廣州金融數字化轉型人才訓練營

01章數據產品開發(fā)方法和工具
01-01數據化業(yè)務工作流程：數字化工作的場景和流程
01-02數據化業(yè)務工作流程：數字化工作的工具和保障機制
01-03敏捷數據產品開發(fā)：工具和度量
01-04敏捷數據產品開發(fā)：市場研究和調研方法
01-05敏捷數據產品開發(fā)：數據產品流程（編寫工作計劃，產品愿景對齊，用戶畫像，需求分析工具，原型設計，技術方案設計，交付計劃，Z終報告展示）
01-06敏捷數據產品開發(fā)：數據產品生命周期管理
01-07銀行指標體系建設：同業(yè)數據標準建設案例
01-08銀行指標體系建設：指標體系總體概述
01-09銀行指標體系建設：銀行指標庫設計（指標庫，維度庫和維度樹，核心指標逐層分解法）
01-10銀行指標體系建設：指標的可視化展示
01-11根因分析工具：定性分析法：內外部因素分析
01-12根因分析工具：定量分析法（分群畫像，漏斗洞察，留存分析）
01-13根因分析工具：行為軌跡
01-14數據挖掘應用工具：決策類模型（細分畫像，獲客營銷，保留提升，信用評分）
01-15數據挖掘應用工具：識別類模型（申請欺詐，違規(guī)識別）
01-16數據挖掘應用工具：預測和Z優(yōu)化分析（趨勢預測，運營優(yōu)化）
02章智能客群運營
02-01智能客戶運營理論：數字化運營理論-發(fā)現問題
02-02智能客戶運營理論：數字化營銷理論-解決問題
02-03智能客戶運營理論：數字化運營和數字化營銷一體化
02-04智能客戶運營實現體系：基于NES的客群運營監(jiān)控
02-05智能客戶運營實現體系：數字化的營銷體系（模型庫、標簽庫和CRM系統等）
02-06智能客戶運營實現體系：數字化的營銷閉環(huán)
02-07聚類分析及其在銀行中的應用：聚類分析
02-08聚類分析及其在銀行中的應用：K-means聚類
02-09聚類分析及其在銀行中的應用：層級聚類
02-10聚類分析及其在銀行中的應用：譜聚類
02-11聚類分析及其在銀行中的應用：聚類分析及其在銀行中的實踐
02-12推薦算法及其在銀行中的應用：關聯規(guī)則算法
02-13推薦算法及其在銀行中的應用：協同過濾算法
02-14推薦算法及其在銀行中的應用：產品推薦應用
02-15推薦算法及其在銀行中的應用：銀行產品推薦架構
02-16社區(qū)發(fā)現算法在銀行中的應用：圖論基本概念和實現
02-17社區(qū)發(fā)現算法在銀行中的應用：社區(qū)發(fā)現算法
02-18社區(qū)發(fā)現算法在銀行中的應用：銀行交易圈及其營銷應用
03章 智能風險管控
03-01綜述部分：消費信貸全生命周期風險管理
03-02綜述部分：消費信貸常見產品及基本要素（消費信貸概念，消費信貸參與主體，常見消費信貸產品，產品風險點）
03-03綜述部分：ABC卡介紹（ABC評分卡介紹與特點，在消費信貸風險管理中的應用）
03-04貸前、貸中風控模型：自動化信貸審批（自動化貸 款審批基本框架）
03-05貸前、貸中風控模型：貸 款人識別（生物識別與身份驗證技術，在審批流程中的應用）
03-06貸前、貸中風控模型：信貸準入（監(jiān)管性準入，政策性準入，黑名單性準入）
03-07貸前、貸中風控模型：信貸規(guī)則（組合策略）
03-08貸前、貸中風控模型：申請信用評分卡（業(yè)務理解，數據獲取，構建模型）
03-09貸前、貸中風控模型：授信定價（基于風險的差異化定價，定價策略）
03-10貸前、貸中風控模型：申請階段的數據監(jiān)控（申請信息監(jiān)控，策略監(jiān)控，模型監(jiān)控，貸 款質量監(jiān)控）
03-11貸后風控模型：行為評分卡（業(yè)務理解，數據獲取，構建模型）
03-12貸后風控模型：額度管理（風險差異化的額度調整策略，續(xù)貸客戶額度策略）
03-13貸后風控模型：還款預警
03-14催收策略模型：催收評分卡（業(yè)務理解，數據獲取，構建模型）
03-15催收策略模型：催收策略（基于催收評分卡的不同階段的催收策略）
03-16反欺詐模型：申請反欺詐模型（異常特征提取，復雜網絡特征提取，構建識別模型）
03-17反欺詐模型：交易反欺詐模型（問題和標簽不平衡問題，構建識別模型）