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《百年未有之大變局與商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境分析》

課程編號:45220

課程價格:¥23000/天

課程時長:1 天

課程人氣:434

行業(yè)類別:銀行金融     

專業(yè)類別:中層管理 

授課講師:王興旺

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
國有銀行、股份制銀行、城商行、農(nóng)商行等中高層管理人員,數(shù)字化轉(zhuǎn)型條線人員

【培訓收益】
了解當前后疫情時代宏觀經(jīng)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(zhuǎn)型的路徑——實操方法 學習當前國內(nèi)商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實操案例——深度剖析

一、當前經(jīng)濟形勢和金融市場熱點解讀——經(jīng)濟篇
1.1當前全球經(jīng)濟走勢和資本市場大類資產(chǎn)表現(xiàn)
1.1.1 當前資本市場各大類資產(chǎn)表現(xiàn)
1.1.2 國內(nèi)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(lǐng)
1.1.6 美國次貸危機與亞洲金融危機的經(jīng)驗借鑒
1.2 如何理解通脹、通縮和滯漲
1.2.1 我們在經(jīng)歷通脹嗎
1.2.2 CPI與PPI的構(gòu)成解讀
1.2.3 滯漲:經(jīng)濟發(fā)展中的頑疾——美國是如何穿越滯漲的
1.3 中美經(jīng)貿(mào)摩擦與科技圍剿的本質(zhì)
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(chǎn)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(chǎn)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(zhuǎn)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(shù)
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(jīng)濟的深度衰退
2.1.1 2022年全球經(jīng)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(jīng)濟倒逼商業(yè)銀行進行金融科技與數(shù)字化轉(zhuǎn)型
2.2.1 世界的第四次產(chǎn)業(yè)革命
2.2.2 全球銀行業(yè)的“Bank 4.0”
2.2.3 數(shù)字經(jīng)濟成為中國經(jīng)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(chǎn)端與社會端
2.2.5 數(shù)字人民幣對銀行業(yè)務(wù)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)?;?、邊緣領(lǐng)域常態(tài)化
2.3.2 如何聚焦重點區(qū)域:經(jīng)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(guān)系
三、科技賦能銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型——策略篇
3.1 金融科技賦能普惠金融數(shù)字化轉(zhuǎn)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(jīng)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(zhuǎn)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(chǎn)品情況
3.3.3 智能投顧和財富管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.4 金融科技在零售業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應用
3.4.1 信用卡業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.4.2 零售業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)云平臺建設(shè)
3.4.3 零售業(yè)務(wù)的數(shù)字化場景打造
3.5 金融科技在對公業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應用
3.5.1 銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的下半場:對公業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型存的問題與挑戰(zhàn)
3.5.2 對公業(yè)務(wù)風險評估方式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.5.3 新興產(chǎn)業(yè)風險評估方式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.5.4 建立對公數(shù)字平臺“鏈動”新型上下游關(guān)系
3.5.5 數(shù)字技術(shù)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(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應用
3.6.1 當前同業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀
3.6.2 同業(yè)業(yè)務(wù)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(chǎn)估值與定價的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.6.4 同業(yè)業(yè)務(wù)風控與合規(guī)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
四、國內(nèi)部分商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型剖析--案例篇
4.1 部分國有行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實踐案例
4.2 部分股份行和城商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例
4.3 部分國外先進銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例 

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