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數(shù)字化產(chǎn)業(yè)課程

課程大綱
第一單元：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃及實(shí)施路徑
一、數(shù)字化是產(chǎn)業(yè)升級必經(jīng)之路
1. 數(shù)字化的內(nèi)涵、價(jià)值、底層邏輯和*目標(biāo)
2. 數(shù)字化背景下，企業(yè)生存之道——保持危機(jī)感
3. 什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型六度法則，如何將數(shù)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(shù)字化的三個(gè)基本特征
1. 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化——消滅物理介質(zhì)
2. 流程標(biāo)準(zhǔn)化——減少人為干預(yù)
3. 管理精細(xì)化——全程閉環(huán)可控
【案例解析】華為數(shù)字化工具應(yīng)用的啟示
三、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型常見問題
1. 戰(zhàn)略層面缺乏系統(tǒng)性頂層設(shè)計(jì)
2. 業(yè)務(wù)層面信息化基礎(chǔ)相對薄弱
3. 實(shí)施層面技術(shù)與業(yè)務(wù)容易脫節(jié)
4. 組織層面人才隊(duì)伍上儲備不足
【案例解析】麥肯錫*報(bào)告：數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率普遍不高？
四、數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地三個(gè)要點(diǎn)
1. “科技+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)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(jìn)實(shí)施
【案例解析】某銀行信用卡中心如何把人氣出內(nèi)傷
五、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐五步曲（數(shù)轉(zhuǎn)模型）
1. 內(nèi)部管理信息化
（1）各業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間聯(lián)動，流程銜接自動化
（2）簡化流程、無紙化，數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，從點(diǎn)到線到面一體
2. 業(yè)務(wù)流程可視化
（1）進(jìn)度清晰可見、節(jié)點(diǎn)流轉(zhuǎn)可控
（2）流程標(biāo)準(zhǔn)化，減少人為和不確定因素
3. 產(chǎn)品服務(wù)數(shù)據(jù)化
（1）建立指標(biāo)體系，拆解、匹配適合運(yùn)營方法  
（2）分析和改善指標(biāo)，以數(shù)據(jù)導(dǎo)向總結(jié)優(yōu)化
4. 營銷推廣個(gè)性化
（1）用戶細(xì)分，需求聚焦，360°視圖
（2）線上線下深度融合，數(shù)據(jù)驅(qū)動和精準(zhǔn)引流
5. 用戶體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化
（1）洞察痛點(diǎn)，快速響應(yīng)，超預(yù)期滿足
（2）打造*體驗(yàn)，促進(jìn)留存和轉(zhuǎn)化
【思考方向】目前在數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計(jì)和實(shí)施層面，存在哪些盲點(diǎn)和障礙，如何克服？

第二單元：人工智能大模型帶來的顛覆與重構(gòu)
一、ChatGPT開啟新范式
1. 傳統(tǒng)搜索時(shí)代落幕
2. 從聚合式到生成式
3. 從標(biāo)準(zhǔn)化到個(gè)性化
4. 人機(jī)對話VS自我進(jìn)化
5. 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
二、通用大模型三項(xiàng)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
三、大數(shù)據(jù)+大算力+強(qiáng)算法=大模型
1. 參數(shù)規(guī)模：千億級參數(shù)成為主流
2. 技術(shù)架構(gòu)：GPT--基于反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)
3. 模態(tài)支持：文本、圖片、影像、語音等多模態(tài)
4. 應(yīng)用領(lǐng)域：通用大模型VS行業(yè)大模型
四、大模型行業(yè)應(yīng)用解析
1. 大模型在電商平臺的應(yīng)用
2. 大模型在金融服務(wù)的應(yīng)用
3. 大模型在零售行業(yè)的應(yīng)用
4. 大模型在制造行業(yè)的應(yīng)用
5. 大模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用
6. 大模型在智慧城市的應(yīng)用
【案例解析】AI大模型賦能數(shù)字政府建設(shè)
五、大模型時(shí)代的新興機(jī)遇和挑戰(zhàn)
1. 可能造就的N種高薪崗位
2. 發(fā)現(xiàn)問題的能力比解決問題更重要
3. 跨界融合與創(chuàng)新驅(qū)動是新時(shí)代標(biāo)配
4. 用想象力、創(chuàng)造力駕馭大模型
5. 潛在風(fēng)險(xiǎn)：信息濫用、數(shù)據(jù)安全、科技作惡

第三單元：AI時(shí)代倒逼思維升級和個(gè)人能力進(jìn)化
一、用戶思維——技術(shù)轉(zhuǎn)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(diǎn)捕捉
4. 用戶需求VS應(yīng)用場景
【案例解析】“懶人四件套”背后的商業(yè)邏輯
二、產(chǎn)品思維——業(yè)務(wù)打磨能力
1. 無痛點(diǎn)，不產(chǎn)品（服務(wù)）
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(shè)計(jì)（機(jī)制）
【案例解析】瞬間白癡論——喬布斯1秒、馬化騰3秒、張小龍5秒
三、數(shù)據(jù)思維——數(shù)據(jù)驅(qū)動能力
1. 沒有小數(shù)據(jù)，只有大數(shù)據(jù)
2. 數(shù)據(jù)是商業(yè)模式關(guān)鍵支點(diǎn)
3. 數(shù)字化運(yùn)營三個(gè)核心指標(biāo)
4. 數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用的四個(gè)層面
【案例解析】比亞迪“D1”電動側(cè)滑門的數(shù)據(jù)支撐
四、創(chuàng)新思維——創(chuàng)造性輸出能力
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(xiàn)更多可能性
5. 脫離真實(shí)場景的創(chuàng)新是“一廂情愿”
【案例解析】支付寶遭遇的“珍珠港偷襲”
課程回顧、總結(jié)和分享

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