《商業(yè)銀行在人工智能、大數(shù)據(jù)及算法實戰(zhàn)應用》

《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(wǎng)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(jīng)理人。
隨著世界經(jīng)濟大格局的變化和智能產(chǎn)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(chǎn)業(yè)將引領中國經(jīng)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?a href="http://fanshiren.cn/neixun/retrieval/178_0_0_0_0_0_0_0_1.html" target="_blank" style="color:#333;text-decoration: none;">人工智能、大數(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！
【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。
【培訓方式】
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。
【培訓大綱】
第一天上午
人工智能概述
人工智能——世紀對弈
AlphaGo圍棋勝利的深度透視
AlphaGo的算法秘密
對弈的意義
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
人工智能發(fā)展概況
什么是智能
什么是人工智能 (AI)
AI研究的方法和途徑.
AI的歷史.
ＡI的研究特點
人工智能學科體系
人工智能中人文趣事
圖靈（Turing）
赫伯特·西蒙（Herbert Simon）
人工智能基本原理及應用
人工智能基礎知識
知識表示的概念
知識的特性
知識的分類
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
人工神經(jīng)網(wǎng)絡在物聯(lián)網(wǎng)中的應用
神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展簡史
神經(jīng)元數(shù)學模型
神經(jīng)網(wǎng)絡的分類
神經(jīng)網(wǎng)絡的特征
實戰(zhàn)案例分析：物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)應用的三大定律
智能機器人——在工業(yè)4.0中的應用
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)
服務機器人
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
第一天下午
人工智能相關熱點技術——大數(shù)據(jù)、機器學習、算法
大數(shù)據(jù)技術
大數(shù)據(jù)時代的意義
大數(shù)據(jù)基礎概念
大數(shù)據(jù)和人工智能的關系
大數(shù)據(jù)解決的主要問題
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
如何通過在線化收集、處理海量數(shù)據(jù)
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
機器學習與算法技術
機器學習基本概念——深度學習與非深度學習
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)）
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
什么是算法：即企業(yè)經(jīng)營的策略
算法與數(shù)據(jù)——算法如種子、數(shù)據(jù)如土壤
算法三種底層邏輯：或、且、非
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
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
菜鳥利用機器學習算法提升供應鏈效率
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
第二天上午
算法設計在商業(yè)銀行中的應用
互聯(lián)網(wǎng)金融
互聯(lián)網(wǎng)金融的涵義
互聯(lián)網(wǎng)金融的模式及發(fā)展現(xiàn)狀
BAT如何利用機器學習與算法影響整個商業(yè)銀行
關鍵的不是算法，是場景
移動支付改變了商業(yè)銀行的用戶場景
行聯(lián)通東航結成異業(yè)聯(lián)盟
互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新
互聯(lián)網(wǎng)銀行運營
實戰(zhàn)案例分析：互聯(lián)網(wǎng)金融通過算法識別潛在用戶與風險
算法在金融征信風控體系中的應用
金融征信風控體系核心模式
金融征信風控算法與模型的設計步驟
金融征信風控數(shù)據(jù)倉庫建設
金融征信風控模型風險等級
信用評分算法開發(fā)流程
社交網(wǎng)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
區(qū)塊鏈算法應用——即將改變銀行、金融行業(yè)秩序
互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)中的四大頑疾——竊取、假冒、篡改、事后否認
P2P去中心化支付網(wǎng)絡
數(shù)字資產(chǎn)交易——哈希運算
安全公鑰密鑰設計
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
第二天下午
常用經(jīng)典算法與建模設計與應用
算法與數(shù)據(jù)結構基礎
鏈表
數(shù)組
棧
隊列
哈希表
堆
二分查找樹
產(chǎn)品設計十大經(jīng)典算法介紹
預測類算法設計與應用
決策樹邏輯算法
lf…Then…如果你喜歡《星球大戰(zhàn)》，那么你就會喜歡《阿凡達》
拉普拉斯定理
A/B測試算法
贏留輸變算法——如何在賭場玩老虎機
緩存清理算法——算法中的斷、舍、離
博弈算法設計與應用
博弈的四個維度——對手、收益、算法、數(shù)據(jù)
納什均衡算法
囚徒算法
智豬算法
銀行家與哲學家算法
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
聚類算法設計與應用
谷歌pageRank網(wǎng)頁排名算法
歐幾里得算法
K最近鄰算法
拜占庭將軍困境與算法
緊前關系算法
最優(yōu)停止算法——神奇的37%
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：
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；
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；
企業(yè)經(jīng)營類，設計業(yè)務流程、決策、監(jiān)控和經(jīng)營分析；
商業(yè)化指數(shù)體系的初步搭建和分析。

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