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百年未有之大變局與商業(yè)銀行的經營環(huán)境分析

主講老師: 王興旺 王興旺

主講師資:王興旺

課時安排: 1天
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 請看詳細課程介紹
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(yè)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(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 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(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)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(shù)字化轉型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2022-12-08 10:54

【課程背景】

全球銀行業(yè)迎來百年未有之大變局,數(shù)字化轉型已經成為銀行業(yè)競爭發(fā)展的關鍵轉折點,每家銀行都面臨何去何從的戰(zhàn)略抉擇!

本課程以銀行業(yè)4.0時代金融科技和數(shù)字化轉型為研究對象,分為時代篇、策略篇及案例篇。課程對通過對當前銀行業(yè)百年未有之大變局的挑戰(zhàn)進行深度剖析,進而對當前的商業(yè)銀行的經營環(huán)境進行解讀并挖掘機遇,最后對國內外典型案例進行深度剖析。

【講師介紹】

王興旺老師是清華大學博士后、美國加州州立大學訪問學者。

某國有大行總行金融科技研究員,常年致力于金融科技和商業(yè)銀行數(shù)字化轉型研究。

某國有大行總行培訓學院內訓師、某國有大行總行數(shù)據(jù)分析師。

曾獲得中國博士后面上科學基金一等資助,主持及主筆多項國家級及省部級課題,在國際國內高水平期刊上發(fā)表論文十余篇、出版多本專著。

為國內十余家產業(yè)化龍頭企業(yè)進行過管理咨詢策劃,具有扎實的理論知識和實踐經驗。

【課程收益】

了解當前后疫情時代宏觀經濟的走勢——把握時代趨勢

掌握商業(yè)銀行發(fā)展金融科技、進行數(shù)字化轉型的路徑——實操方法

學習當前國內商業(yè)銀行的數(shù)字化轉型實操案例——深度剖析

【課程特色】理論知識與實踐的緊密結合、國際與國內大量案例剖析、國有大行金融科技和數(shù)字化轉型的實操方法

【授課方式】案例教學、場景教學、討論互動式教學

【課程對象】國有銀行、股份制銀行、城商行、農商行等中高層管理人員,數(shù)字化轉型條線人員

【課程時間】3小時、6小時

 

【課程大綱】

一、當前經濟形勢和金融市場熱點解讀——經濟篇

1.1當前全球經濟走勢和資本市場大類資產表現(xiàn)

1.1.1 當前資本市場各大類資產表現(xiàn)

1.1.2 國內股市春節(jié)后下跌的基本邏輯

1.1.3 美國國債收益率為何會影響全球資本市場

1.1.4 美聯(lián)儲的貨幣政策對全球的傳導:什么是無底線的量化寬松

1.1.5 拜登的施政綱領

1.1.6 美國次貸危機與亞洲金融危機的經驗借鑒

1.2 如何理解通脹、通縮和滯漲

1.2.1 我們在經歷通脹嗎

1.2.2 CPI與PPI的構成解讀

1.2.3 滯漲:經濟發(fā)展中的頑疾——美國是如何穿越滯漲的

1.3 中美經貿摩擦與科技圍剿的本質

1.3.1 怎么看待修昔底德陷阱:美元全球儲備貨幣帶來的影響

1.3.2 如何分析美元指數(shù)與美元周期

1.3.3 美元的加息與降息:什么是資本做空與剪羊毛

1.4 如何分析人民幣、美元匯率與數(shù)字貨幣

1.4.1 匯率的決定因素與分析框架

1.4.2 人民幣會升值還是貶值

1.4.3 如何理解數(shù)字貨幣

1.4.4 比特幣的邏輯

1.5 未來房地產的發(fā)展趨勢

1.5.1 房價會下跌嗎——從凱斯-席勒指數(shù)看中國房價走勢

1.5.2 房住不炒下房子的投資價值在哪里

1.5.3 房產稅征收后的影響

1.5.4 發(fā)展城鎮(zhèn)化帶來的影響

1.6 金融科技與數(shù)字化轉型

1.6.1全球金融科技發(fā)展概述

1.6.2人工智能(AI)的五大核心技術

1.6.3 區(qū)塊鏈(Blockchain)

1.6.4 云計算(Cloud Computing)

1.6.5 大數(shù)據(jù)(Big Data)


二、商業(yè)銀行的百年未有之大變局——時代篇

2.1 宏觀層面:全球經濟的深度衰退

2.1.1  2022年全球經濟展望

2.1.2  美聯(lián)儲貨幣政策的傳導效應

2.1.3  違約潮頻發(fā)的信用風險高企

2.1.4  金融開放帶來的機遇與挑戰(zhàn)

2.1.5 “大循環(huán)”與“雙循環(huán)”的戰(zhàn)略路徑

2.1.6  全球商業(yè)銀行2021年業(yè)績概覽

2.2 中觀層面:數(shù)字經濟倒逼商業(yè)銀行進行金融科技與數(shù)字化轉型

2.2.1 世界的第四次產業(yè)革命

2.2.2 全球銀行業(yè)的“Bank 4.0”

2.2.3 數(shù)字經濟成為中國經濟增長的新增長極

2.2.4 如何深度把握客戶的數(shù)字化需求:消費端、生產端與社會端

2.2.5 數(shù)字人民幣對銀行業(yè)務的影響

2.3 微觀層面:后疫情時代的創(chuàng)新與聚焦主戰(zhàn)場

2.3.1 挖掘機會:如何小的創(chuàng)新規(guī)?;⑦吘夘I域常態(tài)化

2.3.2 如何聚焦重點區(qū)域:經濟帶與城市群

2.3.3 如何聚焦重點行業(yè):新基建與舊基建

2.3.4 如何聚焦重點資源:零售、對公與同業(yè)的協(xié)同關系

三、科技賦能銀行數(shù)字化轉型——策略篇

3.1 金融科技賦能普惠金融數(shù)字化轉型

3.1.1 普惠金融的發(fā)展現(xiàn)狀

3.1.2 智能風控:如何全流程防范客戶風險

3.1.3 如何挖掘不同行業(yè)和不同地域的風險數(shù)據(jù)

3.1.4 如何挖掘經濟周期因子風險數(shù)據(jù)

3.1.5 如何挖掘小微企業(yè)貸前、貸中及貸后風險數(shù)據(jù)

3.1.6 基于客戶畫像的違約概率計算

3.2 金融科技賦能供應鏈金融數(shù)字化轉型

3.2.1 供應鏈金融的發(fā)展現(xiàn)狀

3.2.2 供應鏈金融不同發(fā)起主體分析

3.2.3金融科技賦能供應鏈金融的模式

3.2.4 供應鏈金融賦能小微企業(yè)融資的模式

3.3 金融科技在智能投顧和財富管理的應用

3.3.1 智能理財市場發(fā)展現(xiàn)狀

3.3.2 主要上市銀行的智能投顧產品情況

3.3.3 智能投顧和財富管理的數(shù)字化轉型

3.4 金融科技在零售業(yè)務數(shù)字化轉型中的應用

3.4.1 信用卡業(yè)務的數(shù)字化轉型

3.4.2 零售業(yè)務的數(shù)據(jù)云平臺建設

3.4.3 零售業(yè)務的數(shù)字化場景打造

3.5 金融科技在對公業(yè)務數(shù)字化轉型中的應用

3.5.1 銀行數(shù)字化轉型的下半場:對公業(yè)務轉型存的問題與挑戰(zhàn)

3.5.2 對公業(yè)務風險評估方式的數(shù)字化轉型

3.5.3 新興產業(yè)風險評估方式的數(shù)字化轉型

3.5.4 建立對公數(shù)字平臺“鏈動”新型上下游關系

3.5.5 數(shù)字技術助力解決小微企業(yè)信用評審難題

3.6 金融科技在同業(yè)業(yè)務數(shù)字化轉型中的應用

3.6.1 當前同業(yè)業(yè)務的發(fā)展現(xiàn)狀

3.6.2 同業(yè)業(yè)務困境:流動性風險、操作風險與系統(tǒng)性風險

3.6.3 金融資產估值與定價的數(shù)字化轉型

3.6.4 同業(yè)業(yè)務風控與合規(guī)的數(shù)字化轉型

四、國內部分商業(yè)銀行數(shù)字化轉型剖析--案例篇

4.1 部分國有行數(shù)字化轉型的實踐案例

4.2 部分股份行和城商行數(shù)字化轉型案例

4.3 部分國外先進銀行數(shù)字化轉型案例

 
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