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金融科技与数字商业
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新加坡国立大学:金融科技与数字商业
在线课程导言

本课程主要面向经济、金融专业学生以及对金融科技及其在金融业和商业运作中的应用感兴趣的学生。课程以金融科技为主题,并以真实商业案例说明金融科技的设计、应用及相关监管措施。学生还将通过动手解决问题的实验室学习掌握设计思维技术,并要求在课程结束时提交一个案例研究报告。

在线课程时间
时间
年份开始时间结束时间时长
2021 01.23 02.28 6 周
2021 01.23 02.07 3 周
2021 02.15 02.08 2 周
学习成果

在课程结束时,学员应该能够:

  • 理解区块链、智能合约和数字资产的非技术基础
  • 理解去中心化、伪去中心化和中心化加密货币的非技术基础
  • 理解加密货币对货币政策的影响
  • 理解不同的融资方法,包括基于区块链的方法的非技术基础
  • 理解金融科技中的大数据和人工智能
  • 理解金融科技应用
  • 理解财务预测
课程要求

本课程目标学员为金融或者经济专业或者相关专业的学生,其他对课程感兴趣的学生也可以参加,但需要付出更多努力去完成课程相关材料的学习。

课程师资

本项目由新加坡国立大学指定的专业教师授课,往期课程教师包括:

Dr. E. Hrnjic(新加坡国立大学,亚洲数字金融研究所 金融科技培训主任及高级研究员)

Dr. Hrnjic于2005年在杜兰大学获得金融学博士学位,此后在杜兰大学(2005-2006),弗吉尼亚理工大学(2006-2007)和新加坡国立大学(2007年至今)担任研究和教学职位。 Dr. Hrnjic是国大管理学院资产管理与研究投资中心(CAMRI)的访问高级研究员。在此之前,Dr. Hrnjic于2016年7月至2017年12月担任CIBFM(文莱金融管理局的培训机构)的首席执行官。在他任职期间,CIBFM举办了几场备受瞩目的活动,包括2016年11月的首届领导人会议,2017年5月首届国际银行会议和2017年8月第二届文莱伊斯兰投资峰会。 Dr. Hrnjic经常受邀在BBC世界新闻、彭博电视台和亚洲新闻台等电视台发表演讲,他经常被邀请在包括华盛顿邮报,彭博社和路透社在内的商业媒体上提供专家评论,并在行业和学术论坛上发表演讲。 Dr. Hrnjic在职业生涯中发表了许多具有亚洲视角的案例研究,如“丰田的创新股票发行“,“阿里巴巴的IPO困境:香港或纽约“和”阿联酋航空:十亿美元的回教债券“-这些案例研究在斯坦福大学,康奈尔大学和纽约大学等顶尖大学的金融课程中得到了广泛的应用。Dr. Hrnjic还撰写并发表了多篇研究论文,并在美国,欧洲,亚洲和澳大利亚的40所大学以及数个主要学术会议上进行了介绍。

Dr. K.W. Huang(新加坡国立大学,新加坡国立大学计算机学院 副教授)

Dr. Huang是新加坡国立大学(NUS)计算机学院信息系统与分析系的副教授。Dr. Huang毕业于纽约大学斯特恩商学院,于2007年获得博士学位(信息系统),2002年获得理学硕士学位(信息系统)。他分别于1995年和1997年获得国立台湾大学电子工程学士学位和金融工商管理硕士学位。Dr. Huang目前在新加坡国立大学教授的课程为《金融服务的风险分析》、《商业分析实践》等,他的主要研究领域为数据科学和商业分析,数字转型、平台和创新,金融科技,智能系统。Dr. Huang的研究兴趣如下:

  • 财务和会计应用的预测模型
  • 机器学习改进社会科学研究方法
  • 信息技术产业的劳动经济学
  • 信息系统经济学
  • 定价
  • 机器学习在金融科技中的应用
  • 金融科技经济学
项目日程

以下课程为直播形式,学员需按时参加每周课程模块的在线学习。

以下时间安排以六周课程为参考,具体时间会根据导师安排调整。

周数时间内容
第一周 周末

项目导览:欢迎致辞、结业课题公布

专业课(1):导论-金融前沿技术

本课程将概述应用于金融的新兴技术和金融科技行业的新兴趋势。

  • Wirecard的案例分析
  • 金融科技巨头的兴衰
第二周 周中 辅导课(1)
第二周 周末

专业课(2):区块链、智能合同和数字资产

本讲座将讨论区块链技术的基础知识及其在发行数字资产中的应用。学员还将了解智能合约。

去中心化、伪去中心化和集中化加密货币

  • 比特币
  • 中央银行和数字货币
  • 天秤座计划1.0和天秤座计划2.0
第三周 周中 辅导课(2)
第三周 周末

专业课(3):加密货币对货币政策的影响:风险和欺诈

融资和区块链

  • 首次代币发行和各种衍生产品
  • 风险资本
  • 反向收购
  • 特殊目的收购公司
第四周 周中 辅导课(3)
第四周 周末

专业课(4):深入研究金融科技应用:金融科技公司的预测模型

本课程将探讨金融科技公司和银行在利用大数据和预测模型改善其产品、服务或运营效率时采用的不同使用案例和方法。

  • 借贷
  • 信用卡交易
  • 客户(风险)分析
  • ATM和分行的流量预测
  • 新加坡及其他地区案例分析
第五周 周中 辅导课(4)
第五周 周末

专业课(5):大数据和人工智能在金融科技中的应用

本课程将探讨大数据和人工智能在金融科技中的应用,如理解消费者、目标营销、风险管理和控制。

  • 探讨人工智能在金融科技公司的应用
  • 自动客户支持
  • 自动欺诈检测和审计
  • 自动遵从和监管科技
第六周 周中 辅导课(5)
第六周 周末 小组汇报展示