课程亮点

1. 紧贴前沿，视角前瞻：解读大数据中心等三大细分领域前沿发展态势，以前瞻性视角研判未来行业发展趋势。

2. 实战导向，指导实践：本课程全程坚持实战导向原则，立足商业银行视角，挖掘提炼投向管理与业务创新的关注要点，具有较强的实践指导意义。

你将得到

1. 了解前沿态势：了解大数据中心、人工智能、工业互联网三大行业前沿态势。

2. 研判未来走势：基于行业发展现状，以前瞻性视角研判行业发展趋势。

3. 把脉行业投向：把握大数据中心、人工智能、工业互联网三大行业发展过程中的业务机遇、风险防范与业务创新的要点。

课程内容

1. 大数据中心发展与投向选择

• 解析大数据中心入围新基建的原因

大数据中心作为智能经济的底层基础设施，是产业数字化转型的必然趋势，也是国家竞争力新内涵的集中体现。

• 了解大数据中心全球及国内发展情况

我国大型数据中心仍有较大的发展空间。

• 未来增长潜力及推动因素分析

数据资源已成为关键生产要素，更多产业通过利用物联网、工业互联网、电商等数据资源来提取价值信息；而海量数据的处理与分析要求构建大数据中心。

• 剖析大数据中心产业链流量传导逻辑

互联网基础设施的普及与升级更新和移动设备数的增长，以及下游应用层流量爆发和内容传播形式的多元化，将直接驱动整个产业的发展。

• 揭示大数据中心建设过程中的金融风险

风险分析：主要表现在数据中心建设与上架进度不及预期、云计算产业发展不及预期、5G建设不及预期、产业政策趋紧、数据中心能源和土地资源限制、数据中心运行故障或宕机等风险点。

业务指向：大数据中心建设过程中业务方向侧重于供给端维稳，远期关注行业横向并购业务。

2. 人工智能行业发展与投向选择

• 人工智能企业分布

介绍全球人工智能企业国家分布、城市分布情况

• 人工智能的技术与行业技术分布

对比国内外技术与行业分布情况，当前中国在基础设施领域并不占优势，硬件领域仍有较强的外部依赖，人工智能专家仍有较大缺口，须关注行业供给端的风险点。

• 人工智能产业链与代表企业

基础层包括芯片、传感器、云计算、大数据等细分领域，以BAJT为代表的科技巨头加大研发力度，将触角延伸到对基础层创业公司的投资；

技术层包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习等细分领域，以腾讯、百度、阿里为代表开始构建自己的人工智能平台；

应用层则包括机器人、无人机、自动驾驶、智能客服、智能物流等，占据数据优势，巨头公司开始搭建针对应用层的开源平台。

• 人工智能金融关注领域：建议多关注企业服务领域，尤其是企业金融服务的连接；机器人领域关注零部件领域和产能过剩问题。

• 科技巨头投资领域：重点关注智能健康、金融、机器人等领域消费者市场的认知度、接受度和满意度，着重观察企业消费者粘合度和可替代能力。

• 人工智能从痛点发展：逐一介绍政府、金融、医疗、交通、零售和制造行业的行业痛点与人工智能解决方案。

• 人工智能产业链与龙头企业：建议关注AI+政府产业链、智慧医疗产业链及相关企业的业务机遇。

• 人工智能与智慧化银行创新：前台场景应用表现为智能营销；中台场景应用体现为智能信用评估，其核心特征在于其自动化的信息处理与信贷决策过程；后台场景应用则体现在利用虚拟营业厅、智能机器人等提升用户体验和业务办理效率。

3. 工业互联网行业发展与投向选择

• 呈现工业互联网结构：各环节相互协同，形成生产制造新模式。

• 工业互联网相关企业：介绍产业链中的代表企业及其侧重点，我们可以通过不同企业的优势来判断企业的发展前景，从而思考下一步的介入空间。

• 工业互联网与金融创新：包括利用区块链技术实现即时交易，终端结算自动交易。

4. 新基建产业发展与银行业投向选择

建议银行树立投资型思维，关注以新基建配套的新业态的成长型企业，为有效解决扶持成长型企业发展中的融资痛点问题。

在新基建产业发展的大背景下，关注企业股权结构和股东管理问题，帮助客户在多层次资本市场触发价值型发展。

银行的投向管理应以未来成长型为前提，重点关注成长型企业、科技金融和产业金融。

适合人群

银行管理人员：洞悉新基建行业发展，把脉行业投向。

各类持证人：了解新基建行业发展，把握业务机遇。