讲师简介 / About the Program Leader
数字化转型与金融科技实战专家—魏永强老师
1.【背景介绍】
Ø 清华大学五道口金融学院博士后
Ø 亚太人工智能学会（AAIA）大数据专家
Ø 清华能源互联网研究院特邀大数据专家
Ø 雄安新区建设发展研究中心特聘研究员
Ø 郑州大学客座教授
Ø 吉林大学客座教授
Ø 清华大学五道口金融学院特聘研究员
Ø 第四届“数据标准化及治理优秀评选”决赛评委
Ø 曾任：中国中化集团量化金融团队高级算法工程师、精益管理黑带成员
Ø 曾任：京东科技集团数据资产部&技术产品部负责人，高级算法科学家；
Ø 曾任：京东大学人工智能课程内训讲师
Ø 曾任 : 广电运通研发总监，分管电子凭证库、财政垂类大模型、人工智能、数据资产管理、数据治理和数字人民币等板块
Ø 现任：建信金融科技有限责任公司 大数据中心总监、首席大数据科学家，分管数据中台、图计算平台、金融垂类大模型研发、实时智能风控、智能营销/智慧零售、客户画像/指标/标签、ESG评级、数币+营销/智能合约/货币桥、保险续期率精算、智能保顾、隐私计算、数据要素治理、数据资产化等的设计、算法开发、落地和部署
Ø 现任：央行数字人民币推进工作组成员，解决方案专家
Ø 现任：信通院隐私计算行业标准编制委员会委员
2.【实战经验】
魏永强，男，优秀中共党员。大数据科学家、解决方案专家。清华大学五道口金融学院金融学博士后，师从前央行行长周小川，立志对国家做出突出贡献。曾就职于中国中化集团、京东金融、中国建设银行风险管理部、数据运营中心和建信金融科技等单位多年，任雄安新区建设发展研究中心特聘研究员。近年来，输出各类大数据解决方案报告300+，发表发明专利32项，SCI论文4篇（影响因子4以上），EI论文8篇，其他各类北大/南大中文核心期刊论文32篇。
作为资深的技术和业务讲解专家，在全球知名金融机构和科技公司的关键职位积累了丰富的经验，拥有广泛而精深的业务理解和实践经验。以巧妙的表达方式，将复杂的技术、理论和政策内容转化为易于理解的生动业务语言。累计讲解课时达60000小时，课程涵盖金融产业的方方面面，包括金融科技，数字化营销， ChatGPT，普惠金融与科技金融等国家重点领域，为金融科技和教育普及做出了卓越贡献。致力于帮助他人深入了解金融科技领域的复杂性，从而为行业的发展和创新提供有力支持。
曾经作为主要责任人，参与中化集团期货量化交易中台，京东科技数据中台、Auto ML平台、晴空猎鹰舆情平台、RIC（Real-time Intelligent Computation，实时智能计算）、企业知识图谱、智能决策引擎等，北汽蓝谷信息业务中台和技术中台建设、雄安新区块数据平台、中国建设银行天权人工智能平台、全面风险管理平台（RAD，包括智能风险发现和预警平台、风险传染分析等）、RPA、智能客户画像、金融舆情监控中心、金融事件中心、银行集团直接和关联交易风险视图平台等的研发和数据挖掘工作;拥有丰富的标签传播、因子分析、社交网络分析、万亿级图计算、NLP、知识图谱、机器学习/深度学习等AI算法建模、隐私计算MPC（Muiti-Party Safe computation, 多方安全计算）/联邦学习、基于银行各应用场景的数据创新应用、智慧经营、ESG评级、上市公司法律风险评价和重大风险预测、可持续发展评价等研发实战经验。
3.【风格特点】
· 擅长业务与理论讲解，深耕金融行业：作为金融行业人工智能、大数据领域的顶级专家，长期致力于将复杂的业务和理论转化为易于理解的内容，深入研究金融行业的特点和需求。
· 出色的讲课技巧与生动教学风格：以丰富的实践经验、问题诊断经验和案例积累为基础，注重讲解逻辑的严谨性。
· 精通项目管理与落地推进：在企业级AI项目管理平台建设和多项目、单项目管理方面，拥有丰富的理论知识和实践经验，对项目管理中常见问题进行深入研究和总结，帮助企业实现大数据变革的目标。
· 强调实战经验与案例分析：拥有多年在不同行业的大数据项目和项目管理培训实战经验，具备丰富的方法论和技巧，而且案例丰富、真实、实战性强，能够将理论与实践相结合。
· 注重营销特点与互动效果：将幽默风趣的讲解风格与银行中营销特点相结合，通过案例演练和学员参与的方式，增强互动效果，让学员更好地理解和应用所学知识，提升学习体验。
培训课程 / Training courses
一、金融科技与科技金融、区块链
《金融科技/监管科技的政策、趋势跟踪与解读》
《金融科技的特点、技术原理、应用场景与发展趋势》
《金融科技赋能金融业数字化转型》
《金融科技和监管科技的区别和联系，发展前景和市场规模》
《金融科技在银行业的应用案例分析和典型场景应用》
《金融科技生态系统建设》：讲解构建开放平台、合作伙伴关系和创新生态，推动金融科技企业和传统金融机构之间的协同创新和业务互补。
《金融信息科技应用与发展》
《科技金融创新与变革》：讲解科技在支付、借贷、投资和保险等领域的应用，以及科技金融对金融生态系统的重塑和发展。
《科技赋能下银行经营策略》
《融合创新行业专项能力培训》
《金融新基建内容、规模和未来走势》
《区块链在金融行业的应用、市场规模和前景分析》
二、金融风险管理
《金融监管/风险管理政策跟踪、解读与趋势分析》
《金融业全面风险管理体系建设与实践》
《金融业市场、信贷风险计量模型研究及应用》
《人工智能在金融风险计量中的应用分析与案例》
《信息科技风险管理与防范》
《零售信贷风险管理》：贷款前风险防控，风险识别，工具应用
《信用卡电话反欺诈》
《中小银行的全流程风控》
三、金融数字化营销
《金融行业对公/对私营销数字化体系建设与实践》
《金融业营销情报/信号获取方式、体系建设和实践》
《金融业数字化营销建模、挖掘与案例分析》
《信用卡场景营销获客》
《智能客服运营的数字化技术应用与优化》
《智能客服的市场前景、技术选型、场景应用和案例分析》
四、人工智能在金融业的应用
《大数据/人工智能在金融业的应用场景分析与实践案例》
《大数据在商业银行中的应用》
《数据驱动的金融决策分析》： 讲授基于ABCDI技术的金融业务决策的数据驱动方法。涵盖数据收集、数据清洗、特征工程等先进的数据分析工具和技术。
《金融业务流程自动化与优化》：讲授ABCDI在金融业务流程中的应用，通过自动化和优化提高金融机构的效率和客户体验。
《人工智能在金融业的应用场景、市场规模与案例分析》
《人工智能与金融科技的技术原理、技术路线和创新应用场景》
《AI 在软件开发领域的应用与建模实践》
《深度学习在金融风控中的应用》：讲授如何使用深度学习算法来构建风险模型，识别异常交易，进行信用评分等。
《自然语言处理在金融文本挖掘中的应用》：使用深度学习模型来处理金融新闻、公告、社交媒体等文本数据，进行情感分析、主题识别、信息抽取等任务。
《架构师技能提升培训》:主要包括基础技能和进阶技能两个方面。基础技能培训主要涉及编程语言、操作系统、数据库等方面的知识；进阶技能培训则包括软件架构设计、系统架构设计、大数据处理、云计算等方面的内容。
五、ChatGPT
《ChatGPT在金融业的应用、市场规模和发展趋势》
《ChatGPT技术原理、开源框架、成熟应用与案例分析》
《ChatGPT开发与运维实践》
《ChatGPT与金融客户服务优化》：讲授训练和部署ChatGPT模型，以实现自动化的客户支持、常见问题解答和投资咨询等功能。
《ChatGPT与智能投资决策》：构建ChatGPT模型，用于分析市场趋势、预测股票走势和优化投资组合，从而辅助投资决策的制定。
六、普惠金融
《普惠金融理论、技术产品、案例与实践》
《智能金融产品与服务设计》：讲授如何设计和开发智能金融产品和服务，结合人工智能、大数据和物联网等技术，提供个性化、高效和安全的金融解决方案。
七、数字化转型
《金融数字化转型战略与规划》：探讨金融机构数字化转型的战略规划和执行策略。
《商业银行转型与发展分析》
《银行数字化转型》
《外部数字化-数字化体验、数字化转型、数据思维培养》
《数字化经营与数据赋能》
《数字化银行与金融服务创新》：研究数字化银行和金融服务创新的关键要素和成功案例。
《数字化领导力与组织变革》：重点培养数字化领导力，探讨如何引领组织在数字化转型中取得成功。
《数字中国》：数字化与中国发展
八、数据治理
《银行、国央企/政府数据治理体系建设、实践与案例分析》
《数据治理与信息管理》：讲授内容包括数据治理的基本概念、原则、方法等方面的知识。
《数据治理实践》：主要讲解数据治理在企业中的应用实践，包括数据质量管理、数据安全管理、数据共享管理等方面的内容。
《数据资产管理与数据治理》：讲授内容包括数据资产管理与价值评估、数据治理流程与规划、数据治理组织与部署等方面的知识。
《数据治理与数据分析》：主要涵盖数据治理与数据分析的理论与实践，以及数据驱动决策等方面的知识。
《数据治理的战略与实施》：讲授内容包括数据治理的战略规划与实施、数据标准化与分类等方面的知识。
九、数字货币与支付
《数字人民币创新与应用》
《数字人民币各个参与方商业模式研究与分析》
《数字货币与支付创新》：讲授内容包括数字货币历史、技术、政策等方面的知识。
《数字货币与区块链技术》：重点讲解了区块链技术和数字货币的关系、未来发展趋势等。
《数字货币与金融科技》：讲授内容包括数字货币背景、技术、风险等方面的知识。
《数字货币与支付创新实务》：主要涵盖数字货币发展、技术应用、交易场所、法律规制等方面的实践内容。
《数字货币与金融市场创新》：重点讲解了数字货币与金融市场的关系、数字货币的法律规制等方面的知识。
《第三方支付理论与业务实战课程》
《支付创新与互联网之道》
十、ESG与双碳
《ESG国际和国内标准、评级体系》
《ESG风险管理与案例分析》
《金融业ESG标准和评级体系建设》
《绿色金融/信贷指标体系建设》
《碳中和/碳达峰相关体系、体制机制建设与实践》
十一、量化交易、组合和资产配置
《量化交易、量化金融的规模、市场前景、算法模型与经典案例分析》
《高净值客户资产管理与配置》：提升客户资产总额，增加高净值客户，高净值客户维护，如何进行资产配置
《新形势下商业银行的信贷投向与资产配置》
十二、供应链金融
《供应链金融理论、实践与案例分析》
《供应链金融风险管理与防范》：应用金融工程工具和模型来评估和管理供应链金融和新基建项目的风险
十三、数据安全与网络安全
《数据安全与网络安全》
《AI在安防产品中的应用场景分析与市场需求趋势》
十四、云计算
《云原生体系包括容器 dockerk8s 等相关介绍》
《云计算的发展、应用场景和案例分析》
《云计算在金融行业的市场规模、主要产品和竞品竞企分析》
《金融云的典型企业、市场规模和案例分析》
代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO
金融：工、农、中、建、交、邮储银行、招商、兴业、网上银行和微众银行；浦发银行、宁波银行、江南农商行、中信证券、中信建投证券、东吴证券；长亮科技、宇信科技、天阳科技、索信达、神州信息
国/央企：中石油、中石化、中化集团、国家电网、国网电力研究院、北汽集团、中国移动、中国人保
政府：财政部和江苏省财政厅、广东省财政厅、国家审计署、雄安新区、河南省政府、云南省政府、北京中关村软件园、北京市中小企业服务中心、河南省政府、开封市政府、山东省政府、北京亦庄经济技术开发投资总公司、北京地质局、河南省省生产力促进中心
互联网：京东集团、字节跳动、和讯网、滴滴打车、新东方在线；
总裁班：清华大学深圳研究生院、深圳博商管理研究院、北京大学商学院总裁班、武汉大学总裁班；
通信行业：中国移动、中国电信、烽火通信 中国联通
地产：碧桂园、恒大地产、华夏幸福、融创地产；
制造业与高新技术企业：海尔集团、海尔卡奥斯、长城汽车、中材国际、赛轮集团、中国电子、浪潮集团、数牍科技、华控清交、腾讯金融科技、京东物流、京东健康、顺丰科技、联通数科、华为集团财经事业部
咨询公司：德勤、普华永道、毕马威、埃森哲、安永、致同
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