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《區塊鏈技術與央行數字貨幣在商業銀行中的應用》 —— 商業銀行如何挖掘區塊鏈的金礦

【課程編號】:NX17810

【課程名稱】:

《區塊鏈技術與央行數字貨幣在商業銀行中的應用》 —— 商業銀行如何挖掘區塊鏈的金礦

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【所屬類別】:戰略管理培訓

【培訓課時】:可根據客戶需求協商安排

【課程關鍵字】:區塊鏈培訓,數字貨幣培訓

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課程背景:

加快推動區塊鏈技術和產業創新發展,把區塊鏈作為核心技術自主創新重要突破口。

區塊鏈技術應用已延伸到數字金融、物聯網、智能制造、供應鏈管理、數字資產交易。

 —— 習近平在中央政治局集體學習講話

中國經歷了改革開放40年來波瀾壯闊的發展,截止2020年,中國已達7億移動支付用戶。目前隨著世界經濟金融大格局的變化和智能產業的突飛猛進,正面臨一個難得的轉型、融合和發展的機遇。這個機遇就是數字化,即將把人類帶到智能時代的四項技術:A(Artificial Intelligence,人工智能),B(Blockchain,區塊鏈),C(Cloud computing,云計算),D(Big Data,大數據)。而新冠疫情結束,數字化新基建又提上中國經濟發展快車道。這對于傳統商業銀行的改造、升級、轉型提出了更高的要求。以ABCD為代表的智能產業龍頭,將引導傳統銀行、金融機構、金融科技公司共同進行融合創新發展,促使傳統銀行出現一次新的變革,向“人民幣3.0時代”演進發展。

其中區塊鏈對金融信用體系的重塑使之可能成為傳統金融的變革者甚至顛覆者,進而進一步促進金融與產業的融合。區塊鏈技術在智能產業引領傳統商業銀行升級改造中的作用將是巨大的,它對數字貨幣、風控征信和金融服務體系的重構既是這次升級改造的重要基礎,也是這次升級改造必然要產生的重要結果。也就是說,傳統商業銀行可以充分利用傳統資源和優勢,并利用“區塊鏈技術”將大放異彩,成為數字化、躍升式演進發展的動力源泉。

課程重點:

1.解析區塊鏈技術特點,建立安全的數據共享環境,提升商業銀行平臺的服務能力,重塑征信風控體系。

2.區塊鏈操作從“應用”、“業務”、“技術”三方面分別解析和演示,對當今主流區塊鏈技術進行了比較,就架構設計、共享賬本和賬本擴展性。

3.區塊鏈技術的相關概念及特點,比特幣、Libra幣以及數字資產是什么?給金融行業帶來的價值及發展趨勢。

4.已經到來的人民幣3.0時代——央行數字貨幣,傳統商業銀行如何應用。

課程大綱:

第一章: 伴隨金融崛起的區塊鏈

1、區塊鏈的誕生——互聯網時代的幸運兒

2、區塊鏈從虛擬世界走來

3、區塊鏈共識機制——制造誠信、消除欺詐

案例分析:中心化如何使津巴布韋貨幣系統崩潰

4、區塊鏈底層邏輯——克服互聯網欺詐頑疾

第二章:區塊鏈技術的演進與應用

1、從互聯網到金融支付系統

2、區塊鏈技術的早期應用——記賬、對賬

3、價值信息的分布式存儲、標識與加密——去中心化、點對點

4、區塊鏈五大核心技術解析——哈希值、時間戳加密

第三章:區塊鏈技術成功案例——比特幣

1,數字化貨幣與人類貨幣的發展

2, 區塊鏈技術使數字資產得以成真

3,為什么要“挖礦”,獲取數字黃金的方法

4,數字化貨幣轉賬技術原理——交易、儲存與擴容

第四章、區塊鏈技術在金融領域的實踐與應用

1、銀行業——征信、存證、對賬

案例分析:騰訊微眾銀行創建金融區塊鏈

2、保險業——重塑信任基礎設施

案例分析:平安保險試點區塊鏈保單

3、供應鏈金融——整合供應商流程與確權

案例分析:京東金融通過區塊鏈重塑供應鏈

4、數字化資產管理——誠信將成為未來社會最大的資產

案例分析:為什么螞蟻金服征信效率非常高

第五章、央行數字貨幣運行框架與技術解析

1、人民幣3.0——央行數字貨幣能否成為全球支付與結算工具

2、Facebook的Libra幣率先開啟去美元化與匿名數字資產管理

案例分析:Libra 能否成為強勢貨幣,挑戰主權貨幣

3、DC/EP雙層運營架構——數字貨幣+電子支付系統

4、央行數字貨幣運行框架與技術解析

案例分析:工商銀行數字貨幣錢包應用

王老師

【個人簡歷】

?北京區塊鏈技術應用協會的會員和講師、scrum精益敏捷管理顧問講師

?國家級信息化專家——國家工信部智能化管理師授課專家

?北京理工大學計算機專業畢業。

【曾任】

?搜狐互聯網金融產品經理

?百度智能產品運營總監

?中國移動等互聯網巨擎級企業擔任項目經理、品管總監等職位。

【擅長行業&領域】

?行業:金融、銀行、企業、互聯網

?領域:人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等領域課題培訓

【主講課程 】

?銀行類:《銀行4.0:一場金融界數字化革命》、《商業銀行數字化敏捷轉型策略》、《敏捷銀行實施策略》、《互聯網金融產品創新與應用》、《區塊鏈技術與央行數字貨幣在商業銀行中的應用》、《大數據在商業銀行中的應用》、《商業銀行在人工智能、大數據及算法實戰應用》、《人工智能深度學習算法實戰演練》等。

?其他行業:《新基建核心技術解析與實施策略》、《互聯網模式引領“新常態”經濟未來》、《互聯網思維與傳統企業互聯網轉型》、《新媒體營銷與品牌推廣——公眾號運營》、《工業4.0構建中國制造業未來》、《互聯網搭建與運營管理培訓》、《互聯網端到端運營流程搭建》等。

【實戰經驗 】

?王老師先后在出版、通信、互聯網、咨詢等行業,從事互聯網運營管理、金融產品管理、項目管理、運營管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國移動等企業工作。豐富的企業實際工作經驗,熟悉基層業務和國內企業的管理現狀。培訓課程始終圍繞“變現”為核心,對如何將互聯網企業運營管理與傳統企業實踐相結合,解決企業的實際問題,有獨到的見解和實踐能力。通過咨詢項目為傳統行業轉型分享其在營銷、市場、研發、物流等企業運營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經驗、案例以互聯網運營管理、營銷管理、客服管理等形式制作成咨詢方案與課件,在咨詢項目中實際運做案例與活動。

?近年培訓與項目記錄摘要:

?近兩年各銀行及金融機構服務案例:

2019年,中國銀行:互聯網金融與區塊鏈應用培訓,參與人數40人.

2019年,建設銀行:互聯網金融應用培訓,參與人數30人.

2019年,蘇州銀行互聯網金融與區塊鏈應用挖掘培訓,參與人數50人。

2019年,拉卡拉征信大數據分析與金融征信培訓,參與人數50人

2019年,工商銀行:互聯網金融與區塊鏈應用培訓,參與人數60人.

2019年,衢州農行互聯網金融與區塊鏈應用挖掘培訓,參與人數40人。

2020年,華夏銀行征信大數據分析與金融征信培訓,參與人數50人

2020年,平安銀行數字化銀行轉型創新培訓,參與人數30人。

2020年,工商銀行大數據分析與金融征信培訓,參與人數50人

2020年,中國蘇州銀行銀行4.0培訓,參與人數40人。

2020年,北京銀行金融征信培訓,參與人數50人

?近兩年500強企業及各院校授課案例:

2019年,中國電信浙江分公司:互聯網思維下的品牌營銷,參加人員共200人以上。

2019年,廣汽集團:互聯網思維下的品牌營銷,參加人員共100人。

2019年,美的集團:大數據營銷,參加人員共300人以上。

2019年,TCL集團:工業4.0與中國制造2025培訓,參加人員200人。

2019年,中國核能集團:工業4.0與中國制造2025培訓,授課4期,參加人員共130人以上。

2019年,北京大學總裁班:數字化創新思維,授課4期,參加人員共180人以上。

2020年,武漢大學EMBA總裁班:大數據創新營銷,授課4期,參加人員共100人以上。

2020年,杭州移動分公司:人工智能與大數據培訓,授課6期,參加人員共200人以上。

2020年,浙江大學總裁班:區塊鏈與數字化貨幣培訓,授課人數30人。

2020年,中國惠普區塊鏈技術與財務系統落地培訓咨詢,項目人數40人

2020年,上海交通大學:區塊鏈技術與金融服務培訓咨詢,授課人數40人

2020年,清華大學新基建發展培訓總裁班,授課人數30人

?參與過多項與 AI、機器學習、大數據分析項目:

?拉卡拉征信大數據分析與金融征信機器人項目:

-考拉征信是拉卡拉旗下獨立的、開放的第三方信用評估及信用管理機構,是當前國內同時持有個人征信牌照及企業征信牌照的征信企業,也是國內首個成立專注于大數據征信模型研究的專業實驗室的征信機構。考拉征信的數據來源是多維度的,依托大數據和互聯網平臺,數據來源既有拉卡拉十年積累起來的便民、電商、金融及近億級個人用戶和百萬線下商戶日常經營的相關數據,同時藍標、拓爾思、梅泰諾和旋極等四家上市公司也同步共享其數據,此外還有公安、法院、航空、通訊、學歷、學籍、工商等公共部門及其他行業合作的數據。

-基于考拉的非結構化大數據,本項目將重點研究:

個人征信大數據建模,企業征信大數據建模,對于個人用戶的反欺詐征信大數據建模及處理系統等具體問題。

-自動收集、分析并處理多源、異構、非結構化的數據,充分驗證并研究面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術,面向管理決策的多源異構大數據融合方法,以及大數據統計推斷與決策方法等重要研究內容。利用大數據的價值,對征信管理決策提供重要的支撐作用。

?春雨醫生健康大數據挖掘人工智能實證平臺項目:

-基于春雨醫生的大量問診數據和全國范圍內的病情分布數據,本項目將應用并驗證大數據統計推斷與決策方法;基于此平臺中的海量問診,本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術,既包括問診文本挖掘技術,也包括問診圖片挖掘技術;在此基礎上,進一步研究并應用如何將春雨內外部大數據轉化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專業性知識,為自動化診療提供科學依據,由此研究非結構化大數據支持醫療決策的方法。

?36Kr(36 氪) 雙創指數AI平臺系統:

-基于此平臺數據來源的廣泛性和異構性,本項目將應用并研究面向管理決策的多源異構大數據融合方法;在對多體量巨大的數據進行分析和推斷中,本項目將應用并驗證大數據統計推斷與決策方法;在具體的指數構建及驗證過程中,本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術,特別是文本挖掘技術,如文本的結構化表示、文本特征提取和文本分類等。

-本項目的重要完成研究并應用基于非結構化大數據挖掘技術將這些大數據轉化為能夠輔助管理決策的描述中國創新創業情況的知識,實時監控中國創新創業現狀,為監管機構和政府部門的政策制定提供科學依據,防范市場風險,由此研究非結構化大數據支持管理決策的一般性方法和模式。

?新華金融財經智能數據標準規范體系研究項目運用AI 機器人深度學習技術:

-項目針對金融財經數據服務特點建立一系列數據規范標準以及數據規范標準的維護更新體系,完成為用戶提供一個了穩定、統一、規范、方便、高效的大數據分析服務平臺

?江蘇協鑫集團電力設備大數據智能監測與故障分析系統運用:

-項目完成電力設備傳感器采集的數據,構建設備大數據管理系統和電力故障分析預測挖掘平臺,項目結合 OpenTSDB 動態時序數據庫技術,實現設備故障數據的分類與預測預警模型,實現設備監測時間序列數據的分析挖掘與故障預警。

?中國移動運營商的大數據分析系統:

-項目完成信令數據、充值數據、CRM、業務訂閱數據等的存儲管理和分析檢索,實現數據集成、話單分析、客戶深度標簽分析,網絡優化分析以及輿情預警。

【授課風格】

?專家型講師風格。有相對深厚的知識底蘊和豐富的社會閱歷,以及個人獨特的思考角度。

?講課時邏輯性非常強,旁征博引,談古論今,侃侃而言,毫不費力,化技巧于無形,授課內容爐火純青。

?王老師的授課就是那種內容知識點隨手拈來,隨現場學員狀態靈活而變。

【服務客戶】

?銀行業:中國銀行、工商銀行、交通銀行、建設銀行、郵儲銀行、平安銀行、招商銀行、興業銀行、民生銀行、華夏銀行、蘇州銀行、寧波銀行、各地農商行、等

?其他行業:清華大學、北京大學、武漢大學、南京財經、中國移動、廣汽集團公司、美的集團:TCL集團、中國核能集團、重慶郵政、EMBA總裁班、春雨醫生健康、1 號店、德邦物流等

【客戶反饋】

?學員評價

在工作中,汲取新知識是非常重要的,這次培訓,學到了很多相關知識,非常實用,希望下次公司培訓還能請王老師。

——中國移動

這次大數據營銷的培訓,讓我感覺銀行的未來非常有前景,很慶幸自己參加了這次培訓,著實大開眼界!

——招商銀行

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