数智双轮驱动银行业务发展｜人工智能应用培训课程

适合对象

分行数据和业务条线负责人、业务骨干；分行中高层管理人员

课程定位与主要问题

指标判断、风险识别、预算分析和经营复盘需要落到岗位动作，训练会围绕关键问题完成一轮方法校准

课程适配与选型边界

这部分用于判断《数智双轮驱动银行业务发展》是否适合当前培训需求，重点看对象、场景、模块和讲师匹配度

适合对象

分行数据和业务条线负责人、业务骨干；分行中高层管理人员

业务问题

正文与课纲结构达到标准课程页候选要求

训练重点

课程内容应围绕人工智能应用相关问题识别、方法训练和案例复盘展开，实际取舍可按企业需求和课时安排确认

选型判断

建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、讲师经验，以及江浔楷的授课方向来判断是否匹配

本页承接单门课程的对象、讲师、大纲、收益和咨询转化；如果用户仍在比较人工智能应用主题范围，应优先查看相关主题页；如涉及工具、模板或清单，仅作为需求沟通方向，具体交付形式以确认后的课程方案为准

核心收益

指标判断更清楚：风险信号、证据要求和处置边界，先讲清对象、约束和判断标准
围绕什么是数字化梳理关键判断点，避免停留在概念解释
借助数字化转型的全景视图完成一次可复盘的应用演练
输出数字化转型的核心落地框架相关的后续跟进清单，方便课后跟踪

课程背景与交付信息

经营分析、财务管理和风险判断很容易停在指标口径上，真正困难的是把数据转成业务选择。课程把什么是数字化、风险信号和数字化转型的全景视图放进同一轮讨论中校准。

课程时间

1天，6小时

授课方式

讲师面授、案例研讨、实战演练、工具工作坊、互动问答

课程内容重点

01什么是数字化？

02数字化转型的全景视图

03数字化转型的核心落地框架

课程大纲

课程总览

内容重点

第一篇：数据动能驱动篇

什么是数字化？

一、数vs数字vs数字化

1. 数是如何产生的？产生的意义是什么？数的本质是什么？
2. 数字的本质是什么？（描述、信息、传递）
3. 数字化是什么？（基于计量的一种生产组织方式）

二、为什么要推进数字化

1. 马克思主义经济学生产要素理论、道格拉斯生产函数
2. 金融科技、数字化、人工智能的进化链路
3. 客户、市场等服务模式新变化
4. 同业竞争格局变化

三、国家层面的数字化转型

1. 数字化转型相关理念产生的过程
2. 国家层面数字化转型相关举措（设部门、出政策、扶产业）
3. 监管政策及举措对银行业的影响分析（鼓励、约束、方向）

四、银行业数字化转型的进展情况

1. 数字化转型的成熟度评估
2. 银行数字化转型江湖地位图谱
案例：恒丰银行数字化转型成熟度提升策略与路径
互动：数、数字、数字化的开放式讨论；马克思主义生产要素理论

数字化转型的全景视图

一、数据的全生命周期

1. 数据规划
1. 业务需求映射数据需求
2. 数据架构设计
3. 数据资源盘点
2. 数据采集
1. 埋点规划与实施
2. 内外部数据接入
3. 数据标准化录入
3. 数据治理
1. 数据质量监控

二、银行数字化转型的关键要素

1. 战略共识
1. 数字化转型愿景
2. 高层共识形成机制
3. 战略解码至部门
2. 组织保障
1. 跨部门协同机制
2. 专职团队设置
3. 考核激励机制
3. 数据基础
1. 数据底座建设

数字化转型的核心落地框架

一、人才队伍建设

1. 数字化人才体系
1. 通识型人才：全员数据素养培训
2. 专业型人才：数据科学家、数据工程师、数据分析师等
2. 数字化人才能力矩阵
1. 数据思维：逻辑推理、业务洞察
2. 技术
工具：SQL/Python、数据分析平台
3. 业务理解：熟悉银行业务流程与痛点
4. 项目管理：推动数据项目落地
3. 数字化人才的应用及管理

二、能力体系建设

1. 数据的规划能力
1. 业务需求转译：将业务目标转化为明确的数据需求
2. 数据架构设计：规划数据的存储、流转与整合逻辑，确保数据底座支撑业务发展
3. 数据资源盘点：识别内外部数据资产，明确有什么数据、缺什么数据
2. 数据的提取能力
1. 数据接入与采集：支持实时/批量方式从核心系统、外部渠道等获取数据
2. 数据清洗与转换（ETL/ELT）：确保数据质量，形成可用的数据模型
3. 数据服务化：通过API、数据产品等方式，将数据便捷地提供给业务方
3. 数据的分析能力
1. 探索性分析：描述现状、定位问题

三、协同机制建设

1. 核心部门/团队内部协同机制
2. 核心部门/团队与外围部门/团队协同机制
3. 争议裁决机制

数据相关核心工作

一、数据研发

1. 三项核心内容
1. 数据底座基础设施建设
2. 业务系统数据需求研发
3. 数据架构整体规划设计
2. 岗位设置：数据工程师、数据架构师、ETL开发工程师
3. 评价维度：数据交付时效、数据质量、架构合理性、成本控制
4. 能力要求：SQL/Python、数据建模、业务理解、系统思维
5. 基本流程：需求评审→数据建模→开发测试→上线运维→监控优化

二、数据分析

1. 核心内容：业务诊断、趋势预测、决策支持、精准营销
2. 岗位设置：数据分析师、业务分析师、数据科学家
3. 评价维度：分析报告价值、模型准确率、业务转化效果、洞察前瞻性
4. 能力要求：统计学、机器学习、业务洞察、沟通表达、可视化
5. 基本流程：问题定义→数据提取→探索分析→建模/解读→报告呈现→反馈迭代

三、数据治理

1. 核心内容
1. 数据确权：六方确权工艺
2. 数据标准：标准制定与应用
3. 数据质量：缺值与错值修复
2. 岗位设置：数据治理专员、数据质量工程师、数据标准经理
3. 评价维度：数据质量得分、标准覆盖率、问题处理时效、业务满意度
4. 能力要求：数据政策理解、流程设计、跨部门协调、严谨细致
5. 基本流程：制度制定→宣贯执行→监控检查→问题处理→考核评价→持续改进

四、数据安全

1. 监管硬性要求
2. 数据安全与科技安全之间的关系
3. 数据安全的日常保障措施
1. 数据分级分类管理
2. 访问权限控制与审计
3. 数据脱敏与加密技术应用

五、数据资产管理

1. 数据资产的分类：基础数据、主题数据、指标数据、应用数据等
2. 数据资产的日常管理：盘点、登记、维护
3. 数据资产的价值评估：成本法、收益法、市场法

六、数据资产入表

1. 数据资产入表的意义：彰显价值、融资抵押、成本管理
2. 数据资产入表的基本流程和做法
1. 资产识别与合规确认：符合会计准则的定义与合规性审查
2. 成本归集与价值评估：准确计量成本或评估公允价值
3. 会计处理与信息披露：完成入表操作并在财报中披露
案例：数据资产入表的行业探索（以某股份制银行为例）

数据赋能业务

二、数据赋能客户营销

1. 客户画像构建：静态属性、动态行为、兴趣偏好
2. 精准触达与推荐：多渠道协同、个性化内容
3. 营销效果评估与优化：归因分析、ROI衡量
4. 客户生命周期管理：获客、提升、留存、挽回
案例：某股份制银行基于客户旅程的精准营销

三、数据赋能风险管理

1. 风险预警模型构建：信用风险、市场风险、操作风险
2. 反欺诈实时决策：交易反欺诈、申请反欺诈
3. 信用评级动态调整：融入另类数据

四、数据赋能客户经营

1. 客户体验监测与优化：NPS、客户满意度数据分析
2. 产品创新与优化：基于客户反馈和使用数据的产品迭代
3. 客户价值提升：交叉销售、向上销售策略的数据支持
4. 客户流失预警与干预：构建流失模型并触发挽留动作
小组
讨论：设计数据赋能客户经营整体方案（选择本行一个具体业务条线）
交付物：《数据赋能业务流程管控表》

银行数字化转型的阶段困境

一、整个行业在数字化转型中面临的挑战

1. 数据的零散性与数字化转型目标的整体性之间的差距
2. 数字化转型的专业性与高层参与的深度之间的差距
3. 数据的所有者与应用者之间的职责和评价标准的差距
4. 投入的长期性与效果的及时性之间的差距
5. 数字化转型基础的成熟度与人工智能的强势影响之间的差距
6. 传统经营管理方式导致的思维惯性与数据意识之间的差距
案例解析1：某国有大行一把手强势推动数据共享打破部门墙案例
案例解析2：某股份制银行持续投入5年打造数据中台初见成效案例
交付物：《数字化转型挑战识别与应对策略矩阵》

打造银行数字文化

一、数字文化的内涵与价值

1. 数字文化的定义与特征
1. 数据驱动：以数据为基础进行决策与管理
2. 开放协作：打破部门壁垒，促进信息共享
3. 客户中心：以提升客户体验为导向，提升服务水平
4. 实验创新：鼓励试错，快速迭代
2. 数字文化对数字化转型的核心价值
1. 提升敏捷度和效率
2. 增强数字化思维与执行力
3. 为创新提供土壤

二、数字文化建设的核心

1. 理念层：统一认知与价值观（数字化是必由之路）
2. 行为层
1. 用数据说话、用工具工作
2. 建立跨部门的协作和共享机制
3. 推动数据驱动的决策流程
3. 制度层
1. 奖励、考核政策向数据贡献者和创新者倾斜
2. 建立数字化创新的容错机制

三、数字文化建设的路径

1. 领导垂范：高层带头使用数据、倡导数字化
2. 全员参与：中层传导压力、组织实践
3. 标杆引领：基层涌现标杆、复制推广
案例：浦发银行数字文化建设促进业务发展案例
交付物：《数字文化成熟度评估表》、《数字文化建设行动规划模板》
第二篇：AI动能驱动篇

讲师介绍

江浔楷

金融数字化落地实战专家

22年银行及金融科技实战经验，原工行总行及平安壹账通高管。专注金融数字化转型与AI落地，擅长通过数据与智能工具赋能银行零售业务增长，服务40+中小银行，实现获客成本大幅降低与业务规模突破

银行金融科技互联网金融高等教育

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课程差异说明

本课程页面围绕《数智双轮驱动银行业务发展》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门《数智双轮驱动银行业务发展》适合哪些企业或学员？

适合分行数据和业务条线负责人、业务骨干；分行中高层管理人员。如果需求还停留在主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排

这门课主要解决什么问题？

正文与课纲结构达到标准课程页候选要求。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对人工智能应用的系统解释

课程内容通常会覆盖哪些训练重点？

可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲，并结合人工智能应用相关问题识别、方法训练、案例演练和行动复盘来判断深度是否匹配

如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？

优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同选课意图，避免只按泛主题词判断

课程是否一定提供工具、模板或清单？

页面中如提到工具演练、清单或模板，只表示培训沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程方案为准

数智双轮驱动银行业务发展