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    魏永強 老師
    2025-05-04發(fā)布, 次瀏覽
魏永強  老師
  • 授課對象:銀行從業(yè)人員
  • 課程報價:面議
  • 常住地:北京
  • 咨詢熱線:010-89599041
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數(shù)字化轉(zhuǎn)型與人工智能實戰(zhàn)專家
清華大學博士后
正高級研究員
清華大學  兼職研究員
浙江大學  講習講師
天津大學  講習教授
雄安新區(qū)建設(shè)發(fā)展研究中心特聘研究員
亞太人工智能學會(AAIA)資深大數(shù)據(jù)專家
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)品部負責人,高級算法科學家;
曾任:京東大學人工智能課程內(nèi)訓講師,授課458小時
曾任京東科技技術(shù)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
曾任:建行境外大數(shù)據(jù)市場運營和市場拓展 資深實戰(zhàn)專家
SRE領(lǐng)域資深專家:- SRE谷歌運維解密忠實讀者
曾任: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)標準編制委員會委員
現(xiàn)任:建總行信貸+大數(shù)據(jù)風控資深專家、風險官
現(xiàn)任:貴州大數(shù)據(jù)交易所外聘數(shù)據(jù)要素解決方案專家
現(xiàn)任:華東江蘇大數(shù)據(jù)交易所外聘數(shù)據(jù)要素架構(gòu)師和數(shù)據(jù)產(chǎn)品專家
現(xiàn)任:某金融科技有限責任公司 大數(shù)據(jù)中心研發(fā)總監(jiān)、首席大數(shù)據(jù)科學家,分管數(shù)據(jù)中臺、圖計算平臺、金融垂類大模型研發(fā)、實時授信管理、信貸風控、智能營銷/智慧零售、客戶畫像/指標/標簽、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、境外大數(shù)據(jù)市場運營等的設(shè)計、算法開發(fā)、落地和部署
【實戰(zhàn)經(jīng)驗】
  大數(shù)據(jù)科學家、解決方案專家。清華大學五道口金融學院金融學博士后,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, 大模型技術(shù),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、全面風險管理平臺(RAD,包括智能風險發(fā)現(xiàn)和預(yù)警平臺、風險傳染分析等)、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、機器學習/深度學習等AI算法建模、隱私計算MPC(Muiti- Party Safe computation, 多方安全計算)/聯(lián)邦學習、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、上市公司法律風險評價和重大風險預(yù)測、可持續(xù)發(fā)展評價、境外大數(shù)據(jù)市場運營平臺開發(fā)和運營、金融垂類大模型等研發(fā)實戰(zhàn)經(jīng)驗。 
【風格特點】
  •擅長業(yè)務(wù)與理論講解,深耕金融行業(yè):作為人工智能、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,深入研究各行各業(yè)的特點和需求。
  •出色的講課技巧與生動教學風格: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。
  •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:將幽默風趣的講解風格與銀行中營銷特點相結(jié)合,通過案例演練和學員參與的方式,增強互動效果,讓學員更好地理解和應(yīng)用所學知識,提升學習體驗。
  •擅長海外大數(shù)據(jù)產(chǎn)品運營、銷售和市場拓展,提升海外市場銷售金額和市占率。
【主講課程】
一、金融科技與科技金融相關(guān)
  1、金融風險管理:對公/對私授信、信貸風控、信用卡風控
    - 金融業(yè)全面風險管理體系建設(shè)與實踐
    - 金融業(yè)市場、信貸風險計量模型研究及應(yīng)用
    - 人工智能在金融風險計量中的應(yīng)用分析與案例
    - 信息科技風險管理與防范
    - 零售信貸風險管理:貸款前風險防控,風險識別,工具應(yīng)用
    - 信用卡電話反欺詐
    - 中小銀行的全流程風控
    - 商業(yè)銀行對公和對私授信業(yè)務(wù)數(shù)字化風控培訓課程
    - 對公和對私授信業(yè)務(wù)操作實務(wù)及要點銀行內(nèi)訓課程
    - 數(shù)字化信貸風控系統(tǒng)開發(fā)與部署- 以建行快貸和企業(yè)經(jīng)營貸等為例
    - 信用卡風控指標設(shè)計和風控體系設(shè)計與研發(fā)
    - 深度學習在金融風控中的應(yīng)用:講授如何使用深度學習算法來構(gòu)建風險模型,識別異常交易,進行信用評分等。
  2、金融科技與監(jiān)管科技
    - 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)模
    - 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
    - 金融新基建內(nèi)容、規(guī)模和未來走勢
  3、金融智慧零售、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
  4、智能客服及客服質(zhì)檢
    - 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
    - 智能客服之間機器人的架構(gòu)設(shè)計、研發(fā)與應(yīng)用實戰(zhàn)
  5、RPA技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用
    - RPA技術(shù)研發(fā)、設(shè)計與部署實戰(zhàn)演練
    - RPA在各類場景中的應(yīng)用場景剖析和技術(shù)實現(xiàn)
    - 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。
  6、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
    - 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)。
    - 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
    - 自然語言處理在金融文本挖掘中的應(yīng)用:使用深度學習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
  5、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。
- 普惠金融產(chǎn)品的設(shè)計原理和技術(shù)實現(xiàn)——以建行惠懂你等產(chǎn)品為例
  6、ESG與雙碳
    - ESG國際和國內(nèi)標準、評級體系
    - ESG風險管理與案例分析
    - 金融業(yè)ESG標準和評級體系建設(shè)
    - 綠色金融/信貸指標體系建設(shè)
    - 碳中和/碳達峰相關(guān)體系、體制機制建設(shè)與實踐
  7、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
  8、供應(yīng)鏈金融
    - 供應(yīng)鏈金融理論、實踐與案例分析
    - 供應(yīng)鏈金融風險管理與防范
二、大模型、垂類大模型技術(shù)
  1、大模型的技術(shù)實現(xiàn)
    - 微調(diào)的技術(shù)原理、規(guī)避的坑和失敗、成功案例分享
    - RAG的技術(shù)原理、規(guī)避的坑和失敗、成功案例分享
    - 大模型在金融業(yè)的典型應(yīng)用剖析和技術(shù)落地實現(xiàn)
    - 大模型在智能制造行業(yè)的典型應(yīng)用剖析和技術(shù)落地實現(xiàn)
    - 如何利用大模型技術(shù)短平快開發(fā)小而美的典型應(yīng)用
    - 大模型AI agent技術(shù)實現(xiàn)原理與落地實戰(zhàn)
    - 大模型技術(shù)開發(fā)與運維實踐
    - 垂類大模型開發(fā)架構(gòu)設(shè)計、痛難點分析與落地實踐—以金融垂類大模型為例
    - 大模型Prompt Engineering的技術(shù)原理和實現(xiàn)細節(jié)
  2、大模型的產(chǎn)品設(shè)計和場景落地
    - 大模型產(chǎn)品的產(chǎn)品設(shè)計思路、典型成熟應(yīng)用與成功案例分析
    - 大模型技術(shù)在金融業(yè)的應(yīng)用、市場規(guī)模和發(fā)展趨勢
    - 大模型的創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計方案和思路
    - 大模型AI Agent的產(chǎn)品閉環(huán)設(shè)計
    - 大模型+RPA+傳統(tǒng)AI的一體化的創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計實戰(zhàn)
  3、大模型的典型應(yīng)用剖析和技術(shù)實現(xiàn)實戰(zhàn)演練
    - 數(shù)字員工助手、營銷/銷售助手、財務(wù)助手、HR助手、考勤助手、代碼助手、風控助手、合規(guī)助手、資管助手、報告解析助手、網(wǎng)絡(luò)運維助手、海報設(shè)計助手、公文撰寫助手、研報撰寫助手、信用評級助手、數(shù)據(jù)采集助手、ChatBI、會議助手、投資研究助手、智能投顧助手、理財助手/機器人、智能保顧助手、智能大屏助手、智能編排助手、圖片助手、視頻助手、培訓助手、考試助手、教學助手、產(chǎn)品設(shè)計助手、研發(fā)助手、AI數(shù)字人等
- 上述助手的深度剖析、技術(shù)實現(xiàn)原理、開源框架和研發(fā)實戰(zhàn)
三、數(shù)據(jù)要素、新質(zhì)生產(chǎn)力和數(shù)據(jù)治理
  1、數(shù)據(jù)確權(quán)
   - 數(shù)據(jù)確權(quán)的痛難點分析及其解決策略
    - 數(shù)據(jù)確權(quán)的技術(shù)細節(jié)、流程與路徑剖析
    - 數(shù)據(jù)確權(quán)的六大價值分析和早確權(quán)的重要性
    - 數(shù)據(jù)上鏈- 存證- 確權(quán)- 交易- 入表等全生命周期分析
  2、數(shù)據(jù)要素市場關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用
    - 全國各大數(shù)據(jù)交易所的運轉(zhuǎn)、路徑和商業(yè)模式深度剖析
    - 數(shù)據(jù)要素市場關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用實戰(zhàn)培訓-以金融業(yè)為例
     - 數(shù)據(jù)要素市場關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用—以智能制造行為例
    - 大中小企業(yè)和政府如何有效擁抱數(shù)據(jù)要素市場帶來的變革
    - 數(shù)據(jù)交易流程全生命周期閉環(huán)管理與實踐
  3、數(shù)據(jù)與新質(zhì)生產(chǎn)力
    - 數(shù)據(jù)驅(qū)動與新質(zhì)生產(chǎn)力:跨領(lǐng)域視角下的創(chuàng)新融合
    - 新質(zhì)生產(chǎn)力與數(shù)據(jù)要素流通的有效融合路徑研究與推演
 4、數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估
    - 數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估及其13大應(yīng)用場景研究與實踐
    - 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值變現(xiàn)閉環(huán)路徑研究與實踐
  5、數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表
    - 數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表閉環(huán)路徑推演與平臺開發(fā)實踐
    - 數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的六大關(guān)鍵步驟和細節(jié)
    - 數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表給企業(yè)帶來的的六大價值和早入表的優(yōu)勢
    - 數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表后的常規(guī)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理技術(shù)落地實戰(zhàn)
  6、數(shù)據(jù)要素在金融場景的價值挖掘
    - 金融三大應(yīng)用場景:營銷、風控和評級涉及到的外部數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用
    - 如何利用外部數(shù)據(jù)賦能金融場景下各類服務(wù)降本增效和提升客服體驗
    - 外部數(shù)據(jù)賦能金融業(yè)的常見應(yīng)用場景和最佳實踐
    - 金融大模型與數(shù)據(jù)交易
  7、境外大數(shù)據(jù)流通、交易和運營
    - 境外大數(shù)據(jù)流通和交易全流程閉環(huán)路徑分析
    - 境外大數(shù)據(jù)市場運營、市場開發(fā)和拓展
    - 境外大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品開發(fā)、運營和推廣
  8、數(shù)據(jù)治理
    - 銀行、國央企/政府數(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)標準化與分類等方面的知識。
四、Web3.0、區(qū)塊鏈與數(shù)字貨幣/數(shù)字人民幣
  1、Web3.0與區(qū)塊鏈
    - Web3.0- 區(qū)塊鏈入門指南
    - 區(qū)塊鏈、Solidity和前后端全棧Web3開發(fā)實戰(zhàn)訓
    - Web 3通識內(nèi)容剖析:剖析Web3.0及其相關(guān)技術(shù)應(yīng)用,包括區(qū)塊鏈、DeFi、NFT、GameFi、DAO等,適合對Web3.0和區(qū)塊鏈技術(shù)感興趣的開發(fā)者和技術(shù)愛好者
    - 基于類區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)貨幣和數(shù)字人民幣的技術(shù)開發(fā)與實戰(zhàn)
    - Web3基礎(chǔ)知識、應(yīng)用場景和技術(shù)開發(fā)實戰(zhàn)
    - 區(qū)塊鏈在金融行業(yè)的應(yīng)用、市場規(guī)模和前景分析
  2、數(shù)字貨幣與數(shù)字人民幣
    - 數(shù)字人民幣的營銷管理和創(chuàng)新與應(yīng)用
    - 數(shù)字人民幣的接入與運用實踐
    - 數(shù)字人民幣金融場景應(yīng)用與營銷實施策略
    - 數(shù)字人民幣智能合約助力財政數(shù)字化轉(zhuǎn)型
    - 數(shù)字人民幣智能合約應(yīng)用解決方案
    - 數(shù)字人民幣發(fā)展路徑、運轉(zhuǎn)模式、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
五、數(shù)字化轉(zhuǎn)型
  1、數(shù)字孿生技術(shù)賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
    - 數(shù)字孿生技術(shù)賦能智能制造的技術(shù)原理、典型場景和技術(shù)落地實戰(zhàn)
    - 數(shù)字孿生技術(shù)賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)實現(xiàn)和典型應(yīng)用剖析
    - 數(shù)字孿生技術(shù)賦能班組長管理
    - 數(shù)字孿生賦能企業(yè)中高層、職能部門和專業(yè)技術(shù)部門等降本增效和提升人效技術(shù)實現(xiàn)
  2、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的規(guī)劃、模式與落地實現(xiàn)
    - 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
六、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
    - 隱私計算的技術(shù)原理和典型應(yīng)用場景分析
七、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
八、管理類課程(本人目前是技術(shù)負責人,管理100+人,管理經(jīng)驗豐富)
    - 成為知人善任的管理者
    - 從技術(shù)走向管理
    - 高績效團隊建設(shè)高級培訓
    - 高效能人士的七個習慣
    - 管理者角色認知
    - 管人與理事的七項技能
    - 結(jié)構(gòu)性思維與工作匯報
    - 卓越領(lǐng)導(dǎo)力
【項目經(jīng)歷】
2017.9- 2018.11 京東金融精準客戶畫像研究解決方案設(shè)計兼系統(tǒng)開發(fā)、模型開發(fā);
2017.10- 2018.9 京東零售用戶增長GROW模型解決方案設(shè)計兼系統(tǒng)開發(fā)、模型開發(fā);
2017.10- 2018.9 基于NLP構(gòu)建建設(shè)銀行輿情服務(wù)平臺解決方案兼系統(tǒng)開發(fā)、模型開發(fā);
2017.10- 2018.9 基于建設(shè)銀行對公客戶畫像,構(gòu)建金融市場智能策略平臺- 匯智繪解決方案設(shè)計兼系統(tǒng)開發(fā)、模型開發(fā);
2017.11- 2018.2 二手電動汽車與電池殘值和壽命研究與應(yīng)用解決方案設(shè)計兼系統(tǒng)開發(fā)、模型開發(fā)
2018.9- 2018.12 京東汽車后市場客戶畫像分析解決方案設(shè)計兼系統(tǒng)開發(fā)、模型開發(fā)
2018.10- 2019.9 建設(shè)銀行Auto ML(自動機器學習)平臺
2019.10- 2020.9 建設(shè)銀行智能量化交易平臺解決方案設(shè)計兼系統(tǒng)開發(fā)、模型開發(fā)
2020.6- 2021.8  京東集團企業(yè)采購數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案和落地場景管理咨詢項目  
2020.9- 2021.3 央行數(shù)字貨幣的研發(fā)與創(chuàng)新應(yīng)用解決方案設(shè)計兼系統(tǒng)開發(fā)、模型開發(fā)
2020.9- 2020.12 基于知識圖譜的小微企業(yè)貸款申請反欺詐平臺解決方案設(shè)計兼系統(tǒng)開發(fā)、模型開發(fā)
2020.12.9- 10  講授交付平安養(yǎng)老險研發(fā)團隊- 技術(shù)管理的經(jīng)驗六板斧和- 卓越的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力課程2天
2020.9- 2021.2  中國建設(shè)銀行山東分行風險預(yù)警和風控個性化升級改造調(diào)研與咨詢項目2020.10- 2021.2 央行金融業(yè)科技信息綜合管理平臺一期和二期解決方案設(shè)計兼系統(tǒng)開發(fā)、模型開發(fā)
2021.2- 2021.7  中國石油天然氣集團公司層面數(shù)據(jù)治理體制機制規(guī)劃設(shè)計咨詢項目;          
2021.6- 2022.8  中國建設(shè)銀行—金融事件中心解決方案設(shè)計兼系統(tǒng)開發(fā)、模型開發(fā);
2021.8- 2022.10 中國建設(shè)銀行全面風險管理(RAD)系統(tǒng)構(gòu)建和升級迭代解決方案設(shè)計兼系統(tǒng)開發(fā)、模型開發(fā);
2021.10.9- 10  講授交付中國建設(shè)銀行稻香湖數(shù)據(jù)中心- 從技術(shù)走向管理和- 管理者角色認知課程2天;
2022.1- 2023.1  中國建設(shè)銀行數(shù)字化營銷相關(guān)系統(tǒng)個性化升級改造項目;
2022.3- 2023.1  基于SRE升級改造建行數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運維平臺;
2022.6- 2022.8  基于SRE構(gòu)建建行數(shù)字人民幣核心系統(tǒng),包括數(shù)幣營銷管理系統(tǒng)、智能合約管理系統(tǒng)和貨幣橋系統(tǒng)等;                 
2022.4- 2023.9   數(shù)字人民幣系統(tǒng)開發(fā)與設(shè)計,智能合約模版設(shè)計,數(shù)字人民統(tǒng)一接入系統(tǒng)和綜合運營管理平臺開發(fā)與設(shè)計,數(shù)字人民幣理論、政策、標準與趨勢研究; 
2023.1- 至今 基于lamma2+chatglm- 6b,構(gòu)建金融垂類大模型,服務(wù)于智能客服、AI數(shù)字人、欺詐檢測反欺詐、反洗錢、客戶畫像、代碼智能補全、智能風控、智能營銷、政策解讀和預(yù)測等場景,角色:高級算法工程師、算法負責人。
2023年5月- 2024年2月,中國建設(shè)銀行信貸授信管理系統(tǒng)和風控系統(tǒng)需求分析、解決方案設(shè)計、架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)建模、實施與落地交付等,支撐快貸、企業(yè)經(jīng)營貸和特色信用貸款。
2024.1.19-1.20  向中信建投證券研發(fā)團隊講授技術(shù)管理的真諦和六大要素和搭建高效技術(shù)團隊,迎難而上課程2天;
2024.2- 2024.8 境外大數(shù)據(jù)產(chǎn)品- 智慧零售、市場運營、市場開發(fā)和拓展:境外大數(shù)據(jù)市場趨勢及客戶需求,匹配營銷場景,提升大數(shù)據(jù)營銷能力,同時就運營商大數(shù)據(jù)境外產(chǎn)品能力供給提出銷售思路。角色:項目負責人、算法負責人。
關(guān)于數(shù)據(jù)要素市場關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)確權(quán)和數(shù)據(jù)交易等參與的項目:
  (1)2020.9- 2021.6,作為咨詢師和架構(gòu)師,參與人民數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)要素平臺和數(shù)據(jù)確權(quán)平臺架構(gòu)設(shè)計、研發(fā)和落地;
  (2)2023.1- 2023.7,參與中國建設(shè)銀行數(shù)據(jù)要素服務(wù)平臺研發(fā)和落地,角色:解決方案專家、架構(gòu)師;
  (3)2021.3- 2021.6,作為架構(gòu)師和大數(shù)據(jù)專家,參與建設(shè)銀行境外大數(shù)據(jù)交易平臺的研發(fā)和部署;
  (4)2022.10- 2023.6作為數(shù)據(jù)專家和外聘顧問,參與北京大數(shù)據(jù)交易所數(shù)據(jù)交易的通用型產(chǎn)品設(shè)計和研發(fā);
  (5)2023.6- 2023.10,作為咨詢專家和架構(gòu)師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品專家,參與天津數(shù)據(jù)交易服務(wù)管理平臺的研發(fā)和落地;
【服務(wù)客戶】
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、運營商國際公司(境外大數(shù)據(jù)產(chǎn)品運營與市場拓展)
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:清華大學深圳研究生院、深圳博商管理研究院、北京大學商學院總裁班、武漢大學總裁班;
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)和龍湖地產(chǎn);
智能制造業(yè)與高新技術(shù)企業(yè):中國煙草、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
咨詢公司:德勤、普華永道、畢馬威、埃森哲、安永、致同


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