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企業(yè)內(nèi)訓(xùn)課關(guān)鍵詞

KEY WORDS OF Corporate Training

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關(guān)鍵字:
DeepSeek實(shí)操指導(dǎo)與應(yīng)用培訓(xùn)

聯(lián)系我們:
13382173255(Karen鄭老師)

學(xué)員背景| Course Background

參加對(duì)象:數(shù)據(jù)分析師、AI工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、項(xiàng)目經(jīng)理以及對(duì)DeepSeek感興趣的專業(yè)人士。

授課形式:內(nèi)訓(xùn)

授課天數(shù):1 天

課程背景| Course Background

隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展,DeepSeek作為先進(jìn)的自然語言處理工具,在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。然而,如何有效掌握并運(yùn)用DeepSeek成為行業(yè)人士面臨的挑戰(zhàn)。本課程旨在通過系統(tǒng)培訓(xùn),幫助學(xué)員深入理解DeepSeek的實(shí)操技巧和應(yīng)用方法。

課程收益| Program Benefits

1. 掌握DeepSeek的核心技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景;

2. 學(xué)會(huì)DeepSeek的實(shí)際操作和項(xiàng)目實(shí)施;

3. 通過案例研討,提升解決實(shí)際問題的能力;

4. 獲得實(shí)用的落地工具和經(jīng)驗(yàn)啟示。

課程大綱| Course Outline

第一章:DeepSeek發(fā)展現(xiàn)狀與痛難點(diǎn)剖析(1小時(shí))

1.1 行業(yè)現(xiàn)狀概述  

1.1.1 DeepSeek在AI領(lǐng)域的地位  

1.1.2 當(dāng)前應(yīng)用領(lǐng)域及效果  

1.1.3 行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn)  

1.2 痛難點(diǎn)分析  

1.2.1 技術(shù)實(shí)施難點(diǎn)  

1.2.2 數(shù)據(jù)處理與整合問題  

1.2.3 應(yīng)用效果與預(yù)期差距  

1.3 案例引入  

1.3.1 成功案例簡述  

1.3.2 失敗案例反思  

1.3.3 案例背后的共性問題  

1.4 解決思路探討  

1.4.1 技術(shù)路線優(yōu)化  

1.4.2 數(shù)據(jù)策略調(diào)整  

1.4.3 實(shí)施流程改進(jìn)  

第二章:DeepSeek實(shí)操基礎(chǔ)(1小時(shí))

2.1 軟件環(huán)境搭建  

2.1.1 安裝與配置  

2.1.2 常見問題與解決方案  

2.1.3 環(huán)境優(yōu)化技巧  

2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理  

2.2.1 數(shù)據(jù)采集方法  

2.2.2 數(shù)據(jù)清洗與整理  

2.2.3 數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)  

2.3 模型選擇與訓(xùn)練  

2.3.1 模型類型介紹  

2.3.2 模型選擇依據(jù)  

2.3.3 訓(xùn)練過程監(jiān)控與調(diào)優(yōu)  

2.4 結(jié)果評(píng)估與優(yōu)化  

2.4.1 評(píng)估指標(biāo)解析  

2.4.2 結(jié)果分析技巧  

2.4.3 模型優(yōu)化策略  

第三章:DeepSeek應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(1.5小時(shí))

3.1 文本分類應(yīng)用  

3.1.1 應(yīng)用場(chǎng)景介紹  

3.1.2 數(shù)據(jù)集構(gòu)建  

3.1.3 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證  

3.1.4 實(shí)戰(zhàn)案例分析  

3.2 語義理解與生成  

3.2.1 語義理解技術(shù)  

3.2.2 文本生成方法  

3.2.3 應(yīng)用案例與實(shí)踐  

3.2.4 技術(shù)難點(diǎn)與解決方案  

3.3 對(duì)話系統(tǒng)構(gòu)建  

3.3.1 對(duì)話系統(tǒng)架構(gòu)  

3.3.2 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備與處理  

3.3.3 模型訓(xùn)練與測(cè)試  

3.3.4 系統(tǒng)優(yōu)化與部署  

3.4 信息抽取與挖掘  

3.4.1 信息抽取技術(shù)  

3.4.2 數(shù)據(jù)挖掘方法  

3.4.3 應(yīng)用案例與實(shí)踐  

3.4.4 技術(shù)挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略  

第四章:DeepSeek項(xiàng)目實(shí)施與管理(1.5小時(shí))

4.1 項(xiàng)目規(guī)劃與設(shè)計(jì)  

4.1.1 項(xiàng)目需求分析  

4.1.2 技術(shù)方案設(shè)計(jì)  

4.1.3 項(xiàng)目計(jì)劃制定  

4.1.4 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與應(yīng)對(duì)  

4.2 項(xiàng)目實(shí)施流程  

4.2.1 團(tuán)隊(duì)組建與分工  

4.2.2 任務(wù)分配與執(zhí)行  

4.2.3 進(jìn)度監(jiān)控與調(diào)整  

4.2.4 質(zhì)量控制與保障  

4.3 項(xiàng)目管理與協(xié)作  

4.3.1 項(xiàng)目管理工具介紹  

4.3.2 團(tuán)隊(duì)溝通與協(xié)作  

4.3.3 問題解決與決策  

4.3.4 項(xiàng)目文檔管理  

4.4 項(xiàng)目評(píng)估與總結(jié)  

4.4.1 項(xiàng)目成果評(píng)估  

4.4.2 經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)總結(jié)  

4.4.3 項(xiàng)目改進(jìn)建議  

4.4.4 項(xiàng)目成果展示與分享  

第五章:成功案例、彎路分析與課程總結(jié)(1小時(shí))

5.1 成功案例深度解析  

5.1.1 案例背景與目標(biāo)  

5.1.2 技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑  

5.1.2.1 數(shù)據(jù)采集與處理  

5.1.2.2 模型選擇與訓(xùn)練  

5.1.2.3 系統(tǒng)集成與部署  

5.1.3 項(xiàng)目成果與影響  

5.1.3.1 業(yè)務(wù)指標(biāo)提升  

5.1.3.2 用戶反饋分析  

5.1.3.3 行業(yè)認(rèn)可與推廣  

5.1.4 經(jīng)驗(yàn)啟示與復(fù)制  

5.1.4.1 關(guān)鍵成功因素  

5.1.4.2 可復(fù)制性分析  

5.1.4.3 行業(yè)應(yīng)用前景

5.2 彎路分析與規(guī)避策略  

5.2.1 常見問題與誤區(qū)  

5.2.1.1 技術(shù)選型錯(cuò)誤  

5.2.1.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題  

5.2.1.3 項(xiàng)目管理漏洞  

5.2.2 案例剖析與反思  

5.2.2.1 失敗案例回顧  

5.2.2.2 問題根源分析  

5.2.2.3 教訓(xùn)總結(jié)與分享  

5.2.3 規(guī)避策略與建議  

5.2.3.1 技術(shù)路線優(yōu)化  

5.2.3.2 數(shù)據(jù)治理原則  

5.2.3.3 項(xiàng)目管理改進(jìn)

5.3 課程總結(jié)與展望  

5.3.1 課程內(nèi)容回顧  

5.3.1.1 核心知識(shí)點(diǎn)梳理  

5.3.1.2 實(shí)操技巧總結(jié)  

5.3.1.3 案例研討成果  

5.3.2 學(xué)員反饋與收獲  

5.3.2.1 學(xué)員分享與交流  

5.3.2.2 學(xué)習(xí)成果展示  

5.3.2.3 個(gè)人成長與提升  

5.3.3 行業(yè)趨勢(shì)與未來展望  

5.3.3.1 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)  

5.3.3.2 應(yīng)用領(lǐng)域拓展  

5.3.3.3 個(gè)人職業(yè)規(guī)劃

5.4 落地工具與資源分享  

5.4.1 實(shí)用工具介紹  

5.4.1.1 軟件與平臺(tái)  

5.4.1.2 開源庫與框架  

5.4.1.3 數(shù)據(jù)集與資源  

5.4.2 工具使用指南  

5.4.2.1 安裝與配置教程  

5.4.2.2 操作技巧與竅門  

5.4.2.3 常見問題解答  

5.4.3 資源獲取與更新  

5.4.3.1 行業(yè)資訊與動(dòng)態(tài)  

5.4.3.2 學(xué)術(shù)研究與論文  

5.4.3.3 社區(qū)與論壇

通過以上課程大綱的設(shè)計(jì),確保學(xué)員不僅能夠掌握DeepSeek的理論知識(shí),還能通過實(shí)操、案例研討和資源分享,真正將所學(xué)應(yīng)用于實(shí)際工作中,提升自身在行業(yè)中的競爭力。

講師背景| Introduction to lecturers

珀菲特顧問|魏永強(qiáng)老師

講師簡介 / About the Program Leader

數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融科技實(shí)戰(zhàn)專家—魏永強(qiáng)老師

 

1.【背景介紹】

? 清華大學(xué)五道口金融學(xué)院博士后

亞太人工智能學(xué)會(huì)(AAIA)大數(shù)據(jù)專家

? 清華能源互聯(lián)網(wǎng)研究院特邀大數(shù)據(jù)專家

? 雄安新區(qū)建設(shè)發(fā)展研究中心特聘研究員

? 鄭州大學(xué)客座教授

? 吉林大學(xué)客座教授

? 清華大學(xué)五道口金融學(xué)院特聘研究員

? 第四屆“數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及治理優(yōu)秀評(píng)選”決賽評(píng)委

? 曾任:中國中化集團(tuán)量化金融團(tuán)隊(duì)高級(jí)算法工程師、精益管理黑帶成員

? 曾任:京東科技集團(tuán)數(shù)據(jù)資產(chǎn)部&技術(shù)產(chǎn)品部負(fù)責(zé)人,高級(jí)算法科學(xué)家;

? 曾任:京東大學(xué)人工智能課程內(nèi)訓(xùn)講師

? 曾任 : 廣電運(yùn)通研發(fā)總監(jiān),分管電子憑證庫、財(cái)政垂類大模型、人工智能、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)治理和數(shù)字人民幣等板塊

? 現(xiàn)任:建信金融科技有限責(zé)任公司 大數(shù)據(jù)中心總監(jiān)、首席大數(shù)據(jù)科學(xué)家,分管數(shù)據(jù)中臺(tái)、圖計(jì)算平臺(tái)、金融垂類大模型研發(fā)、實(shí)時(shí)智能風(fēng)控、智能營銷/智慧零售、客戶畫像/指標(biāo)/標(biāo)簽、ESG評(píng)級(jí)、數(shù)幣+營銷/智能合約/貨幣橋、保險(xiǎn)續(xù)期率精算、智能保顧、隱私計(jì)算、數(shù)據(jù)要素治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化等的設(shè)計(jì)、算法開發(fā)、落地和部署

? 現(xiàn)任:央行數(shù)字人民幣推進(jìn)工作組成員,解決方案專家

? 現(xiàn)任:信通院隱私計(jì)算行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)編制委員會(huì)委員

2.【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)】

魏永強(qiáng),男,優(yōu)秀中共黨員。大數(shù)據(jù)科學(xué)家、解決方案專家。清華大學(xué)五道口金融學(xué)院金融學(xué)博士后,師從前央行行長周小川,立志對(duì)國家做出突出貢獻(xiàn)。曾就職于中國中化集團(tuán)、京東金融、中國建設(shè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理部、數(shù)據(jù)運(yùn)營中心和建信金融科技等單位多年,任雄安新區(qū)建設(shè)發(fā)展研究中心特聘研究員。近年來,輸出各類大數(shù)據(jù)解決方案報(bào)告300+,發(fā)表發(fā)明專利32項(xiàng),SCI論文4篇(影響因子4以上),EI論文8篇,其他各類北大/南大中文核心期刊論文32篇。

作為資深的技術(shù)和業(yè)務(wù)講解專家,在全球知名金融機(jī)構(gòu)和科技公司的關(guān)鍵職位積累了豐富的經(jīng)驗(yàn),擁有廣泛而精深的業(yè)務(wù)理解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。以巧妙的表達(dá)方式,將復(fù)雜的技術(shù)、理論和政策內(nèi)容轉(zhuǎn)化為易于理解的生動(dòng)業(yè)務(wù)語言。累計(jì)講解課時(shí)達(dá)60000小時(shí),課程涵蓋金融產(chǎn)業(yè)的方方面面,包括金融科技,數(shù)字化營銷 ChatGPT,普惠金融與科技金融等國家重點(diǎn)領(lǐng)域,為金融科技和教育普及做出了卓越貢獻(xiàn)。致力于幫助他人深入了解金融科技領(lǐng)域的復(fù)雜性,從而為行業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新提供有力支持。

曾經(jīng)作為主要責(zé)任人,參與中化集團(tuán)期貨量化交易中臺(tái),京東科技數(shù)據(jù)中臺(tái)、Auto ML平臺(tái)、晴空獵鷹輿情平臺(tái)、RIC(Real-time Intelligent Computation,實(shí)時(shí)智能計(jì)算)、企業(yè)知識(shí)圖譜、智能決策引擎等,北汽藍(lán)谷信息業(yè)務(wù)中臺(tái)和技術(shù)中臺(tái)建設(shè)、雄安新區(qū)塊數(shù)據(jù)平臺(tái)、中國建設(shè)銀行天權(quán)人工智能平臺(tái)、全面風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)(RAD,包括智能風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警平臺(tái)、風(fēng)險(xiǎn)傳染分析等)、RPA、智能客戶畫像、金融輿情監(jiān)控中心、金融事件中心、銀行集團(tuán)直接和關(guān)聯(lián)交易風(fēng)險(xiǎn)視圖平臺(tái)等的研發(fā)和數(shù)據(jù)挖掘工作;擁有豐富的標(biāo)簽傳播、因子分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析、萬億級(jí)圖計(jì)算、NLP、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)等AI算法建模、隱私計(jì)算MPC(Muiti-Party Safe computation, 多方安全計(jì)算)/聯(lián)邦學(xué)習(xí)、基于銀行各應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用、智慧經(jīng)營、ESG評(píng)級(jí)、上市公司法律風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和重大風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)等研發(fā)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。 

 

3.【風(fēng)格特點(diǎn)】

· 擅長業(yè)務(wù)與理論講解,深耕金融行業(yè):作為金融行業(yè)人工智能、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的頂級(jí)專家,長期致力于將復(fù)雜的業(yè)務(wù)和理論轉(zhuǎn)化為易于理解的內(nèi)容,深入研究金融行業(yè)的特點(diǎn)和需求。

· 出色的講課技巧與生動(dòng)教學(xué)風(fēng)格:以豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、問題診斷經(jīng)驗(yàn)和案例積累為基礎(chǔ),注重講解邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)性。

· 精通項(xiàng)目管理與落地推進(jìn):在企業(yè)級(jí)AI項(xiàng)目管理平臺(tái)建設(shè)和多項(xiàng)目、單項(xiàng)目管理方面,擁有豐富的理論知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),對(duì)項(xiàng)目管理中常見問題進(jìn)行深入研究和總結(jié),幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)變革的目標(biāo)。

· 強(qiáng)調(diào)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)與案例分析:擁有多年在不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目和項(xiàng)目管理培訓(xùn)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),具備豐富的方法論和技巧,而且案例豐富、真實(shí)、實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng),能夠?qū)⒗碚撆c實(shí)踐相結(jié)合。

· 注重營銷特點(diǎn)與互動(dòng)效果:將幽默風(fēng)趣的講解風(fēng)格與銀行中營銷特點(diǎn)相結(jié)合,通過案例演練和學(xué)員參與的方式,增強(qiáng)互動(dòng)效果,讓學(xué)員更好地理解和應(yīng)用所學(xué)知識(shí),提升學(xué)習(xí)體驗(yàn)。



培訓(xùn)課程 / Training courses

一、金融科技與科技金融、區(qū)塊鏈

《金融科技/監(jiān)管科技的政策、趨勢(shì)跟蹤與解讀》

《金融科技的特點(diǎn)、技術(shù)原理、應(yīng)用場(chǎng)景與發(fā)展趨勢(shì)》

《金融科技賦能金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》

《金融科技和監(jiān)管科技的區(qū)別和聯(lián)系,發(fā)展前景和市場(chǎng)規(guī)模》

《金融科技在銀行業(yè)的應(yīng)用案例分析和典型場(chǎng)景應(yīng)用》

《金融科技生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)》:講解構(gòu)建開放平臺(tái)、合作伙伴關(guān)系和創(chuàng)新生態(tài),推動(dòng)金融科技企業(yè)和傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)之間的協(xié)同創(chuàng)新和業(yè)務(wù)互補(bǔ)。

《金融信息科技應(yīng)用與發(fā)展》

《科技金融創(chuàng)新與變革》:講解科技在支付、借貸、投資和保險(xiǎn)等領(lǐng)域的應(yīng)用,以及科技金融對(duì)金融生態(tài)系統(tǒng)的重塑和發(fā)展。

《科技賦能下銀行經(jīng)營策略》

《融合創(chuàng)新行業(yè)專項(xiàng)能力培訓(xùn)》

《金融新基建內(nèi)容、規(guī)模和未來走勢(shì)》

《區(qū)塊鏈在金融行業(yè)的應(yīng)用、市場(chǎng)規(guī)模和前景分析》

二、金融風(fēng)險(xiǎn)管理

《金融監(jiān)管/風(fēng)險(xiǎn)管理政策跟蹤、解讀與趨勢(shì)分析》

《金融業(yè)全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系建設(shè)與實(shí)踐》

《金融業(yè)市場(chǎng)、信貸風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型研究及應(yīng)用》

《人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量中的應(yīng)用分析與案例》

《信息科技風(fēng)險(xiǎn)管理與防范》

《零售信貸風(fēng)險(xiǎn)管理》:貸款前風(fēng)險(xiǎn)防控,風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,工具應(yīng)用

《信用卡電話反欺詐》

《中小銀行的全流程風(fēng)控》

三、金融數(shù)字化營銷

《金融行業(yè)對(duì)公/對(duì)私營銷數(shù)字化體系建設(shè)與實(shí)踐》

《金融業(yè)營銷情報(bào)/信號(hào)獲取方式、體系建設(shè)和實(shí)踐》

《金融業(yè)數(shù)字化營銷建模、挖掘與案例分析》

《信用卡場(chǎng)景營銷獲客》

《智能客服運(yùn)營的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用與優(yōu)化》

《智能客服的市場(chǎng)前景、技術(shù)選型、場(chǎng)景應(yīng)用和案例分析》

四、人工智能在金融業(yè)的應(yīng)用

《大數(shù)據(jù)/人工智能在金融業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景分析與實(shí)踐案例》

《大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用》

《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的金融決策分析》: 講授基于ABCDI技術(shù)的金融業(yè)務(wù)決策的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法。涵蓋數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、特征工程等先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)。

《金融業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化與優(yōu)化》:講授ABCDI在金融業(yè)務(wù)流程中的應(yīng)用,通過自動(dòng)化和優(yōu)化提高金融機(jī)構(gòu)的效率和客戶體驗(yàn)。

《人工智能在金融業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景、市場(chǎng)規(guī)模與案例分析》

《人工智能與金融科技的技術(shù)原理、技術(shù)路線和創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景》

《AI 在軟件開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用與建模實(shí)踐》

《深度學(xué)習(xí)在金融風(fēng)控中的應(yīng)用》:講授如何使用深度學(xué)習(xí)算法來構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型,識(shí)別異常交易,進(jìn)行信用評(píng)分等。

《自然語言處理在金融文本挖掘中的應(yīng)用》:使用深度學(xué)習(xí)模型來處理金融新聞、公告、社交媒體等文本數(shù)據(jù),進(jìn)行情感分析、主題識(shí)別、信息抽取等任務(wù)。

《架構(gòu)師技能提升培訓(xùn)》:主要包括基礎(chǔ)技能和進(jìn)階技能兩個(gè)方面?;A(chǔ)技能培訓(xùn)主要涉及編程語言、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等方面的知識(shí);進(jìn)階技能培訓(xùn)則包括軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)處理、云計(jì)算等方面的內(nèi)容。

五、ChatGPT

《ChatGPT在金融業(yè)的應(yīng)用、市場(chǎng)規(guī)模和發(fā)展趨勢(shì)》

《ChatGPT技術(shù)原理、開源框架、成熟應(yīng)用與案例分析》

《ChatGPT開發(fā)與運(yùn)維實(shí)踐》

《ChatGPT與金融客戶服務(wù)優(yōu)化》:講授訓(xùn)練和部署ChatGPT模型,以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的客戶支持、常見問題解答和投資咨詢等功能。

《ChatGPT與智能投資決策》:構(gòu)建ChatGPT模型,用于分析市場(chǎng)趨勢(shì)、預(yù)測(cè)股票走勢(shì)和優(yōu)化投資組合,從而輔助投資決策的制定。

六、普惠金融

《普惠金融理論、技術(shù)產(chǎn)品、案例與實(shí)踐》

《智能金融產(chǎn)品與服務(wù)設(shè)計(jì)》:講授如何設(shè)計(jì)和開發(fā)智能金融產(chǎn)品和服務(wù),結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),提供個(gè)性化、高效和安全的金融解決方案。

七、數(shù)字化轉(zhuǎn)型

《金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與規(guī)劃》:探討金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略規(guī)劃和執(zhí)行策略。

《商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型與發(fā)展分析》

《銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型》

外部數(shù)字化-數(shù)字化體驗(yàn)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)》

《數(shù)字化經(jīng)營與數(shù)據(jù)賦能》

《數(shù)字化銀行與金融服務(wù)創(chuàng)新》:研究數(shù)字化銀行和金融服務(wù)創(chuàng)新的關(guān)鍵要素和成功案例。

《數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力與組織變革》:重點(diǎn)培養(yǎng)數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力,探討如何引領(lǐng)組織在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中取得成功。

《數(shù)字中國》:數(shù)字化與中國發(fā)展

八、數(shù)據(jù)治理

《銀行、國央企/政府?dāng)?shù)據(jù)治理體系建設(shè)、實(shí)踐與案例分析》

《數(shù)據(jù)治理與信息管理》:講授內(nèi)容包括數(shù)據(jù)治理的基本概念、原則、方法等方面的知識(shí)。

《數(shù)據(jù)治理實(shí)踐》:主要講解數(shù)據(jù)治理在企業(yè)中的應(yīng)用實(shí)踐,包括數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)共享管理等方面的內(nèi)容。

《數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與數(shù)據(jù)治理》:講授內(nèi)容包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與價(jià)值評(píng)估、數(shù)據(jù)治理流程與規(guī)劃、數(shù)據(jù)治理組織與部署等方面的知識(shí)。

《數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)分析》:主要涵蓋數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)分析的理論與實(shí)踐,以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策等方面的知識(shí)。

《數(shù)據(jù)治理的戰(zhàn)略與實(shí)施》:講授內(nèi)容包括數(shù)據(jù)治理的戰(zhàn)略規(guī)劃與實(shí)施、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與分類等方面的知識(shí)。

九、數(shù)字貨幣與支付

《數(shù)字人民幣創(chuàng)新與應(yīng)用》

《數(shù)字人民幣各個(gè)參與方商業(yè)模式研究與分析》

《數(shù)字貨幣與支付創(chuàng)新》:講授內(nèi)容包括數(shù)字貨幣歷史、技術(shù)、政策等方面的知識(shí)。

《數(shù)字貨幣與區(qū)塊鏈技術(shù)》:重點(diǎn)講解了區(qū)塊鏈技術(shù)和數(shù)字貨幣的關(guān)系、未來發(fā)展趨勢(shì)等。

《數(shù)字貨幣與金融科技》:講授內(nèi)容包括數(shù)字貨幣背景、技術(shù)、風(fēng)險(xiǎn)等方面的知識(shí)。

《數(shù)字貨幣與支付創(chuàng)新實(shí)務(wù)》:主要涵蓋數(shù)字貨幣發(fā)展、技術(shù)應(yīng)用、交易場(chǎng)所、法律規(guī)制等方面的實(shí)踐內(nèi)容。

《數(shù)字貨幣與金融市場(chǎng)創(chuàng)新》:重點(diǎn)講解了數(shù)字貨幣與金融市場(chǎng)的關(guān)系、數(shù)字貨幣的法律規(guī)制等方面的知識(shí)。

《第三方支付理論與業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)課程》

《支付創(chuàng)新與互聯(lián)網(wǎng)之道》

十、ESG與雙碳

《ESG國際和國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)、評(píng)級(jí)體系》

《ESG風(fēng)險(xiǎn)管理與案例分析》

《金融業(yè)ESG標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)級(jí)體系建設(shè)》

《綠色金融/信貸指標(biāo)體系建設(shè)》

《碳中和/碳達(dá)峰相關(guān)體系、體制機(jī)制建設(shè)與實(shí)踐》

十一、量化交易、組合和資產(chǎn)配置

《量化交易、量化金融的規(guī)模、市場(chǎng)前景、算法模型與經(jīng)典案例分析》

《高凈值客戶資產(chǎn)管理與配置》:提升客戶資產(chǎn)總額,增加高凈值客戶,高凈值客戶維護(hù),如何進(jìn)行資產(chǎn)配置

《新形勢(shì)下商業(yè)銀行的信貸投向與資產(chǎn)配置》

、供應(yīng)鏈金融

《供應(yīng)鏈金融理論、實(shí)踐與案例分析》

《供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管理與防范》:應(yīng)用金融工程工具和模型來評(píng)估和管理供應(yīng)鏈金融和新基建項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)

十三、數(shù)據(jù)安全與網(wǎng)絡(luò)安全

《數(shù)據(jù)安全與網(wǎng)絡(luò)安全》

《AI在安防產(chǎn)品中的應(yīng)用場(chǎng)景分析與市場(chǎng)需求趨勢(shì)》

十四、云計(jì)算

《云原生體系包括容器 dockerk8s 等相關(guān)介紹》

《云計(jì)算的發(fā)展、應(yīng)用場(chǎng)景和案例分析》

《云計(jì)算在金融行業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模、主要產(chǎn)品和競品競企分析》

《金融云的典型企業(yè)、市場(chǎng)規(guī)模和案例分析》



代表性客戶 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

金融:工、農(nóng)、中、建、交、郵儲(chǔ)銀行、招商、興業(yè)、網(wǎng)上銀行和微眾銀行;浦發(fā)銀行、寧波銀行、江南農(nóng)商行、中信證券、中信建投證券、東吳證券;長亮科技、宇信科技、天陽科技、索信達(dá)、神州信息

/央企:中石油、中石化、中化集團(tuán)、國家電網(wǎng)、國網(wǎng)電力研究院、北汽集團(tuán)、中國移動(dòng)、中國人保

政府:財(cái)政部和江蘇省財(cái)政廳、廣東省財(cái)政廳、國家審計(jì)署、雄安新區(qū)、河南省政府、云南省政府、北京中關(guān)村軟件園、北京市中小企業(yè)服務(wù)中心、河南省政府、開封市政府、山東省政府、北京亦莊經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)投資總公司、北京地質(zhì)局、河南省省生產(chǎn)力促進(jìn)中心

互聯(lián)網(wǎng):京東集團(tuán)、字節(jié)跳動(dòng)、和訊網(wǎng)、滴滴打車、新東方在線;

總裁班:清華大學(xué)深圳研究生院、深圳博商管理研究院、北京大學(xué)商學(xué)院總裁班、武漢大學(xué)總裁班;

通信行業(yè):中國移動(dòng)、中國電信、烽火通信 中國聯(lián)通

地產(chǎn):碧桂園、恒大地產(chǎn)、華夏幸福、融創(chuàng)地產(chǎn);

制造業(yè)與高新技術(shù)企業(yè):海爾集團(tuán)、海爾卡奧斯、長城汽車、中材國際、賽輪集團(tuán)、中國電子、浪潮集團(tuán)、數(shù)牘科技、華控清交、騰訊金融科技、京東物流、京東健康、順豐科技、聯(lián)通數(shù)科、華為集團(tuán)財(cái)經(jīng)事業(yè)部

咨詢公司:德勤、普華永道、畢馬威、埃森哲、安永、致同

 


服務(wù)流程

Service Procedure

  • 提交需求
  • 溝通診斷
  • 項(xiàng)目調(diào)研
  • 方案設(shè)計(jì)
  • 達(dá)成共識(shí)
  • 項(xiàng)目實(shí)施
  • 持續(xù)跟蹤
  • 效果評(píng)估

服務(wù)優(yōu)勢(shì)

Service Advantages

  • 對(duì)行業(yè)特性的深刻理解

    我們擁有幾百家各類企業(yè)的項(xiàng)目咨詢基礎(chǔ)、多行業(yè)數(shù)據(jù)庫、多年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),并對(duì)企業(yè)進(jìn)行深度研究和剖析,總結(jié)出一系列深入的觀點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)。

  • 豐富的案例庫及落地方案

    我們的咨詢方案的設(shè)計(jì)過程秉承“知行合一”的理念,既具備理論知識(shí),又重視項(xiàng)目的實(shí)操性。經(jīng)過多年的經(jīng)驗(yàn),我們積累了豐富的案例庫,涉及18個(gè)領(lǐng)域,近千個(gè)案例,并將案例與咨詢項(xiàng)目完美結(jié)合。

  • 經(jīng)驗(yàn)深厚的咨詢團(tuán)隊(duì)

    我們的咨詢團(tuán)隊(duì)分布于各大領(lǐng)域,擁有多年的業(yè)內(nèi)從業(yè)經(jīng)驗(yàn),具備豐富的企業(yè)管理實(shí)操經(jīng)驗(yàn)。在定制咨詢方案前,我們會(huì)為客戶匹配多位業(yè)內(nèi)咨詢師,供客戶進(jìn)行比對(duì)選擇,根據(jù)客戶需求及問題,定制化地設(shè)計(jì)咨詢方案,確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行。

關(guān)于珀菲特顧問

ABOUT PERFECT CONSULTANT

我們是?人才培養(yǎng)與智能制造解決方案提供商。

We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.

我們做什么?承接組織績效提升與人才學(xué)習(xí)發(fā)展業(yè)務(wù)。

What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.

服務(wù)的客戶:世界五百強(qiáng)企業(yè)、合資工廠、國有企業(yè)、快速發(fā)展的民營企業(yè)、行業(yè)領(lǐng)頭企業(yè)。

Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).

  • 2011年成立

    10年更懂你

  • 6000+

    中大型企業(yè)共同選擇

  • 600000+

    累計(jì)培訓(xùn)學(xué)員

  • 1500+

    現(xiàn)有公開課

  • 10000+

    現(xiàn)有內(nèi)訓(xùn)課

  • 800+

    現(xiàn)有在線課程

  • 20+

    輻射城市

線下業(yè)務(wù)

OFFLINE BUSINESS

  • 內(nèi)訓(xùn)課

    高層團(tuán)隊(duì)引導(dǎo)工作坊

    中層管理內(nèi)訓(xùn)

    基層管理內(nèi)訓(xùn)

  • 項(xiàng)目咨詢

    人才梯隊(duì)建設(shè)咨詢項(xiàng)目

    工廠運(yùn)營咨詢項(xiàng)目

    TTT內(nèi)訓(xùn)師咨詢項(xiàng)目

  • 公開課

    領(lǐng)導(dǎo)力公開課

    精益智造公開課

    個(gè)人效能公開課

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培訓(xùn)的客戶涵蓋多個(gè)行業(yè)的知名企業(yè)

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數(shù)字化搭建企業(yè)學(xué)習(xí)平臺(tái),加速人才培養(yǎng)

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Karen /鄭老師