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資管行業(yè)數字化轉型

課程大綱
第一節(jié)：資管行業(yè)數字化之現狀與趨勢
一、中國資產管理機構數字化轉型的五大短板
1、存在大量手工流程
2、業(yè)務系統(tǒng)分散割裂
3、數據尚未完全打通，
4、科技團隊實力偏弱
5、數據人才占比偏低
二、全球領先資管公司數字化戰(zhàn)略的三大特點
1、以賦能業(yè)務為導向的頂層設計 
2、與戰(zhàn)略高度契合的數字化投入
3、能分步實施的階段清晰路徑圖
三、國內資管行業(yè)生態(tài)鏈全景圖與數字化
1、金融科技如何支持大資管生態(tài)鏈業(yè)務場景
2、數據應用是全球領先資管機構推動數字化戰(zhàn)略的焦點
3、資管行業(yè)數字化轉型，對資產進行動態(tài)配置調整
四、歐洲某領先資管公司的數字化戰(zhàn)略
1、客戶體驗提升
2、運營流程數字化
3、商業(yè)模式數字化
4、數字化組織人才建設
五、*某領先資管公司的數字化轉型
1、業(yè)務增長及金融分析雙引擎，貫穿大資管生態(tài)
2、業(yè)務增長引擎助力財富管理智能化，有效達成業(yè)務KPI
3、市場分析引擎賦能資產管理智能化，即時模擬金融市場動態(tài)

第二節(jié)： 大資管行業(yè)數字化解決方案
一、投顧服務解決方案
1、科學投顧系統(tǒng)
2、GBI目標管理
3、AI智能投顧
二、市場投研解決方案
1、集成多種模型與AI算法
2、匯集專業(yè)投資經驗
3、AI智能投研
三、組合管理解決方案
1、多時序智能計算的金融優(yōu)化算法
2、最優(yōu)資產配置組合方式
四、產品盡調解決方案
1、產品、經理人、公司三維指標
2、AI機器學習算法和前沿金融計量統(tǒng)計
3、基金綜合評級
五、運營管理解決方案
六、資產負債管理解決方案
七、企業(yè)智慧金融解決方案

第三節(jié)：資管行業(yè)數字化之金融科技應用
一、主流金融科技應用一覽
1、機器學習與深度學習
2、圖計算與知識圖譜
3、NLP自然語言處理
4、OCR計算機視覺
5、多方隱私安全計算
6、自動化智能建模
二、企業(yè)營銷商機智能發(fā)現
1、企業(yè)營銷洞察
2、觸達路徑及實力評級
3、企業(yè)商機動態(tài)
4、同區(qū)客群推薦
三、股債風險智能發(fā)現
1、標的券風控黑名單
2、事件驅動投資策略因子
3、穿透式財務欺詐檢測
4、事件驅動股債風險畫像
5、可視化建模與自動報告
四、資管投研預警
1、個股及債券事件識別、抽取及風險評分
2、行業(yè)及政策事件識別、抽取及風險評分
3、持倉風險穿透公司綜合風險分析報告
五、財富管理客戶營銷及陪伴
1、提供辨別好/差基金產品的客觀判斷依據  
2、一鍵生成符合客戶收益期望的組合及客戶營銷話術
3、自動生成持倉月度分析報告等

第四節(jié)：大資管行業(yè)數字化之數據治理
一、大資管行業(yè)數據現狀
1、存在數據孤島
2、數據標準不一致
3、處理過程不清晰
4、管控機制不完善
5、以某資管公司為例：底層數據質量問題示例
二、大資管行業(yè)數據治理對象
1、客戶要素
2、資產要素
3、資金要素
4、風險要素
三、數據治理痛難點分析
1、各部門數據應用中的痛點
2、公司級BI經營分析能力亟待優(yōu)化
3、監(jiān)管報送數據存在諸多難點
4、數據治理體系系統(tǒng)性缺失
5、監(jiān)管機構要求日趨嚴格
四、案例分析：某資管機構數據治理示例
1、全域數據資源規(guī)劃 
2、數據治理規(guī)劃體系
3、數據治理工具部署
4、大數據平臺架構建設
5、管理駕駛艙

第五節(jié)：資管行業(yè)數字化之運營應用場景
一、傳統(tǒng)資產管理行業(yè)常見運營痛點
1、重復勞動，單調枯燥
2、工作繁重，加班常態(tài)
3、人工操作，容易出錯
4、人員流動，成本偏高
5、信息孤島，數據不通
二、RPA+AI賦能金融機構數字化轉型
1、RPA的四大發(fā)展階段
2、國際RPA代表性公司
3、RPA在中國的市場前景
4、RPA拖曳式智能自動化體驗
5、為何選擇RPA+AI機器人？
三、大資管行業(yè)RPA應用十大常見場景

第六節(jié)：證券公司數字化轉型
一、證券業(yè)未來五大發(fā)展趨
1、行業(yè)分化整合
2、客戶機構化
3、業(yè)務資本化
4、全面數字化
5、運營智能化
二、證券業(yè)在數字化轉型中面臨多方挑戰(zhàn)
1、效能瓶頸
2、數據孤島
3、創(chuàng)新瓶頸
三、數字化為證券業(yè)帶來豐富價值
1、提升客戶體驗
2、提升員工滿意度
3、賦能證券業(yè)務流程標準化
4、深化部門間合作關系
四、金融科技助力證券業(yè)典型案例
1、證券業(yè)務中的自動化場景
2、業(yè)務管理數字化
3、資產管理數字化
4、運營管理數字化
5、財務管理數字化

第七節(jié)：銀行理財子數字化轉型
一、資管新規(guī)下銀行理財子發(fā)展方向
1、從“金融+科技”到“金融科技”到“科技金融”
2、金融科技助力提升投研、風控能力
3、產品和服務數字化
1、用戶數字化
2、運營數字化
二、銀行理財子在數字化轉型中面臨多方挑戰(zhàn)
1、面臨來自內外部的競爭與“圍剿”
2、獨立運營數字化轉型成果亟待落地
3、主動管理能力存在短板且提升困難
4、智能投研能力需要盡快提升
三、數字化為銀行理財子帶來豐富價值
1、提升客戶體驗
2、提升員工滿意度
3、賦能業(yè)務流程標準化
4、深化部門間合作關系
四、金融科技助力銀行理財子案例
1、資金業(yè)務機器人
2、理財產品凈值報告生成

第八節(jié)：信托公司數字化轉型
一、信托公司數字化發(fā)展趨勢
二、信托公司數據應用及管理現狀
三、信托公司的數據質量問題
四、信托公司數據應用及治理的解決方案
五、案例分析：某信托公司的數字化轉型

第九節(jié)：基金公司營銷數字化
一、為何要加快基金營銷數字化轉型？
1、投資需求旺盛的發(fā)展契機
2、業(yè)態(tài)存在矛盾的行業(yè)現狀
3、互聯(lián)網渠道的重要性倍增
二、如何實現基金營銷數字化轉型？
1、做好數據基礎建設性工作
2、打造個性化數據聚合方案
3、提升六大數據治理能力
3、深化部門間合作關系

第十節(jié)：保險資管數字化轉型
一、保險資管數字化發(fā)展趨勢
1、數字化轉型的側重點
2、數字化轉型的業(yè)務能力
3、數字化轉型的支撐體系
4、數字化轉型的四要素
二、保險資管數字化面臨的挑戰(zhàn)
1、技術資產外采，本地適用性不強
2、脫離業(yè)務場景，平臺業(yè)務兩張皮
3、高額資金投入，實際效果難衡量
4、數據資源分散，數據安全不到位
5、復合人才匱乏，人員流動性篇高
三、保險資管數字化十大能力
1、數字化客戶洞察
2、數字化營銷
3、數字化生態(tài)
4、數字化產品創(chuàng)新
5、數字化資管
6、數字化運營
7、數字化風控
8、數字化合規(guī)
9、數字化財務
10、數字化職場
四、數字化轉型預期效果
1、增加保費收入
2、提升運營效率
3、改善用戶體驗
4、降低成本、控制風險
5、促進生態(tài)協(xié)作
五、典型案例
1、財產保險自動化管理
2、智能車險錄單
3、智能客戶管理
4、賬務比較自動化處理

資管行業(yè)數字化轉型