課程描述INTRODUCTION
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課程價格：
培訓天數：日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
產業(yè)信息技術培訓
第一單元：前沿科技趨勢與產業(yè)數字化變革
一、科技創(chuàng)新與產業(yè)升級
1. 國家戰(zhàn)略和頂層設計
2. 新一代信息技術應用賦能
3. 技術創(chuàng)新與業(yè)態(tài)創(chuàng)新并重
4. 布局新基建，加速產業(yè)數字化進程
【案例解析】消費互聯網VS產業(yè)互聯網
二、AI大模型開啟新范式
1. 從聚合式到生成式
2. 從標準化到個性化
3. 人機對話VS自我進化
4. 各國科技巨頭們紛紛入局
【案例解析】比爾蓋茨發(fā)公開信：未來已來
三、大數據+大算力+強算法=大模型
1. 參數規(guī)模：千億級參數成為主流
2. 技術架構：GPT--基于反饋的強化學習
3. 模態(tài)支持：文本、圖片、影像、語音等多模態(tài)
4. 應用領域：通用大模型VS行業(yè)大模型
【案例解析】阿里達摩院大語言模型PLUG
四、通用大語言模型三項核心能力
1. 文字歸納提煉和文案撰寫能力
2. 自然語言處理和邏輯推理能力
3. 商業(yè)邏輯洞察和系統(tǒng)輸出能力
【案例解析】馬斯克為什么呼吁暫停ChatGPT
五、人工智能時代的新興機遇和挑戰(zhàn)
1. 用想象力、創(chuàng)造力駕馭AI應用
2. 發(fā)現問題的能力比解決問題更重要
3. 跨界融合與創(chuàng)新驅動是新時代標配
4. 潛在風險：信息濫用、數據安全、科技作惡
第二單元：產業(yè)升級背景下數字化轉型實施策略
一、數字化是企業(yè)轉型必經之路
1. 數字化的內涵、價值、底層邏輯和*目標
2. 數字化背景下，企業(yè)生存之道——保持危機感
3. 什么是數字化轉型六度法則，如何將數字化真正落地
【案例解析】德國大眾為什么炒掉軟件公司多名高管
二、數字化的三個基本特征
1. 業(yè)務數據化——消滅物理介質
2. 流程標準化——減少人為干預
3. 管理精細化——全程閉環(huán)可控
【案例解析】華為數字化工具應用的啟示
三、企業(yè)數字化轉型常見問題
1. 戰(zhàn)略層面缺乏系統(tǒng)性頂層設計
2. 業(yè)務層面信息化基礎相對薄弱
3. 實施層面技術與業(yè)務容易脫節(jié)
4. 組織層面人才隊伍上儲備不足
四、數字化轉型落地三個要點
1. “科技+業(yè)務”雙輪驅動
2. 讓聽得見炮火的士兵做決定
3. 借助專業(yè)第三方力量推進實施
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五、數字化轉型實踐五步曲（數轉模型）
1. 內部管理信息化
（1）各業(yè)務系統(tǒng)之間聯動，流程銜接自動化
（2）簡化流程、無紙化，數據埋點，從點到線到面一體
2. 業(yè)務流程可視化
（1）進度清晰可見、節(jié)點流轉可控
（2）流程標準化，減少人為和不確定因素
3. 產品服務數據化
（1）建立指標體系，拆解、匹配適合運營方法
（2）分析和改善指標，以數據導向總結優(yōu)化
4. 營銷推廣個性化
（1）用戶細分，需求聚焦，360°視圖
（2）線上線下深度融合，數據驅動和精準引流
5. 用戶體驗標準化
（1）洞察痛點，快速響應，超預期滿足
（2）打造*體驗，促進留存和轉化
第三單元：思維升級與數字化素養(yǎng)能力提升
一、用戶思維——技術轉化能力
1. 傻瓜式、簡單可依賴
2. 不要讓用戶做選擇題
3. 需求洞察與痛點捕捉
4. 用戶需求VS應用場景
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二、產品思維——業(yè)務打磨能力
1. 無痛點，不產品（服務）
2. 做減法，不做加法（功能）
3. 小步快跑，快速迭代（效率）
4. 避免過度的流程設計（機制）
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三、數據思維——數據驅動能力
1. 沒有小數據，只有大數據
2. 數據是商業(yè)模式關鍵支點
3. 數字化運營三個核心指標
4. 數據開發(fā)應用的四個層面
【案例解析】比亞迪“D1”電動側滑門的數據支撐
四、創(chuàng)新思維——持續(xù)輸出能力
1. 創(chuàng)新不是瞎折騰
2. 創(chuàng)新不是耍小聰明
3. 創(chuàng)新是“有中生無”
4. 創(chuàng)新是發(fā)現更多可能性
【案例解析】支付寶遭遇的“珍珠港偷襲”
產業(yè)信息技術培訓
轉載：http://szsxbj.com/gkk_detail/319063.html
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- 張世民