AI数据分析智能商业决策

课程大纲

AI数据分析概述

数据驱动的银行业变革

从传统数据分析到AI数据分析的转变及其对银行业的深远影响。
实战案例：某银行通过AI数据分析优化客户体验。

AI数据分析在银行业的应用场景

解读AI数据分析如何助力银行提升风险管控和客户价值。
实战案例：银行利用AI数据分析降低信贷风险。

数据驱动的银行战略转型

数据如何成为银行的核心竞争力，推动业务创新。
实战案例：某银行通过数据驱动实现精准营销。

AI数据分析之商业理解

银行业务与数据的关系

如何从银行业务需求中提炼数据问题。
实战案例：银行如何通过数据分析优化理财产品销售。

数据驱动的银行思维

培养学员从数据角度思考银行业务问题的能力。
实战案例：银行利用数据驱动的思维优化客户关系管理。

数据与银行战略目标的对齐

数据分析如何支持银行的战略目标，如客户增长、风险控制等。
实战案例：某银行通过数据分析支持数字化转型战略。

AI数据分析之数据准备

银行数据的来源与收集

介绍银行数据的来源，包括交易数据、客户行为数据等。
实战案例：银行如何整合多渠道数据。

数据清洗与预处理

AI数据清洗、去重、填补缺失值等操作技巧。
实战案例：银行如何处理数据质量问题。

数据安全与合规性

数据分析中的隐私保护和合规要求。
实战案例：银行如何确保数据合规使用。

AI数据分析之数据建模

数据建模的基础概念

介绍数据建模的基本原理和方法。
实战案例：银行如何构建客户信用评分模型。

数据建模工具与技术

使用Python、VBA等工具进行数据建模。
实战案例：银行利用机器学习模型预测客户流失。

模型评估与优化

如何评估模型的准确性和可靠性，并进行优化。
实战案例：银行如何优化风险预测模型。

AI数据分析之数据分析

数据分析方法与工具

使用Excel、Power BI等工具进行数据分析。
实战案例：银行如何利用数据分析工具进行市场分析。

数据分析实战演练

通过实际案例，让学员动手操作，掌握数据分析技巧。
实战案例：银行如何分析客户消费行为数据。

数据分析中的问题解决

针对银行业务问题，如何通过数据分析找到解决方案。
实战案例：银行如何通过数据分析优化客户体验。

AI数据分析之数据呈现

数据可视化的艺术

如何将复杂数据通过图表直观呈现。
实战案例：银行如何通过可视化工具展示风险分析报告。

数据报告撰写与展示技巧

数据报告的结构与撰写要点，以及如何进行有效展示。
实战案例：银行如何撰写高质量的数据分析报告。

数据呈现中的沟通技巧

如何将数据分析结果向非技术背景的管理层清晰传达。
实战案例：银行如何向管理层汇报数据分析结果。

AI数据分析之决策建议

数据驱动的决策框架

如何将数据分析结果转化为具体的决策建议。
实战案例：银行如何根据数据分析调整信贷政策。

决策建议的实施与反馈

决策建议的落地实施以及效果评估。
实战案例：银行如何跟踪数据分析决策的效果。

数据驱动的持续改进

如何通过数据分析推动银行的持续改进和创新。
实战案例：银行如何通过数据分析优化服务流程。

适合对象

银行分支行长、银行管理人员、各部经理、业务骨干等，尤其是需要利用数据支持决策的岗位人员

课程定位与主要问题

围绕银行客户行为、客户信用与风险分析等议题，练习将业务需求转化为数据问题，经数据准备、清洗、建模评估、分析与呈现，形成可行的决策建议

核心收益

个人层面：学习数据分析与决策方法，提升数据素养
团队层面：围绕数据共享与协作开展分析和讨论
企业层面：学习将银行业务问题转换为数据分析问题，形成数据支持的决策建议

课程背景与交付信息

本课程资料标注为银行业版，围绕客户行为数据利用、报表分析和数据支持决策等场景展开

学习从业务问题到数据洞察的分析思路、AI数据分析方法与模型，结合 Excel、WPS、Power BI、Python 等工具练习数据处理和可视化，并尝试输出包含可行性建议的分析报告

课程资料列明：精简版1天侧重概述、核心技术和决策建议；标准版2天覆盖全部模块，结合理论与实操；进阶版3天增加实战项目演练和复杂分析问题

课程资料列出工具使用手册与模板、学习资料与案例资料、线上答疑辅导等课后支持内容；具体提供范围和方式请在课程方案中确认

大纲中的银行案例为课程教学内容，不作为平台或讲师已完成企业项目的证明；学习目标不构成客户价值、风险识别或营销效果的保证

课程时间

1-3天（精简1天、标准2天、进阶3天）

授课方式

理论讲解、实操演练、案例分析、互动答疑

课程工具

Excel、WPS、Power BI、Python、VBA

课程内容重点

01AI数据分析概述

02AI数据分析之商业理解

03AI数据分析之数据准备

04AI数据分析之数据建模

05AI数据分析之数据分析

06AI数据分析之数据呈现

07AI数据分析之决策建议

讲师介绍

刘凌峰

AI智能办公应用落地专家

刘凌峰，AI智能办公应用落地专家，微软全球认证讲师。深耕办公高级应用与数据效能提升20余年，年均授课300场以上。擅长AI办公提效、AIGC应用实战与数据分析，独创凌动报表理念，助力企业数字化效能转型。可结合Python数据分析专项方向补充授课视角，聚焦Python编程、数据可视化、自动化办公

金融银行电力能源制造业通信烟草交通基础设施

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课程差异说明

这份银行业课程资料以七个模块串联业务理解与数据分析；精简、标准和进阶授课安排在同一课程中按学习深度选择

课程常见问题

这门课程适合哪些银行岗位？

银行分支行长、银行管理人员、各部经理、业务骨干等，尤其是需要利用数据支持决策的岗位人员

课程主要学习哪些分析流程？

覆盖AI数据分析概述、商业理解、数据准备、数据建模、数据分析、数据呈现和决策建议七个模块，涉及银行客户行为、信贷风险、客户信用评分、数据可视化与管理层汇报等教学议题

精简、标准和进阶安排如何选择？

课程资料列明：精简版1天侧重概述、核心技术和决策建议；标准版2天覆盖全部模块，结合理论与实操；进阶版3天增加实战项目演练和复杂分析问题。它们是同一份课程资料中的授课时长安排，具体范围需在课程方案中确认

课堂采用什么方式，涉及哪些工具？

教学方法包括理论讲解、实操演练、案例分析和互动答疑。课程目标及模块列出 Excel、WPS、Power BI、Python、VBA 等工具，具体选用需结合授课安排和学员基础确认

课程包含哪些银行分析案例议题？

大纲列出的银行教学案例涉及多渠道数据整合、数据质量与合规使用、客户信用评分、客户流失预测、风险分析报告、信贷政策建议及服务流程改进

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