1、高等教育出版社互联网金融基础第二版PART ONE 案例导学一案例导学芝麻信用：基于大数据的信用评估及管理一二精准营销：工商银行金融产品个性化服务百融金服：金融风控新模式三四刷脸消费：无卡时代的支付新趋势摩羯智投：手机里的投资顾问五六工小智：客服的智能化转型案例一 芝麻信用：基于大数据的信用评估及管理 芝麻信用是一家大数据征信公司。芝麻信用开创了大数据征信模型。在模型中，信用历史是非常重要的一项，其他维度包括身份特质、履约能力、行为偏好和人脉关系。通过这五大维度，建立了刻画个人信用全貌的模型。基于大数据724小时在线运算能力，通过账户行为分析，能够准确地刻画个人的行为，以此判断其是否出现行为异
2、常，帮助合作伙伴进行反欺诈识别。案例二 精准营销：工商银行金融产品个性化服务1近年来，愈加激烈的市场竞争对工商银行的市场营销提出了新挑战；客户多样化和个性化需求与传统营销的矛盾构成了向精准营销转型的新动力。如何借助新的精准营销理论和大数据、数据挖掘等信息技术提升精准营销能力，是银行业新时期能否持续发展的关键。2工商银行深入研究大数据和数据挖掘等信息技术应用方法，以数据仓库为基础，建立客户营销统一视图；量化客户贡献，推进分层服务；深度挖掘需求，定位目标客户；推动营销活动，提升营销效率；大胆推进营销管理模式再造和制度完善，加强“以客户为中心”的精准营销能力，有效提升客户服务质量和核心竞争力。利用数
3、据分析提升精准营销应用实践。案例三 百融云创：金融风控新模式百融云创是一家专业提供大数据金融信息服务的公司，可以依据大数据绘制用户画像，并提供用户评估报考。银行业解决方案主要使用线上、线下融合的海量非金融与金融数据进行信用风险建模，通过风险模型识别欺诈风险和信用风险。案例四 刷脸消费：无卡时代的支付新趋势中国建设银行在上海举行“刷脸创新全渠道应用发布会”，章更生副行长宣布:建设银行已实现刷脸创新全渠道、全流程应用。刷脸取款132刷脸消费客户精准识别案例五 摩羯智投：手机里的投资顾问摩羯智投是招商银行提供的基于大数据与人工智能的智能投顾服务。摩羯智投会根据客户自主选择的“目标-风险”要求为客户构
4、建基金组合，并提供了“一键购买”的便捷化服务功能。同时，摩羯智投基于5.4万亿的财富管理数据，每天进行107万次的机器学习投资训练，使其具备算法进化能力，时刻挖掘基金组合最优状态，并对客户持仓情况进行回归验证，并提供调优建议。案例六 工小智：客服的智能化转型自2016年推出智能客服“工小智”以来，工商银行依托领先的科技优势和专业服务能力，将“工小智”推广到短信、融e联、微信等各主要服务渠道，为客户带来了秒速回复、触手可及、无间歇的良好体验。据统计，目前工行智能客服的识别率已达98%，处于行业领先水平，两年多来累计解决客户相关需求4亿笔。PART TWO 内容讲解二内容讲解大数据与人工智能的内涵
5、与联系一二大数据与人工智能在金融行业的应用大数据与人工智能的战略思考三四大数据与人工智能的发展与展望一、大数据与人工智能的内涵和联系1、大数据是什么？大数据(big data)，或称巨量资料，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。数据规模庞大（Volume）数据更新频繁（Velocity）数据类型多样性（Variety）数据价值巨大（Value）数据处理复杂（Complexity）特征4V+1CVVVVC一、大数据与人工智能的内涵和联系2、人工智能是什么？人工智能（
6、Artificial Intelligence），文缩写为AI。历史上，人工智能的定义经历多次转变。一些肤浅的、未能揭示 内在规律的定义很早就被研究者抛弃。但直到今天，被广泛接受的定义仍有很多种。学术界的定义普遍采用斯图亚特罗素（Stuart Russell）与彼得诺维格（Peter Norvig）在人工智能：一种现代的方法一书中的定义，即人工智能就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。云计算 深度学习对并行计算、单位时间数据吞吐能力有更高要求 GPU/FPGA的发展及计算能力的提升使得云计算平台可以快速计算、处理大量数据人工智能 云计算+大数据+深度学习三者相辅相成
7、、相互依赖、相互促进，使得人工智能有机会从专用的技术成为通用的技术，融入到各行各业之中机器学习 机器学习尤其是深度学习/强化学习的完善与迭代促成了人工智能与商业场景的结合大数据 大量实时产生的数据为人工智能的落地应用奠定了基础 通过大量数据可以训练人工智能的算法模型平台基础引擎一、大数据与人工智能的内涵和联系3、大数据与人工智能的联系二、大数据与人工智能在金融行业的应用：客户画像风险管控身份识别精准营销运营优化智能投顾智能客服银行业应用二、大数据与人工智能在金融行业的应用：2保险行业应用13客户细分及精细化营销客户细分客户关联销售欺诈行为分析保险欺诈与滥用分析精细化运营产品优化潜在客户挖掘及流
8、失用户预测客户精准营销运营分析代理人甑选车险欺诈分析二、大数据与人工智能在金融行业的应用：股价预测客户关系管理投资景气指数量化交易1证券行业应用234三、大数据与人工智能的战略思考以人才为核心，提升数据分析能力数据应用人才以数据为基础，充分整合数据资源客户关系管理以应用为驱动，深入挖掘数据价值量化交易四、最新行业规则与发展展望数据：来源和存储模式不能有效支撑大数据分析人才：专业的数据分析人员匮乏工具：缺少成熟的分析模型与训练工具监管：监管机制变革滞后成本：新增成本投入较高PART THREE 延伸阅读三延伸阅读2019年中国金融科技行业研究报告一二中国银行的大数据实践与规划大数据与人工智能时代
9、银行信息的安全防护三一、2019年中国金融科技行业研究金融与科技的共生式成长一、2019年中国金融科技行业研究中国金融科技的弯道超车一、2019年中国金融科技行业研究金融企业与科技企业开始融合一、2019年中国金融科技行业研究金融科技产业图谱一、2019年中国金融科技行业研究金融机构科技投入规模及结构一、2019年中国金融科技行业研究我国金融科技的顶层规划二、中国银行的大数据实践与规划（一）（三）（二）优化完善大数据技术平台欺诈行为分析深化推广客户精准营销平台探索构建互联网征信及欺诈监测平台三、大数据与人工智能时代银行信息的安全防护123加强系统防范攻击的能力，不断利用新技术完善银行安全体系客户关系管理建立严格的内部信息保密制度量化交易加强外包及合作方的管理PART FOUR 实训&练习四实训&练习中国人民银行个人征信查询一二互联网信用查询芝麻信用一、中国人民银行个人征信咨询实训任务：央行个人征信信息查询具体操作步骤：登录中国人民银行征信中心网址https:/ 谢谢！
