《科技金融与数字金融解码》

  培训讲师:陈德胜

讲师背景:
陈德胜老师——宏观经济与商业银行经营管理专家Ø清华大学工商管理专业博士后(合作导师:中国企业成长与国家经济安全研究中心主任雷家骕教授)Ø国家发改委(国家信息中心)经济学博士后(合作导师:著名经济学家、中国发展研究基金会副理事长、十三届全国政 详细>>

陈德胜
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《科技金融与数字金融解码》详细内容

《科技金融与数字金融解码》


《科技金融与数字金融解码》

陈德胜 博士/教授

课程背景:
2023年11月17日,国家主席习近平在亚太经合组织第三十次领导人非正式会议上指出,
“加速数字化转型,缩小数字鸿沟,支持大数据、云计算、人工智能、量子计算等新技术
应用,不断塑造亚太发展新动能新优势。”中央金融工作会议提出,“做好科技金融、绿
色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”。“数字金融”首次被写入中央文件
,其重要性日益凸显。金融业正在经历一场前所未有的变革,在大数据、区块链、人工
智能等技术推动下,数字金融正在颠覆传统金融形态。
为此,本课程对科技金融与数字金融进行深入分析和解读,为科技金融与数字金融工作
开展进一步指明方向。


授课老师近30年的经济理论学习研究和金融实践工作经验,特别是在科技金融与数字金
融领域,有着较为深刻的理论积淀和实务理解,逻辑严谨,思路清晰;通过深入浅出的
理论与案例分析相结合,通俗易懂。

课程收益:
1、学习了知全球化背景下的科技金融与数字金融的技术和制度背景、发展现状和态势。

2、为各级政府、金融机构、企业、居民等各类主体在科技金融与数字金融经营管理活动
指明关键要素、方向和发展路径。

课程对象:
各级政府官员和公务人员;各类金融机构的各层级人员;企业董事会成员与高级管理人
员,包括董事长、总裁、首席执行官(总经理)、董事会秘书,首席运营官(COO)、首
席财务官(财务总监)等;财富精英和居民。

课程时间:
0.5天,3小时

课程方式:
主题讲授+视频欣赏+情景模拟+案例研讨+学员分享+落地工具+头脑风暴

课程大纲
一、金融科技的发展与应用概览
二、区块链技术的发展及其在金融领域的应用
1区块链的概念及其发展沿革
2区块链技术的特点
3区块链技术在金融领域的应用
三、大数据的发展及其在金融领域的应用
1大数据的概念及其发展沿革
2大数据技术的特点
3大数据技术在金融领域的应用
四、云计算技术的发展及其在金融领域的应用
1云计算的概念及其发展沿革
2云计算技术的特点
3云计算技术在金融领域的应用
五、人工智能技术的发展及其在金融领域的应用
1人工智能的概念及其发展沿革
2人工智能技术的特点
3人工智能技术在金融领域的应用
六、ChatGPT技术的发展及其在金融领域的应用
1ChatGPT的概念及其发展沿革
2ChatGPT技术的特点
3ChatGPT技术在金融领域的应用
七、数字人民币的关键技术应用
(一)数字人民币APP
(二)数字人民币软硬钱包
(三)数字人民币体系的密钥对与私钥
(四)数字人民币加载智能合约
(五)数字人民币对现有支付行业格局的影响
八、区块链+信贷
(一)分布式数据库,解决信息缺失和信息不对称难题
(二)降低运营成本,提高运营效率
(三)基于区块链技术的智能型信贷风控体系有效提升贷款不良清收率
案例1:民生银行
案例2:招商银行
案例3:光大银行
(四)区块链技术赋能普惠金融的技术逻辑特征
(五)智能合约的法律属性
1去中心化
2共识信任
3共享共管
(六)区块链技术在供应链业务中的应用
(七)边缘物联
案例1:网商银行
案例2:平安银行
九、大数据与互联网信贷
(一)全过程渗透
1贷款审批
2贷款额度和利率定价
3风险管理
4查询
5信贷文档
(二)体验式审批
1. 实时审批
案例:实时审批中的大数据应用
2. 审批前置
案例:“获客+审批”的一体化
3. 零感知审批
4. 移动审批
(三)信贷风控
1. 欺诈监测
2. 信用风险评估
3. 风险预警
4. 逾期客户管理
5. 征信服务
十、人工智与信贷
(一)银行信贷模型常用的AI算法
1逻辑回归(Logistic Regression)
2决策树(Decision Tree)
3支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
4随机森林(Random Forest)
5神经网络(Neural Networks)
6遗传算法(Genetic Algorithms)
7自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)
(二)智能顾问、智能客服、智能坐席、智能外呼、智能催收以及服务型机器人
案例:
1说明:
2浦发银行
3交通银行
(三)融资授信
1贷前场景分析
2贷中审批
(1)合规性审查
(2)企业财务分析
(3)银行同业授信比较
(4)审批初步结论
3贷后风险的自动化监控
(四)金融预测与反欺诈
(五)安全监控预警
(六)优势
十一、ChatGPT与信贷
十二、金融科技在信贷业务中应用的收益
1.提高风险控制能力
2.优化用户体验
3.减少行内资产损失
4.提高全行营销效率
5.提高风险监管合规性


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