大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐

  培訓(xùn)講師:應(yīng)江勇

講師背景:
人工智能專(zhuān)家—應(yīng)江勇老師【背景介紹】?北京郵電大學(xué)博士?高級(jí)工程師?亞信數(shù)據(jù)科學(xué)家機(jī)器學(xué)習(xí)能力中心負(fù)責(zé)人【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷】1.10年專(zhuān)注于通信行業(yè)咨詢(xún)、方案設(shè)計(jì)及落地、培訓(xùn)2.4年專(zhuān)注于電信和金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)及應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)領(lǐng)域及應(yīng)用。3 詳細(xì)>>

應(yīng)江勇
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大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐
1、大數(shù)據(jù)催生金融新業(yè)態(tài)的背景分析
大數(shù)據(jù)催生新的金融業(yè)態(tài),銀行決策轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”,商業(yè)銀行從“數(shù)據(jù)-應(yīng)用-業(yè)務(wù)”三個(gè)層面構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系,全面整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源,發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值,增強(qiáng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新,助推轉(zhuǎn)型成功。
2、大數(shù)據(jù)對(duì)金融創(chuàng)新的價(jià)值點(diǎn)分析
大數(shù)據(jù)可以完整刻畫(huà)客戶(hù)生活軌跡、偏好、行為特征與潛在需求,通過(guò)客戶(hù)完整的線(xiàn)上線(xiàn)下行為數(shù)據(jù),提供標(biāo)簽數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù)
3、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實(shí)踐案例介紹
數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用范圍雖多,但可簡(jiǎn)單分為兩大類(lèi):一類(lèi)用來(lái)“增收”。如:精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、獲客分析、投資分析、資產(chǎn)收益、債券收益、用戶(hù)畫(huà)像、客戶(hù)維系挽留、體驗(yàn)提升等;另一類(lèi)用來(lái)“減損”,如:金融風(fēng)險(xiǎn)管理、產(chǎn)品定價(jià)、KYC、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)、反欺詐與反洗錢(qián)。大數(shù)據(jù)發(fā)揮核心價(jià)值來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù),需要在這些領(lǐng)域中找到準(zhǔn)確的切入點(diǎn)。以下案例將從應(yīng)用價(jià)值、場(chǎng)景及流程來(lái)剖析:
3.1精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)
3.2貸前風(fēng)控
3.3貸中反欺詐
3.4貸后監(jiān)控預(yù)警
3.5產(chǎn)業(yè)鏈金融風(fēng)控
3.6區(qū)域特征洞察等
4、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實(shí)踐的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案
主要介紹技術(shù)框架、數(shù)據(jù)流及相關(guān)接口及部署方案
5、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實(shí)踐的商業(yè)模式
主要分析第三方公司與金融企業(yè)合作的商業(yè)模式,主要包括工程服務(wù)、云服務(wù)、運(yùn)營(yíng)服務(wù)等。
6、某金融集團(tuán)公司2016-2017年大數(shù)據(jù)實(shí)施案例分享
大數(shù)據(jù)系統(tǒng)及應(yīng)用作為整個(gè)**集團(tuán)的跨公司、跨部門(mén)、跨內(nèi)外的數(shù)據(jù)共享、交換與發(fā)布平臺(tái),承載著互聯(lián)網(wǎng)+業(yè)務(wù)的核心樞紐,主要建設(shè)目標(biāo)是為**集團(tuán)下屬的各個(gè)子公司輸出大數(shù)據(jù)能力,能夠使**集團(tuán)將各個(gè)子公司、機(jī)構(gòu)與部門(mén)的數(shù)據(jù)有機(jī)地結(jié)合到一起,能夠使用戶(hù)在該平臺(tái)中自由地創(chuàng)建、修改、刪除計(jì)算存儲(chǔ)資源,能夠有效靈活地訪(fǎng)問(wèn)到其他用戶(hù)公開(kāi)的數(shù)據(jù),并自由定義自身需要的數(shù)據(jù)處理邏輯與報(bào)表展現(xiàn)方案,并將結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行公開(kāi)與共享。

 

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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)挖掘創(chuàng)新應(yīng)用案例培訓(xùn)一、課程目標(biāo):本次課程以理論與實(shí)際相結(jié)合為基準(zhǔn),突出實(shí)際性演練,以達(dá)到如下二、培訓(xùn)目標(biāo):(1)了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的基本概念,基本流程、常用算法和適用的場(chǎng)景。(2)能根據(jù)實(shí)際問(wèn)題熟練地構(gòu)建人工智能項(xiàng)目建模流程,熟悉掌握數(shù)據(jù)建模過(guò)程、處理節(jié)點(diǎn)的操作。(3)掌握具體的機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)以及案例,能根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景獨(dú)立實(shí)戰(zhàn)

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機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)概念人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘方面人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘之前的聯(lián)系人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘之前的區(qū)別機(jī)器學(xué)習(xí)落地流程案例講解機(jī)器學(xué)習(xí)落地的具體步驟主要要點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法演練1、有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督的區(qū)別2、從理論和案例的角度舉幾個(gè)實(shí)際工作中會(huì)用到的具體算法有監(jiān)督算法包括隨機(jī)森林等無(wú)監(jiān)督算法如DBSCAN等R或P

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機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的解決方案及應(yīng)用課程背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已經(jīng)與日俱增,傳統(tǒng)的搜索引擎已經(jīng)無(wú)法完全滿(mǎn)足當(dāng)前的需求,推薦系統(tǒng)成為了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的新寵,其是為了解決海量數(shù)據(jù)所帶來(lái)的挑戰(zhàn)以及給用戶(hù)更好的體驗(yàn)而發(fā)展成一門(mén)交叉學(xué)科。推薦系統(tǒng)算法通常會(huì)包含機(jī)器學(xué)習(xí)算法,而云計(jì)算的廣泛應(yīng)用也使得機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以快速的部署與運(yùn)算,為推薦系統(tǒng)的性能與效果提升提

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清華大學(xué)卓越生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)總監(jiān)高級(jí)研修班
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