案例：equbot人工智能ETF
? 智能投顧：投資經(jīng)理的替代者
? 案例：平安“智能財富管家”
5. 監(jiān)管合規(guī)的應用

五、 傳統(tǒng)金融機構發(fā)展金融科技的主要模式
1. 內(nèi)部開發(fā)金融科技產(chǎn)品
2. 借助第三方數(shù)據(jù)公司（平臺）
3. 投資、孵化金融科技創(chuàng)業(yè)公司
4. 并購金融科技公司
六、 人工智能帶來的風險
1. 人工智能本身就是系統(tǒng)風險的來源
2. 人工智能游離于監(jiān)管之外
3. 人工智能算法難以被解釋和有效理解會帶來宏觀風險
七、 金融科技的未來展望