數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融科技實戰(zhàn)專家—魏永強老師

1.【背景介紹】

? 清華大學(xué)五道口金融學(xué)院博士后

? 亞太人工智能學(xué)會（AAIA）大數(shù)據(jù)專家

? 清華能源互聯(lián)網(wǎng)研究院特邀大數(shù)據(jù)專家

? 雄安新區(qū)建設(shè)發(fā)展研究中心特聘研究員

? 鄭州大學(xué)客座教授

? 吉林大學(xué)客座教授

? 清華大學(xué)五道口金融學(xué)院特聘研究員

? 第四屆“數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及治理優(yōu)秀評選”決賽評委

? 曾任：中國中化集團量化金融團隊高級算法工程師、精益管理黑帶成員

? 曾任：京東科技集團數(shù)據(jù)資產(chǎn)部&技術(shù)產(chǎn)品部負責(zé)人，高級算法科學(xué)家；

? 曾任：京東大學(xué)人工智能課程內(nèi)訓(xùn)講師

? 曾任 : 廣電運通研發(fā)總監(jiān)，分管電子憑證庫、財政垂類大模型、人工智能、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)治理和數(shù)字人民幣等板塊

? 現(xiàn)任：建信金融科技有限責(zé)任公司 大數(shù)據(jù)中心總監(jiān)、首席大數(shù)據(jù)科學(xué)家，分管數(shù)據(jù)中臺、圖計算平臺、金融垂類大模型研發(fā)、實時智能風(fēng)控、智能營銷/智慧零售、客戶畫像/指標(biāo)/標(biāo)簽、ESG評級、數(shù)幣+營銷/智能合約/貨幣橋、保險續(xù)期率精算、智能保顧、隱私計算、數(shù)據(jù)要素治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化等的設(shè)計、算法開發(fā)、落地和部署

? 現(xiàn)任：央行數(shù)字人民幣推進工作組成員，解決方案專家

? 現(xiàn)任：信通院隱私計算行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)編制委員會委員

2.【實戰(zhàn)經(jīng)驗】

魏永強，男，優(yōu)秀中共黨員。大數(shù)據(jù)科學(xué)家、解決方案專家。清華大學(xué)五道口金融學(xué)院金融學(xué)博士后，師從前央行行長周小川，立志對國家做出突出貢獻。曾就職于中國中化集團、京東金融、中國建設(shè)銀行風(fēng)險管理部、數(shù)據(jù)運營中心和建信金融科技等單位多年，任雄安新區(qū)建設(shè)發(fā)展研究中心特聘研究員。近年來，輸出各類大數(shù)據(jù)解決方案報告300+，發(fā)表發(fā)明專利32項，SCI論文4篇（影響因子4以上），EI論文8篇，其他各類北大/南大中文核心期刊論文32篇。

作為資深的技術(shù)和業(yè)務(wù)講解專家，在全球知名金融機構(gòu)和科技公司的關(guān)鍵職位積累了豐富的經(jīng)驗，擁有廣泛而精深的業(yè)務(wù)理解和實踐經(jīng)驗。以巧妙的表達方式，將復(fù)雜的技術(shù)、理論和政策內(nèi)容轉(zhuǎn)化為易于理解的生動業(yè)務(wù)語言。累計講解課時達60000小時，課程涵蓋金融產(chǎn)業(yè)的方方面面，包括金融科技，數(shù)字化營銷， ChatGPT，普惠金融與科技金融等國家重點領(lǐng)域，為金融科技和教育普及做出了卓越貢獻。致力于幫助他人深入了解金融科技領(lǐng)域的復(fù)雜性，從而為行業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新提供有力支持。

曾經(jīng)作為主要責(zé)任人，參與中化集團期貨量化交易中臺，京東科技數(shù)據(jù)中臺、Auto ML平臺、晴空獵鷹輿情平臺、RIC（Real-time Intelligent Computation，實時智能計算）、企業(yè)知識圖譜、智能決策引擎等，北汽藍谷信息業(yè)務(wù)中臺和技術(shù)中臺建設(shè)、雄安新區(qū)塊數(shù)據(jù)平臺、中國建設(shè)銀行天權(quán)人工智能平臺、全面風(fēng)險管理平臺（RAD，包括智能風(fēng)險發(fā)現(xiàn)和預(yù)警平臺、風(fēng)險傳染分析等）、RPA、智能客戶畫像、金融輿情監(jiān)控中心、金融事件中心、銀行集團直接和關(guān)聯(lián)交易風(fēng)險視圖平臺等的研發(fā)和數(shù)據(jù)挖掘工作;擁有豐富的標(biāo)簽傳播、因子分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析、萬億級圖計算、NLP、知識圖譜、機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)等AI算法建模、隱私計算MPC（Muiti-Party Safe computation, 多方安全計算）/聯(lián)邦學(xué)習(xí)、基于銀行各應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用、智慧經(jīng)營、ESG評級、上市公司法律風(fēng)險評價和重大風(fēng)險預(yù)測、可持續(xù)發(fā)展評價等研發(fā)實戰(zhàn)經(jīng)驗。 

3.【風(fēng)格特點】

· 擅長業(yè)務(wù)與理論講解，深耕金融行業(yè)：作為金融行業(yè)人工智能、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的頂級專家，長期致力于將復(fù)雜的業(yè)務(wù)和理論轉(zhuǎn)化為易于理解的內(nèi)容，深入研究金融行業(yè)的特點和需求。

· 出色的講課技巧與生動教學(xué)風(fēng)格：以豐富的實踐經(jīng)驗、問題診斷經(jīng)驗和案例積累為基礎(chǔ)，注重講解邏輯的嚴謹性。

· 精通項目管理與落地推進：在企業(yè)級AI項目管理平臺建設(shè)和多項目、單項目管理方面，擁有豐富的理論知識和實踐經(jīng)驗，對項目管理中常見問題進行深入研究和總結(jié)，幫助企業(yè)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)變革的目標(biāo)。

· 強調(diào)實戰(zhàn)經(jīng)驗與案例分析：擁有多年在不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)項目和項目管理培訓(xùn)實戰(zhàn)經(jīng)驗，具備豐富的方法論和技巧，而且案例豐富、真實、實戰(zhàn)性強，能夠?qū)⒗碚撆c實踐相結(jié)合。

· 注重營銷特點與互動效果：將幽默風(fēng)趣的講解風(fēng)格與銀行中營銷特點相結(jié)合，通過案例演練和學(xué)員參與的方式，增強互動效果，讓學(xué)員更好地理解和應(yīng)用所學(xué)知識，提升學(xué)習(xí)體驗。

一、金融科技與科技金融、區(qū)塊鏈

《金融科技/監(jiān)管科技的政策、趨勢跟蹤與解讀》

《金融科技的特點、技術(shù)原理、應(yīng)用場景與發(fā)展趨勢》

《金融科技賦能金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》

《金融科技和監(jiān)管科技的區(qū)別和聯(lián)系，發(fā)展前景和市場規(guī)?！?

《金融科技在銀行業(yè)的應(yīng)用案例分析和典型場景應(yīng)用》

《金融科技生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)》：講解構(gòu)建開放平臺、合作伙伴關(guān)系和創(chuàng)新生態(tài)，推動金融科技企業(yè)和傳統(tǒng)金融機構(gòu)之間的協(xié)同創(chuàng)新和業(yè)務(wù)互補。

《金融信息科技應(yīng)用與發(fā)展》

《科技金融創(chuàng)新與變革》：講解科技在支付、借貸、投資和保險等領(lǐng)域的應(yīng)用，以及科技金融對金融生態(tài)系統(tǒng)的重塑和發(fā)展。

《科技賦能下銀行經(jīng)營策略》

《融合創(chuàng)新行業(yè)專項能力培訓(xùn)》

《金融新基建內(nèi)容、規(guī)模和未來走勢》

《區(qū)塊鏈在金融行業(yè)的應(yīng)用、市場規(guī)模和前景分析》

二、金融風(fēng)險管理

《金融監(jiān)管/風(fēng)險管理政策跟蹤、解讀與趨勢分析》

《金融業(yè)全面風(fēng)險管理體系建設(shè)與實踐》

《金融業(yè)市場、信貸風(fēng)險計量模型研究及應(yīng)用》

《人工智能在金融風(fēng)險計量中的應(yīng)用分析與案例》

《信息科技風(fēng)險管理與防范》

《零售信貸風(fēng)險管理》：貸款前風(fēng)險防控，風(fēng)險識別，工具應(yīng)用

《信用卡電話反欺詐》

《中小銀行的全流程風(fēng)控》

三、金融數(shù)字化營銷

《金融行業(yè)對公/對私營銷數(shù)字化體系建設(shè)與實踐》

《金融業(yè)營銷情報/信號獲取方式、體系建設(shè)和實踐》

《金融業(yè)數(shù)字化營銷建模、挖掘與案例分析》

《信用卡場景營銷獲客》

《智能客服運營的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用與優(yōu)化》

《智能客服的市場前景、技術(shù)選型、場景應(yīng)用和案例分析》

四、人工智能在金融業(yè)的應(yīng)用

《大數(shù)據(jù)/人工智能在金融業(yè)的應(yīng)用場景分析與實踐案例》

《大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用》

《數(shù)據(jù)驅(qū)動的金融決策分析》： 講授基于ABCDI技術(shù)的金融業(yè)務(wù)決策的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法。涵蓋數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、特征工程等先進的數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)。

《金融業(yè)務(wù)流程自動化與優(yōu)化》：講授ABCDI在金融業(yè)務(wù)流程中的應(yīng)用，通過自動化和優(yōu)化提高金融機構(gòu)的效率和客戶體驗。

《人工智能在金融業(yè)的應(yīng)用場景、市場規(guī)模與案例分析》

《人工智能與金融科技的技術(shù)原理、技術(shù)路線和創(chuàng)新應(yīng)用場景》

《AI 在軟件開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用與建模實踐》

《深度學(xué)習(xí)在金融風(fēng)控中的應(yīng)用》：講授如何使用深度學(xué)習(xí)算法來構(gòu)建風(fēng)險模型，識別異常交易，進行信用評分等。

《自然語言處理在金融文本挖掘中的應(yīng)用》：使用深度學(xué)習(xí)模型來處理金融新聞、公告、社交媒體等文本數(shù)據(jù)，進行情感分析、主題識別、信息抽取等任務(wù)。

《架構(gòu)師技能提升培訓(xùn)》:主要包括基礎(chǔ)技能和進階技能兩個方面。基礎(chǔ)技能培訓(xùn)主要涉及編程語言、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等方面的知識；進階技能培訓(xùn)則包括軟件架構(gòu)設(shè)計、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、大數(shù)據(jù)處理、云計算等方面的內(nèi)容。

五、ChatGPT

《ChatGPT在金融業(yè)的應(yīng)用、市場規(guī)模和發(fā)展趨勢》

《ChatGPT技術(shù)原理、開源框架、成熟應(yīng)用與案例分析》

《ChatGPT開發(fā)與運維實踐》

《ChatGPT與金融客戶服務(wù)優(yōu)化》：講授訓(xùn)練和部署ChatGPT模型，以實現(xiàn)自動化的客戶支持、常見問題解答和投資咨詢等功能。

《ChatGPT與智能投資決策》：構(gòu)建ChatGPT模型，用于分析市場趨勢、預(yù)測股票走勢和優(yōu)化投資組合，從而輔助投資決策的制定。

六、普惠金融

《普惠金融理論、技術(shù)產(chǎn)品、案例與實踐》

《智能金融產(chǎn)品與服務(wù)設(shè)計》：講授如何設(shè)計和開發(fā)智能金融產(chǎn)品和服務(wù)，結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，提供個性化、高效和安全的金融解決方案。

七、數(shù)字化轉(zhuǎn)型

《金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與規(guī)劃》：探討金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略規(guī)劃和執(zhí)行策略。

《商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型與發(fā)展分析》

《銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型》

《外部數(shù)字化-數(shù)字化體驗、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)思維培養(yǎng)》

《數(shù)字化經(jīng)營與數(shù)據(jù)賦能》

《數(shù)字化銀行與金融服務(wù)創(chuàng)新》：研究數(shù)字化銀行和金融服務(wù)創(chuàng)新的關(guān)鍵要素和成功案例。

《數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力與組織變革》：重點培養(yǎng)數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力，探討如何引領(lǐng)組織在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中取得成功。

《數(shù)字中國》：數(shù)字化與中國發(fā)展

八、數(shù)據(jù)治理

《銀行、國央企/政府?dāng)?shù)據(jù)治理體系建設(shè)、實踐與案例分析》

《數(shù)據(jù)治理與信息管理》：講授內(nèi)容包括數(shù)據(jù)治理的基本概念、原則、方法等方面的知識。

《數(shù)據(jù)治理實踐》：主要講解數(shù)據(jù)治理在企業(yè)中的應(yīng)用實踐，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)共享管理等方面的內(nèi)容。

《數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與數(shù)據(jù)治理》：講授內(nèi)容包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與價值評估、數(shù)據(jù)治理流程與規(guī)劃、數(shù)據(jù)治理組織與部署等方面的知識。

《數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)分析》：主要涵蓋數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)分析的理論與實踐，以及數(shù)據(jù)驅(qū)動決策等方面的知識。

《數(shù)據(jù)治理的戰(zhàn)略與實施》：講授內(nèi)容包括數(shù)據(jù)治理的戰(zhàn)略規(guī)劃與實施、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與分類等方面的知識。

九、數(shù)字貨幣與支付

《數(shù)字人民幣創(chuàng)新與應(yīng)用》

《數(shù)字人民幣各個參與方商業(yè)模式研究與分析》

《數(shù)字貨幣與支付創(chuàng)新》：講授內(nèi)容包括數(shù)字貨幣歷史、技術(shù)、政策等方面的知識。

《數(shù)字貨幣與區(qū)塊鏈技術(shù)》：重點講解了區(qū)塊鏈技術(shù)和數(shù)字貨幣的關(guān)系、未來發(fā)展趨勢等。

《數(shù)字貨幣與金融科技》：講授內(nèi)容包括數(shù)字貨幣背景、技術(shù)、風(fēng)險等方面的知識。

《數(shù)字貨幣與支付創(chuàng)新實務(wù)》：主要涵蓋數(shù)字貨幣發(fā)展、技術(shù)應(yīng)用、交易場所、法律規(guī)制等方面的實踐內(nèi)容。

《數(shù)字貨幣與金融市場創(chuàng)新》：重點講解了數(shù)字貨幣與金融市場的關(guān)系、數(shù)字貨幣的法律規(guī)制等方面的知識。

《第三方支付理論與業(yè)務(wù)實戰(zhàn)課程》

《支付創(chuàng)新與互聯(lián)網(wǎng)之道》

十、ESG與雙碳

《ESG國際和國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)、評級體系》

《ESG風(fēng)險管理與案例分析》

《金融業(yè)ESG標(biāo)準(zhǔn)和評級體系建設(shè)》

《綠色金融/信貸指標(biāo)體系建設(shè)》

《碳中和/碳達峰相關(guān)體系、體制機制建設(shè)與實踐》

十一、量化交易、組合和資產(chǎn)配置

《量化交易、量化金融的規(guī)模、市場前景、算法模型與經(jīng)典案例分析》

《高凈值客戶資產(chǎn)管理與配置》：提升客戶資產(chǎn)總額，增加高凈值客戶，高凈值客戶維護，如何進行資產(chǎn)配置

《新形勢下商業(yè)銀行的信貸投向與資產(chǎn)配置》

十二、供應(yīng)鏈金融

《供應(yīng)鏈金融理論、實踐與案例分析》

《供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理與防范》：應(yīng)用金融工程工具和模型來評估和管理供應(yīng)鏈金融和新基建項目的風(fēng)險

十三、數(shù)據(jù)安全與網(wǎng)絡(luò)安全

《數(shù)據(jù)安全與網(wǎng)絡(luò)安全》

《AI在安防產(chǎn)品中的應(yīng)用場景分析與市場需求趨勢》

十四、云計算

《云原生體系包括容器 dockerk8s 等相關(guān)介紹》

《云計算的發(fā)展、應(yīng)用場景和案例分析》

《云計算在金融行業(yè)的市場規(guī)模、主要產(chǎn)品和競品競企分析》

《金融云的典型企業(yè)、市場規(guī)模和案例分析》

金融：工、農(nóng)、中、建、交、郵儲銀行、招商、興業(yè)、網(wǎng)上銀行和微眾銀行；浦發(fā)銀行、寧波銀行、江南農(nóng)商行、中信證券、中信建投證券、東吳證券；長亮科技、宇信科技、天陽科技、索信達、神州信息

國/央企：中石油、中石化、中化集團、國家電網(wǎng)、國網(wǎng)電力研究院、北汽集團、中國移動、中國人保

政府：財政部和江蘇省財政廳、廣東省財政廳、國家審計署、雄安新區(qū)、河南省政府、云南省政府、北京中關(guān)村軟件園、北京市中小企業(yè)服務(wù)中心、河南省政府、開封市政府、山東省政府、北京亦莊經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)投資總公司、北京地質(zhì)局、河南省省生產(chǎn)力促進中心

互聯(lián)網(wǎng)：京東集團、字節(jié)跳動、和訊網(wǎng)、滴滴打車、新東方在線；

總裁班：清華大學(xué)深圳研究生院、深圳博商管理研究院、北京大學(xué)商學(xué)院總裁班、武漢大學(xué)總裁班；

通信行業(yè)：中國移動、中國電信、烽火通信 中國聯(lián)通

地產(chǎn)：碧桂園、恒大地產(chǎn)、華夏幸福、融創(chuàng)地產(chǎn)；

制造業(yè)與高新技術(shù)企業(yè)：海爾集團、海爾卡奧斯、長城汽車、中材國際、賽輪集團、中國電子、浪潮集團、數(shù)牘科技、華控清交、騰訊金融科技、京東物流、京東健康、順豐科技、聯(lián)通數(shù)科、華為集團財經(jīng)事業(yè)部

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