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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：营销与风控业务人员、部门数据分析人员、数据工程师、机器学习算法人员、营销或风控项目经理、对机器学习数据挖掘感兴趣的其他人员
授课形式：内训
授课天数：2 天
课程背景| Course Background
在全球经济波动加剧、利率市场化深化、金融科技（FinTech）快速渗透的背景下，金融行业正面临前所未有的变革。据麦肯锡报告，2023年全球金融机构在人工智能领域的投入超1200亿美元，但仅30%的企业实现数据驱动决策的规模化应用。监管政策趋严（如巴塞尔协议IV、个人数据保护法规）、客户需求个性化（如实时营销、智能投顾、风控模型）、市场竞争跨界化（如互联网平台进军金融）的三重压力下，金融机构亟需通过数据挖掘技术实现精细化运营、风险可控化与业务创新化。然而，多数机构仍受限于数据资产碎片化、分析能力滞后、技术与业务脱节等问题，导致决策效率低下、客户流失率攀升、合规成本高企。
如何解决金融机构的核心痛点，包括：因客户交易、征信、行为等多源数据分散在核心系统、第三方平台及线下渠道，形成“数据烟囱”造成的数据整合难题；基于传统批量数据处理模式下的实时响应能力不足；黑盒模型缺乏可解释性；缺乏有效客户生命周期管理导致的高净值资产客户流失以及因人才与技术瓶颈造成的缺乏从算法开发到业务落地的全链路数据挖掘服务能力，已经成为摆在金融机构各层决策者面前紧急且重要的难题。
本课程聚焦金融细分领域，以“场景化、合规化、轻量化”为原则，深度解析人工智能数据挖掘技术在金融业务中的落地路径。
课程收益| Program Benefits
1. 理解AI和机器学习如何低成本解决企业经营痛点，通过传统数据挖掘算法提供高效解决方案。
2. 掌握利用数据挖掘模型进行精准营销、客户流失预警、资产提升及产品定价等关键业务需求的快速实施方法。
3. 从数据准备到模型输出，掌握基于机器学习的数据挖掘完整流程，包括训练、调优及实际应用（如生成营销白名单）。
4. 学习客群管理中常用的数据挖掘模型的具体应用方案及其效果评估指标，能够针对特定业务场景快速落地并优化。
5. 提升数据分析与战略思维能力，帮助企业做出基于数据的明智决策，促进长期稳定发展。
课程大纲| Course Outline
第一讲：数据挖掘项目全流程——从业务痛点到模型部署的闭环管理
一、数据挖掘项目的完整流程体系
1. 业务理解
1）确定业务目标
2）可行性研究
3）制定建模思路及计划
2. 数据理解
1）收集原始数据
2）数据探索
3）验证数据质量
3. 数据准备
1）选择数据
2）清洗数据
3）加工数据
4. 建模
1）选择建模算法
2）构建模型
3）验证模型
5. 评估
1）业务结果评估
2）建模过程评估
3）确定后续行动
6. 部署上线
1）制定部署计划
2）模型监控和维护
3）模型资产总结
案例：华南某城商行VIP客户流失预警数据挖掘项目案例
二、业务开展和系统部署
1. 业务问题理解
1）业务访谈，确定关键业务目标
2）初步确定数据范围
2. 建模
1）提取基础数据
2）加工衍生指标
3）构建开发模型
4）验证或评比（选择冠军模型）
3. 系统部署和应用
1）分析应用策略
2）设计应用方案
3）部署和调度模型
4）执行应用，评估效果
三、关键发现与阶段成果
1. 基于统一业务口径，发现关键指标特征
2. 验证模型效果
3. 输出归因分析
案例：模型执行效果发现的关键指标特征，对模型验证效果进行验证并输出归因分析数据报告。
第二讲：手机银行促活模型——掌握客群特征，策划营销活动
一、项目背景
1. 各大银行数字化转型进程加速
2. 手机银行成为线下线上引流重要渠道
二、项目目标
1. 探索手机银行客户各客群特征，为营销活动策划提供数据支撑
2. 利用机器学习算法建立数据模型
1）挖掘营销响应率高的客户，以提高营销响应率
2）识别主动活跃客户客群，减少对该客群的营销，节省营销资源
3. 利用客户历史消费数据，挖掘客户消费偏好，以匹配对应的营销活动
三、数据建模
1. 定义模型类别：手机银行客户活跃度识别模型
2. 明确业务目标
1）区分手机银行客户的不同活跃度特征，采取相应的营销策略
2）在有限的营销资源情况下，实现手机银行月活客户数最大化
3. 建模方案
1）统一活跃客户口径
2）选取时间窗客户样本
3）使用GBDT算法建立数据模型预测客户的活跃度
4）处理数据，确定特征指标
5）计算每个特征的重要度，选取特征重要度最高的N个特征进入模型
6）使用GBDT算法进行模型训练
7）使用ROC，KS，LIFT，混淆矩阵等指标进行效果评估
四、模型结果应用
1. 客户活跃度数据：重点营销中等活跃度客户
2. 客户营销响应数据：营销未活跃但营销响应概率高的客户
3. 综合数据：营销中低活跃度但营销响应率高的客户
4. 采取两种应用方案
1）客群名单输出
2）模型算法与营销平台结合
五、效果评估
1. 确定评估指标
2. 统计响应结果
3. A/B结果测试
第三讲：VIP客群流失预警模型——洞察客户特征，降低流失风险
一、项目背景
1. 客户经营的本质与流失预警挽回的重要作用
2. 如何最大化地实现VIP客户价值贡献
3. VIP客户流失预警可以有效改善客户流失
4. 已有模型需要升级，营销策略体系需要建立
二、项目目标
1. 洞察流失VIP客群及其流失趋势与特征
2. 构建模型识别潜在流失客户
3. 给出客群流失归因分析
4. 构建防流失运营体系
三、客户流失管理办法
1. 商业理解及目标设定
2. 模型设计及数据准备
4. 流失预测及验证
5. 流失客群特征分析
6. 流失客户挽留
四、客户流失模型构建与归因分析
1. 已有流失客群特征
2. 潜在流失识别与归因
1）流失预测模型构建
a样本定义
b数据准备
c特征筛选
d模型训练
e VIP客户流失概率预测
2）流失归因
a基于SHAP可解释算法的流失预警模型归因
b基于归因结果的客群聚类分析
c业务视角的归因分析
3）模型评估：KS曲线
五、关键指标发现
1. 客群特征
2. 产品特征
3. 流失动因
六、流失挽回策略
1. 客户生命周期管理
2. 防流失业务方案设计
3. 客户服务体系优化
4. 资产配置升级
5. 营销活动设计
6. 行动计划落地
案例：VIP客群防流失方案整体设计与可执行落地计划。
第四讲：客户资产提升模型——深挖存量客户价值，实现精准营销
一、项目背景
1. 存量客户年日均资产过低
2. 基础户和有效户占比低，提升空间较大
3. OKR承诺要求
二、项目目标
1. 建立基础户和有效户提升模型，挖掘潜在提升客户
2. 使用冠军模型生成客户名单，支持精准营销
三、建模流程
1. 目标变量定义
2. 数据获取过程
3. 衍生变量构造
4. 模型训练样本
5. 探索性分析
6. 评估指标
7. 模型比较
8. 模型评估
四、模型评估
1. ROC曲线：比较模型性能
2. 提升度：评选冠军模型
五、营销效果评估
案例：通过客户资产提升真实比对数据，说明客户资产提升模型的有效性。
第五讲：典型场景延伸——交叉销售与理财响应模型的落地方法
一、交叉销售
1. 建设目标
2. 建模流程
3. 评估指标
4. 营销效果评估
二、理财响应
1. 建设背景和目标
2. 建模流程
3. 模型评估
4. 营销跟进
说明：以上两类模型与资产提升类模型需求和目标类似，作为补充，不再特别展开。
课程总结
1. 重点内容回顾
2. 课后任务跟进，推荐书籍
1）《数据挖掘：概念与技术》
2）《模式分类》
3. 数据挖掘咨询方案大类汇总
讲师背景| Introduction to lecturers
王亚彬老师 金融行业数字化转型与网络信息安全专家
Symantec赛门铁克认证专家
CCNP思科认证网络专业人员
MCSE微软认证系统工程师、MCP微软认证专家、MCT微软认证讲师
“10年”泛金融行业数字化转型解决方案实战
“15年”企业级网络信息安全体系构建经验
曾任：埃森哲（中国）（世界500强，全球IT咨询与服务业龙头）丨解决方案架构师
曾任：百分点科技集团（数据智能领域头部企业）丨解决方案总监
曾任：思爱普（中国）（上市公司，全球ERP龙头）丨客户卓越中心专家
曾任：深圳索信达数据（上市公司，金融AI大数据区域标杆）丨解决方案总监
曾任：赛门铁克软件（中国）（上市公司，信息安全领域全球领先）丨技术售前经理
曾任：北塔软件（上市公司）丨技术售前经理
擅长领域：金融行业数字化转型、数智化营销、企业级网络安全体系构建、大数据与人工智能解决方案、金融数据仓库设计与应用等
——15+标杆平台・20+落地项目，是金融行业数智化转型领航者——
≫ 主导招行“智策”“先机”等15+标杆平台建设，覆盖智能决策、精准营销、用户画像，实现营销全链路数字化。
≫ 交付中信银行CRM系统、招商证券数字化平台等20+项目，构建“数据-模型-运营”增长引擎，助力零售业务数字化渗透率提升超25%。
——30+系统加固・50+政企守护，是千万级网络安全架构建设者——
≫ 融合AI+大数据技术，主导核心系统加固项目30+，部署内网防护系统实现百次风险监测、数十次数据防泄漏阻断，构建SOC安全运营中心实时守护网络节点。
≫ 创新大模型全生命周期安全防护体系，累计为超50家政企客户（含头部制造业、国企单位）筑牢数字安全屏障，实现安全事件响应效率提升40%。
实战经验：
王老师深耕金融科技与网络安全领域，作为金融行业数字化转型引领者，擅长将大数据、人工智能、大模型技术深度融入客群运营与精准营销，助力银行业零售业务实现数字化突破；同时在企业级网络安全防护领域建树颇丰，主导构建多行业标杆级安全体系，累计操盘超50个千万级项目，持续为客户创造技术创新与商业价值双重增长。
➤ 升级赋能——金融数字化转型：从智能营销到全域运营的端到端实践
——聚焦业务与技术深度融合，为多家银行定制大数据与人工智能解决方案，打造多行业数字化转型标杆：
「01」某股份制大行信用卡中心CRM系统升级项目：针对一期系统短板，重构智能营销体系，搭建灵活UI界面与自动化营销配置平台，实现多渠道防打扰统一管理。单个营销活动周期从2个月压缩至2周内，年节省成本超千万元，时效提升60%，实现用户体验与运营效率双跃升。
「02」某省农信智能营销系统升级项目：破解数据管理薄弱、标签体系缺失难题，设计基线版本与业务融合方案，构建营销中台对接CRM系统，完善数据架构与客群标签体系，为农信机构数字化营销和多法人架构营销咨询提供可复制落地模板。
「03」某股份制大行总行智能营销平台升级项目：牵头规划实时营销功能升级，建立全渠道触达与营销闭环体系，打造160+策略主题库，完成外部数据对接与个性化推荐系统部署，实现从策略设计到效果评估的全链路数字化。
「04」宁波银行(直销银行)大数据营销项目：构建多维度用户画像与动态标签体系，开发忠诚度模型、流失预警及RFM分析工具，精准挖掘高价值客群，实现新用户转化成本下降50元/人，数据驱动营销效能显著提升。
➤ 护航筑盾——网络信息安全：从应用设计到落地实施的全周期防护
——深耕企业级安全体系构建，为法国兴业银行、中石油等行业龙头定制安全方案，打造多场景防护标杆：
「01」法国兴业银行“安全监控”系统项目：深度对接三大核心业务系统监控需求，主导15项二次开发，实现进程级安全运行可视化监控，大幅拓展产品行业适配能力，成为金融领域安全监控标杆案例。
「02」中石油SEP端点“安全防护”系统项目：统筹132家地市系统部署，构建覆盖桌面防病毒、准入控制的内网防护体系，通过可视化中心实现端点安全实时监控，推动5000万元级项目落地，树立大型企业内网安全建设典范。
「03」中国移动“安全事件关联审计”系统（SSIM）项目：基于Symantec SSIM系统，独立完成北京移动生产网安全事件归并聚合与关联分析，生成全网安全视图与故障定位报表，为企业安全运营管理提供全维度数据支撑。
「04」北京市政交通一卡通VPN“安全传输”项目：攻克多厂商设备配置差异难题，实现Cisco与H3C设备互通部署，保障刷卡信息加密传输，确保系统按时上线，成为数据安全传输领域的可靠技术方案标杆。
授课风格：
◆重实践：深耕企业级软件开发、网络安全部署及金融数字化转型 25 年，课程设计深度提炼真实项目实战经验，完整覆盖售前方案规划、项目交付到收益转化全流程，构建端到端量化分析体系，以实践逻辑串联知识模块。
◆场景化：课程设置的每一个章节都嵌入场景化方案，做到理论知识点有现实应用作为依托，让每一个关键知识点都可以落地可触达，促进具象的知识理解与应用转化。
◆友好性：做到把复杂的问题简明化，把空洞的理论具象化，用简单通俗易懂的语言确保每一位学员能够理解，具有低门槛、易操作的友好性。
◆实用性：聚焦课程设计与交付过程中的实用性，力争每一门课程都可以提供短期或长期的实用效果，助力无论是个人领域知识提升还是企业应用效果改善都可以找到实用性的对应目标。
《安全随行，无忧办公——网络信息安全管理》（可定制银行、电力、通信行业版）
《内网安全升级——大模型安全防御与赋能》
《数智零售金融——践行零售银行营销科技》
《零售金融标杆——招商银行零售业务数字化营销实战》
《智领金融未来——金融数据仓库商业价值与实战》
《客群经营决策利器——金融业务人工智能应用场景》
国央企：中石油、中移动北京分公司、原中国网通上海分公司、南车集团成都机车厂、太平洋保险总部、北京气象局、北车集团大同机车厂、共青团中央、新华社、北京电视台等
金融机构：招商银行总行零售部、招商银行深圳分行、广发银行总行零售、中信银行卡中心、交通银行大零售、中国银行深圳分行、邮储银行深圳分行、建设银行成都软开中心、中国农业银行深圳分行、招商银行信用卡中心、光大银行信用卡、东莞银行大零售、深圳农商行、宁波银行、华夏银行信用卡、光大证券互金部、广农商、四川农商行、湖南农商行、招商证券、国信证券等
Service Procedure
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