《人工智能、大数据及算法设计实操应用》 ——建立在机器学习上的商业银行算法设计

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课程背景：

未来的企业是如何运营的？

为什么算法是未来企业运营的核心？

当下企业储备什么样的人才，以应对未来的竞争格局？

截止2018年，中国已达7亿移动支付用户。越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购、支付。同时，我们也生活在一个机器学习+数据+算法的时代，AI、数据、算法无处不在，未能足够利用数据和算法，没有把人工智能、大数据和算法与商业运营模式、与用户连接起来的的企业是没有未来的企业。今后，中国每年急需10万名专业人工智能算法工程师，以及150万具有人工智能、大数据思维的职业经理人。

随着世界经济大格局的变化和智能产业的突飞猛进，正面临一个难得的转型、融合和发展的机遇。这个机遇就是数字化，即将把企业带到智能时代的四项技术：A（Artificial Intelligence，人工智能），B（Blockchain，区块链），C（Cloud computing，云计算），D（Big Data，大数据）。对于传统企业的改造、对于消费升级、对于新型城市化，都要用ABCD的技术手段，这些以ABCD为代表的新兴产业将引领中国经济未来发展。

在人工智能、大数据、算法等新科技及应用爆发的今天，任何一家企业、一个组织及个人都需要掌握相关技术与应用，才能利于不败之地。你可能会认为应用这些新科技需要高深的数学运算和严谨的理论。正相反，人工智能、大数据及算法设计并不需要深奥的数学，而需要的是包罗万象的商业场景与模型，否则人工智能、大数据及算法设计就成了“无源之水、无本之木”。只有结合商业场景，人工智能、大数据及算法的应用才能一步步解决实际问题，这些解决方案最终接近、形成终极算法。

对于传统银行来说，此轮科技升级也是转型的大好机会！

【内容】

1、人工智能基础知识；

2、人工智能与大数据、算法的区别与联系；

3、人工智能与大数据、算法在商业领域相关案例；

4、讲解、分析目前商业中常用的50种算法应用并演练。

【培训方式】

理论讲授，案例分析，方法传授、动画演示、互动讨论，讲师点评、算法演练。

【培训大纲】

第一天上午

一、人工智能概述

1.人工智能——世纪对弈

1)AlphaGo围棋胜利的深度透视

2)AlphaGo的算法秘密

3)对弈的意义

4)AI发展的意义

实战案例分析：人类思维与机器思维有哪些本质区别

2.人工智能发展概况

1)什么是智能

2)什么是人工智能 (AI)

3)AI研究的方法和途径.

4)AI的历史.

5)ＡI的研究特点

6)人工智能学科体系

3.人工智能中人文趣事

1)图灵（Turing）

2)赫伯特·西蒙（Herbert Simon）

二、人工智能基本原理及应用

1.人工智能基础知识

1)知识表示的概念

2)知识的特性

3)知识的分类

4)知识表示的方法

实战案例分析：分布式计算与人工智能的关系

2.人工神经网络在物联网中的应用

1)神经网络的发展简史

2)神经元数学模型

3)神经网络的分类

4)神经网络的特征

实战案例分析：物联网商业应用的三大定律

3.智能机器人——在工业4.0中的应用

1)工业互联网系统

2)服务机器人

3)工业机器人

实战案例分析：人工智能技术与当前中国制造2025

第一天下午

三、人工智能相关热点技术——大数据、机器学习、算法

1.大数据技术

1)大数据时代的意义

2)大数据基础概念

3)大数据和人工智能的关系

4)大数据解决的主要问题

5)大数据将“猜”出并控制一切

实战案例分析：特朗普如何通过数据和算法来操控选民思想和结果

6)如何通过在线化收集、处理海量数据

7)数据挖掘结果如何展现——从"人找信息"到"信息找人"

实战案例分析：准确率高达75%的机票价格预测模型

2.机器学习与算法技术

1)机器学习基本概念——深度学习与非深度学习

2)机器学习算法分类——有监督学习（分类、预测）、无监督学习（聚类、关联）

3)机器学习的主要学派与五大终极算法

符合学派——逆向演绎算法

联结学派——反向传播算法

进化学派——达尔文算法

贝叶斯学派——推理算法

类推学派——支持向量机算法

4)什么是算法：即企业经营的策略

5)算法与数据——算法如种子、数据如土壤

6)算法三种底层逻辑：或、且、非

7)机器学习与算法的结合应用

实战案例分析：用机器学习和算法预测药物有效性

8)Google在机器学习算法上的应用

实战案例分析：为什么Google比雅虎公司市值高很多

9)菜鸟利用机器学习算法提升供应链效率

10)并不复杂的推荐算法成就了今日头条

实战案例分析： 你关心的新闻才是今日头条

第二天上午

四、算法设计在商业银行中的应用

1.互联网金融

1)互联网金融的涵义

2)互联网金融的模式及发展现状

3)BAT如何利用机器学习与算法影响整个商业银行

4)关键的不是算法，是场景

移动支付改变了商业银行的用户场景

行联通东航结成异业联盟

互联网金融创新

互联网银行运营

实战案例分析：互联网金融通过算法识别潜在用户与风险

2.算法在金融征信风控体系中的应用

1)金融征信风控体系核心模式

2)金融征信风控算法与模型的设计步骤

3)金融征信风控数据仓库建设

4)金融征信风控模型风险等级

5)信用评分算法开发流程

6)社交网络算法在金融反欺诈中的应用

案例分析：蚂蚁金服征信算法与模型，快速处理用户借贷需求

3.区块链算法应用——即将改变银行、金融行业秩序

1)互联网商业中的四大顽疾——窃取、假冒、篡改、事后否认

2)P2P去中心化支付网络

3)数字资产交易——哈希运算

4)安全公钥密钥设计

5)比特币分割交易

案例分析：京东运用区块链算法建立智能供应链

第二天下午

五、常用经典算法与建模设计与应用

1.算法与数据结构基础

1)链表

2)数组

3)栈

4)队列

5)哈希表

6)堆

7)二分查找树

2.产品设计十大经典算法介绍

3.预测类算法设计与应用

1)决策树逻辑算法

2)lf…Then…如果你喜欢《星球大战》，那么你就会喜欢《阿凡达》

3)拉普拉斯定理

4)A/B测试算法

5)赢留输变算法——如何在赌场玩老虎机

6)缓存清理算法——算法中的断、舍、离

4.博弈算法设计与应用

1)博弈的四个维度——对手、收益、算法、数据

2)纳什均衡算法

3)囚徒算法

4)智猪算法

5)银行家与哲学家算法

6)海盗分金算法——要么三倍，要么赔光

案例分析：瑞幸咖啡营销算法：朋友圈分享减半，积赞免费送

5.聚类算法设计与应用

1)谷歌pageRank网页排名算法

2)欧几里得算法

3)K最近邻算法

4)拜占庭将军困境与算法

5)紧前关系算法

6)最优停止算法——神奇的37%

六、举一反三、无师自通创造属于自己的终极算法

实战练习：围绕企业自身运营特点，分组练习设计以下四方面算法和模型：

1)市场与营销类，设计精准营销、实时营销和个性化推荐等算法模型；

2)客户关系类，设计获取客户最优算法、风控模式、设计客户画像、关系链研究和客户生命周期管理；

3)企业经营类，设计业务流程、决策、监控和经营分析；

4)商业化指数体系的初步搭建和分析。

授课风格：案例丰富、表达清晰、逻辑有力、互动控场水平高。

品牌课程：《人工智能、大数据及算法设计实操应用》、《互联网模式引领“新常态”经济未来》、《工业4.0构建中国制造业未来》、《大数据挖掘技术》、《传统企业如何利用O2O模式转型》、《互联网思维重构产业未来》、《互联网思维与传统企业互联网转型》、《互联网搭建与运营管理培训》。

王老师精彩授课瞬

王老师

【个人简历】

北京区块链技术应用协会的会员和讲师、scrum精益敏捷管理顾问讲师

国家级信息化专家——国家工信部智能化管理师授课专家

北京理工大学计算机专业毕业。

【曾任】

搜狐互联网金融产品经理

百度智能产品运营总监

中国移动等互联网巨擎级企业担任项目经理、品管总监等职位。

【擅长行业&领域】

行业：金融、银行、企业、互联网

领域：人工智能、区块链、云计算、大数据等领域课题培训

【主讲课程 】

银行类：《银行4.0：一场金融界数字化革命》、《商业银行数字化敏捷转型策略》、《敏捷银行实施策略》、《互联网金融产品创新与应用》、《区块链技术与央行数字货币在商业银行中的应用》、《大数据在商业银行中的应用》、《商业银行在人工智能、大数据及算法实战应用》、《人工智能深度学习算法实战演练》等。

其他行业：《新基建核心技术解析与实施策略》、《互联网模式引领“新常态”经济未来》、《互联网思维与传统企业互联网转型》、《新媒体营销与品牌推广——公众号运营》、《工业4.0构建中国制造业未来》、《互联网搭建与运营管理培训》、《互联网端到端运营流程搭建》等。

【实战经验 】

王老师先后在出版、通信、互联网、咨询等行业，从事互联网运营管理、金融产品管理、项目管理、运营管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中国移动等企业工作。丰富的企业实际工作经验，熟悉基层业务和国内企业的管理现状。培训课程始终围绕“变现”为核心，对如何将互联网企业运营管理与传统企业实践相结合，解决企业的实际问题，有独到的见解和实践能力。通过咨询项目为传统行业转型分享其在营销、市场、研发、物流等企业运营等各方面的心得。擅长将咨询工作中的经验、案例以互联网运营管理、营销管理、客服管理等形式制作成咨询方案与课件，在咨询项目中实际运做案例与活动。

近年培训与项目记录摘要：

近两年各银行及金融机构服务案例：

2019年，中国银行：互联网金融与区块链应用培训，参与人数40人.

2019年，建设银行：互联网金融应用培训，参与人数30人.

2019年，苏州银行互联网金融与区块链应用挖掘培训，参与人数50人。

2019年，拉卡拉征信大数据分析与金融征信培训，参与人数50人

2019年，工商银行：互联网金融与区块链应用培训，参与人数60人.

2019年，衢州农行互联网金融与区块链应用挖掘培训，参与人数40人。

2020年，华夏银行征信大数据分析与金融征信培训，参与人数50人

2020年，平安银行数字化银行转型创新培训，参与人数30人。

2020年，工商银行大数据分析与金融征信培训，参与人数50人

2020年，中国苏州银行银行4.0培训，参与人数40人。

2020年，北京银行金融征信培训，参与人数50人

近两年500强企业及各院校授课案例：

2019年，中国电信浙江分公司：互联网思维下的品牌营销，参加人员共200人以上。

2019年，广汽集团：互联网思维下的品牌营销，参加人员共100人。

2019年，美的集团：大数据营销，参加人员共300人以上。

2019年，TCL集团：工业4.0与中国制造2025培训，参加人员200人。

2019年，中国核能集团：工业4.0与中国制造2025培训，授课4期，参加人员共130人以上。

2019年，北京大学总裁班：数字化创新思维，授课4期，参加人员共180人以上。

2020年，武汉大学EMBA总裁班：大数据创新营销，授课4期，参加人员共100人以上。

2020年，杭州移动分公司：人工智能与大数据培训，授课6期，参加人员共200人以上。

2020年，浙江大学总裁班：区块链与数字化货币培训，授课人数30人。

2020年，中国惠普区块链技术与财务系统落地培训咨询，项目人数40人

2020年，上海交通大学：区块链技术与金融服务培训咨询，授课人数40人

2020年，清华大学新基建发展培训总裁班，授课人数30人

参与过多项与 AI、机器学习、大数据分析项目：

拉卡拉征信大数据分析与金融征信机器人项目:

-考拉征信是拉卡拉旗下独立的、开放的第三方信用评估及信用管理机构，是当前国内同时持有个人征信牌照及企业征信牌照的征信企业，也是国内首个成立专注于大数据征信模型研究的专业实验室的征信机构。考拉征信的数据来源是多维度的，依托大数据和互联网平台，数据来源既有拉卡拉十年积累起来的便民、电商、金融及近亿级个人用户和百万线下商户日常经营的相关数据，同时蓝标、拓尔思、梅泰诺和旋极等四家上市公司也同步共享其数据，此外还有公安、法院、航空、通讯、学历、学籍、工商等公共部门及其他行业合作的数据。

-基于考拉的非结构化大数据，本项目将重点研究：

个人征信大数据建模，企业征信大数据建模，对于个人用户的反欺诈征信大数据建模及处理系统等具体问题。

-自动收集、分析并处理多源、异构、非结构化的数据，充分验证并研究面向管理决策的非结构化大数据挖掘方法技术，面向管理决策的多源异构大数据融合方法，以及大数据统计推断与决策方法等重要研究内容。利用大数据的价值，对征信管理决策提供重要的支撑作用。

春雨医生健康大数据挖掘人工智能实证平台项目:

-基于春雨医生的大量问诊数据和全国范围内的病情分布数据，本项目将应用并验证大数据统计推断与决策方法；基于此平台中的海量问诊，本项目将应用并验证面向管理决策的非结构化大数据挖掘方法技术，既包括问诊文本挖掘技术，也包括问诊图片挖掘技术；在此基础上，进一步研究并应用如何将春雨内外部大数据转化为能够辅助病情诊断和辅助治疗的专业性知识，为自动化诊疗提供科学依据，由此研究非结构化大数据支持医疗决策的方法。

36Kr（36 氪） 双创指数AI平台系统:

-基于此平台数据来源的广泛性和异构性，本项目将应用并研究面向管理决策的多源异构大数据融合方法；在对多体量巨大的数据进行分析和推断中，本项目将应用并验证大数据统计推断与决策方法；在具体的指数构建及验证过程中，本项目将应用并验证面向管理决策的非结构化大数据挖掘方法技术，特别是文本挖掘技术，如文本的结构化表示、文本特征提取和文本分类等。

-本项目的重要完成研究并应用基于非结构化大数据挖掘技术将这些大数据转化为能够辅助管理决策的描述中国创新创业情况的知识，实时监控中国创新创业现状，为监管机构和政府部门的政策制定提供科学依据，防范市场风险，由此研究非结构化大数据支持管理决策的一般性方法和模式。

新华金融财经智能数据标准规范体系研究项目运用AI 机器人深度学习技术:

-项目针对金融财经数据服务特点建立一系列数据规范标准以及数据规范标准的维护更新体系，完成为用户提供一个了稳定、统一、规范、方便、高效的大数据分析服务平台

江苏协鑫集团电力设备大数据智能监测与故障分析系统运用:

-项目完成电力设备传感器采集的数据，构建设备大数据管理系统和电力故障分析预测挖掘平台，项目结合 OpenTSDB 动态时序数据库技术，实现设备故障数据的分类与预测预警模型，实现设备监测时间序列数据的分析挖掘与故障预警。

中国移动运营商的大数据分析系统:

-项目完成信令数据、充值数据、CRM、业务订阅数据等的存储管理和分析检索，实现数据集成、话单分析、客户深度标签分析，网络优化分析以及舆情预警。

【授课风格】

专家型讲师风格。有相对深厚的知识底蕴和丰富的社会阅历，以及个人独特的思考角度。

讲课时逻辑性非常强，旁征博引，谈古论今，侃侃而言，毫不费力，化技巧于无形，授课内容炉火纯青。

王老师的授课就是那种内容知识点随手拈来，随现场学员状态灵活而变。

【服务客户】

银行业：中国银行、工商银行、交通银行、建设银行、邮储银行、平安银行、招商银行、兴业银行、民生银行、华夏银行、苏州银行、宁波银行、各地农商行、等

其他行业：清华大学、北京大学、武汉大学、南京财经、中国移动、广汽集团公司、美的集团：TCL集团、中国核能集团、重庆邮政、EMBA总裁班、春雨医生健康、1 号店、德邦物流等

【客户反馈】

学员评价

在工作中，汲取新知识是非常重要的，这次培训，学到了很多相关知识，非常实用，希望下次公司培训还能请王老师。

——中国移动

这次大数据营销的培训，让我感觉银行的未来非常有前景，很庆幸自己参加了这次培训，着实大开眼界！

——招商银行

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