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銀行智慧化營銷培訓

課程大綱：
第一部分 數(shù)字金融的時代背景
一.  金融行業(yè)引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展
二.  數(shù)字銀行扮演數(shù)字金融先驅(qū)角色
三.  金融市場供需兩側(cè)為銀行業(yè)提出挑戰(zhàn)
四.  監(jiān)管關(guān)注金融科技，政策指引銀行開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型
五.  智能化、開放化、無形化的數(shù)字銀行4.0時代到來
六.  轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在系統(tǒng)支持、數(shù)據(jù)管理、用戶感知三個維度

第二部分 銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景
七.  十四五頂層規(guī)劃：構(gòu)建數(shù)字金融新格局
八.  疫情促使“非接觸式”金融服務(wù)需求激增
九.  互聯(lián)網(wǎng)公司入局造成沖擊
十.  銀行業(yè)IT投入逐年穩(wěn)步增加
十一.  前沿技術(shù)與銀行業(yè)高度契合

第三部分 智慧銀行發(fā)展案例現(xiàn)狀
十二.  中國智慧銀行產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖譜
十三.  銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)與轉(zhuǎn)型訴求不匹配（案例：百信銀行）
十四.  分布式架構(gòu)優(yōu)勢顯著（案例：微眾銀行）
十五.  數(shù)字銀行帶來降本增效成果顯著（案例：長亮科技）
十六.  外圍業(yè)務(wù)系統(tǒng)助力銀行精細化運營（案例：宇信科技）
十七.  基于算法建立反欺詐模型（案例：第四范式）
十八.  全流程分析和使用數(shù)據(jù)，提高風險管理效能（案例：同盾科技）
十九.  構(gòu)建O2O系統(tǒng)與微信銀行系統(tǒng)（案例：科藍科技）
二十.  智慧銀行建設(shè)與軟硬件結(jié)合（案例：京東方）

第四部分 銀行智慧網(wǎng)點的用戶認知
二十一.  信賴感是用戶偏好網(wǎng)點渠道的主要原因
二十二.  用戶越年輕對網(wǎng)點渠道的偏好度越低
二十三.  等候時長與辦事效率引用戶不滿
二十四.  傳統(tǒng)網(wǎng)點需進一步提升智慧化程度
二十五.  用戶對智慧網(wǎng)點的綜合滿意度評分顯著高于傳統(tǒng)網(wǎng)點
二十六.  工作人員在智慧網(wǎng)點面向客戶的壓力減少，營銷機會增加
二十七.  智慧網(wǎng)點改變客情關(guān)系
二十八.  多數(shù)用戶青睞智慧網(wǎng)點愿繞遠路，年輕人意愿則更為強烈

第五部分 銀行智慧化營銷
二十九.  時代背景
1.  優(yōu)勢凸顯：營銷是銀行數(shù)字化核心環(huán)節(jié)
2.  市場驅(qū)動：存量競爭驅(qū)動營銷數(shù)字升級
3.  技術(shù)支持：前沿技術(shù)與銀行營銷高度適配
4.  政策保障：政策明確營銷數(shù)字化要求
5.  規(guī)模投入：銀行營銷數(shù)字化資金約35.2%的增速
三十.  落地關(guān)鍵
6.  “渠道升級—用戶全生命周期管理”營銷數(shù)字化戰(zhàn)略矩陣模型
7.  銀行營銷數(shù)字化工具布局
8.  營銷數(shù)字化戰(zhàn)略重要度時間序列
三十一.  核心工具
9.  客戶關(guān)系管理平臺
10.  用戶權(quán)益平臺
11.  用戶數(shù)據(jù)分析平臺
12.  客戶數(shù)據(jù)安全保護類產(chǎn)品

第六部分 銀行營銷智慧化卓越服務(wù)商
三十二.  螞蟻鏈摩斯用戶聯(lián)營：隱私計算技術(shù)助力銀行創(chuàng)新數(shù)字化精準營銷
三十三.  馬上消金：以AI技術(shù)為基礎(chǔ)，立足于金融大模型場景化應(yīng)用的智能營銷解決方案
三十四.  百融云創(chuàng)：以“決策式AI+生成式AI”為核心的金融行業(yè)數(shù)智化解決方案
三十五.  互聯(lián)數(shù)智：結(jié)合億量級白名單與DAU50萬+流量入口的全鏈路數(shù)字化營銷解決方案

第七部分 銀行智慧化轉(zhuǎn)型難點
三十六.  內(nèi)部
1.  復合型人才匱乏
2.  技術(shù)與業(yè)務(wù)難適配
3.  數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)薄弱
4.  內(nèi)部體制固守成規(guī)
三十七.  外部
5.  數(shù)據(jù)安全風險
6.  敏捷系統(tǒng) VS 復雜流程
7.  網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管風險
8.  思維開放 VS 思維保守

第八部分 銀行數(shù)字化模型詳解及落地指南
三十八.  模型搭建邏輯介紹
三十九.  頂層戰(zhàn)略規(guī)劃：數(shù)字化指標象限展示
四十.  數(shù)字化能力建設(shè)：數(shù)字化指標象限展示
四十一.  數(shù)字化能力指標
四十二.  底層結(jié)構(gòu)支持指標
1.  低代碼
2.  人工智能
3.  數(shù)據(jù)安全
4.  培訓及激勵
5.  RPA

第九部分 數(shù)字智慧化發(fā)展趨勢
四十三.  銀行網(wǎng)點與各產(chǎn)業(yè)融合，更開放化
四十四.  銀行服務(wù)嵌入生活場景，更無形化
四十五.  “5G+物聯(lián)網(wǎng)”銀行新基建推動智慧銀行深入發(fā)展，更智能化
四十六.  人工智能、大數(shù)據(jù)最受期待
四十七.  以大模型為基礎(chǔ)，決策式AI和生成式AI重新定義銀行營銷服務(wù)業(yè)態(tài)
四十八.  以VR、AR、MR為代表的XR系列技術(shù)將成為改變銀行營銷方式的“未來能力”
四十九.  產(chǎn)品云端部署方式成為主流
注：培訓中講師會根據(jù)學員的情況進行適當?shù)恼{(diào)整。

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