李勇：银行在数字化浪潮下的微创新策略与实践

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 金融科技

课程编号 : 37923

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适用对象

银行高管、业务创新部门负责人、数字化转型团队、对银行业务创新感兴趣的人士；

课程介绍

培训对象：银行高管、业务创新部门负责人、数字化转型团队、对银行业务创新感兴趣的人士；

课程时间：1天 (6小时）

课程背景：

本课程主要在数字化快速发展的宏观趋势下，旨在解决学员如何在银行领域进行微创新，以应对市场变化和客户需求的问题，提升学员对银行数字化转型与微创新的认知与实践能力。课程具备理论结合实践、案例丰富、注重实操的特点。

课程收益：

培训完结后，学员能够：

受益一：理解微创新的定义及其与颠覆式创新的区别，认识微创新在银行领域的重要性。

受益二：掌握数字化的基本概念、银行金融数字化的内涵及所采用的技术手段。

受益三：了解银行进行数字化转型的好处，包括效率提升、客户体验优化等方面。

受益四：学会在微创新理念下规划与实施银行数字化的具体步骤和方法。

受益五：理解业务视角下的创新方法论，并能够将其落地到银行的具体业务场景中。

受益六：掌握如何将微创新下的具体场景应用于银行数字化实践中的技巧。

受益七：展望智能化银行的未来，探索可能的创新方向与实现路径。

课程大纲：

单元	大纲	内容
单元一	微创新与银行数字化转型概述	微创新的定义与重要性 1.1 微创新与颠覆式创新的对比 1.2 微创新在银行领域的价值体现 1.3 为什么微创新在今天这个时代尤其重要案例：某银行通过微创新提升客户满意度的实践银行数字化转型的必然性 2.1 数字化转型的定义与内涵 2.2 银行数字化转型的驱动力分析讨论课题：为什么微创新对于银行数字化转型尤为重要？
单元二	数字化基础与银行金融的数字化解析	数字化的基本概念与特点 1.1 数字化与信息化的区别 1.2 数字化与智能化的关系银行金融的数字化内涵 2.1 银行金融数字化的核心要素 2.2 银行金融数字化所采用的技术手段案例：某银行数字化转型的成功案例信息化、数字化与智能化的对比与联系 3.1 三者在银行领域的应用实例 3.2 如何从信息化迈向数字化与智能化讨论课题：银行在数字化转型中应如何选择合适的技术手段？
单元三	银行数字化转型的好处与挑战	银行数字化转型带来的好处 1.1 提升业务效率与降低成本 1.2 优化客户体验与增强竞争力银行数字化转型面临的挑战 2.1 技术与人才的挑战 2.2 组织与文化的挑战案例：某银行通过数字化转型实现效率提升的实践应对挑战的策略与方法 3.1 如何构建适应数字化的组织架构 3.2 如何培养与引进数字化人才讨论课题：银行如何克服数字化转型中的挑战？
单元四	微创新理念下的银行数字化实施步骤	数字化战略的制定与落地 1.1 明确数字化战略目标 1.2 制定数字化战略实施路径数字化技术与数据的运用 2.1 选择合适的数字化技术 2.2 数据驱动的业务决策与优化数字化实施中的微创新策略 3.1 如何在数字化实施中融入微创新理念 3.2 微创新在数字化实施中的具体应用案例讨论课题：银行在数字化实施中应如何平衡创新与风险？
单元五	业务视角下的创新方法论与银行场景应用	创新方法论的基本原理 1.1 设计思维与用户中心理念 1.2 敏捷开发与迭代优化方法创新方法论在银行场景的应用 2.1 银行业务场景的创新点挖掘（如客户服务、产品设计、风险管理、营销策略、渠道拓展、运营管理等） 2.2 创新方法论在银行业务中的实践案例如何将创新方法论落地到具体场景中 3.1 制定创新实施计划 3.2 监控与评估创新效果讨论课题：如何将创新方法论更好地应用于银行业务场景中？
单元六	微创新下的银行数字化场景应用实践	客户体验优化的数字化场景 1.1 数字化渠道与触点建设 1.2 客户画像与个性化服务业务流程优化的数字化场景 2.1 业务流程的数字化改造 2.2 数字化流程的效率提升与监控产品与服务创新的数字化场景 3.1 数字化产品的开发与创新 3.2 数字化服务的拓展与延伸微创新在数字化场景中的应用案例 4.1 某银行在数字化场景应用中的微创新实践 4.2 微创新带来的业务增长与客户满意度提升如何持续推动微创新在数字化场景中的应用 5.1 建立微创新激励机制 5.2 培养微创新文化讨论课题：银行在数字化场景应用中应如何持续创新？
单元七	智能化银行的未来创新展望	智能化银行的发展趋势 1.1 人工智能与机器学习的应用 1.2 区块链与分布式账本技术的影响智能化银行的创新方向 2.1 智能化服务的深化与拓展 2.2 智能化风险管理与合规性提升智能化银行的实施路径与挑战 3.1 智能化银行的实施步骤与策略 3.2 智能化银行面临的主要挑战与应对智能化银行未来的创新机遇 4.1 新技术在银行业务中的应用前景 4.2 智能化银行带来的业务增长与竞争力提升展望与讨论 5.1 智能化银行的未来形态与业务模式 5.2 如何为智能化银行的创新做好准备讨论课题：智能化银行的未来，我们可以期待哪些创新？

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AARRR：从拉新到裂变 3. 增长黑客会取代市场总监吗 4. 裂变营销：从1个老用户到找来5个新用户 5. 裂变技巧一：APP裂变 6. 裂变技巧二：微信裂变 7. 裂变技巧三：线下裂变单元六怎样投放数字化营销广告 1. 防作弊，需要全程数据监控 2. 哪些数字广告投放形式最靠谱 3. SEO：大流量的起手式 4. ASO: 最后十米的流量拦截 5. 落地页：营销基本功的修炼 6. 落地页逻辑构架溜达要素 7. 用外部素材出发消费行为单元七数字化营销中的标题打造 1、标题原则：熟练把握提升效果 1）富有价值感 2）展现实用性 3）体现差异性 4）制造紧迫感 2 标题作用：优秀软文积极互动 1）迎接读者要求和喜好 2）优化引擎收录和检索 3）完成推送目的和诉求 3 标题设置：10种方式决定流量 4 关键词植入：高曝光率和转载率单元八数字化营销中的内容生成 1、内容生成技巧 2、开头与结尾 3、正文布局 4、图片优化：图片版式的应用与安排 5、情感，内容和形式的打造课程大纲：第五天：学习AI大模型对银行当下业务的影响和未来单元大纲内容单元一为什么要学习PROMPT 1. 和大模型的唯一沟通语言即prompt 2、探索PROMPT语言如何成为连接人类创造力与机器效率的桥梁 3、提升个人竞争力 4、培养提问能力案例分析：Alpha Go的前世今生讨论：行业内成功的PROMPT语言应用实例单元二 PROMPT语言概述 1. 语法和结构 2. 基本概念和原理 2.1）写出清晰指令 2.2）让模型充当某个角色 2.3）使用分隔符清楚指令输入的不同部分 2.4）指定任务所需要的步骤 2.5）提供参考例子 2.6）指定所输入长度案例分析：PROMPT语言在自动化脚本编写中的应用讨论课题：PROMPT语言与传统编程语言的对比单元三 PROMPT语言和自动化工具的结合 1、常见的PROMPT自动化工具介绍 1.1）文心一言 1.2）OPENAI 1.3）通译千问 1.4）国内其他工具介绍 2. PROMPT语言在自动化工具中的应用 2.1 自动化报告生成 2.2 数据分析和处理案例分析：通过PROMPT语言优化数据分析流程讨论课题：如何选择合适的自动化工具单元四利用PROMPT命令优化Word方案制作 1. 使用PROMPT命令快速在word中生成方案大纲和结构 2. 利用PROMPT命令提取在word中整理关键信息，填充方案内容 3. 运用PROMPT命令快速在word中进行文档的排版和格式优化 4. 实战演练：在Word中制作一份完整的解决方案单元五借助PROMPT命令提升Excel数据处理效率 1. 利用PROMPT命令快速导入和整理数据 2. 使用PROMPT命令进行数据的筛选、排序和汇总 3. 运用PROMPT命令创建动态图表和数据透视表案例分析：Excel中PROMPT命令的数据处理应用实例单元六运用PROMPT命令打造专业PPT演示文稿 1. 利用PROMPT命令快速生成演示文稿的框架和布局 2. 使用PROMPT命令设计和优化幻灯片的内容和视觉效果实战演练：制作一份专业的PowerPoint演示文稿分享与讨论：如何结合PROMPT命令提升演示文稿的吸引力和说服力单元七 AI在企业的典型落地场景一．方案撰写与文案润色 1.1 AI大模型在方案撰写中的应用及技巧 1.2 AI大模型在文案润色中的优势及实践案例二．检查纠错与合同撰写 2.1 AI大模型在检查纠错中的准确性及效率提升 2.2 AI大模型在合同撰写中的智能化应用案例三．宣发文案与AI配图 3.1 AI大模型在宣发文案创作中的创意激发与实现 3.2 AI大模型在自动配图及优化中的功能展示四．协同办公与知识库查询 4.1 AI大模型在协同办公中的信息整合与共享作用 4.2 AI大模型在知识库查询中的高效检索与智能推荐五．数据分析与会议总结 5.1 AI大模型在数据分析中的深度挖掘与可视化展示 5.2 AI大模型在会议总结中的自动整理与要点提炼六．销售复盘与客户服务 6.1 AI大模型在销售复盘中的业绩分析与客户行为预测 6.2 AI大模型在客户服务中的智能应答与满意度提升策略案例分享：某银行运用AI大模型实现多场景业务提升的实践案例集锦讨论课题：如何针对不同业务场景，发挥AI大模型的最大价值？单元八数据安全 1. AI大模型会对企业数据造成安全影响吗？ 2. 如何实施AI模型植入企业内部实现安全操作。 3. 在数据安全方面我们需要注意的关键点课程大纲：第六天：如何理解数字化转型里面的数据建模和治理单元一数据治理概述 1. 什么是数据治理 2. 数据治理治什么 3. 数据治理的六个价值 4. 数据治理的三个现状 5. 数据治理的五类问题 6. 数据治理的六个挑战单元二企业数据治理之道 1. 数据战略：数字化转型的指明灯 2. 组织机制：敏捷治理组织 3. 数据文化：数据思维融入团队单元三数据治理之法 1. 理现状，定目标 2. 数据治理能力成熟度评估 3. 数据治理线路规划 4. 数据治理保障体系建设 5. 数据治理技术体系建设 6. 数据治理长效运营单元四数据治理之术 1. 数据梳理与建模 2. 元数据管理 3. 主数据管理 4. 数据质量管理 5. 数据安全管理 6. 数据集成与共享单元五数据治理之器 1. 数据模型管理工具 2. 元数据和主数据管理工具 3. 数据质量管理工具单元六数据治理实践与总结 1. 企业数据治理实践案例 2. 企业数据治理总结与展望

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