主講老師: | 梁力軍 | ![]() |
課時安排: | 1天/6小時 | |
學習費用: | 面議 | |
課程預約: | 隋老師 ![]() |
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課程簡介: | 財務稅務是企業運營中不可或缺的重要環節。它涉及資金的籌措、運用、管理和稅務籌劃等方面,確保企業合規經營并最大化經濟效益。財務管理需精確核算,有效控制成本,實現資金的有效利用;稅務管理則要求合規申報納稅,合理避稅,降低稅務風險。兩者相互關聯,共同為企業的穩健發展提供堅實保障。 | |
內訓課程分類: | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 | | |
更新時間: | 2024-05-28 14:14 |
1.課程背景
當前,以互聯網技術、大數據技術、云計算技術等為代表的金融科技正在逐步取代傳統金融運營、營銷和風險防范的傳統線下方式,成為新型的運營管理平臺和渠道,隨之在互聯網平臺上產生的各類大數據已成為全球性的熱點關注問題。
在金融科技快速發展和大數據環境下,金融機構及互聯網企業在運營過程中如何實現金融產品與金融客戶的精準畫像和客戶細分、精準營銷,并實現有效的互聯網風險、大數據風險管控,有效利用、科學使用大數據,成為金融機構經營者和管理者的重點思考。
2.授課對象
本講座內容適合但不限于傳統企業、互聯網企業、金融機構等的市場營銷、銷售管理、信息科技等部門,以及商業銀行等金融機構的交易銀行、公司金融、零售金融、信貸管理等部門的專業人員。
3.授課形式
課件講授+視頻與素材解析+案例分析+實戰演練
4.課程收益
本講座以金融科技發展作為主要背景,以大數據作為主線和切入點,從大數據畫像(產品畫像、客戶畫像)、大數據營銷(營銷渠道、營銷模式和營銷對象)、大數據征信與風控(客戶征信、產品風險與金融欺詐等)等視角,為參訓機構及相關信息技術人員、風險管理人員提供應對挑戰和問題的措施與建議,從而全面提升參訓金融從業人員的互聯網理念與大數據思維、場景思維與數字金融意識,以期為金融機構在新時代下如何全面提升綜合管理與經營能力、實現有效轉型發展提供重要參考。
5.主題內容
本講座將采用線下授課方式進行講座。總體時間擬定為 6 小時。
上半場內容:大數據認知+大數據畫像+大數據征信+大數據風控
一是解析大數據的內涵與實質、功能與應用。包括金融大數據的產生、應用與發展;對金融大數據進行分析,包括金融大數據的來源、類型,互聯網應用發展等,比較國際、國內金融大數據應用的優勢、劣勢等。
二是解析大數據畫像。包括內部數據、外部數據等畫像數據依據和數據維度、大數據下的客戶畫像與產品畫像的流程及方式、畫像的應用場景與應用實例等,以及客戶與產品的映射關聯。
三是解析大數據征信。包括銀行類、互聯網公司類、移動金融類的個人征信)的征信維度、征信體系與征信指標構建與應用等。
四是解析大數據風控。包括電商企業、互聯網平臺等如何運用大數據進行風控。
下半場內容:大數據營銷+(場景金融+大數據金融)發展策略
一是解析大數據營銷。包括如何基于大數據進行市場定位,如何做好市場細分和客戶細分,解析如何基于大數據和客戶征信進行客戶的主動營銷、互聯網營銷和反饋式營銷。
二是解析場景金融體系如何構建。包括場景金融是什么?場景金融解決什么?場景金融做什么?場景如何做?列舉并剖析金融機構同業、互聯網金融平臺、先進電商企業(BATJ)在場景金融方面的應用和創新案例。
三是解析數字金融如何打造。提出未來數字金融發展之策略建設。
6.課程大綱
一、 大數據與大數據金融
1. 大數據及其主要技術應用
(1) 大數據的內涵與實質、特征
(2) 大數據主要技術及其應用
2. 金融大數據與大數據金融
(1) 金融大數據來源與類型
(2) 大數據金融內涵
(3) 大數據金融及應用場景
二、 大數據金融應用:客戶畫像
1. 基于大數據的客戶細分畫像
(1) 客戶數據收集與獲取(內外部數據)
(2) 客戶評級評分維度與標簽設計
(3) 客戶習慣與偏好數據分析
(4) 對公客戶細分與客群數據分析
(5) 個人客戶細分與客群數據分析
(6) 客戶畫像平臺與模型軟件
(7) 客戶精準畫像流程與應用
2. 基于大數據的產品細分畫像
(1) 金融產品數據收集與獲取
(2) 基于大數據的產品設計
ü 產品特征設計-個性化和自主化
ü 產品服務設計-多觸角服務
ü 產品適用場景設計-多場景應用
3. 客戶畫像與產品畫像數據對接
三、 大數據金融應用:金融征信
(1) 征信業發展現狀
(2) 征信中的數據源分析
(3) 大數據的個人征信應用
(4) 小微貸及個人消費信貸情況
(5) 民生信貸使用情況(含脫貧扶助)
(6) 小微客戶評級-在線貸款評級
(7) 尾部客戶評分-芝麻信用評分解析
四、 大數據金融應用:風險管控
(1) 互聯網與大數據風險‘紅與黑’
(2) 互聯網公司的風險管控體系
(3) 金融科技及大數據的風控應用
五、 大數據金融應用:數字營銷解析
1. 互聯網企業金融科技的營銷應用
(1) BATJ 的金融科技發展與營銷應用
(2) 平臺類企業金融科技發展與營銷應用
(3) 非電商企業金融科技發展與營銷應用
(4) 互聯網銀行金融科技發展與營銷應用
2. 銀行同業金融科技的營銷應用解析
(1) 國內外銀行金融科技的營銷應用
ü 傳統營銷模式的全面轉型促進
ü 輕銀行和輕資產發展轉向的支撐
ü 線下服務向線上營銷服務的轉化
ü 營銷模式與營銷渠道的延伸創新
ü “Up to Down”的全員營銷方式推行
ü 直銷銀行與網絡銀行營銷的支持
(2) 銀行營銷大數據及系統
ü 銀行營銷大數據內涵與特點
ü 銀行營銷大數據來源
ü 銀行營銷大數據分析維度
ü 銀行營銷大數據與系統構建
ü 銀行 CRM 系統與數據升級與優化
六、 大數據金融與場景金融策略
1. 場景金融的數據與系統支持
2. 場景金融構建思維與合作
3. 場景金融產品與渠道服務
ü 線上與線下相結合(雙線并舉)
ü 場景營銷方式差異化模式(因人而異,因客而異)
ü 場景金融服務人員專業化、綜合化
4. 大數據與場景金融營銷手段多樣化
ü 手機、IPAD 等移動終端等營銷
ü 微信與微博營銷的客戶定位
ü 智能化營銷+情感營銷相融合
ü 場景營銷+互動營銷+參與式營銷等
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