【培訓(xùn)對(duì)象】
企業(yè)董事長(zhǎng)、總經(jīng)理、財(cái)務(wù)總監(jiān)、運(yùn)營(yíng)總監(jiān)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型負(fù)責(zé)人等中高層管理者；企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃部門、財(cái)務(wù)部門、信息技術(shù)部門、市場(chǎng)部門核心骨干

【培訓(xùn)收益】
● 構(gòu)建降本增效全鏈路框架：掌握戰(zhàn)略成本管理、流程再造、資源優(yōu)化配置等核心方法，學(xué)會(huì)識(shí)別低效環(huán)節(jié)并制定針對(duì)性改進(jìn)策略，實(shí)現(xiàn)成本的精準(zhǔn)管控與效率的系統(tǒng)性提升。 ● 解鎖智能變現(xiàn)新路徑：深度理解數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、業(yè)務(wù)場(chǎng)景智能化的底層邏輯，掌握人工智能、大數(shù)據(jù)分析在用戶洞察、產(chǎn)品創(chuàng)新、營(yíng)銷變現(xiàn)中的應(yīng)用技巧，打造差異化的智能盈利模式。 ● 提升技術(shù)與業(yè)務(wù)融合能力：學(xué)會(huì)評(píng)估企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型需求，規(guī)避技術(shù)投入誤區(qū)，掌握數(shù)字化工具的選型與實(shí)施策略，推動(dòng)技術(shù)應(yīng)用與業(yè)務(wù)目標(biāo)的深度契合。 ● 強(qiáng)化組織變革領(lǐng)導(dǎo)力：理解降本增效與智能變現(xiàn)對(duì)組織架構(gòu)、人才能力、企業(yè)文化的新要求，掌握變革管理技巧，提升團(tuán)隊(duì)對(duì)轉(zhuǎn)型的認(rèn)同感與執(zhí)行力。 ● 獲取實(shí)戰(zhàn)落地工具包：通過(guò)案例分析、模擬演練等形式，掌握成本效益分析模型、智能化成熟度評(píng)估矩陣、變現(xiàn)路徑規(guī)劃表等實(shí)用工具，直接應(yīng)用于企業(yè)管理實(shí)踐。

第一講：企業(yè)降本增效與智能變現(xiàn)的戰(zhàn)略認(rèn)知重構(gòu)
一、宏觀趨勢(shì)：數(shù)字化時(shí)代的企業(yè)生存邏輯
1. 全球產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)對(duì)企業(yè)成本結(jié)構(gòu)的影響
2. 消費(fèi)升級(jí)倒逼企業(yè)從“成本競(jìng)爭(zhēng)”轉(zhuǎn)向“價(jià)值競(jìng)爭(zhēng)”
3. 智能化技術(shù)如何重塑企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造范式
案例：特斯拉垂直整合降本vs美團(tuán)本地生活智能調(diào)度增效
二、核心痛點(diǎn)診斷：你的企業(yè)卡在哪個(gè)環(huán)節(jié)？
1. 成本“黑洞”識(shí)別：隱性成本的顯性化分析
隱性成本：溝通成本、試錯(cuò)成本、機(jī)會(huì)成本
2. 效率瓶頸排查
1）流程冗余度評(píng)估
2）資源錯(cuò)配預(yù)警指標(biāo)
3. 智能變現(xiàn)障礙
1）數(shù)據(jù)資產(chǎn)閑置率測(cè)算
2）技術(shù)轉(zhuǎn)化漏斗模型
三、全能解決方案底層邏輯：“三維一體”模型構(gòu)建
1. 戰(zhàn)略層：降本增效與智能變現(xiàn)的協(xié)同定位
對(duì)比：短期生存vs長(zhǎng)期增長(zhǎng)
2. 戰(zhàn)術(shù)層
——“節(jié)流”（成本管控）與“開源”（智能變現(xiàn)）的動(dòng)態(tài)平衡策略
3. 執(zhí)行層
——組織能力、技術(shù)工具、文化氛圍的支撐體系設(shè)計(jì)
四、標(biāo)桿企業(yè)實(shí)踐對(duì)比：傳統(tǒng)派vs創(chuàng)新派的破局之道
1. 精益生產(chǎn)的降本精髓與數(shù)字化升級(jí)
2. “數(shù)據(jù)中臺(tái)+算法驅(qū)動(dòng)”的智能變現(xiàn)生態(tài)構(gòu)建
3. 傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型失敗警示
——技術(shù)投入過(guò)度超前vs組織能力滯后風(fēng)險(xiǎn)

第二講：降本增效核心策略與落地路徑
一、戰(zhàn)略成本管理：從“事后核算”到“事前設(shè)計(jì)”
1. 全生命周期成本管控：研發(fā)設(shè)計(jì)階段的成本鎖定效應(yīng)
案例：蘋果產(chǎn)品模塊化設(shè)計(jì)降本
2. 供應(yīng)鏈成本優(yōu)化
1）供應(yīng)商協(xié)同機(jī)制
2）庫(kù)存周轉(zhuǎn)率提升策略
3）物流網(wǎng)絡(luò)智能化布局
3. 組織架構(gòu)成本重構(gòu)
1）平臺(tái)型組織vs科層制組織的效能對(duì)比
2）“小前臺(tái)+大中臺(tái)”模式設(shè)計(jì)要點(diǎn)
二、流程再造：消滅低效環(huán)節(jié)的“手術(shù)刀”
1. 端到端流程可視化
——用價(jià)值流圖（VSM）識(shí)別非增值活動(dòng)
2. 自動(dòng)化改造優(yōu)先級(jí)排序
——RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）適用場(chǎng)景評(píng)估矩陣
3. 跨部門協(xié)作效率提升
——OKR與流程節(jié)點(diǎn)責(zé)任綁定，建立“流程owner”機(jī)制
三、資源精細(xì)化配置：讓每一分錢創(chuàng)造最大價(jià)值
1. 人力成本優(yōu)化
——崗位價(jià)值評(píng)估與人員能效分析，彈性用工模式設(shè)計(jì)
應(yīng)用：全職/外包/遠(yuǎn)程協(xié)作比例測(cè)算
2. 資產(chǎn)效能提升
1）設(shè)備稼動(dòng)率監(jiān)測(cè)
2）閑置資產(chǎn)盤活路徑
應(yīng)用：共享平臺(tái)/租賃/二次開發(fā)
3. 費(fèi)用管控升級(jí)
——預(yù)算動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制
方法：用ABC成本法（作業(yè)成本法）識(shí)別低效支出
四、風(fēng)險(xiǎn)控制：降本增效中的“紅線”管理
1. 質(zhì)量成本平衡：如何避免“降本導(dǎo)致質(zhì)量滑坡”
案例：某車企削減零部件成本引發(fā)召回事件
2. 合規(guī)性審查
——稅務(wù)籌劃、數(shù)據(jù)安全、勞動(dòng)法規(guī)等領(lǐng)域的降本邊界界定
3. 員工滿意度保護(hù)
——降本措施對(duì)團(tuán)隊(duì)凝聚力的影響評(píng)估與溝通策略

第三講：智能變現(xiàn)的核心場(chǎng)景與技術(shù)賦能
一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化：從“數(shù)據(jù)堆積”到“價(jià)值萃取”
1. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點(diǎn)
——企業(yè)數(shù)據(jù)成熟度評(píng)估（數(shù)據(jù)采集完整性、存儲(chǔ)規(guī)范性、標(biāo)簽化水平）
2. 數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘
——用戶畫像深度構(gòu)建（RFM模型升級(jí)：加入行為序列分析），預(yù)測(cè)性分析在需求預(yù)判中的應(yīng)用
3. 數(shù)據(jù)變現(xiàn)模式
1）2B端數(shù)據(jù)服務(wù)（精準(zhǔn)營(yíng)銷API接口）
2）2C端增值服務(wù)（個(gè)性化推薦會(huì)員體系）
二、業(yè)務(wù)場(chǎng)景智能化：技術(shù)落地的“最后一公里”
1. 生產(chǎn)制造
1）AI質(zhì)檢系統(tǒng)降低漏檢率
2）數(shù)字孿生技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)排程
案例：工廠智能排產(chǎn)系統(tǒng)增效30%
2. 營(yíng)銷服務(wù)
1）智能客服機(jī)器人降低人力成本
2）A/B測(cè)試+算法優(yōu)化提升轉(zhuǎn)化率
3）私域流量智能化運(yùn)營(yíng)（SCRM系統(tǒng)客戶分層策略）
3. 產(chǎn)品創(chuàng)新
——基于用戶反饋的NPS（凈推薦值）分析，AI輔助產(chǎn)品設(shè)計(jì)（參數(shù)優(yōu)化、功能組合創(chuàng)新）
三、新商業(yè)模式設(shè)計(jì)：智能化催生的變現(xiàn)新范式
1. 訂閱制經(jīng)濟(jì)：從“賣產(chǎn)品”到“賣服務(wù)”
案例：電氣設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)訂閱模式
2. 平臺(tái)化生態(tài)：搭建企業(yè)級(jí)PaaS平臺(tái)實(shí)現(xiàn)資源變現(xiàn)
比如：某物流企業(yè)將內(nèi)部運(yùn)力調(diào)度系統(tǒng)對(duì)外輸出
3. 區(qū)塊鏈應(yīng)用：在供應(yīng)鏈金融、版權(quán)交易中的變現(xiàn)潛力，智能合約降低信任成本
四、技術(shù)選型與投入產(chǎn)出比測(cè)算
1. 智能化工具評(píng)估矩陣
三維度分析：技術(shù)成熟度、業(yè)務(wù)匹配度、成本回收期
2. 最小化可行產(chǎn)品（MVP）驗(yàn)證：用低成本試錯(cuò)法規(guī)避技術(shù)投入風(fēng)險(xiǎn)
3. ROI（投資回報(bào)率）動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：建立技術(shù)項(xiàng)目KPI追蹤體系
比如：智能客服系統(tǒng)的單客服務(wù)成本下降率

第四講：組織能力升級(jí)：讓方案從“紙上談兵”到“落地生根”
一、領(lǐng)導(dǎo)力轉(zhuǎn)型：管理者的新角色定位
1. 從“管控者”到“賦能者”：降本增效中的授權(quán)藝術(shù)與容錯(cuò)機(jī)制設(shè)計(jì)
2. 智能化轉(zhuǎn)型中的決策模式變革：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)vs經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的平衡點(diǎn)把握
3. 變革愿景溝通：如何讓員工理解“降本不是裁員，智能不是顛覆”
二、人才能力矩陣重構(gòu)
1. 核心崗位能力模型升級(jí)
1）財(cái)務(wù)人員需具備數(shù)據(jù)分析能力
2）運(yùn)營(yíng)人員需掌握智能工具操作
2. 數(shù)字化人才培養(yǎng)體系
1）內(nèi)部培訓(xùn)（微認(rèn)證課程）
2）外部引進(jìn)+跨界人才儲(chǔ)備策略
3. 績(jī)效考核掛鉤
——將降本增效目標(biāo)與智能變現(xiàn)成果納入部門與個(gè)人KPI
案例：某企業(yè)設(shè)置“成本節(jié)約獎(jiǎng)”與“創(chuàng)新變現(xiàn)獎(jiǎng)”
三、企業(yè)文化重塑：打造轉(zhuǎn)型支持型氛圍
1. 容錯(cuò)文化建設(shè)
——區(qū)分“合理試錯(cuò)”與“盲目投入”，建立失敗案例共享機(jī)制
2. 協(xié)作文化強(qiáng)化
——打破部門壁壘的“跨團(tuán)隊(duì)作戰(zhàn)”激勵(lì)方案設(shè)計(jì)
3. 學(xué)習(xí)型組織構(gòu)建
——定期舉辦“智能化下午茶”“降本金點(diǎn)子大賽”等活動(dòng)激發(fā)全員參與
四、跨部門協(xié)作機(jī)制設(shè)計(jì)
1. 成立專項(xiàng)工作組：降本增效委員會(huì)與智能變現(xiàn)項(xiàng)目組的權(quán)責(zé)劃分
2. 沖突解決流程：技術(shù)部門與業(yè)務(wù)部門需求分歧的協(xié)調(diào)機(jī)制
案例：某企業(yè)用“雙軌制”推進(jìn)系統(tǒng)開發(fā)與業(yè)務(wù)試點(diǎn)
3. 進(jìn)度透明化管理
——借助項(xiàng)目管理工具實(shí)現(xiàn)跨部門信息實(shí)時(shí)同步
工具：飛書多維表格

第五講：實(shí)戰(zhàn)落地與風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)
一、定制化方案設(shè)計(jì)：從“通用模板”到“企業(yè)專屬”
1. 企業(yè)診斷五步法
戰(zhàn)略目標(biāo)拆解→現(xiàn)狀調(diào)研→痛點(diǎn)排序→方案適配→優(yōu)先級(jí)規(guī)劃
2. 分階段實(shí)施路線圖
1）短期見(jiàn)效（3-6個(gè)月成本管控）
2）中期突破（1年智能場(chǎng)景落地）
3）長(zhǎng)期生態(tài)（3年價(jià)值模式重構(gòu)）
3. 資源保障計(jì)劃
1）資金預(yù)算分配（技術(shù)投入占比建議）
2）外部顧問(wèn)選擇標(biāo)準(zhǔn)
3）內(nèi)部項(xiàng)目小組組建流程
二、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與動(dòng)態(tài)調(diào)整
1. 建立轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)清單
——技術(shù)落地延遲、員工抵觸、市場(chǎng)環(huán)境變化等風(fēng)險(xiǎn)的量化評(píng)估模型
2. 應(yīng)急預(yù)案設(shè)計(jì)
——針對(duì)核心人員流失、系統(tǒng)故障等突發(fā)情況的備用方案
3. 定期復(fù)盤機(jī)制
1）月度數(shù)據(jù)追蹤會(huì)
2）季度效果評(píng)審會(huì)
3）年度戰(zhàn)略調(diào)整會(huì)的召開流程與輸出要求
三、標(biāo)桿企業(yè)實(shí)戰(zhàn)案例復(fù)盤（分組研討）
案例A（制造業(yè)）：某汽車零部件企業(yè)如何通過(guò)“工藝優(yōu)化+AI質(zhì)量檢測(cè)”實(shí)現(xiàn)成本下降20%，同時(shí)開拓智能質(zhì)檢設(shè)備對(duì)外銷售業(yè)務(wù)
案例B（服務(wù)業(yè)）：某連鎖酒店集團(tuán)用“客戶數(shù)據(jù)中臺(tái)+動(dòng)態(tài)定價(jià)算法”提升入住率15%，并通過(guò)會(huì)員數(shù)據(jù)變現(xiàn)獲得新收入來(lái)源
小組任務(wù)：選擇一個(gè)行業(yè)/企業(yè)，模擬設(shè)計(jì)降本增效與智能變現(xiàn)的組合方案并展示核心創(chuàng)新點(diǎn)
 

 吳曉生老師 AI數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)專家
20年網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室博士生聯(lián)合導(dǎo)師
中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員
全國(guó)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等級(jí)3級(jí)（網(wǎng)絡(luò)攻防領(lǐng)域）
CDA數(shù)據(jù)分析師（專家級(jí)）
曾任：國(guó)云大數(shù)據(jù)（上市） | 產(chǎn)品VP
曾任：國(guó)美集團(tuán)（世界500強(qiáng)） | 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)
曾任：紫光集團(tuán)有限公司（中國(guó)ICT龍頭企業(yè)） | 數(shù)據(jù)分析師
曾任：圖譜數(shù)據(jù)有限公司（深圳技術(shù)大學(xué)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室） | 高級(jí)產(chǎn)品管理/數(shù)據(jù)產(chǎn)品專家
擅長(zhǎng)領(lǐng)域：數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全、DeepSeek應(yīng)用、AI+職場(chǎng)應(yīng)用、AI項(xiàng)目落地、企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用、企業(yè)數(shù)字化提升……
——▩從0到1構(gòu)建數(shù)據(jù)基座的技術(shù)深度：
◎參與編著《企業(yè)數(shù)據(jù)治理實(shí)戰(zhàn)指南》《AI驅(qū)動(dòng)的智能風(fēng)控體系構(gòu)建》等行業(yè)教材（機(jī)械工業(yè)出版社出版）；
◎ 整合DeepSeek、豆包、火山引擎等國(guó)產(chǎn)大模型，累計(jì)開發(fā)52個(gè)行業(yè)專屬企業(yè)智能體（覆蓋金融風(fēng)控、政務(wù)決策、供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域），主導(dǎo)構(gòu)建38個(gè)技術(shù)模型；
◎擁有1.2萬(wàn)+行業(yè)數(shù)據(jù)源指標(biāo)（含天眼查、企查查等商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)），曾主導(dǎo)建設(shè)某省國(guó)企“大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)”，獲2023年國(guó)家信標(biāo)委數(shù)據(jù)治理優(yōu)秀案例；
——▩從1到N實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)業(yè)寬度：
◎ 某省級(jí)電子政務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)【項(xiàng)目金額2.7億元】：打通37個(gè)委辦局?jǐn)?shù)據(jù)孤島，構(gòu)建人口、企業(yè)、信用三大主題庫(kù)，獲評(píng)“全國(guó)數(shù)字政府建設(shè)示范項(xiàng)目”
◎國(guó)美在線用戶畫像體系與精準(zhǔn)營(yíng)銷【年?duì)I收貢獻(xiàn)超8億元】：搭建全鏈路用戶畫像系統(tǒng)，整合2億+用戶行為數(shù)據(jù)，年度營(yíng)銷成本節(jié)約1.2億元
◎某頭部零售企業(yè)AI驅(qū)動(dòng)客戶行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)【覆蓋15家連鎖品牌】：年度新增營(yíng)收 3.5 億元，獲工信部“AI+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”全國(guó)Top10示范項(xiàng)目；

實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)：
吳曉生老師擁有20年網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)智化應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，打通“政府監(jiān)管需求-企業(yè)經(jīng)營(yíng)訴求-高校科研供給”的創(chuàng)新三角，形成獨(dú)特的產(chǎn)政學(xué)研協(xié)同優(yōu)勢(shì)，既具備從0到1構(gòu)建數(shù)據(jù)基座的技術(shù)深度，又擁有從1到N實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)業(yè)寬度，更掌握政企雙向賦能的生態(tài)資源厚度。

——『政府?dāng)?shù)字化治理與公共安全智能決策能力』——
☛政府?dāng)?shù)字化建設(shè)與治理：
【01】-杭州城市大腦決策系統(tǒng)：負(fù)責(zé)“交通擁堵預(yù)測(cè)模塊”算法優(yōu)化，基于時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘模型，將擁堵路段識(shí)別準(zhǔn)確率提升至92%，助力杭州高峰期車速提升15%，相關(guān)成果寫入《杭州市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》。
【02】-深圳智慧大腦應(yīng)急指揮系統(tǒng)：主導(dǎo)“災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型”開發(fā)，整合氣象、地理、人口數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害預(yù)警響應(yīng)時(shí)間縮短至5分鐘，支撐2023年臺(tái)風(fēng)“蘇拉”應(yīng)急處置，減災(zāi)效益超10億元。
☛國(guó)防安全智能決策支撐：
【01】-某部海外偵查數(shù)據(jù)系統(tǒng)：設(shè)計(jì)“暗網(wǎng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析模型”，通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘隱蔽關(guān)系，情報(bào)線索發(fā)現(xiàn)效率提升300%，獲軍方科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)（集體）。
【02】-某省公安技偵數(shù)據(jù)追蹤平臺(tái)：構(gòu)建“涉詐資金流向監(jiān)測(cè)模型”，實(shí)現(xiàn)72小時(shí)內(nèi)資金鏈路穿透分析，支撐破獲億元級(jí)詐騙案件3起，相關(guān)技術(shù)入選公安部重點(diǎn)推廣成果。
☛金融稅務(wù)智能風(fēng)控體系構(gòu)建：
【01】-主導(dǎo)某銀行反欺詐模型優(yōu)化項(xiàng)目，精準(zhǔn)率從81%提升至96%，年止損超2.3億元；
【02】-主導(dǎo)某銀行“智能催收決策模型”搭建：基于LP情感分析與動(dòng)態(tài)策略優(yōu)化，不良貸款回收率提升27%；
——『高校產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新與科研成果轉(zhuǎn)化能力』——
☛高校產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新賦能：
【01】-圖譜數(shù)據(jù)×深圳技術(shù)大學(xué)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室：牽頭建設(shè)“大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室”，主導(dǎo)“高校科研數(shù)據(jù)共享平臺(tái)”項(xiàng)目，幫助12所高校打通科研數(shù)據(jù)壁壘，累計(jì)協(xié)助申請(qǐng)國(guó)家級(jí)/省級(jí)科研項(xiàng)目23項(xiàng)，獲政府補(bǔ)助超5000萬(wàn)元。
【02】-中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室：作為研究員，主導(dǎo)“農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈溯源模型”研發(fā)，實(shí)現(xiàn)從田間到餐桌的全鏈路數(shù)據(jù)可視化，相關(guān)技術(shù)已在30家龍頭企業(yè)落地，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量投訴率下降60%。
【03】-高校人才培養(yǎng)：擔(dān)任深圳技術(shù)大學(xué)、廣州大學(xué)兼職教授，開設(shè)《數(shù)據(jù)智能實(shí)戰(zhàn)》課程，累計(jì)培養(yǎng)碩士/博士研究生28人，指導(dǎo)學(xué)生獲全國(guó)大學(xué)生數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽一等獎(jiǎng)3項(xiàng)。
——『企業(yè)多板塊智能運(yùn)營(yíng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與戰(zhàn)略落地能力』——
☛供應(yīng)鏈和采購(gòu)鏈項(xiàng)目：
【01】-某新能源車企供應(yīng)鏈風(fēng)控系統(tǒng)：設(shè)計(jì)“三級(jí)預(yù)警模型”，提前6個(gè)月識(shí)別電池供應(yīng)商產(chǎn)能風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)避免2.5億元供應(yīng)鏈中斷損失。
【02】-國(guó)云大數(shù)據(jù)“軍犬”情報(bào)系統(tǒng)：整合互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)、暗網(wǎng)數(shù)據(jù)與行業(yè)專網(wǎng)數(shù)據(jù)，開發(fā)多維度關(guān)聯(lián)分析算法，服務(wù)于安全部門情報(bào)研判，累計(jì)輸出高價(jià)值報(bào)告500+份，獲國(guó)家級(jí)保密資質(zhì)認(rèn)證。
☛數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品創(chuàng)新研發(fā)：
【01】-搭建國(guó)云大數(shù)據(jù)公司BI系統(tǒng)，解決公司戰(zhàn)略上統(tǒng)一指揮和調(diào)度任務(wù)分配問(wèn)題，,實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)從而提升公司高效管理和協(xié)同作戰(zhàn)；主導(dǎo)設(shè)計(jì)DMP系統(tǒng)，進(jìn)行建模給銷售高質(zhì)量的用戶數(shù)據(jù)，協(xié)助銷售團(tuán)隊(duì)完成每年10個(gè)億的業(yè)績(jī)；
【02】-為國(guó)云大數(shù)據(jù)公司設(shè)計(jì)產(chǎn)品“軍犬”，以深度挖掘互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，匯集了其他泛互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及暗網(wǎng)數(shù)據(jù)，創(chuàng)新數(shù)據(jù)挖掘及分析模型算法，解決安全部門的偵查問(wèn)題；研究“老板云”app客戶的成交畫像，通過(guò)數(shù)據(jù)深度分析，定義出用戶活躍畫像，優(yōu)化每一個(gè)推廣與活動(dòng)策劃的方案，把老板云從50萬(wàn)的用戶做到150萬(wàn)；
☛電商與新零售數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化：
【01】-為國(guó)美在線電子商務(wù)有限公司搭建用戶畫像體系，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷投放ROI從1:3提升至1:6；設(shè)計(jì)庫(kù)存周轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)模型，滯銷SKU占比從18%降至9%，釋放資金3.2億元；雙11大促期間實(shí)時(shí)流量調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)者，助力峰值并發(fā)承載能力提升300%；獲集團(tuán)“年度數(shù)據(jù)價(jià)值貢獻(xiàn)獎(jiǎng)”（獲獎(jiǎng)率1/2000）
【02】-為國(guó)云大數(shù)據(jù)主導(dǎo)設(shè)計(jì)AI驅(qū)動(dòng)的客戶行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)，覆蓋15家頭部零售企業(yè)，平均訂單轉(zhuǎn)化率提升23%；構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)治理框架，推動(dòng)數(shù)據(jù)血緣追蹤系統(tǒng)上線，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題下降65%；開發(fā)自動(dòng)化數(shù)據(jù)標(biāo)注工具（NLP+CV多模態(tài)融合），標(biāo)注效率提升40%，成本降低35%，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)獲2022年工信部“AI+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”示范項(xiàng)目（全國(guó)Top10）；

部分AI項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：
序號(hào) 項(xiàng)目名稱 項(xiàng)目應(yīng)用 成果
1 Deepseek辦公效率提升實(shí)操項(xiàng)目 在某金融機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)部，傳統(tǒng)人工數(shù)據(jù)核對(duì)模式曾導(dǎo)致日均5%的差錯(cuò)率與持續(xù)加班困境。2025年通過(guò)部署DeepSeek認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)與RPA機(jī)器人的協(xié)同方案 數(shù)據(jù)處理效率300%的躍升，差錯(cuò)率降至0.02%，人力成本降低60%；
在某企業(yè)通過(guò)Deepseek和豆包組合做出企業(yè)深度調(diào)研報(bào)告 以前需要5天5人做的報(bào)告，現(xiàn)在只需3個(gè)小時(shí)
2 城市治理AI項(xiàng)目：
利用深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別各類垃圾的種類并自動(dòng)分類。可應(yīng)用于市政環(huán)衛(wèi)部門、垃圾處理廠、智能分類回收設(shè)備等場(chǎng)景 某市政環(huán)衛(wèi)部門引入該AI垃圾識(shí)別系統(tǒng)后，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化垃圾分類 平臺(tái)的圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)技術(shù)使垃圾分類準(zhǔn)確率達(dá)95%以上，分類效率提升50%，顯著減少人力投入；
某型社區(qū)的智能垃圾回收站使用該平臺(tái)，通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和分類算法，確保垃圾投放識(shí)別時(shí)間在3秒內(nèi)完成， 識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到98%，居民參與率提升了30%；
某垃圾處理廠通過(guò)使用該平臺(tái)構(gòu)建智能化垃圾分類流水線，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)排序算法，對(duì)不同種類垃圾進(jìn)行快速分類與價(jià)值評(píng)估 資源回收率提高了20%，整體處理成本降低了30%。
3 人力資源管理AI項(xiàng)目 利用AI智能招聘功能，基于自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，應(yīng)用于海量簡(jiǎn)歷快速篩選匹配、分析員工績(jī)效數(shù)據(jù)、定制個(gè)性化的培訓(xùn)課程和學(xué)習(xí)路徑等方面 招聘效率大幅提升，簡(jiǎn)歷篩選時(shí)間從原來(lái)的平均每人30分鐘縮短至5分鐘，招聘周期縮短了50%，人才招聘的精準(zhǔn)度提高了35%，員工對(duì)績(jī)效評(píng)估的滿意度從60%提升至85%，激勵(lì)了員工的工作積極性。員工培訓(xùn)的針對(duì)性和效果顯著增強(qiáng)，培訓(xùn)課程完成率從70% 提高到90%

主講課程：
《DeepSeek實(shí)操應(yīng)用》
《職場(chǎng)AI應(yīng)用：讓你的工作效率提升》
《AI思維實(shí)戰(zhàn)：定戰(zhàn)略-選大將-強(qiáng)運(yùn)營(yíng)》
《基于AI的零成本賦能企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)》
《企業(yè)降本增效與智能變現(xiàn)的全能解決方案》
《供應(yīng)鏈與金融行業(yè)如何使用AI數(shù)字風(fēng)控實(shí)現(xiàn)價(jià)值》

 

 

• OD 2.0——組織發(fā)展問(wèn)題解決方案

   

  課程背景 組織發(fā)展（OD）在美國(guó)等西方國(guó)家70載所形成的頗具西方特色的OD范式，歷經(jīng)坎坷，困難重重，長(zhǎng)期處于嚴(yán)重“中年危機(jī)”狀態(tài)，西方一些OD大師們竭盡所能至今也未能擺脫OD困境。我國(guó)企業(yè)引進(jìn)OD十幾年來(lái)，看似紅紅火火，實(shí)則漏洞百出，所繳學(xué)費(fèi)與付出代價(jià)成倍增長(zhǎng)。但是，組織發(fā)展又的確是未來(lái)組織生存競(jìng)爭(zhēng)所必需的，只不過(guò)是OD（..

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• 金融科技與商業(yè)銀行個(gè)人消費(fèi)信貸結(jié)合 在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、營(yíng)銷方面的應(yīng)用解決方案

   

  一、金融科技的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)（一）宏觀背景（二）移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖擊（四）互聯(lián)網(wǎng)金融成為大勢(shì)所趨（五）傳統(tǒng)商業(yè)銀行的應(yīng)對(duì)策略二、互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)新模式介紹（一）總體介紹（二）網(wǎng)絡(luò)銀行（三）第三方支付（四）網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)交易平臺(tái) （五）財(cái)富管理（六）個(gè)人..

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• 金融科技背景下商業(yè)銀行個(gè)人消費(fèi)營(yíng)銷、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和風(fēng)控方面的應(yīng)用解決方案

   

  一、商業(yè)銀行與互金公司消費(fèi)信貸商業(yè)模式比較分析與經(jīng)驗(yàn)借鑒1、銀行：線下——互金平臺(tái)：線上、O2O2、銀行：散客模式、白名單模式——互金平臺(tái)：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式、場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)模式3、銀行：銀行高貢獻(xiàn)客戶——互金平臺(tái)：學(xué)生、農(nóng)民、工人、白領(lǐng)、中低收入客群、買房人，租房人、買車人、租車人..

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• 傳統(tǒng)電商互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)新零售落地實(shí)操解決方案

   

  課程背景：新零售到底是什么眾說(shuō)紛紜，很多人概念混亂本質(zhì)不清，最后造成瞧不起、來(lái)不及!新零售不是概念，是以人工智能模式顛覆零售業(yè)，是對(duì)線下80%零售份額的顛覆，速度之快超過(guò)電商興起時(shí)，是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)，速度之快超過(guò)以往，不是你所想象的爆款. 社群. 門店銷售技巧那么簡(jiǎn)單！新零售是一場(chǎng)體驗(yàn)戰(zhàn)、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)，如何做零售體驗(yàn)和數(shù)字化？線下線下融合是趨勢(shì)，產(chǎn)品一..

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• 戰(zhàn)略績(jī)效管理解決方案

   

  一、績(jī)效管理之殤案例分析：某知名企業(yè)績(jī)效管理之痛績(jī)效管理的基礎(chǔ)是價(jià)值管理績(jī)效管理突破的四大障礙及解決思路國(guó)內(nèi)企業(yè)績(jī)效管理發(fā)展的幾個(gè)階段和主導(dǎo)思想研討：企業(yè)績(jī)效管理如何更有效、更成功落地？二、從戰(zhàn)略到執(zhí)行的戰(zhàn)略績(jī)效體系設(shè)計(jì)確定公司使命、愿景和核心..

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• PON網(wǎng)絡(luò)工程解決方案

   

  1.PON網(wǎng)絡(luò)概述1.1PON的概念及技術(shù)分類1.2PON網(wǎng)絡(luò)組成及設(shè)備1.3PON網(wǎng)絡(luò)工作原理1.4PON網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)1.5EPON技術(shù)介紹1.6GPON技術(shù)介紹1.7PON技術(shù)演進(jìn)與發(fā)展1.8PON技術(shù)及組網(wǎng)應(yīng)用2.PON產(chǎn)品系列介紹2.1OLT產(chǎn)品介紹2.2ONU產(chǎn)品介紹2.3分光器介紹2.4..

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