《人工智能、大數(shù)據(jù)及算法設計實操應用》 ——建立在機器學習上的商業(yè)銀行算法設計

《人工智能、大數(shù)據(jù)及算法設計實操應用》
——建立在機器學習上的商業(yè)銀行算法設計
 
【課程背景】
未來的企業(yè)是如何運營的？
為什么算法是未來企業(yè)運營的核心？
當下企業(yè)儲備什么樣的人才，以應對未來的競爭格局？
截止2018年，中國已達7億移動支付用戶。越來越多的人通過移動互聯(lián)網平臺進行溝通、應用、采購、支付。同時，我們也生活在一個機器學習+數(shù)據(jù)+算法的時代，AI、數(shù)據(jù)、算法無處不在，未能足夠利用數(shù)據(jù)和算法，沒有把人工智能、大數(shù)據(jù)和算法與商業(yè)運營模式、與用戶連接起來的的企業(yè)是沒有未來的企業(yè)。今后，中國每年急需10萬名專業(yè)人工智能算法工程師，以及150萬具有人工智能、大數(shù)據(jù)思維的職業(yè)經理人。
隨著世界經濟大格局的變化和智能產業(yè)的突飛猛進，正面臨一個難得的轉型、融合和發(fā)展的機遇。這個機遇就是數(shù)字化，即將把企業(yè)帶到智能時代的四項技術：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，區(qū)塊鏈），C（Cloud computing，云計算），D（Big Data，大數(shù)據(jù)）。對于傳統(tǒng)企業(yè)的改造、對于消費升級、對于新型城市化，都要用ABCD的技術手段，這些以ABCD為代表的新興產業(yè)將引領中國經濟未來發(fā)展。
在人工智能、大數(shù)據(jù)、算法等新科技及應用爆發(fā)的今天，任何一家企業(yè)、一個組織及個人都需要掌握相關技術與應用，才能利于不敗之地。你可能會認為應用這些新科技需要高深的數(shù)學運算和嚴謹?shù)睦碚?。正相反，人工智能、大?shù)據(jù)及算法設計并不需要深奧的數(shù)學，而需要的是包羅萬象的商業(yè)場景與模型，否則人工智能、大數(shù)據(jù)及算法設計就成了“無源之水、無本之木”。只有結合商業(yè)場景，人工智能、大數(shù)據(jù)及算法的應用才能一步步解決實際問題，這些解決方案最終接近、形成終極算法。
對于傳統(tǒng)銀行來說，此輪科技升級也是轉型的大好機會！
【課程內容】
1、人工智能基礎知識；
2、人工智能與大數(shù)據(jù)、算法的區(qū)別與聯(lián)系；
3、人工智能與大數(shù)據(jù)、算法在商業(yè)領域相關案例；
4、講解、分析目前商業(yè)中常用的50種算法應用并演練。
【課程形式】
理論講授，案例分析，方法傳授、動畫演示、互動討論，講師點評、算法演練。
 
【課程大綱】
一、        人工智能概述
1.     人工智能——世紀對弈
1)     AlphaGo圍棋勝利的深度透視
2)     AlphaGo的算法秘密
3)     對弈的意義
4)     AI發(fā)展的意義
實戰(zhàn)案例分析：人類思維與機器思維有哪些本質區(qū)別
2.     人工智能發(fā)展概況
1)     什么是智能
2)     什么是人工智能(AI)
3)     AI研究的方法和途徑.
4)     AI的歷史.
5)     ＡI的研究特點
6)     人工智能學科體系
3.     人工智能中人文趣事
1)     圖靈（Turing）
2)     赫伯特·西蒙（Herbert Simon）
二、        人工智能基本原理及應用
1.     人工智能基礎知識
1)     知識表示的概念
2)     知識的特性
3)     知識的分類
4)     知識表示的方法
實戰(zhàn)案例分析：分布式計算與人工智能的關系
2.     人工神經網絡在物聯(lián)網中的應用
1)     神經網絡的發(fā)展簡史
2)     神經元數(shù)學模型
3)     神經網絡的分類
4)     神經網絡的特征
實戰(zhàn)案例分析：物聯(lián)網商業(yè)應用的三大定律
3.     智能機器人——在工業(yè)4.0中的應用
1)     工業(yè)互聯(lián)網系統(tǒng)
2)     服務機器人
3)     工業(yè)機器人
實戰(zhàn)案例分析：人工智能技術與當前中國制造2025
 
三、        人工智能相關熱點技術——大數(shù)據(jù)、機器學習、算法
1.     大數(shù)據(jù)技術
1)     大數(shù)據(jù)時代的意義
2)     大數(shù)據(jù)基礎概念
3)     大數(shù)據(jù)和人工智能的關系
4)     大數(shù)據(jù)解決的主要問題
5)     大數(shù)據(jù)將“猜”出并控制一切
實戰(zhàn)案例分析：特朗普如何通過數(shù)據(jù)和算法來操控選民思想和結果
6)     如何通過在線化收集、處理海量數(shù)據(jù)
7)     數(shù)據(jù)挖掘結果如何展現(xiàn)——從"人找信息"到"信息找人"
實戰(zhàn)案例分析：準確率高達75%的機票價格預測模型
2.     機器學習與算法技術
1)     機器學習基本概念——深度學習與非深度學習
2)     機器學習算法分類——有監(jiān)督學習（分類、預測）、無監(jiān)督學習（聚類、關聯(lián)）
3)     機器學習的主要學派與五大終極算法
符合學派——逆向演繹算法
聯(lián)結學派——反向傳播算法
進化學派——達爾文算法
貝葉斯學派——推理算法
類推學派——支持向量機算法
4)     什么是算法：即企業(yè)經營的策略
5)     算法與數(shù)據(jù)——算法如種子、數(shù)據(jù)如土壤
6)     算法三種底層邏輯：或、且、非
7)     機器學習與算法的結合應用
實戰(zhàn)案例分析：用機器學習和算法預測藥物有效性
8)     Google在機器學習算法上的應用
實戰(zhàn)案例分析：為什么Google比雅虎公司市值高很多
9)     菜鳥利用機器學習算法提升供應鏈效率
10)  并不復雜的推薦算法成就了今日頭條
實戰(zhàn)案例分析： 你關心的新聞才是今日頭條
 
四、        算法設計在商業(yè)銀行中的應用
1.     互聯(lián)網金融
1)     互聯(lián)網金融的涵義
2)     互聯(lián)網金融的模式及發(fā)展現(xiàn)狀
3)     BAT如何利用機器學習與算法影響整個商業(yè)銀行
4)     關鍵的不是算法，是場景
ü  移動支付改變了商業(yè)銀行的用戶場景
ü  行聯(lián)通東航結成異業(yè)聯(lián)盟
ü  互聯(lián)網金融創(chuàng)新
ü  互聯(lián)網銀行運營
實戰(zhàn)案例分析：互聯(lián)網金融通過算法識別潛在用戶與風險
2.     算法在金融征信風控體系中的應用
1)     金融征信風控體系核心模式
2)     金融征信風控算法與模型的設計步驟
3)     金融征信風控數(shù)據(jù)倉庫建設
4)     金融征信風控模型風險等級
5)     信用評分算法開發(fā)流程
6)     社交網絡算法在金融反欺詐中的應用
案例分析：螞蟻金服征信算法與模型，快速處理用戶借貸需求
3.     區(qū)塊鏈算法應用——即將改變銀行、金融行業(yè)秩序
1)     互聯(lián)網商業(yè)中的四大頑疾——竊取、假冒、篡改、事后否認
2)     P2P去中心化支付網絡
3)     數(shù)字資產交易——哈希運算
4)     安全公鑰密鑰設計
5)     比特幣分割交易
案例分析：京東運用區(qū)塊鏈算法建立智能供應鏈
 
五、        常用經典算法與建模設計與應用
1.     算法與數(shù)據(jù)結構基礎
1)     鏈表
2)     數(shù)組
3)     棧
4)     隊列
5)     哈希表
6)     堆
7)     二分查找樹
2.     產品設計十大經典算法介紹
3.     預測類算法設計與應用
1)     決策樹邏輯算法
2)     lf…Then…如果你喜歡《星球大戰(zhàn)》，那么你就會喜歡《阿凡達》
3)     拉普拉斯定理
4)     A/B測試算法
5)     贏留輸變算法——如何在賭場玩老虎機
6)     緩存清理算法——算法中的斷、舍、離
4.     博弈算法設計與應用
1)     博弈的四個維度——對手、收益、算法、數(shù)據(jù)
2)     納什均衡算法
3)     囚徒算法
4)     智豬算法
5)     銀行家與哲學家算法
6)     海盜分金算法——要么三倍，要么賠光
案例分析：瑞幸咖啡營銷算法：朋友圈分享減半，積贊免費送
5.     聚類算法設計與應用
1)     谷歌pageRank網頁排名算法
2)     歐幾里得算法
3)     K最近鄰算法
4)     拜占庭將軍困境與算法
5)     緊前關系算法
6)     最優(yōu)停止算法——神奇的37%
 
六、        舉一反三、無師自通創(chuàng)造屬于自己的終極算法
實戰(zhàn)練習：圍繞企業(yè)自身運營特點，分組練習設計以下四方面算法和模型：
1)     市場與營銷類，設計精準營銷、實時營銷和個性化推薦等算法模型；
2)     客戶關系類，設計獲取客戶最優(yōu)算法、風控模式、設計客戶畫像、關系鏈研究和客戶生命周期管理；
3)     企業(yè)經營類，設計業(yè)務流程、決策、監(jiān)控和經營分析；
4)    商業(yè)化指數(shù)體系的初步搭建和分析。

中國培訓研究院營銷研究中心專家；
原招商銀行銷售主任；
原荷蘭銀行高級客戶開拓經理；
原美林證券大客戶經理；
原北京嘉訊科技公司培訓總監(jiān)；
原北京玖富顧問公司副總裁；
上海交通大學、浙江大學、上海財大、上海復旦等多家知名高校合作講師。
 
王先生是理財、網點服務營銷專家，有10年金融機構銀行一線的服務經驗。長期從事個人理財業(yè)務、金融機構服務營銷的一線工作。
王先生有豐富的客戶服務經驗，具有客戶溝通能力和個人客戶開拓能力和豐富的理財知識，熟悉外資和中資銀行的營銷模式。作為一線客戶經理，具有豐富的面向最終客戶的培訓及講座經驗，前后為超過4500 人次的客戶進行400場次的專題培訓及理財講座，得到客戶的廣泛好評。
擁有豐富的銀行培訓經驗和銷售實戰(zhàn)經驗，為金融機構超過6,000名分行零售主管、支行行長/主管副行長、零售主管、理財經理、客戶經理、大堂經理及相關服務營銷人員提供培訓。
培訓擅長領域：電話邀約及營銷技巧、顧問式營銷技巧、網點識別引導及分流、客戶關系維護及提升、金融大客戶的開發(fā)與維護、高端客戶類型分析、營銷服務流程及技巧、客戶高效溝通流程與技巧、客戶需求分析方法與案例分析、產品組合營銷技巧與案例分析等。