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供應鏈企業(制造業、流通業、跨境電商):風控總監、供應鏈總監、數字化轉型負責人;金融機構(銀行、信托、消費金融):風控經理、信貸審批主管、金融科技產品負責人;第三方服務機構(數據公司、咨詢公司):技術顧問、解決方案專家; 政府及行業協會:供應鏈政策研究員、金融監管從業者
【培訓收益】
● 認知升級:理解數字化風控的底層邏輯,建立 “數據資產 - 技術工具 - 業務場景” 的協同思維; ● 技能提升:掌握供應鏈全鏈條風險建模、金融智能風控模型開發、實時風險預警系統搭建等核心技術; ● 實戰落地:獲取 50 + 行業案例庫,學習頭部企業的風控解決方案; ● 資源鏈接:與同行深度交流,對接前沿技術服務商,探索校企合作、產融結合的風控創新模式。
第一講:數字化風控戰略框架——供應鏈與金融的深度融合
一、政策與技術雙輪驅動下的風控變革
1. 數字經濟時代供應鏈與金融風控的核心定位
——降本/增效/避險/增值
2. 監管科技(RegTech)對金融風控的合規要求
1)數據合規管理:全生命周期的隱私與安全保障
2)自動化報告與監控:實時追蹤與動態合規
3)風險預警與響應:主動防御與快速處置
4)技術整合與創新:跨領域協同與生態構建
3. 供應鏈“雙循環”戰略下的風控新需求
1)本土化
2)韌性化
3)智能化)
二、數字化風控技術底座解析
1. 數據采集層
——IoT 設備、ERP 系統、第三方數據平臺的多源數據融合
2. 數據處理層
——ETL 清洗、數據湖 / 倉建設、主數據管理(MDM)最佳實踐
3. 分析決策層
——機器學習算法(隨機森林、XGBoost)在風險評分中的應用
4. 執行層
——RPA 機器人在風險處置中的自動化實踐
三、供應鏈與金融風控的協同邏輯
1. 供應鏈金融“三流合一”的風險傳導機制
——商流、物流、資金流
2. 金融風控模型與供應鏈業務場景的適配性設計
比如:存貨融資 vs 應收賬款融資
3. 跨行業風控指標體系構建
——從企業征信到供應鏈生態評級
四、標桿企業風控體系建設路徑
1. 戰略整合與組織重構:構建 “三道防線” 與制度體系
2. 數據驅動與智能風控:構建全域風險圖譜
3.技術架構創新:打造彈性與安全底座
4. 合規協同與生態共建:構建監管科技護城河
案例:海爾供應鏈金融如何通過數字化風控將不良率控制在0.8%以下
案例:某股份制銀行“智能風控大腦” 實現信貸審批效率提升40%
第二講:供應鏈數字化風控實戰——全鏈條風險管控與價值創造
一、采購與庫存環節風控要點
1. 供應商準入風控
多維度評分模型:財務健康度、履約能力、輿情風險
2. 庫存融資風控:基于 IoT 數據的動態質押率計算
案例:大宗商品庫存監管系統
3. 采購合規風控:區塊鏈技術在合同溯源與審計中的應用
二、物流與履約環節風險預警
1. 跨境物流風控
——地緣政治、港口擁堵的實時監測與預案設計
2. 運輸損耗風控
——AI視覺技術在貨物破損檢測中的應用
案例:某物流企業破損率下降60%
3. 履約時效風控
——基于歷史數據的配送延誤概率預測模型
三、供應鏈協同風控創新
1. 多級供應商風險傳導機制
——復雜網絡理論在風險擴散模擬中的應用
2. 數字孿生技術在供應鏈風險壓力測試中的實踐
比如:如疫情封控場景模擬
3. ESG(環境、社會、治理)風險納入供應鏈風控體系的實施路徑
四、中小微企業供應鏈風控難點突破
1. 數據缺失場景下的替代數據源挖掘
1)水電數據
2)交易流水
3)發票數據
2. 基于聯邦學習的“數據可用不可見”風控建模(保護企業隱私前提下的風險評估)
3. 政府征信平臺與市場化數據的融合應用
比如:“信易貸”平臺實踐
第三講:金融行業數字化風控核心——智能識別與動態決策
一、信貸風控全流程數字化重構
1. 貸前:基于知識圖譜的企業關聯關系穿透式分析(識別隱性擔保圈風險)
2. 貸中:實時數據監控的預警機制設計
1)企業工商變更
2)涉訴信息
3)輿情事件
3. 貸后:機器學習模型在貸款違約預測中的應用
案例:某消費金融公司不良率下降2%
二、反欺詐技術前沿與實戰
1. 新型欺詐手段解析
——AI 換臉、數據篡改、團伙欺詐的特征識別
2. 多模態生物識別技術
——人臉識別、聲紋識別在交易驗證中的應用
3. 圖神經網絡(GNN)在欺詐網絡識別中的優勢
案例:某銀行攔截3億元欺詐交易
三、合規風控與監管科技應用
1. 跨境業務合規:多司法管轄區監管規則的智能匹配
比如:FATCA、CRS
2. 反洗錢風控:交易流水異常檢測模型(基于序列標注算法的資金流向分析)
3. 監管報表自動化:RPA+NLP 技術實現監管報送效率提升70%
四、金融科技風控產品設計實戰
1. 智能風控平臺架構設計
——從規則引擎到AI模型的迭代路徑
2. 風控策略動態調優
——A/B 測試在風險閾值設定中的應用
3. 風控模型監控體系
——模型漂移檢測、效果評估指標(KS值、PSI值)
第四講:技術融合創新——區塊鏈、AI 與風控場景的深度耦合
一、區塊鏈在風控中的核心應用場景
1. 數據存證
——供應鏈單據(發票、提單)上鏈與真偽驗證
2. 智能合約
——基于風控規則的自動化履約
比如:觸發違約條件自動執行擔保條款
3. 跨境風控:聯盟鏈技術實現多國監管數據安全共享
案例:東盟跨境金融風控聯盟
二、AI 算法在風控中的進階應用
1. 自然語言處理(NLP)
應用:企業財報、新聞資訊的風險語義分析
2. 強化學習(RL)
應用:動態調整風控策略以應對市場環境變化
3. 可解釋AI(XAI)
應用:提升風控模型透明度,滿足監管合規要求
三、物聯網與風控場景的深度融合
1. 動產融資風控
應用:通過 IoT 設備實時監控抵押資產狀態
比如:車輛位置、設備運行數據
2. 供應鏈環境風控
應用:傳感器數據在倉庫溫濕度、危險品運輸中的風險預警
3. 生物特征風控
應用:可穿戴設備數據在消費信貸中的創新應用
比如:通過運動數據評估還款能力
四、風控數據安全與隱私計算
1. 數據安全合規
——GDPR、《個人信息保護法》對風控數據采集的限制與應對
2. 隱私計算技術
——聯邦學習、安全多方計算在聯合建模中的實施要點
3. 數據資產確權
——區塊鏈技術在風控數據共享中的權益分配機制
第五講:實戰工作坊——數字化風控方案設計與落地規劃
一、分組實戰任務:典型場景風控方案設計
場景一:某新能源汽車供應鏈金融風控體系設計
——需覆蓋電池供應商、整車廠、經銷商
場景二:某城商行普惠小微貸款智能風控模型開發
——數據有限場景下的策略優化
二、方案匯報與專家點評
1. 各組輸出風控方案(含風險指標體系、技術工具選型、實施路徑圖)
2. 行業專家從業務可行性、技術創新性、成本效益等維度點評打分
三、風控體系落地關鍵成功因素
1. 組織保障:設立首席數據官(CDO)統籌風控數字化轉型
2. 人才培養:構建“業務+技術+數據”的復合型團隊能力矩陣
3. 文化重塑:從“風險規避”到“風險經營” 的理念升級
四、未來趨勢展望:數字化風控的前沿方向
1. 生成式 AI 在風險場景模擬中的應用
比如:如極端市場環境壓力測試
2. 數字人民幣對金融風控的影響與應對
——可編程貨幣帶來的合規新挑戰
3. 元宇宙與風控的跨界融合
——虛擬資產交易風險識別技術探索
吳曉生老師 AI數智化轉型實戰專家
20年網絡安全實戰經驗
中國農業大學國家重點實驗室博士生聯合導師
中國農業大學國家重點實驗室研究員
全國計算機網絡等級3級(網絡攻防領域)
CDA數據分析師(專家級)
曾任:國云大數據(上市) | 產品VP
曾任:國美集團(世界500強) | 數據運營
曾任:紫光集團有限公司(中國ICT龍頭企業) | 數據分析師
曾任:圖譜數據有限公司(深圳技術大學聯合實驗室) | 高級產品管理/數據產品專家
擅長領域:數據治理、數據分析、數據安全、DeepSeek應用、AI+職場應用、AI項目落地、企業數字化應用、企業數字化提升……
——▩從0到1構建數據基座的技術深度:
◎參與編著《企業數據治理實戰指南》《AI驅動的智能風控體系構建》等行業教材(機械工業出版社出版);
◎ 整合DeepSeek、豆包、火山引擎等國產大模型,累計開發52個行業專屬企業智能體(覆蓋金融風控、政務決策、供應鏈管理等領域),主導構建38個技術模型;
◎擁有1.2萬+行業數據源指標(含天眼查、企查查等商業數據庫),曾主導建設某省國企“大數據風控平臺”,獲2023年國家信標委數據治理優秀案例;
——▩從1到N實現商業價值的產業寬度:
◎ 某省級電子政務平臺數據架構設計【項目金額2.7億元】:打通37個委辦局數據孤島,構建人口、企業、信用三大主題庫,獲評“全國數字政府建設示范項目”
◎國美在線用戶畫像體系與精準營銷【年營收貢獻超8億元】:搭建全鏈路用戶畫像系統,整合2億+用戶行為數據,年度營銷成本節約1.2億元
◎某頭部零售企業AI驅動客戶行為預測系統【覆蓋15家連鎖品牌】:年度新增營收 3.5 億元,獲工信部“AI+產業創新”全國Top10示范項目;
實戰經驗:
吳曉生老師擁有20年網絡安全與數智化應用實戰經驗,打通“政府監管需求-企業經營訴求-高校科研供給”的創新三角,形成獨特的產政學研協同優勢,既具備從0到1構建數據基座的技術深度,又擁有從1到N實現商業價值的產業寬度,更掌握政企雙向賦能的生態資源厚度。
——『政府數字化治理與公共安全智能決策能力』——
☛政府數字化建設與治理:
【01】-杭州城市大腦決策系統:負責“交通擁堵預測模塊”算法優化,基于時空數據挖掘模型,將擁堵路段識別準確率提升至92%,助力杭州高峰期車速提升15%,相關成果寫入《杭州市數字經濟發展白皮書》。
【02】-深圳智慧大腦應急指揮系統:主導“災害風險評估模型”開發,整合氣象、地理、人口數據,實現災害預警響應時間縮短至5分鐘,支撐2023年臺風“蘇拉”應急處置,減災效益超10億元。
☛國防安全智能決策支撐:
【01】-某部海外偵查數據系統:設計“暗網數據關聯分析模型”,通過圖神經網絡挖掘隱蔽關系,情報線索發現效率提升300%,獲軍方科技進步三等獎(集體)。
【02】-某省公安技偵數據追蹤平臺:構建“涉詐資金流向監測模型”,實現72小時內資金鏈路穿透分析,支撐破獲億元級詐騙案件3起,相關技術入選公安部重點推廣成果。
☛金融稅務智能風控體系構建:
【01】-主導某銀行反欺詐模型優化項目,精準率從81%提升至96%,年止損超2.3億元;
【02】-主導某銀行“智能催收決策模型”搭建:基于LP情感分析與動態策略優化,不良貸款回收率提升27%;
——『高校產學研協同創新與科研成果轉化能力』——
☛高校產學研協同創新賦能:
【01】-圖譜數據×深圳技術大學聯合實驗室:牽頭建設“大數據智能應用實驗室”,主導“高校科研數據共享平臺”項目,幫助12所高校打通科研數據壁壘,累計協助申請國家級/省級科研項目23項,獲政府補助超5000萬元。
【02】-中國農業大學國家重點實驗室:作為研究員,主導“農產品供應鏈溯源模型”研發,實現從田間到餐桌的全鏈路數據可視化,相關技術已在30家龍頭企業落地,農產品質量投訴率下降60%。
【03】-高校人才培養:擔任深圳技術大學、廣州大學兼職教授,開設《數據智能實戰》課程,累計培養碩士/博士研究生28人,指導學生獲全國大學生數據挖掘競賽一等獎3項。
——『企業多板塊智能運營架構設計與戰略落地能力』——
☛供應鏈和采購鏈項目:
【01】-某新能源車企供應鏈風控系統:設計“三級預警模型”,提前6個月識別電池供應商產能風險,幫助企業避免2.5億元供應鏈中斷損失。
【02】-國云大數據“軍犬”情報系統:整合互聯網公開數據、暗網數據與行業專網數據,開發多維度關聯分析算法,服務于安全部門情報研判,累計輸出高價值報告500+份,獲國家級保密資質認證。
☛數據智能產品創新研發:
【01】-搭建國云大數據公司BI系統,解決公司戰略上統一指揮和調度任務分配問題,,實現精細化運營從而提升公司高效管理和協同作戰;主導設計DMP系統,進行建模給銷售高質量的用戶數據,協助銷售團隊完成每年10個億的業績;
【02】-為國云大數據公司設計產品“軍犬”,以深度挖掘互聯網公開數據為基礎,匯集了其他泛互聯網數據及暗網數據,創新數據挖掘及分析模型算法,解決安全部門的偵查問題;研究“老板云”app客戶的成交畫像,通過數據深度分析,定義出用戶活躍畫像,優化每一個推廣與活動策劃的方案,把老板云從50萬的用戶做到150萬;
☛電商與新零售數據價值轉化:
【01】-為國美在線電子商務有限公司搭建用戶畫像體系,實現精準營銷投放ROI從1:3提升至1:6;設計庫存周轉預測模型,滯銷SKU占比從18%降至9%,釋放資金3.2億元;雙11大促期間實時流量調度系統設計者,助力峰值并發承載能力提升300%;獲集團“年度數據價值貢獻獎”(獲獎率1/2000)
【02】-為國云大數據主導設計AI驅動的客戶行為預測系統,覆蓋15家頭部零售企業,平均訂單轉化率提升23%;構建企業級數據治理框架,推動數據血緣追蹤系統上線,數據質量問題下降65%;開發自動化數據標注工具(NLP+CV多模態融合),標注效率提升40%,成本降低35%,帶領團隊獲2022年工信部“AI+產業創新”示范項目(全國Top10);
部分AI項目經驗:
序號 項目名稱 項目應用 成果
1 Deepseek辦公效率提升實操項目 在某金融機構的財務部,傳統人工數據核對模式曾導致日均5%的差錯率與持續加班困境。2025年通過部署DeepSeek認知計算平臺與RPA機器人的協同方案 數據處理效率300%的躍升,差錯率降至0.02%,人力成本降低60%;
在某企業通過Deepseek和豆包組合做出企業深度調研報告 以前需要5天5人做的報告,現在只需3個小時
2 城市治理AI項目:
利用深度學習和計算機視覺技術,精準識別各類垃圾的種類并自動分類。可應用于市政環衛部門、垃圾處理廠、智能分類回收設備等場景 某市政環衛部門引入該AI垃圾識別系統后,實現自動化垃圾分類 平臺的圖像識別與深度學習技術使垃圾分類準確率達95%以上,分類效率提升50%,顯著減少人力投入;
某型社區的智能垃圾回收站使用該平臺,通過多模態數據融合和分類算法,確保垃圾投放識別時間在3秒內完成, 識別準確率達到98%,居民參與率提升了30%;
某垃圾處理廠通過使用該平臺構建智能化垃圾分類流水線,基于強化學習與動態優先級排序算法,對不同種類垃圾進行快速分類與價值評估 資源回收率提高了20%,整體處理成本降低了30%。
3 人力資源管理AI項目 利用AI智能招聘功能,基于自然語言處理和機器學習算法,應用于海量簡歷快速篩選匹配、分析員工績效數據、定制個性化的培訓課程和學習路徑等方面 招聘效率大幅提升,簡歷篩選時間從原來的平均每人30分鐘縮短至5分鐘,招聘周期縮短了50%,人才招聘的精準度提高了35%,員工對績效評估的滿意度從60%提升至85%,激勵了員工的工作積極性。員工培訓的針對性和效果顯著增強,培訓課程完成率從70% 提高到90%
主講課程:
《DeepSeek實操應用》
《職場AI應用:讓你的工作效率提升》
《AI思維實戰:定戰略-選大將-強運營》
《基于AI的零成本賦能企業實現業績增長》
《企業降本增效與智能變現的全能解決方案》
《供應鏈與金融行業如何使用AI數字風控實現價值》
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