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5G新基建大數(shù)據(jù)助力金融發(fā)展 ——金融機(jī)構(gòu)如何抓住時(shí)代發(fā)展風(fēng)口

【課程編號(hào)】:NX17811

【課程名稱】:

5G新基建大數(shù)據(jù)助力金融發(fā)展 ——金融機(jī)構(gòu)如何抓住時(shí)代發(fā)展風(fēng)口

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【所屬類別】:戰(zhàn)略管理培訓(xùn)

【培訓(xùn)課時(shí)】:可根據(jù)客戶需求協(xié)商安排

【課程關(guān)鍵字】:5G培訓(xùn),金融發(fā)展培訓(xùn)

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課程背景:

疫情沖擊下穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)訴求提升,“新基建”被提到新的高度。2020年以來(lái),國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議、中央政治局會(huì)議均多次提到新基建。一般來(lái)說(shuō),新基建全稱《新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)》包含:5G基站、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新能充電樁、特高壓、城際高鐵和軌道交通等七大產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。

新基建中的新是指行業(yè)是新興產(chǎn)業(yè),但基建的屬性卻決定收益屬性可能與舊基建相近,具有正外部性和低投資收益。發(fā)展新基建重要問(wèn)題依然是解決錢從哪里來(lái),以何種方式來(lái)的問(wèn)題。“新基建”既承接了“舊基建”作為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)引擎的功能,又作為驅(qū)動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)型升級(jí)、提高效益的強(qiáng)大技術(shù)支撐。“新基建”帶動(dòng)了“新經(jīng)濟(jì)”的發(fā)展,同時(shí)對(duì)金融機(jī)構(gòu)的健康成長(zhǎng)提供了前所未有的“新機(jī)遇”。

課程大綱:

前言:新基建對(duì)后疫情時(shí)代及未來(lái)經(jīng)濟(jì)影響

一、對(duì)沖疫情和經(jīng)濟(jì)下行最直接有效的辦法就是基建——以工代賑

二、數(shù)字化時(shí)代來(lái)臨催生中國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)

三、如何看新基建對(duì)中國(guó)金融產(chǎn)業(yè)的影響?

四、重塑增長(zhǎng):經(jīng)濟(jì)與企業(yè)都需要新基建完成新增長(zhǎng)

第一章:新基建新在哪?

一、什么是舊基建?什么是新基建?

二、為什么需要新基建?新基建就是發(fā)展紅利

三、新基建怎么干:一場(chǎng)數(shù)字化變革

四、新基建是新技術(shù),更是新生產(chǎn)力、新生產(chǎn)關(guān)系、新生產(chǎn)要素

第二章:新基建七大核心領(lǐng)域詳解

一、5G基站領(lǐng)域

1)第五代通信產(chǎn)業(yè)升級(jí),如何引導(dǎo)中美世紀(jì)博弈

2)5G基站核心技術(shù):高寬帶、低延時(shí)、大容量、低耗能

3)5G基站是物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能制造的基礎(chǔ)

二、大數(shù)據(jù)超算中心領(lǐng)域

1)大數(shù)據(jù)將成為新時(shí)代的石油

2)云計(jì)算成為新時(shí)代的發(fā)電站

3)大數(shù)據(jù)及邊緣計(jì)算,將通過(guò)數(shù)據(jù)賦能百業(yè)

三、人工智能領(lǐng)域

1)人工智能學(xué)科體系——算法、算力、數(shù)據(jù)產(chǎn)生的核聚變

2)人工智能與深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、無(wú)人駕駛

3)國(guó)產(chǎn)芯片將支持人工智能發(fā)展——半導(dǎo)體、集成電路、芯片

四、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域

1)智能制造平臺(tái)——Iaas架構(gòu)層、Paas平臺(tái)層、Saas軟件層

2)云——網(wǎng)——端全產(chǎn)業(yè)鏈智能網(wǎng)絡(luò)

3)智慧工廠、智能車間、智能機(jī)器人

五、特高壓

1)全國(guó)智能電網(wǎng)建設(shè)

2)直交流電力系統(tǒng)建設(shè)

3)特高壓電力設(shè)備更新

六、新能源電動(dòng)汽車充電樁領(lǐng)域

1)新能源電動(dòng)汽車對(duì)中國(guó)汽車彎道超車的意義

2)充電樁不僅是充電,而是一個(gè)高密度能源+數(shù)據(jù)供給中心

3)充電樁與車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)完美組成一個(gè)智慧城市

七、城際高速鐵路和城市軌道交通以及智慧交通領(lǐng)域

1)進(jìn)一步完善我國(guó)高鐵網(wǎng)絡(luò),提升高速時(shí)速

2)進(jìn)一步建設(shè)城市軌道交通

3)建設(shè)世界先進(jìn)的智慧交通與綠色環(huán)保交通系統(tǒng)

第三講:新基建對(duì)金融機(jī)構(gòu)提出了新要求

一、數(shù)字化敏捷創(chuàng)新是一次金融機(jī)構(gòu)的文化與思維升級(jí)

1)樹(shù)立第一性原理思維

2)樹(shù)立互聯(lián)網(wǎng)思維

3)樹(shù)立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)理念

4)樹(shù)立敏捷迭代思維

二、數(shù)字化為中小金融機(jī)構(gòu)賦能

1)超強(qiáng)感知能力:行為感知、情景感知

2)明智決策能力:包容性決策、增強(qiáng)型決策

3)快速執(zhí)行能力:動(dòng)態(tài)流程、動(dòng)態(tài)資源

三、數(shù)字化敏捷創(chuàng)新提升客戶價(jià)值

1)成本價(jià)值:高流量、長(zhǎng)尾獲客

2)體驗(yàn)價(jià)值:個(gè)性化、定制化、移動(dòng)化

3)平臺(tái)價(jià)值:多維、高頻、生態(tài)圈

4)15個(gè)典型敏捷創(chuàng)新模式

第四講:大數(shù)據(jù)助力金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新

一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念

二、如何處理海量數(shù)據(jù)是解決——數(shù)據(jù)挖掘與分析

1)數(shù)據(jù)智能“猜”出并控制一切

實(shí)戰(zhàn)案例分析:特朗普通過(guò)數(shù)據(jù)和算法來(lái)操控選民思想和結(jié)果

2)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)全面提升商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力——相關(guān)性與隨機(jī)性

實(shí)戰(zhàn)案例分析:螞蟻金服在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上的應(yīng)用

3)算法與大數(shù)據(jù)的關(guān)系——算法如種子、數(shù)據(jù)如土壤

三、人工智能與精準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析

1)人工智能基本概念——深度學(xué)習(xí)與非深度學(xué)習(xí)

2)機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類——有監(jiān)督學(xué)習(xí)(分類、預(yù)測(cè))、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(聚類、關(guān)聯(lián))

3)“千人千面”定義銀行業(yè)務(wù)中的角色

四、數(shù)據(jù)與算法在金融征信風(fēng)控中的應(yīng)用

1)金融征信風(fēng)控體系核心模式

2)金融征信風(fēng)控算法與模型的設(shè)計(jì)步驟

3)社交網(wǎng)絡(luò)算法在金融反欺詐中的應(yīng)用

案例分析:螞蟻金服征信算法與模型,快速處理用戶借貸需求

第五講:搭建數(shù)字化敏捷金融模式

一、金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化落地轉(zhuǎn)型策略

1)策略一:建設(shè)全新商業(yè)模式

2)策略二:以客戶為中心的現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

3)策略三:全面布局金融科技及全新風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)會(huì)

4)一套全新的基礎(chǔ)IT 能力

一、建立數(shù)字化業(yè)務(wù)創(chuàng)新中心

1)業(yè)務(wù)敏捷創(chuàng)新方法

2)搭建敏捷項(xiàng)目管理架構(gòu)

3)敏捷銀行實(shí)施路徑

二、建立數(shù)字化科技能力中心

1)分布式微服務(wù)的架構(gòu)

2)異地多活的大數(shù)據(jù)中心

3)搭建大中臺(tái)系統(tǒng)

案例分析: 螞蟻金服敏捷能力搭建:業(yè)務(wù)敏捷中心 +技術(shù)敏捷中心

王老師

【個(gè)人簡(jiǎn)歷】

?北京區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用協(xié)會(huì)的會(huì)員和講師、scrum精益敏捷管理顧問(wèn)講師

?國(guó)家級(jí)信息化專家——國(guó)家工信部智能化管理師授課專家

?北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)。

【曾任】

?搜狐互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品經(jīng)理

?百度智能產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)總監(jiān)

?中國(guó)移動(dòng)等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級(jí)企業(yè)擔(dān)任項(xiàng)目經(jīng)理、品管總監(jiān)等職位。

【擅長(zhǎng)行業(yè)&領(lǐng)域】

?行業(yè):金融、銀行、企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)

?領(lǐng)域:人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域課題培訓(xùn)

【主講課程 】

?銀行類:《銀行4.0:一場(chǎng)金融界數(shù)字化革命》、《商業(yè)銀行數(shù)字化敏捷轉(zhuǎn)型策略》、《敏捷銀行實(shí)施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品創(chuàng)新與應(yīng)用》、《區(qū)塊鏈技術(shù)與央行數(shù)字貨幣在商業(yè)銀行中的應(yīng)用》、《大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用》、《商業(yè)銀行在人工智能、大數(shù)據(jù)及算法實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用》、《人工智能深度學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)演練》等。

?其他行業(yè):《新基建核心技術(shù)解析與實(shí)施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)模式引領(lǐng)“新常態(tài)”經(jīng)濟(jì)未來(lái)》、《互聯(lián)網(wǎng)思維與傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型》、《新媒體營(yíng)銷與品牌推廣——公眾號(hào)運(yùn)營(yíng)》、《工業(yè)4.0構(gòu)建中國(guó)制造業(yè)未來(lái)》、《互聯(lián)網(wǎng)搭建與運(yùn)營(yíng)管理培訓(xùn)》、《互聯(lián)網(wǎng)端到端運(yùn)營(yíng)流程搭建》等。

【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) 】

?王老師先后在出版、通信、互聯(lián)網(wǎng)、咨詢等行業(yè),從事互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)管理、金融產(chǎn)品管理、項(xiàng)目管理、運(yùn)營(yíng)管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國(guó)移動(dòng)等企業(yè)工作。豐富的企業(yè)實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn),熟悉基層業(yè)務(wù)和國(guó)內(nèi)企業(yè)的管理現(xiàn)狀。培訓(xùn)課程始終圍繞“變現(xiàn)”為核心,對(duì)如何將互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理與傳統(tǒng)企業(yè)實(shí)踐相結(jié)合,解決企業(yè)的實(shí)際問(wèn)題,有獨(dú)到的見(jiàn)解和實(shí)踐能力。通過(guò)咨詢項(xiàng)目為傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型分享其在營(yíng)銷、市場(chǎng)、研發(fā)、物流等企業(yè)運(yùn)營(yíng)等各方面的心得。擅長(zhǎng)將咨詢工作中的經(jīng)驗(yàn)、案例以互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)管理、營(yíng)銷管理、客服管理等形式制作成咨詢方案與課件,在咨詢項(xiàng)目中實(shí)際運(yùn)做案例與活動(dòng)。

?近年培訓(xùn)與項(xiàng)目記錄摘要:

?近兩年各銀行及金融機(jī)構(gòu)服務(wù)案例:

2019年,中國(guó)銀行:互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用培訓(xùn),參與人數(shù)40人.

2019年,建設(shè)銀行:互聯(lián)網(wǎng)金融應(yīng)用培訓(xùn),參與人數(shù)30人.

2019年,蘇州銀行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用挖掘培訓(xùn),參與人數(shù)50人。

2019年,拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓(xùn),參與人數(shù)50人

2019年,工商銀行:互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用培訓(xùn),參與人數(shù)60人.

2019年,衢州農(nóng)行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用挖掘培訓(xùn),參與人數(shù)40人。

2020年,華夏銀行征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓(xùn),參與人數(shù)50人

2020年,平安銀行數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型創(chuàng)新培訓(xùn),參與人數(shù)30人。

2020年,工商銀行大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓(xùn),參與人數(shù)50人

2020年,中國(guó)蘇州銀行銀行4.0培訓(xùn),參與人數(shù)40人。

2020年,北京銀行金融征信培訓(xùn),參與人數(shù)50人

?近兩年500強(qiáng)企業(yè)及各院校授課案例:

2019年,中國(guó)電信浙江分公司:互聯(lián)網(wǎng)思維下的品牌營(yíng)銷,參加人員共200人以上。

2019年,廣汽集團(tuán):互聯(lián)網(wǎng)思維下的品牌營(yíng)銷,參加人員共100人。

2019年,美的集團(tuán):大數(shù)據(jù)營(yíng)銷,參加人員共300人以上。

2019年,TCL集團(tuán):工業(yè)4.0與中國(guó)制造2025培訓(xùn),參加人員200人。

2019年,中國(guó)核能集團(tuán):工業(yè)4.0與中國(guó)制造2025培訓(xùn),授課4期,參加人員共130人以上。

2019年,北京大學(xué)總裁班:數(shù)字化創(chuàng)新思維,授課4期,參加人員共180人以上。

2020年,武漢大學(xué)EMBA總裁班:大數(shù)據(jù)創(chuàng)新?tīng)I(yíng)銷,授課4期,參加人員共100人以上。

2020年,杭州移動(dòng)分公司:人工智能與大數(shù)據(jù)培訓(xùn),授課6期,參加人員共200人以上。

2020年,浙江大學(xué)總裁班:區(qū)塊鏈與數(shù)字化貨幣培訓(xùn),授課人數(shù)30人。

2020年,中國(guó)惠普區(qū)塊鏈技術(shù)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)落地培訓(xùn)咨詢,項(xiàng)目人數(shù)40人

2020年,上海交通大學(xué):區(qū)塊鏈技術(shù)與金融服務(wù)培訓(xùn)咨詢,授課人數(shù)40人

2020年,清華大學(xué)新基建發(fā)展培訓(xùn)總裁班,授課人數(shù)30人

?參與過(guò)多項(xiàng)與 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目:

?拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信機(jī)器人項(xiàng)目:

-考拉征信是拉卡拉旗下獨(dú)立的、開(kāi)放的第三方信用評(píng)估及信用管理機(jī)構(gòu),是當(dāng)前國(guó)內(nèi)同時(shí)持有個(gè)人征信牌照及企業(yè)征信牌照的征信企業(yè),也是國(guó)內(nèi)首個(gè)成立專注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專業(yè)實(shí)驗(yàn)室的征信機(jī)構(gòu)。考拉征信的數(shù)據(jù)來(lái)源是多維度的,依托大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),數(shù)據(jù)來(lái)源既有拉卡拉十年積累起來(lái)的便民、電商、金融及近億級(jí)個(gè)人用戶和百萬(wàn)線下商戶日常經(jīng)營(yíng)的相關(guān)數(shù)據(jù),同時(shí)藍(lán)標(biāo)、拓爾思、梅泰諾和旋極等四家上市公司也同步共享其數(shù)據(jù),此外還有公安、法院、航空、通訊、學(xué)歷、學(xué)籍、工商等公共部門及其他行業(yè)合作的數(shù)據(jù)。

-基于考拉的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù),本項(xiàng)目將重點(diǎn)研究:

個(gè)人征信大數(shù)據(jù)建模,企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模,對(duì)于個(gè)人用戶的反欺詐征信大數(shù)據(jù)建模及處理系統(tǒng)等具體問(wèn)題。

-自動(dòng)收集、分析并處理多源、異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),充分驗(yàn)證并研究面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù),面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法,以及大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法等重要研究?jī)?nèi)容。利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值,對(duì)征信管理決策提供重要的支撐作用。

?春雨醫(yī)生健康大數(shù)據(jù)挖掘人工智能實(shí)證平臺(tái)項(xiàng)目:

-基于春雨醫(yī)生的大量問(wèn)診數(shù)據(jù)和全國(guó)范圍內(nèi)的病情分布數(shù)據(jù),本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法;基于此平臺(tái)中的海量問(wèn)診,本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù),既包括問(wèn)診文本挖掘技術(shù),也包括問(wèn)診圖片挖掘技術(shù);在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步研究并應(yīng)用如何將春雨內(nèi)外部大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專業(yè)性知識(shí),為自動(dòng)化診療提供科學(xué)依據(jù),由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持醫(yī)療決策的方法。

?36Kr(36 氪) 雙創(chuàng)指數(shù)AI平臺(tái)系統(tǒng):

-基于此平臺(tái)數(shù)據(jù)來(lái)源的廣泛性和異構(gòu)性,本項(xiàng)目將應(yīng)用并研究面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法;在對(duì)多體量巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推斷中,本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法;在具體的指數(shù)構(gòu)建及驗(yàn)證過(guò)程中,本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù),特別是文本挖掘技術(shù),如文本的結(jié)構(gòu)化表示、文本特征提取和文本分類等。

-本項(xiàng)目的重要完成研究并應(yīng)用基于非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將這些大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助管理決策的描述中國(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況的知識(shí),實(shí)時(shí)監(jiān)控中國(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀,為監(jiān)管機(jī)構(gòu)和政府部門的政策制定提供科學(xué)依據(jù),防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持管理決策的一般性方法和模式。

?新華金融財(cái)經(jīng)智能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系研究項(xiàng)目運(yùn)用AI 機(jī)器人深度學(xué)習(xí)技術(shù):

-項(xiàng)目針對(duì)金融財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)服務(wù)特點(diǎn)建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的維護(hù)更新體系,完成為用戶提供一個(gè)了穩(wěn)定、統(tǒng)一、規(guī)范、方便、高效的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)平臺(tái)

?江蘇協(xié)鑫集團(tuán)電力設(shè)備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測(cè)與故障分析系統(tǒng)運(yùn)用:

-項(xiàng)目完成電力設(shè)備傳感器采集的數(shù)據(jù),構(gòu)建設(shè)備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預(yù)測(cè)挖掘平臺(tái),項(xiàng)目結(jié)合 OpenTSDB 動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的分類與預(yù)測(cè)預(yù)警模型,實(shí)現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預(yù)警。

?中國(guó)移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):

-項(xiàng)目完成信令數(shù)據(jù)、充值數(shù)據(jù)、CRM、業(yè)務(wù)訂閱數(shù)據(jù)等的存儲(chǔ)管理和分析檢索,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、話單分析、客戶深度標(biāo)簽分析,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析以及輿情預(yù)警。

【授課風(fēng)格】

?專家型講師風(fēng)格。有相對(duì)深厚的知識(shí)底蘊(yùn)和豐富的社會(huì)閱歷,以及個(gè)人獨(dú)特的思考角度。

?講課時(shí)邏輯性非常強(qiáng),旁征博引,談古論今,侃侃而言,毫不費(fèi)力,化技巧于無(wú)形,授課內(nèi)容爐火純青。

?王老師的授課就是那種內(nèi)容知識(shí)點(diǎn)隨手拈來(lái),隨現(xiàn)場(chǎng)學(xué)員狀態(tài)靈活而變。

【服務(wù)客戶】

?銀行業(yè):中國(guó)銀行、工商銀行、交通銀行、建設(shè)銀行、郵儲(chǔ)銀行、平安銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、民生銀行、華夏銀行、蘇州銀行、寧波銀行、各地農(nóng)商行、等

?其他行業(yè):清華大學(xué)、北京大學(xué)、武漢大學(xué)、南京財(cái)經(jīng)、中國(guó)移動(dòng)、廣汽集團(tuán)公司、美的集團(tuán):TCL集團(tuán)、中國(guó)核能集團(tuán)、重慶郵政、EMBA總裁班、春雨醫(yī)生健康、1 號(hào)店、德邦物流等

【客戶反饋】

?學(xué)員評(píng)價(jià)

在工作中,汲取新知識(shí)是非常重要的,這次培訓(xùn),學(xué)到了很多相關(guān)知識(shí),非常實(shí)用,希望下次公司培訓(xùn)還能請(qǐng)王老師。

——中國(guó)移動(dòng)

這次大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的培訓(xùn),讓我感覺(jué)銀行的未來(lái)非常有前景,很慶幸自己參加了這次培訓(xùn),著實(shí)大開(kāi)眼界!

——招商銀行

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