【培訓(xùn)對象】
銀行高管、銀行行長、銀行部門負(fù)責(zé)人、銀行戰(zhàn)略分析人員等對銀行發(fā)展機遇感興趣的銀行從業(yè)人員。

【培訓(xùn)收益】
深度理解不同的宏觀經(jīng)濟環(huán)境下如何優(yōu)化銀行信貸業(yè)務(wù) 深度理解不同的行業(yè)周期應(yīng)對應(yīng)何種銀行信貸政策 全面了解雙碳政策給銀行綠色金融帶來了何種發(fā)展機會 深入掌握中國居民財富特性是會為銀行財富管理業(yè)務(wù)帶來哪些機會 全面理解金融科技如何為銀行帶來數(shù)字化轉(zhuǎn)型機遇

一、外部環(huán)境會如何影響銀行信貸？
1.1 宏觀經(jīng)濟環(huán)境與銀行信貸
1.1.1 經(jīng)濟周期與信貸盈利周期
1.1.2 經(jīng)濟周期與信貸業(yè)務(wù)周期
1.1.3 經(jīng)濟周期與信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險
1.1.4 經(jīng)濟周期與信貸行業(yè)分配
1.2 行業(yè)周期與信貸政策
1.2.1 行業(yè)周期分析概覽
1.2.2 導(dǎo)入期行業(yè)分析
1.2.3 成長期行業(yè)分析
1.2.4 成熟期行業(yè)分析
1.2.5不同階段的信貸策略
二、雙碳政策如何推動銀行綠色金融？
2.1 碳中和與碳達(dá)峰
2.1.1 碳中和與碳達(dá)峰概述
2.1.2 雙碳政策的演進(jìn)
2.1.3 雙碳政策的時代機遇
2.2 銀行綠色金融概述
2.2.1 綠色金融、可持續(xù)金融和氣候金
2.2.2 綠色金融參與方：銀行多元化金融體系服務(wù)于全生命周期企業(yè)
2.3 國際銀行機構(gòu)實踐案例
2.3.1 政府機構(gòu)和政策性銀行：推動可持續(xù)金融的有形之手
2.3.2 商業(yè)性金融機構(gòu)：花旗銀行——赤道原則的忠實踐行者
2.3.3 參與碳市場交易：金融機構(gòu)通過收購碳交易公司參與碳市場
2.4 中國綠色金融發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.1 政策體系建設(shè)：初步形成政策體系，市場間發(fā)展不均衡
2.4.2 綠色金融規(guī)模：綠色信貸和綠色債券領(lǐng)先，交通和清潔能源占比高
2.5 綠色金融未來趨勢展望
三、中國居民財富特性是會為銀行財富管理業(yè)務(wù)帶來哪些機會？
3.1中國居民財富畫像
3.1.1居民收入
3.1.2居民資產(chǎn)
3.1.3居民負(fù)債
3.2我國財富管理行業(yè)的未來
3.2.1我國財富管理業(yè)務(wù)的現(xiàn)狀
3.2.2各類金融產(chǎn)品發(fā)展?fàn)顩r
3.2.3各類金融機構(gòu)的競爭格局
3.2.4我國財富管理業(yè)務(wù)的空間
3.3、財富管理行業(yè)的國際經(jīng)典案例
3.3.1全能銀行-摩根大通JPM
3.3.2私人銀行-瑞銀集團UBS
3.3.3互聯(lián)網(wǎng)-嘉信理財SCHW
四、金融科技如何為銀行帶來數(shù)字化轉(zhuǎn)型機遇？
4.1 金融科技賦能普惠金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型
4.1.1 普惠金融的發(fā)展現(xiàn)狀
4.1.2 智能風(fēng)控：如何全流程防范客戶風(fēng)險
4.1.3 如何挖掘不同行業(yè)和不同地域的風(fēng)險數(shù)據(jù)
4.1.4 如何挖掘經(jīng)濟周期因子風(fēng)險數(shù)據(jù)
4.1.5 如何挖掘小微企業(yè)貸前、貸中及貸后風(fēng)險數(shù)據(jù)
4.1.6 基于客戶畫像的違約概率計算
4.2 金融科技賦能供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型
4.2.1 供應(yīng)鏈金融的發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.2 供應(yīng)鏈金融不同發(fā)起主體分析
4.2.3金融科技賦能供應(yīng)鏈金融的模式
4.2.4 供應(yīng)鏈金融賦能小微企業(yè)融資的模式
4.4 金融科技在智能投顧和財富管理的應(yīng)用
4.3.1 智能理財市場發(fā)展現(xiàn)狀
4.3.2 主要上市銀行的智能投顧產(chǎn)品情況
4.3.3 智能投顧和財富管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
4.4 金融科技在零售業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用
4.4.1 信用卡業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
4.4.2 零售業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)云平臺建設(shè)
4.4.3 零售業(yè)務(wù)的數(shù)字化場景打造
4.5 金融科技在對公業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用
4.5.1 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)
4.5.2 對公業(yè)務(wù)風(fēng)險評估方式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
4.5.3 新興產(chǎn)業(yè)風(fēng)險評估方式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
4.5.4 建立對公數(shù)字平臺“鏈動”新型上下游關(guān)系
4.5.5 數(shù)字技術(shù)助力解決小微企業(yè)信用評審難題
4.6 金融科技在同業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用
4.6.1 當(dāng)前同業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀
4.6.2 同業(yè)業(yè)務(wù)困境：流動性風(fēng)險、操作風(fēng)險與系統(tǒng)性風(fēng)險
4.6.3 金融資產(chǎn)估值與定價的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
4.6.4 同業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)控與合規(guī)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

 

曲老師擁有豐富的宏觀經(jīng)濟和行業(yè)研究及一線投資管理經(jīng)驗。擅長以量化視角進(jìn)行行業(yè)趨勢研判、優(yōu)秀投資標(biāo)的挖掘與價值判定相關(guān)工作，并通過專業(yè)咨詢提高企業(yè)估值和未來融資成功概率。所管理基金自成立以來，鎖定政策利好的主賽道：數(shù)字經(jīng)濟、專精特新和綠色金融、雙碳領(lǐng)域，在3年內(nèi)取得超10倍收益，其中最高項目收益超1300倍。
曲老師曾任職于國家級金融監(jiān)管機構(gòu)，參與重要金融政策的制定，編寫過金融科技行業(yè)發(fā)展指數(shù)；參與中國金融科技行業(yè)的統(tǒng)計體系及互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)測體系的構(gòu)建；為國家級金融自律協(xié)會構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)金融廣告監(jiān)測體系，且已作為國家金融消費者保護(hù)的重要工具，規(guī)范了國家互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)； 近來，參與征信數(shù)據(jù)體系完善，推動社會信用體系建設(shè)相關(guān)工作。
曲老師總結(jié)了十余年來研究與投資的經(jīng)驗，對于行業(yè)深度研究與優(yōu)質(zhì)企業(yè)的發(fā)掘與培育進(jìn)行了深入的研究，總結(jié)出了一套關(guān)于企業(yè)投資與升級的方法論，提出了企業(yè)股權(quán)投資的實戰(zhàn)系統(tǒng)模型（E-model）以及債權(quán)評估模型（D-model），獲得眾多投資行業(yè)專家和企業(yè)高管的高度認(rèn)同并用于實戰(zhàn)，取得價值倍增的效果：
天使輪投資多方安全計算龍頭企業(yè)HKQJ，3年時間獲得約1300倍收益；
天使輪投資商用密碼龍頭DLSK，9個月獲得30倍收益；
先后投資人工智能龍頭企業(yè)DSFS1.5億元，2年獲得獲得超8倍收益；
投資IDC龍頭企業(yè)DHSJ4000萬元，6個月獲得約2倍收益；