干部培训方案定制
【案例分享】某银行用这20件事,实现数字化转型
1.项目背景
随着银行各业务的精细化运营,经营活动从批量式逐步向互动式、个性化、场景化方式转变,越来越多的银行都在运用数据来构建自己的精准营销渠道和场景,某银行零售事业部在此潮流之下希望能够尽快突破现状,建立数字化的解决方案来应对竞争和客户流失。
2.痛点分析
某银行零售事业部现在面临的两大问题,一方面是来自客户的,另一方面是来自竞争者的。
客户对银行的期望发生了变化,他们希望银行能够实现定制化的服务,提高服务的协作性、便利性、一致性以及控制性。
与此同时,竞争者正积极利用数字创新重新定义价值创造,以便更好地满足被忽略或未获满足的客户需求。这就出现了同一区域的不同银行利用数字化技术来抢占本地客户的现象。
另外,该银行零售事业部的高管存在对数智化理解不多的情况,对如何实现银行的数智化转型缺乏认知,甚至束手无措,即使花费了大量的钱也没有获得想要的效果。
3.解决方案
面对这些问题和挑战,该银行牵手国云数据一起为该银行零售部定制应对自身发展的解决方案。
第一步:国云数据通过对该银行全面的调研,帮助其打造战略、业务、需求、应用、算法、数据等六大地图,从而帮助其找到问题症结。
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第二步:在确定完战略地图后,把战略转化成能执行的20件事情,做好这个20件事情意味着转型基本成功,让事业部有明确的目标感。
(1)建设新零售数字化中台。打通个金、互金、CRM、数据仓库及外部购买三方数据、政府数据、互联网数据;
(2) 建立新零售用户,建立产品、网点等数据资产池,建立新零售数据组织,实现数据自助分析和提升,大大提高运营效率,让数据看得见、用的到,
(3) 建立数据驱动运营体系;
精细化运营:用户分群;重点客群画像:中老、商贷、亲子等不同客户的不同运营策略和方法;
存量运营:代发工资用户贡献提升。对代发工资用户做用户画像,智能交叉销售
(4) 产品推荐:建立客户分层差异化营销服务体系,定位和聚焦重点战略客群
(5) 提升客户经营服务能力,深度经营实现价值提升,提升流失客户挽回能力,并利用大数据技术建立高效的客户流失预警体系,实现流失预警、提示、催促提前挽回、自动挽回
(6) 建立客户画像。建立网易贷获客模型和风险模型,自动智能筛选个贷客户白名单
(7) 建立客户裂变系统。通过客户推荐客户的方式实现客户高质量裂变,画出主推客户的画像以及主推客户的关系链,实现一键推荐,推荐有奖;
(8) 建立竞争情报系统。实时监控竞争对手及竞品的动态,帮助更合理更实时的定价调价、制定营销策略、爆品调整、产品组合推荐策略等;
(9) 理财用户。做大理财用户规模、精准获客模型,做强财富管理,加速扩张信用卡,丰富财富管理产品线。利用技术模型实现精准获客模型,给一线员工精准推荐财务管理潜在白名单,通过给财富管理客户建立实时动态画像,让一线员工提供定制、贴身、以咨询为导向的营销服务模式;
(10) 推动精细化销售管理体系,建立总-分-支常态化检视督导,实现军事化目标管理;
(11) 打造新零售总部数据化运营和指挥系统:以战略目标为导向,梳理业务详细关键指标,全链路闭环运营,实现精细化运营实时动态管控;
(12) 实时预警:调整分行零售总行数字化管理系统、根据总行策略,实时可下发任务系统;
(13) 网点画像:实现网点数字化、经营状况、健康指数分析,基于网点画像指导网点优化,对不同网点进行排名、相互学习、经验分享;
(14) 推动线下渠道优化:建立网点选址系统提供个性精准的选址方案、建立网点周边白名单用户精准推荐系统,根据内外部数据精准获取用户并让网点精准;
(15) 对销售一线人员实现数字化客户管理;
(16) 迭代创新线上渠道:建立手机银行端到端的客户行为追踪系统,从用户登陆到转化每个环境,指导手机银行优化,提供转化率;
(17) 基于数据分析和精准营销推荐:将结果推荐手机银行,客服中心转型为重要的线上渠道,承接营销和客户经营职能,成为半利润中心;
(18) 线上线下一体化经营:线上精准定位高潜客户并向线下推送,线下网点引流客户至线上虚拟店,从单一、各自孤立的渠道向融合渠道转型;
(19) 前线赋能系统:利用数据分析、客户推荐和销售激励实现自动化过程管理,并建设高产能,专业化前线团队实现数字化绩效,让每个员工知道今天的动作,动作换来的收入,以及收入状况;
(20) 数智化用户管理系统:让前线员工清楚的看到自己客户的动态、实现复购提醒、自动定制方案等方案。
第三步:基于这20件事情,快速帮助该行零售事业部构建了该部门数字化平台,包含数据中台、智能营销云平台等,并和该银行的科技部无缝对接,一方面快速满足了零售部的需求,又避免了过去投入大而效果不明显的状况,用20%的预算完成了既定目标。同时针对银行零售部的高管、中层人员等都做了不同程度的数字化转型课程培训,帮助他们迅速理解数字化转型的方法论及相关实现路径和产品。
4.最终效果
通过数据中台构建,解决了该银行因传统方式反复重建,每个烟囱投入大,建设周期长、无法快速响应业务等方面的问题。帮助银行深化客户经营、丰富产品服务、推动综合营销、加速渠道转型。新客获取成本比以往降低了5个百分点,同时挽回了上万个流失客户,实现不同渠道间轻松转化,年度初步统计降低投入及人员成本500万。
5.关于国云数据
国云数据集团是由原阿里数据团队建立的以独创的“数字化转型合伙人”的方式为客户提供数字化转型服务的,也是一家能为客户提供“战略+技术+人才”三位一体全方位、高标准数字化转型落地综合服务的供应商。
国云数据独创数字化转型方法论指导客户数字化转型落地,该方法论最近已衍生为《数字化转型方法论:落地路径与数据中台》,由机械工业出版社出版,作者为创始人马晓东,该书现在已全面发售。《数字化转型方法论:落地路径与数据中台》是一部从战略、技术、人才和管理4个维度全面阐述企业数字化转型方法论的著作,是国云数据服务7万余家企业的经验总结。
最重要还是数据治理和数据分析的能力!
近年来,随着大数据产业的蓬勃发展,企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候,很多问题都会暴露出来,比如:数据标准缺失,数据源头不清晰,数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。
国际数据管理协会(DAMA)对数据治理给出的定义是:数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系,包括组织、制度、流程、工具。
在国内企业的实际应用中,一般将数据治理和数据管理综合考虑,认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作,包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。
而说到数据治理,没有一个行业能比金融行业更加依赖,几乎所有的环节都与数据息息相关。银行业信息化已发展30多年,早期的数据基本上都是交易的副产品,很少得到利用。近年来,商业银行逐渐开始利用数据进行更为精准的客户营销,风险管理、运营优化等等。但这一过程并非一帆风顺,数据管理体制不健全、统计数据不完整、数据分布零散化等诸多问题都是阻碍银行业进一步数字化转型的“拦路虎”。银行业加强数据治理工作已势在必行,只有做好数据治理工作,才能实现从数据向价值的升华,真正为银行提升经营管理水平和市场竞争能力。
数据治理是银行运营安全的需要
数据已经是银行的重要资产之一,银行需要安全地保管自身及客户的信息。各类涉及商业秘密和敏感数据信息在处理、使用过程中面临被违规、非法使用或信息泄露的风险,会给银行带来不可估量的损失。在良好的数据治理环境下,可以规范数据的管理和使用,更好地适应经营过程中的不确定性因素。
数据治理是银行风险管控的需要
随着金融科技(Fintech)的发展应用,商业银行运用大数据、数据挖掘、机器学习、反欺诈、区块链等技术来对风险进行综合评估。但这些都有赖于数据能够良好地运用于数据模型。数据的一致性、完整性可以保障银行风险管控的良好运作,有效地管理和降低风险。
数据治理是银行业务创新的需要,
银行历来会被冠以“传统”二字,随着市场竞争的加剧,在客户、产品、渠道、营销等方面都面临巨大挑战。在大数据环境下,银行需要对历史和现有的业务数据进行挖掘、分析,在传统的业务运营基础上推出各种创新业务,提高客户体验、提升银行竞争力。
数据治理是政策和监管的要求
2018年5月21日,中国银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》,从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范了银行业金融机构的数据管理活动。这也标志着银行已经全面进入数据治理时代。然而,在2019年底,安徽凤阳农商行因“未能根据要求有效开展数据治理工作,数据治理存在严重缺陷,严重违反审慎经营规则”被银保监会处罚。也反映出了银行数据治理体系亟待完善的问题。
各家银行近年来也纷纷将数据治理提升到全行战略层面,开展一系列工作。
2014年,建设银行将信息中心更名为数据管理部,作为总行一级管理部门,牵头推动全行数据管理和应用能力建设,负责制定企业级数据规范,统筹管理内外部数据资源,实现信息共享;统筹管理集团数据需求,为集团内各机构提供数据服务,推动全行大数据应用。
2018年3月,南京银行正式成立了数字银行管理部,牵头全行数据治理和推进全行数字化转型。
……
不过,据《中小银行金融科技发展研究报告(2019)》统计,91%的中小银行仍没有建立完善有效的数据治理体系,各银行开展全面数据治理工作已迫在眉睫,但目前我国银行金融业数据治理还处于发展阶段,在制度、数据、技术、人才等各方面都面临较大的问题。尤其是在人才方面,缺乏专业化、成体系的数据治理、数据分析人才队伍。
CDA数据分析师经过五年研发、三年内训实践,重磅推出“金融数字化转型人才训练营”,在原有CDA认证体系基础上,突出金融行业的数据应用特点,同时与国际知名企业架构Togaf、数据管理和治理体系DMBOK、IT治理COBIT认证体系相融合,培养学员建立起金融数据应用的理论框架和实操落地能力,为金融从业者提供个人数字化转型的解决方案,转型成为组织内部数字化赋能者。
在本课程中,你可以收获:
一、数据资产规划和管理
企业数字化转型是以数据价值深挖为手段,辅助企业流程再造,提高企业应对变革的能力。需要企业制定明确的数字化战略,不断提升数据资产管理能力。数据产品分为数据模型、数据质量、数据工具、数据应用、数据算法这五类产品。其中数据应用产品是供企业业务流程优化使用的复杂劳动的产出物,其劳动对象是伴随业务运营而积累的原始数据和外部获取的较初级数据产品。从操作层面来讲,企业数字化战略等同于数据产品组合战略,需要根据企业业务战略目标制定数据应用规划,进而决定数据产品组合;数据资产管理的目的是以最经济的方式将数据转化为数据应用产品;而数据中台则是数据应用产品的加工厂,与AI中台交互,为业务提供输入;数据治理是数据应用产品的质量保障体系,最终服务于业务指标分析和数据挖掘模型应用。
二、 智能客群运营
全球著名管理咨询麦肯锡报告指出,预计2020年中国将成为仅次于美国的全球规模第二大的零售银行市场,新形势下得零售者得天下。随着移动互联技术、大数据技术、人工智能技术、区块链技术的日益成熟和深度运用,未来银行将呈现“五化”:入口场景化、运营数字化、风控智能化、人才跨界化、服务普惠化。
因此,本课程目标上:主要针对运营数字化,实现智慧客户运营管理,从如何发现问题到如何解决问题。
本课程内容上,主要从“道”、“术”、“器”三个层面,分为;理论篇、实现篇和工具篇
1、理论篇,主要介绍从旧的4P理论到新的4P理论演变,以及数字化运营和数字化营销的理论和概念及其在银行业的实践;
2、实现篇,主要介绍三大策略:一是基于NES的客群运营监控、二是数字化的营销体系(模型、标签和CRM系统等)、三是数字化的营销闭环。
3、工具篇,着重通过案例,介绍具体算法在数字化运营中的应用。
一是介绍聚类算法及其在客群细分中的应用;
二是介绍协同过滤算法及其产品推荐中的应用;
三是介绍社区发现及其交易圈在银行营销中的应用。
三、智能信用风控
本课程以当前国内崛起的消费金融,互联网金融为主要场景,介绍消费金融在贷前、贷中、贷后流程中信用风险管理中的数据应用,力图在深入实际场景的基础上为学员提供全面的数据驱动的风险管理知识,课程围绕信贷场景中贷前、贷中、贷后三个板块,通过介绍相关业务背景,结合实际的的风控需求,以讲解与案例的形式介绍数据分析、数据挖掘应用。
第一部分重点介绍常见消费类贷款产品要素,风险点,智能自动化审批基本框架,数据驱动的贷款准入、规则的制定,申请信用评分卡的构建及基于风险差异化的授信定价。第二部分介绍履约客户的管理,包括行为评分模型的构建以及相应额度策略的制定。第三部分介绍催收环节中催收评分卡的建立与催收策略的制定。
四、 智能操作风控
近年来随着金融风控案件的频发和监管部门政策的不断收紧,提升机构风控能力以降低内外部风险已成为众多银行和其他金融机构工作的的重中之重。作为新巴赛尔协议中三种风险之一,操作风险包含常见的反欺诈、反洗钱、反舞弊等场景。综合运用多种手段,针对这“三反”场景进行风险治理防控,成为当前众多金融机构开展工作的重要抓手。
在2天的课程中,首先会对操作风险的概念和常见子场景进行剖析,力求让学员对操作风险有清晰完整的认识。紧接着介绍为应对操作风险,应该建设怎样的防控体系,并从制度、人才、数据、技术等角度进行剖析。尤其在技术手段这个环节中,会就操作风险的机器学习建模面临的几大问题和解决方案进行重点介绍。在一天半的实战案例环节,安排了反信用卡盗刷欺诈、反洗钱、反营销薅羊毛这三个典型的Python建模案例,力求通过案例强化风控建模常见流程、覆盖建模技术难点,切实提升学员的风控建模实战能力。
五、 数据和AI中台
随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代,给各金融机构带来了发展机遇,同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难?现有IT能力不足以支撑业务的快速变化?数据调用方式多样且标准不统一质量差?以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题,是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。
本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理,以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系,支撑用户数据集成应用的快速实现;提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案,支撑起上层数据的挖掘、分析应用;对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑,洞察企业的运营状态和市场趋势等,提高企业新业务灵活性,创建数据应用敏捷环境。
数字化转型升级,通俗地讲,是企业运用互联网技术,达到营销、管理、服务等目的,并且能通过对互联网工具的使用,让企业重新定义商业模式,更有活力、更具有潜在的发展动力。
如此,数字化转型升级不仅仅是大企业的事情,任何一个企业哪怕是个人创业者,都可以运用数字化转型,达到自己的目的。
那么,银行的数字化转型怎样落地?
1、运用互联网工具,搭建自己的私域流量池。 银行需要用存量带增量,持续地做好引流,获取新生代的年轻客户,构建粉丝体系,做好私域运营,才可以维持业绩的稳定和利润。
2、使用好互联网工具,为银行打造一个价值千万的IP 。银行需要借助互联网工具,打造自己鲜明的IP,让客户在众多的银行里看到我们。互联网时代是注意力营销,用内容吸引注意力、用价值维持注意力,这是最好的广告。比如公众号的持续更新,吸引都是精准粉丝;视频号做到日更,也能每天有新的流量诞生;社群运营,可以为客户提供线上服务,形成复购和裂变的效益;
3、讲好银行的故事。 这是一个内容为王的时代,讲好自己的故事,就是用内容做广告。这样的广告温情和善,并且能够引起极好的共鸣,吸引一大批有共同感受和经历的粉丝。银行的故事可以从发展历程、经历了哪些事件、为客户做了哪些升级改变等这些方面入手。
4、做好产品矩阵。 之前的营销,是所有的产品都上架、所有的产品都交给客户自己去选择。现在的模式是,企业做好产品矩阵,分为引流产品、爆款产品、利润产品和价值产品。每一个产品的文案和海报设计都不一样,针对的人群也不一样,看似优惠很大,但其实利润很高。银行需要去思考如何构建自己的产品矩阵,如何为客户匹配合适的产品。
以上的这些内容,就是银行数字化转型的重要组成部分。因此不要畏难、不要排斥移动互联网时代带来的变革,这虽然是一个看上去很糟糕的时代,但这也一定是一个最好的时代,张开双臂去拥抱这个时代,做好数字化转型升级,为银行业即将迎来的金融快速发展打下基础!
一、数字化转型发展背景
随着新一轮科技革命和产业变革的持续推进,叠加疫情因素影响,数字经济已成为当前最具活力、最具创新力、辐射最广泛的经济形态,成为国民经济的核心增长点之一。在数字经济蓬勃发展的大背景下,银行业持续加大金融科技投入,积极探索数字化技术的应用,强化数字化建设。根据银保监会公布的数据显示,2020年银行业信息科技资金总投入高达2078亿元,同比增长20%。
二、发展特点
银行在数字化转型发展的过程中,业务模式呈现出以下特点:
平台化、综合化:随着信息技术的发展,银行将自身理财、投资、消费、支付等一站式金融业务的办理需求集成在一个系统平台、手机APP内,客户一站式即可办理。
移动化、智能化:银行金融业务加速向全面线上化、智能化转变,各家银行都在将手机银行作为客户服务和数字化转型的前沿阵地,打造手机银行APP平台生态,“一部手机就是一个银行网点”。
同时在银行内外部综合运用大数据风控、精准营销、智能投顾、智能客服、智能系统等新兴技术。
场景化、生态化:银行在数字化转型中逐渐与传统金融机构、场景平台机构、金融科技、新兴互联网金融机构、企业商户等多元主体在场景、数据、技术等多个领域进行共建共享,交互共生,共同打造智慧商业生态。
非常适合。卓越经理人培训团队通过多年的培训经验积累和数字化学习案例实践表明,数字化学习非常适合企业员工培训,银行业同样适用。银行培训可以通过以下几种方式进行员工的培训:
一、线下培训:利用内部的资源组织员工参加线下培训,例如举办内部知识培训、组织工作分享会等。数字化学习可以帮助加强员工之间的交流和互动,提高员工的团队协作能力。
二、在线培训:利用互联网和数字化技术,开展在线培训。通过数字化学习平台、在线课程、网络研讨会等方式,带来灵活、便捷的学习体验。数字化培训可以降低培训成本,提高培训效果。
三、外部培训:邀请专业的培训机构或专家提供专业的培训服务。卓越经理人数字化学习平台搭载多年银行业培训经验,使企业获得更加专业、系统的培训内容,提高员工的专业技能和知识水平。
四、实践培训:通过实践项目、模拟演练、实地考察等方式,将理论知识应用到实际工作中,提高员工的实际操作能力和解决问题的能力。数字化学习可以更好的模拟训练员工技能、总结实践规律并通过平台进行分享和传播。
五、自主学习:鼓励员工进行自主学习,让员工自主选择参加自己感兴趣的学习课程或活动。数字化学习平台能够给予员工更多选择范围,丰富自学内容,提高员工的自主学习能力和自我管理能力,同时也可以增强员工的工作积极性和创造力。
金易联助力银行网点数字化转型
线下网点作为银行传统经营模式的重要载体,曾经是银行触客、获客、营销转化的重要窗口。随着社会经济互联网化不断加深,线下网点运营效率与成本矛盾凸显,银行服务供给与客户需求日渐不匹配。 由于物理区位发展的差别,银行网点业务量逐渐失衡,网点之间业务量、客户量差异巨大,却难以重新分配资源。网点与网点、员工与员工之间被区域间隔所分开,无法合理调度人力资源,更无法协同作战。在此背景下,银行网点数字化、智能化、轻量化成为新的发展趋势。 为了适应银行网点数字化、智能化的趋势,金易联与工商银行广东分行携手合作“线上线下一体化”项目——工行在线。满足其线下网点转型和服务范围扩展的需求,实现线上线下资源的内部协同和优势互补。 金易联针对银行网点数字化转型提供5大解决方案:
难点1线下网点流量“断崖式下跌”2019年3月中国银行业协会指出,而随着金融科技的不断渗透,银行柜面交易替代率不断上升,全国性商业银行的柜面交易替代率普遍在90%以上。 90%以上柜面交易替代率导致到银行网点的流量支持开始了“断崖式”的下降,客户到银行网点办理业务的频次越来越低,网点客流量逐年下降,是直接造成银行网点营销困局的致命因素。
解决方案 社交平台多渠道引流
在互联网时代,国民越来越离不开网络社交,一份来自数据监测平台的数据上显示:微信已成为国内网民使用最多的APP,独占互联网时长消耗的23.8%。 根植于微信小程序的工行在线,可在微信生态下的各个流量入口接入,客户可随时随地在社交平台获得服务。
客户经理发送至微信服务群
融e联进入小程序
微信小程序搜索工行在线
工行在线植入微信推送文章
难点2网点间人力资源难以调配
银行网点由于区域发展不一,不同网点间的员工存在工作量饱和度不均,缺员与冗员并存的现象,如何打破物理区域限制,合理调配人力资源成为亟待解决的难题。
解决方案 整合资源,智能派单工行在线派单系统整合银行线下网点人力,将客户咨询工单按区域范围发布, 并由指定区域的在线客户经理抢单进行服务,解决人力资源调配问题,提升客户满意度。 灵活的派单、抢单、转单模式自由切换,极大提升银行员工服务效率。
员工端收到咨询请求,进行抢单服务
难点3银行员工服务能力不一 银行业务庞杂,员工专业知识、经验存在差异,在回复客户咨询的过程中难免会遇到无法解决的问题。此时往往需要求助更熟悉业务的同事,既耽误时间又无法确保服务的准确性。 解决此类问题,除了努力提升员工业务水平,合理调度服务人员,让专业的人回答专业的问题显得更重要。
解决方案 一键转单,让专业的人做专业的事
针对银行员工专业水平不一的情况,工行在线设置“转单”功能,线上服务客户过程中,如遇无法解答的问题,可“一键转单”邀请专业同事继续服务客户,提高服务质量和客户体验。
组织内部一键转单更便捷
难点4简单业务重复答,耗时耗力
在日常服务客户的过程中,客户经理需要耗费大量的精力来回复客户的基础问题,既耗费时间也难以让员工获得成就感。
解决方案 知识库调用,一键回复更便捷
通过工行在线 “知识库管理”功能可以将客户问题进行标准化问答管理,知识库的内容通过审核入库,帮助员工进行知识经验的沉淀共享。 在服务过程中,员工可随时调用知识库功能,为客户提供准确、高效的问答服务。难点5线上金融服务难以建立信任关系金融服务是一种建立在人与人的专业信任关系上的社交。这种信任关系是专业服务能力、熟人社交、情感关联甚至地域文化习惯的交融,怎样把线下的信任关系在线上重新复制和强化,是银行网点数字化最大的挑战。
解决方案个人工作室官方背书
员工可通过工行在线打造个人工作室,通过品牌认证、渠道推广获得官方背书。客户可以通过访问在线服务人员的工作室,了解其资质、经验、资历等信息。可对信赖的服务人员点击“关注”对每次沟通进行评价。
金易联为工商银行广东分行打造的一体化金融新零售解决方案,从技术上解决其痛点,建立“社交化服务网络”以实现与客户的数字化连接,使其在线高度调度自己的线上线下服务资源进行主动服务。
面对日益升级迭代的客户群体,封闭的金融服务体系需改造成开放式、场景化的服务生态,全程式在线陪伴,通过流程改造和运营体系变革,提高服务效率,构建全新的数字化金融服务生态体系,重新定义金融服务的边界。
干部培训方案定制