《大数据分析与决策》
主讲：韩迎娣
【课程背景】
随着信息化、智能化的快速发展，金融行业与信息技术的融合交汇引发了数据的迅猛增长。大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。大数据技术的应用提升了金融行业的资源配置效率，强化了风险管控能力，有效促进了金融业务的创新发展。金融大数据在银行业、证券行业、保险行业、支付清算行业和互联网金融行业都得到广泛的应用，金融机构正在加大数据治理项目中的投入，结合大数据平台建设项目，构建企业内统一的数据池，实现数据的“穿透式”管理。
课程将以大数据分析为切入点，还原商业环境中的实际案例，帮助学员认知大数据的技术逻辑是什么？主要价值体现在哪些方面？如何根据所学来释放金融数据应用价值？大数据驱动智能金融？使学员学之解惑，学之能用，实现新的数据价值与突破。
【课程收益】
大数据价值、技术图谱、逻辑、特点特征等
大数据分析与决策系统、数据安全管理
大数据的金融应用、让数据引导企业业务、驱动企业决策
大数据驱动新一代金融服务，数据歧视、公平与共享
大数据驱动智能金融
【课程宗旨】
【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩
【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、企业管理人员
【课程时间】3小时
【课程大纲】
一、大数据价值与技术逻辑
1、大数据应用困扰、现状及问题
2、大数据如何做价值输出
3、大数据特征与特点
4、大数据技术图谱
大数据技术基础
大数据的数据源特点
大数据技术逻辑
大数据全域识别
大数据数据展现
案例：
二、大数据分析与决策支持系统
1、大数据分析与建模
建模
训练模型
应用模型
优化模型
2、大数据标签化管理
数据标签
标签
多样化标签与场景化应用
3、大数据决策模式
定位
决策模式
决策体系
4、让数据驱动企业决策
5、数据安全
数据全生命周期管理
安全策略
数据管理策略
防护措施
6、大数据的金融应用
智能营销
获客与留存
消费金融
智能风控
案例：
三、大数据驱动的新一代金融服务体系
1、数据驱动，场景进阶
2、歧视与公平
人为歧视
数据歧视
模型歧视
间接歧视
3、数据共享，解锁全新价值
差分隐私
联合分析
同态加密
零知识证明
安全多方计算
4、大数据，推动智能金融
