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中國企業(yè)培訓(xùn)講師
《百年未有之大變局與商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境分析》
 
講師:王興旺 瀏覽次數(shù):2534

課程描述INTRODUCTION

商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境分析

· 一線員工· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)

培訓(xùn)講師:王興旺    課程價格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):1天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境分析

【課程背景】
   全球銀行業(yè)迎來百年未有之大變局,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為銀行業(yè)競爭發(fā)展的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點,每家銀行都面臨何去何從的戰(zhàn)略抉擇!
   本課程以銀行業(yè)4.0時代金融科技和數(shù)字化轉(zhuǎn)型為研究對象,分為時代篇、策略篇及案例篇。課程對通過對當(dāng)前銀行業(yè)百年未有之大變局的挑戰(zhàn)進行深度剖析,進而對當(dāng)前的商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境進行解讀并挖掘機遇,最后對國內(nèi)外典型案例進行深度剖析。

【課程收益】
了解當(dāng)前后疫情時代宏觀經(jīng)濟的走勢——把握時代趨勢
掌握商業(yè)銀行發(fā)展金融科技、進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑——實操方法
學(xué)習(xí)當(dāng)前國內(nèi)商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實操案例——深度剖析

【課程對象】國有銀行、股份制銀行、城商行、農(nóng)商行等中高層管理人員,數(shù)字化轉(zhuǎn)型條線人員

【課程大綱】
一、當(dāng)前經(jīng)濟形勢和金融市場熱點解讀——經(jīng)濟篇
1.1當(dāng)前全球經(jīng)濟走勢和資本市場大類資產(chǎn)表現(xiàn)
1.1.1 當(dāng)前資本市場各大類資產(chǎn)表現(xiàn)
1.1.2 國內(nèi)股市春節(jié)后下跌的基本邏輯
1.1.3 *國債收益率為何會影響全球資本市場
1.1.4 美聯(lián)儲的貨幣政策對全球的傳導(dǎo):什么是無底線的量化寬松
1.1.5 拜登的施政綱領(lǐng)
1.1.6 *次貸危機與亞洲金融危機的經(jīng)驗借鑒
1.2 如何理解通脹、通縮和滯漲
1.2.1 我們在經(jīng)歷通脹嗎
1.2.2 CPI與PPI的構(gòu)成解讀
1.2.3 滯漲:經(jīng)濟發(fā)展中的頑疾——*是如何穿越滯漲的
1.3 *經(jīng)貿(mào)摩擦與科技圍剿的本質(zhì)
1.3.1 怎么看待修昔底德陷阱:美元全球儲備貨幣帶來的影響
1.3.2 如何分析美元指數(shù)與美元周期
1.3.3 美元的加息與降息:什么是資本做空與剪羊毛
1.4 如何分析人民幣、美元匯率與數(shù)字貨幣
1.4.1 匯率的決定因素與分析框架
1.4.2 人民幣會升值還是貶值
1.4.3 如何理解數(shù)字貨幣
1.4.4 比特幣的邏輯
1.5 未來房地產(chǎn)的發(fā)展趨勢
1.5.1 房價會下跌嗎——從凱斯-席勒指數(shù)看中國房價走勢
1.5.2 房住不炒下房子的投資價值在哪里
1.5.3 房產(chǎn)稅征收后的影響
1.5.4 發(fā)展城鎮(zhèn)化帶來的影響
1.6 金融科技與數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1.6.1全球金融科技發(fā)展概述
1.6.2人工智能(AI)的五大核心技術(shù)
1.6.3 區(qū)塊鏈(Blockchain)
1.6.4 云計算(Cloud Computing)
1.6.5 大數(shù)據(jù)(Big Data)
二、商業(yè)銀行的百年未有之大變局——時代篇
2.1 宏觀層面:全球經(jīng)濟的深度衰退
2.1.1  2022年全球經(jīng)濟展望
2.1.2  美聯(lián)儲貨幣政策的傳導(dǎo)效應(yīng)
2.1.3  違約潮頻發(fā)的信用風(fēng)險高企
2.1.4  金融開放帶來的機遇與挑戰(zhàn)
2.1.5 “大循環(huán)”與“雙循環(huán)”的戰(zhàn)略路徑
2.1.6  全球商業(yè)銀行2021年業(yè)績概覽
2.2 中觀層面:數(shù)字經(jīng)濟倒逼商業(yè)銀行進行金融科技與數(shù)字化轉(zhuǎn)型
2.2.1 世界的第四次產(chǎn)業(yè)革命
2.2.2 全球銀行業(yè)的“Bank 4.0”
2.2.3 數(shù)字經(jīng)濟成為中國經(jīng)濟增長的新增長極
2.2.4 如何深度把握客戶的數(shù)字化需求:消費端、生產(chǎn)端與社會端
2.2.5 數(shù)字人民幣對銀行業(yè)務(wù)的影響
2.3 微觀層面:后疫情時代的創(chuàng)新與聚焦主戰(zhàn)場
2.3.1 挖掘機會:如何小的創(chuàng)新規(guī)?;⑦吘夘I(lǐng)域常態(tài)化
2.3.2 如何聚焦重點區(qū)域:經(jīng)濟帶與城市群
2.3.3 如何聚焦重點行業(yè):新基建與舊基建
2.3.4 如何聚焦重點資源:零售、對公與同業(yè)的協(xié)同關(guān)系
三、科技賦能銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型——策略篇
3.1 金融科技賦能普惠金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.1.1 普惠金融的發(fā)展現(xiàn)狀
3.1.2 智能風(fēng)控:如何全流程防范客戶風(fēng)險
3.1.3 如何挖掘不同行業(yè)和不同地域的風(fēng)險數(shù)據(jù)
3.1.4 如何挖掘經(jīng)濟周期因子風(fēng)險數(shù)據(jù)
3.1.5 如何挖掘小微企業(yè)貸前、貸中及貸后風(fēng)險數(shù)據(jù)
3.1.6 基于客戶畫像的違約概率計算
3.2 金融科技賦能供應(yīng)鏈金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.2.1 供應(yīng)鏈金融的發(fā)展現(xiàn)狀
3.2.2 供應(yīng)鏈金融不同發(fā)起主體分析
3.2.3金融科技賦能供應(yīng)鏈金融的模式
3.2.4 供應(yīng)鏈金融賦能小微企業(yè)融資的模式
3.3 金融科技在智能投顧和財富管理的應(yīng)用
3.3.1 智能理財市場發(fā)展現(xiàn)狀
3.3.2 主要上市銀行的智能投顧產(chǎn)品情況
3.3.3 智能投顧和財富管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.4 金融科技在零售業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用
3.4.1 信用卡業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.4.2 零售業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)云平臺建設(shè)
3.4.3 零售業(yè)務(wù)的數(shù)字化場景打造
3.5 金融科技在對公業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用
3.5.1 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)
3.5.2 對公業(yè)務(wù)風(fēng)險評估方式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.5.3 新興產(chǎn)業(yè)風(fēng)險評估方式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.5.4 建立對公數(shù)字平臺“鏈動”新型上下游關(guān)系
3.5.5 數(shù)字技術(shù)助力解決小微企業(yè)信用評審難題
3.6 金融科技在同業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用
3.6.1 當(dāng)前同業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀
3.6.2 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
3.6.3 金融資產(chǎn)估值與定價的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.6.4 同業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)控與合規(guī)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
四、國內(nèi)部分商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型剖析--案例篇
4.1 部分國有行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實踐案例
4.2 部分股份行和城商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例
4.3 部分國外先進銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例

商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境分析


轉(zhuǎn)載:http://mp3-to-ringtone.com/gkk_detail/267175.html

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    參加課程:《百年未有之大變局與商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境分析》

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