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課程背景：

在全球經濟波動加劇、利率市場化深化、金融科技（FinTech）快速滲透的背景下，金融行業(yè)正面臨前所未有的變革。據(jù)麥肯錫報告，2023年全球金融機構在人工智能領域的投入超1200億美元，但僅30%的企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動決策的規(guī)?；瘧谩１O(jiān)管政策趨嚴（如巴塞爾協(xié)議IV、個人數(shù)據(jù)保護法規(guī)）、客戶需求個性化（如實時營銷、智能投顧、風控模型）、市場競爭跨界化（如互聯(lián)網平臺進軍金融）的三重壓力下，金融機構亟需通過數(shù)據(jù)挖掘技術實現(xiàn)精細化運營、風險可控化與業(yè)務創(chuàng)新化。然而，多數(shù)機構仍受限于數(shù)據(jù)資產碎片化、分析能力滯后、技術與業(yè)務脫節(jié)等問題，導致決策效率低下、客戶流失率攀升、合規(guī)成本高企。

如何解決金融機構的核心痛點，包括：因客戶交易、征信、行為等多源數(shù)據(jù)分散在核心系統(tǒng)、第三方平臺及線下渠道，形成“數(shù)據(jù)煙囪”造成的數(shù)據(jù)整合難題；基于傳統(tǒng)批量數(shù)據(jù)處理模式下的實時響應能力不足；黑盒模型缺乏可解釋性；缺乏有效客戶生命周期管理導致的高凈值資產客戶流失以及因人才與技術瓶頸造成的缺乏從算法開發(fā)到業(yè)務落地的全鏈路數(shù)據(jù)挖掘服務能力，已經成為擺在金融機構各層決策者面前緊急且重要的難題。

本課程聚焦金融細分領域，以“場景化、合規(guī)化、輕量化”為原則，深度解析人工智能數(shù)據(jù)挖掘技術在金融業(yè)務中的落地路徑。

課程收益：

1.理解AI和機器學習如何低成本解決企業(yè)經營痛點，通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法提供高效解決方案。

2.掌握利用數(shù)據(jù)挖掘模型進行精準營銷、客戶流失預警、資產提升及產品定價等關鍵業(yè)務需求的快速實施方法。

3.從數(shù)據(jù)準備到模型輸出，掌握基于機器學習的數(shù)據(jù)挖掘完整流程，包括訓練、調優(yōu)及實際應用（如生成營銷白名單）。

4.學習客群管理中常用的數(shù)據(jù)挖掘模型的具體應用方案及其效果評估指標，能夠針對特定業(yè)務場景快速落地并優(yōu)化。

5.提升數(shù)據(jù)分析與戰(zhàn)略思維能力，幫助企業(yè)做出基于數(shù)據(jù)的明智決策，促進長期穩(wěn)定發(fā)展。

課程對象：

營銷與風控業(yè)務人員、部門數(shù)據(jù)分析人員、數(shù)據(jù)工程師、機器學習算法人員、營銷或風控項目經理、對機器學習數(shù)據(jù)挖掘感興趣的其他人員

課程方式：

理論講授、分組討論、應用場景分析、案例拆解、現(xiàn)場模擬演練等

課程大綱:

第一講：數(shù)據(jù)挖掘項目全流程——從業(yè)務痛點到模型部署的閉環(huán)管理

一、數(shù)據(jù)挖掘項目的完整流程體系

1. 業(yè)務理解

1）確定業(yè)務目標

2）可行性研究

3）制定建模思路及計劃

2. 數(shù)據(jù)理解

1）收集原始數(shù)據(jù)

2）數(shù)據(jù)探索

3）驗證數(shù)據(jù)質量

3. 數(shù)據(jù)準備

1）選擇數(shù)據(jù)

2）清洗數(shù)據(jù)

3）加工數(shù)據(jù)

4. 建模

1）選擇建模算法

2）構建模型

3）驗證模型

5. 評估

1）業(yè)務結果評估

2）建模過程評估

3）確定后續(xù)行動

6. 部署上線

1）制定部署計劃

2）模型監(jiān)控和維護

3）模型資產總結

案例：華南某城商行VIP客戶流失預警數(shù)據(jù)挖掘項目案例

二、業(yè)務開展和系統(tǒng)部署

1. 業(yè)務問題理解

1）業(yè)務訪談，確定關鍵業(yè)務目標

2）初步確定數(shù)據(jù)范圍

2. 建模

1）提取基礎數(shù)據(jù)

2）加工衍生指標

3）構建開發(fā)模型

4）驗證或評比（選擇冠軍模型）

3. 系統(tǒng)部署和應用

1）分析應用策略

2）設計應用方案

3）部署和調度模型

4）執(zhí)行應用，評估效果

三、關鍵發(fā)現(xiàn)與階段成果

1. 基于統(tǒng)一業(yè)務口徑，發(fā)現(xiàn)關鍵指標特征

2. 驗證模型效果

3. 輸出歸因分析

案例：模型執(zhí)行效果發(fā)現(xiàn)的關鍵指標特征，對模型驗證效果進行驗證并輸出歸因分析數(shù)據(jù)報告。

第二講：手機銀行促活模型——掌握客群特征，策劃營銷活動

一、項目背景

1. 各大銀行數(shù)字化轉型進程加速

2. 手機銀行成為線下線上引流重要渠道

二、項目目標

1. 探索手機銀行客戶各客群特征，為營銷活動策劃提供數(shù)據(jù)支撐

2. 利用機器學習算法建立數(shù)據(jù)模型

1）挖掘營銷響應率高的客戶，以提高營銷響應率

2）識別主動活躍客戶客群，減少對該客群的營銷，節(jié)省營銷資源

3. 利用客戶歷史消費數(shù)據(jù)，挖掘客戶消費偏好，以匹配對應的營銷活動

三、數(shù)據(jù)建模

1. 定義模型類別：手機銀行客戶活躍度識別模型

2. 明確業(yè)務目標

1）區(qū)分手機銀行客戶的不同活躍度特征，采取相應的營銷策略

2）在有限的營銷資源情況下，實現(xiàn)手機銀行月活客戶數(shù)最大化

3. 建模方案

1）統(tǒng)一活躍客戶口徑

2）選取時間窗客戶樣本

3）使用GBDT算法建立數(shù)據(jù)模型預測客戶的活躍度

4）處理數(shù)據(jù)，確定特征指標

5）計算每個特征的重要度，選取特征重要度最高的N個特征進入模型

6）使用GBDT算法進行模型訓練

7）使用ROC，KS，LIFT，混淆矩陣等指標進行效果評估

四、模型結果應用

1. 客戶活躍度數(shù)據(jù)：重點營銷中等活躍度客戶

2. 客戶營銷響應數(shù)據(jù)：營銷未活躍但營銷響應概率高的客戶

3. 綜合數(shù)據(jù)：營銷中低活躍度但營銷響應率高的客戶

4. 采取兩種應用方案

1）客群名單輸出

2）模型算法與營銷平臺結合

五、效果評估

1. 確定評估指標

2. 統(tǒng)計響應結果

3. A/B結果測試

第三講：VIP客群流失預警模型——洞察客戶特征，降低流失風險

一、項目背景

1. 客戶經營的本質與流失預警挽回的重要作用

2. 如何最大化地實現(xiàn)VIP客戶價值貢獻

3. VIP客戶流失預警可以有效改善客戶流失

4. 已有模型需要升級，營銷策略體系需要建立

二、項目目標

1. 洞察流失VIP客群及其流失趨勢與特征

2. 構建模型識別潛在流失客戶

3. 給出客群流失歸因分析

4. 構建防流失運營體系

三、客戶流失管理辦法

1. 商業(yè)理解及目標設定

2. 模型設計及數(shù)據(jù)準備

4. 流失預測及驗證

5. 流失客群特征分析

6. 流失客戶挽留

四、客戶流失模型構建與歸因分析

1. 已有流失客群特征

2. 潛在流失識別與歸因

1）流失預測模型構建

a樣本定義

b數(shù)據(jù)準備

c特征篩選

d模型訓練

e VIP客戶流失概率預測

2）流失歸因

a基于SHAP可解釋算法的流失預警模型歸因

b基于歸因結果的客群聚類分析

c業(yè)務視角的歸因分析

3）模型評估：KS曲線

五、關鍵指標發(fā)現(xiàn)

1. 客群特征

2. 產品特征

3. 流失動因

六、流失挽回策略

1. 客戶生命周期管理

2. 防流失業(yè)務方案設計

3. 客戶服務體系優(yōu)化

4. 資產配置升級

5. 營銷活動設計

6. 行動計劃落地

案例：VIP客群防流失方案整體設計與可執(zhí)行落地計劃。

第四講：客戶資產提升模型——深挖存量客戶價值，實現(xiàn)精準營銷

一、項目背景

1. 存量客戶年日均資產過低

2. 基礎戶和有效戶占比低，提升空間較大

3. OKR承諾要求

二、項目目標

1. 建立基礎戶和有效戶提升模型，挖掘潛在提升客戶

2. 使用冠軍模型生成客戶名單，支持精準營銷

三、建模流程

1. 目標變量定義

2. 數(shù)據(jù)獲取過程

3. 衍生變量構造

4. 模型訓練樣本

5. 探索性分析

6. 評估指標

7. 模型比較

8. 模型評估

四、模型評估

1. ROC曲線：比較模型性能

2. 提升度：評選冠軍模型

五、營銷效果評估

案例：通過客戶資產提升真實比對數(shù)據(jù)，說明客戶資產提升模型的有效性。

第五講：典型場景延伸——交叉銷售與理財響應模型的落地方法

一、交叉銷售

1. 建設目標

2. 建模流程

3. 評估指標

4. 營銷效果評估

二、理財響應

1. 建設背景和目標

2. 建模流程

3. 模型評估

4. 營銷跟進

說明：以上兩類模型與資產提升類模型需求和目標類似，作為補充，不再特別展開。

課程總結

1. 重點內容回顧

2. 課后任務跟進，推薦書籍

1）《數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術》

2）《模式分類》

3. 數(shù)據(jù)挖掘咨詢方案大類匯總

王老師

王亞彬老師 金融行業(yè)數(shù)字化轉型與網絡信息安全專家

Symantec賽門鐵克認證專家

CCNP思科認證網絡專業(yè)人員

MCSE微軟認證系統(tǒng)工程師、MCP微軟認證專家、MCT微軟認證講師

“10年”泛金融行業(yè)數(shù)字化轉型解決方案實戰(zhàn)

“15年”企業(yè)級網絡信息安全體系構建經驗

曾任：埃森哲（中國）（世界500強，全球IT咨詢與服務業(yè)龍頭）丨解決方案架構師

曾任：百分點科技集團（數(shù)據(jù)智能領域頭部企業(yè)）丨解決方案總監(jiān)

曾任：思愛普（中國）（上市公司，全球ERP龍頭）丨客戶卓越中心專家

曾任：深圳索信達數(shù)據(jù)（上市公司，金融AI大數(shù)據(jù)區(qū)域標桿）丨解決方案總監(jiān)

曾任：賽門鐵克軟件（中國）（上市公司，信息安全領域全球領先）丨技術售前經理

曾任：北塔軟件（上市公司）丨技術售前經理

擅長領域：金融行業(yè)數(shù)字化轉型、數(shù)智化營銷、企業(yè)級網絡安全體系構建、大數(shù)據(jù)與人工智能解決方案、金融數(shù)據(jù)倉庫設計與應用等

——15+標桿平臺?20+落地項目，是金融行業(yè)數(shù)智化轉型領航者——

? 主導招行“智策”“先機”等15+標桿平臺建設，覆蓋智能決策、精準營銷、用戶畫像，實現(xiàn)營銷全鏈路數(shù)字化。

? 交付中信銀行CRM系統(tǒng)、招商證券數(shù)字化平臺等20+項目，構建“數(shù)據(jù)-模型-運營”增長引擎，助力零售業(yè)務數(shù)字化滲透率提升超25%。

——30+系統(tǒng)加固?50+政企守護，是千萬級網絡安全架構建設者——

? 融合AI+大數(shù)據(jù)技術，主導核心系統(tǒng)加固項目30+，部署內網防護系統(tǒng)實現(xiàn)百次風險監(jiān)測、數(shù)十次數(shù)據(jù)防泄漏阻斷，構建SOC安全運營中心實時守護網絡節(jié)點。

? 創(chuàng)新大模型全生命周期安全防護體系，累計為超50家政企客戶（含頭部制造業(yè)、國企單位）筑牢數(shù)字安全屏障，實現(xiàn)安全事件響應效率提升40%。

實戰(zhàn)經驗：

王老師深耕金融科技與網絡安全領域，作為金融行業(yè)數(shù)字化轉型引領者，擅長將大數(shù)據(jù)、人工智能、大模型技術深度融入客群運營與精準營銷，助力銀行業(yè)零售業(yè)務實現(xiàn)數(shù)字化突破；同時在企業(yè)級網絡安全防護領域建樹頗豐，主導構建多行業(yè)標桿級安全體系，累計操盤超50個千萬級項目，持續(xù)為客戶創(chuàng)造技術創(chuàng)新與商業(yè)價值雙重增長。

? 升級賦能——金融數(shù)字化轉型：從智能營銷到全域運營的端到端實踐

——聚焦業(yè)務與技術深度融合，為多家銀行定制大數(shù)據(jù)與人工智能解決方案，打造多行業(yè)數(shù)字化轉型標桿：

「01」某股份制大行信用卡中心CRM系統(tǒng)升級項目：針對一期系統(tǒng)短板，重構智能營銷體系，搭建靈活UI界面與自動化營銷配置平臺，實現(xiàn)多渠道防打擾統(tǒng)一管理。單個營銷活動周期從2個月壓縮至2周內，年節(jié)省成本超千萬元，時效提升60%，實現(xiàn)用戶體驗與運營效率雙躍升。

「02」某省農信智能營銷系統(tǒng)升級項目：破解數(shù)據(jù)管理薄弱、標簽體系缺失難題，設計基線版本與業(yè)務融合方案，構建營銷中臺對接CRM系統(tǒng)，完善數(shù)據(jù)架構與客群標簽體系，為農信機構數(shù)字化營銷和多法人架構營銷咨詢提供可復制落地模板。

「03」某股份制大行總行智能營銷平臺升級項目：牽頭規(guī)劃實時營銷功能升級，建立全渠道觸達與營銷閉環(huán)體系，打造160+策略主題庫，完成外部數(shù)據(jù)對接與個性化推薦系統(tǒng)部署，實現(xiàn)從策略設計到效果評估的全鏈路數(shù)字化。

「04」寧波銀行(直銷銀行)大數(shù)據(jù)營銷項目：構建多維度用戶畫像與動態(tài)標簽體系，開發(fā)忠誠度模型、流失預警及RFM分析工具，精準挖掘高價值客群，實現(xiàn)新用戶轉化成本下降50元/人，數(shù)據(jù)驅動營銷效能顯著提升。

? 護航筑盾——網絡信息安全：從應用設計到落地實施的全周期防護

——深耕企業(yè)級安全體系構建，為法國興業(yè)銀行、中石油等行業(yè)龍頭定制安全方案，打造多場景防護標桿：

「01」法國興業(yè)銀行“安全監(jiān)控”系統(tǒng)項目：深度對接三大核心業(yè)務系統(tǒng)監(jiān)控需求，主導15項二次開發(fā)，實現(xiàn)進程級安全運行可視化監(jiān)控，大幅拓展產品行業(yè)適配能力，成為金融領域安全監(jiān)控標桿案例。

「02」中石油SEP端點“安全防護”系統(tǒng)項目：統(tǒng)籌132家地市系統(tǒng)部署，構建覆蓋桌面防病毒、準入控制的內網防護體系，通過可視化中心實現(xiàn)端點安全實時監(jiān)控，推動5000萬元級項目落地，樹立大型企業(yè)內網安全建設典范。

「03」中國移動“安全事件關聯(lián)審計”系統(tǒng)（SSIM）項目：基于Symantec SSIM系統(tǒng)，獨立完成北京移動生產網安全事件歸并聚合與關聯(lián)分析，生成全網安全視圖與故障定位報表，為企業(yè)安全運營管理提供全維度數(shù)據(jù)支撐。

「04」北京市政交通一卡通VPN“安全傳輸”項目：攻克多廠商設備配置差異難題，實現(xiàn)Cisco與H3C設備互通部署，保障刷卡信息加密傳輸，確保系統(tǒng)按時上線，成為數(shù)據(jù)安全傳輸領域的可靠技術方案標桿。

主講課程：

《安全隨行，無憂辦公——網絡信息安全管理》（可定制銀行、電力、通信行業(yè)版）

《內網安全升級——大模型安全防御與賦能》

《數(shù)智零售金融——踐行零售銀行營銷科技》

《零售金融標桿——招商銀行零售業(yè)務數(shù)字化營銷實戰(zhàn)》

《智領金融未來——金融數(shù)據(jù)倉庫商業(yè)價值與實戰(zhàn)》

《客群經營決策利器——金融業(yè)務人工智能應用場景》

部分授課案例：

序號企業(yè)課題期數(shù)

1中信銀行《CRM系統(tǒng)升級（營銷科技）》16

2北京市政交通一卡通總部和部分出租公司《IPSEC VPN安全隧道訪問》9

3中石油《Symantec端點防護系統(tǒng)》6

4招商銀行《智能推薦與營銷科技》6

5廣發(fā)銀行《招行數(shù)字化轉型路線與實踐》6

6東莞銀行《VIP客戶流失預警》5

7中移動北京分公司《Symantec安全信息與事件管理》5

8中國銀行《睡眠戶促活（決策類模型應用）》5

授課風格：

◆重實踐：深耕企業(yè)級軟件開發(fā)、網絡安全部署及金融數(shù)字化轉型 25 年，課程設計深度提煉真實項目實戰(zhàn)經驗，完整覆蓋售前方案規(guī)劃、項目交付到收益轉化全流程，構建端到端量化分析體系，以實踐邏輯串聯(lián)知識模塊。

◆場景化：課程設置的每一個章節(jié)都嵌入場景化方案，做到理論知識點有現(xiàn)實應用作為依托，讓每一個關鍵知識點都可以落地可觸達，促進具象的知識理解與應用轉化。

◆友好性：做到把復雜的問題簡明化，把空洞的理論具象化，用簡單通俗易懂的語言確保每一位學員能夠理解，具有低門檻、易操作的友好性。

◆實用性：聚焦課程設計與交付過程中的實用性，力爭每一門課程都可以提供短期或長期的實用效果，助力無論是個人領域知識提升還是企業(yè)應用效果改善都可以找到實用性的對應目標。

部分服務客戶：

國央企：中石油、中移動北京分公司、原中國網通上海分公司、南車集團成都機車廠、太平洋保險總部、北京氣象局、北車集團大同機車廠、共青團中央、新華社、北京電視臺等

金融機構：招商銀行總行零售部、招商銀行深圳分行、廣發(fā)銀行總行零售、中信銀行卡中心、交通銀行大零售、中國銀行深圳分行、郵儲銀行深圳分行、建設銀行成都軟開中心、中國農業(yè)銀行深圳分行、招商銀行信用卡中心、光大銀行信用卡、東莞銀行大零售、深圳農商行、寧波銀行、華夏銀行信用卡、光大證券互金部、廣農商、四川農商行、湖南農商行、招商證券、國信證券等

部分客戶評價：

大數(shù)據(jù)卓越中心二級部門領導肖老師高度認可老師為智策平臺解決方案所提供的專業(yè)支持。老師從業(yè)務價值與功能設計雙維度深度賦能，其方案不僅精準匹配項目建設預期，更以全面且前瞻的視角，為項目的順利推進和業(yè)務戰(zhàn)略轉型提供了強有力的支撐。

——招商銀行總行 零售部

在Symantec端點防護系統(tǒng)的部署及產品功能培訓項目中，老師憑借豐富的經驗和專業(yè)的技術，確保了系統(tǒng)功能的高效落地與團隊對產品功能的熟練掌握。銷售部門領導及一線IT人員對老師的項目實施能力和培訓效果給予高度肯定，系統(tǒng)的應用顯著提升了企業(yè)的信息安全防護水平。

——中石油 青海分公司

老師負責的項目實施完成后，為客戶IT信息處主任及兩位IT科技人員進行了專業(yè)、細致的現(xiàn)場培訓。培訓內容緊密結合項目實際，具有很強的針對性和實用性，得到客戶的高度認可?？蛻衄F(xiàn)場明確表示，此次項目的實際轉化效果遠超以往系統(tǒng)上線或功能升級的預期目標。

———北車集團 大同機車廠

在為中移動北京分公司部署Symantec信息和安全事件管理系統(tǒng)過程中，老師通過部署多類型Agent，幫助用戶實現(xiàn)了整網系統(tǒng)安全狀態(tài)的快速可視化呈現(xiàn)。其現(xiàn)場系統(tǒng)部署的高效性、開發(fā)能力的專業(yè)性以及實際展示效果，均獲得客戶的認可，為客戶的網絡安全管理提供了有力支持。

——中移動 北京分公司

針對廣發(fā)銀行總行零售部學習招商銀行零售業(yè)務戰(zhàn)略轉型及實際行動的預期目標，老師制定并實施了完整、系統(tǒng)的培訓方案。培訓過程中，現(xiàn)場業(yè)務和科技人員給予高度關注，老師憑借豐富的行業(yè)經驗和深入淺出的講解，讓培訓內容深入淺出、通俗易懂，培訓效果獲得好評，為客戶團隊在業(yè)務戰(zhàn)略理解和實踐操作上提供了寶貴的指導。

——廣發(fā)銀行總行 零售部

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