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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(diǎn)，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(shí)代金融科技和數(shù)字化轉(zhuǎn)型為研究對(duì)象，分為時(shí)代篇、策略篇及案例篇。課程對(duì)通過對(duì)當(dāng)前銀行業(yè)百年未有之大變局的挑戰(zhàn)進(jìn)行深度剖析，進(jìn)而對(duì)當(dāng)前的商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境進(jìn)行解讀并挖掘機(jī)遇，最后對(duì)國內(nèi)外典型案例進(jìn)行深度剖析。

【課程收益】
了解當(dāng)前后疫情時(shí)代宏觀經(jīng)濟(jì)的走勢(shì)——把握時(shí)代趨勢(shì)
掌握商業(yè)銀行發(fā)展金融科技、進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑——實(shí)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(shí)操案例——深度剖析

【課程對(duì)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(jì)形勢(shì)和金融市場(chǎng)熱點(diǎn)解讀——經(jīng)濟(jì)篇
1.1當(dāng)前全球經(jīng)濟(jì)走勢(shì)和資本市場(chǎng)大類資產(chǎn)表現(xiàn)
1.1.1 當(dāng)前資本市場(chǎng)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(huì)影響全球資本市場(chǎng)
1.1.4 美聯(lián)儲(chǔ)的貨幣政策對(duì)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(jī)與亞洲金融危機(jī)的經(jīng)驗(yàn)借鑒
1.2 如何理解通脹、通縮和滯漲
1.2.1 我們?cè)诮?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(jì)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(chǔ)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(huì)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(shì)
1.5.1 房價(jià)會(huì)下跌嗎——從凱斯-席勒指數(shù)看中國房價(jià)走勢(shì)
1.5.2 房住不炒下房子的投資價(jià)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(jì)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(shí)代篇
2.1 宏觀層面：全球經(jīng)濟(jì)的深度衰退
2.1.1  2022年全球經(jīng)濟(jì)展望
2.1.2  美聯(lián)儲(chǔ)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(xiǎn)高企
2.1.4  金融開放帶來的機(jī)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(jì)倒逼商業(yè)銀行進(jìn)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(jì)成為中國經(jīng)濟(jì)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(fèi)端、生產(chǎn)端與社會(huì)端
2.2.5 數(shù)字人民幣對(duì)銀行業(yè)務(wù)的影響
2.3 微觀層面：后疫情時(shí)代的創(chuàng)新與聚焦主戰(zhàn)場(chǎng)
2.3.1 挖掘機(jī)會(huì)：如何小的創(chuàng)新規(guī)?；?、邊緣領(lǐng)域常態(tài)化
2.3.2 如何聚焦重點(diǎn)區(qū)域：經(jīng)濟(jì)帶與城市群
2.3.3 如何聚焦重點(diǎn)行業(yè)：新基建與舊基建
2.3.4 如何聚焦重點(diǎn)資源：零售、對(duì)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(xiǎn)
3.1.3 如何挖掘不同行業(yè)和不同地域的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)
3.1.4 如何挖掘經(jīng)濟(jì)周期因子風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)數(shù)據(jù)
3.1.6 基于客戶畫像的違約概率計(jì)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(cái)富管理的應(yīng)用
3.3.1 智能理財(cái)市場(chǎng)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(cái)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(tái)建設(shè)
3.4.3 零售業(yè)務(wù)的數(shù)字化場(chǎng)景打造
3.5 金融科技在對(duì)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(chǎng)：對(duì)公業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型存的問題與挑戰(zhàn)
3.5.2 對(duì)公業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.5.3 新興產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
3.5.4 建立對(duì)公數(shù)字平臺(tái)“鏈動(dòng)”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(píng)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(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)
3.6.3 金融資產(chǎn)估值與定價(jià)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(shí)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(jìn)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