企业内训
在当今瞬息万变的市场环境中，卓越的领导力是企业成功的关键。本课程专为各阶层管理者设计，帮助您从管理者转变为真正的领导者。通过深入剖析领导力的核心要素与修炼技巧，您将掌握因人而异的领导风格、情境领导力和关系建设的方法。此外，课程结
在瞬息万变的市场环境中，提升领导力对于企业管理者至关重要。本课程将引导您从传统管理向卓越领导转变，掌握领导力的核心技术，针对不同下属灵活调整领导风格。通过互动研讨与实战演练，您将学会如何激发团队潜力，提升工作绩效，构建高效的团队
这门课程专为技术背景的管理者设计，旨在帮助他们顺利过渡到管理角色。课程深入探讨管理者所需的核心技能与思维转变，帮助学员理解管理的本质，掌握有效的工作分配与团队领导策略。通过互动案例与实用工具，学员将获得切实可行的管理方法，提升团
在快速变化的商业环境中，管理者的角色愈发重要。本课程旨在帮助从技术骨干晋升的管理者，系统提升管理技能，解决在角色认知、流程管理、团队赋能和领导力等方面的痛点。通过实战案例和互动学习，课程为学员提供了科学方法和有效工具，助力他们在
在当今快速变化的商业环境中，管理者的角色转变至关重要。这门课程专为从业务走向管理岗位的管理者设计，帮助他们掌握必要的管理知识与技能。通过深入探讨管理者的角色、管理思维的转变以及团队高效协作，学员将能够有效推动工作、带领团队达成目
在瞬息万变的商业环境中，管理者的角色愈发重要。本课程专注于帮助从业务骨干转型的管理者，系统提升管理能力，解决角色模糊、流程缺失、团队失能和领导僵化等核心痛点。通过“角色认知-流程闭环-团队赋能-领导跃迁”的四位一体框架，课程将提
在快速变化的商业环境中，管理者的角色转变至关重要。本课程专为从专业骨干晋升的管理者设计，帮助他们有效应对管理挑战。通过深入探讨管理知识与技能，学员将掌握从专业型人才向管理者的关键转型，提升团队领导力。课程结合案例分析与互动研讨，
在瞬息万变的商业环境中，管理者面临着日益复杂的挑战。本课程专为从业务骨干晋升而来的管理者设计，旨在帮助他们克服角色模糊、流程缺失、团队失能和领导僵化等核心问题。通过系统化的管理思维和实战技能提升，学员将能够明确管理职责，掌握高效
在现代职场中，沟通能力已成为管理者成功的关键。此课程将深入探讨高品质沟通的原理与技巧，帮助学员建立有效的职场互动。通过系统的学习，您将掌握如何与上司、下属及跨部门同事进行高效沟通，处理复杂的职场对话，提升团队协作能力。课程不仅提
在当前快速发展的商业环境中，管理者的作用愈发重要。本课程将帮助管理者深化对管理本质的理解，明确角色定位，并掌握实用的管理技巧。通过三大模块的学习，参与者将从专业人才成功转型为高效管理者，提升管理能力和职业素养。课程内容包括角色认
在瞬息万变的商业环境中，卓越的领导力尤为重要。本课程通过深入剖析领导力的关键技术，助力管理者打破传统的角色和思维限制，从管控者转型为具有战略视野的引领者。课程结合丰富的实践案例和互动环节，帮助学员掌握情境适配、关系建设和人才激活
在快速发展的商业环境中，管理者面临团队建设和管理的诸多挑战。本课程通过系统化的方法，深入分析选才、目标共绘、信任建立等关键环节，帮助管理者掌握实用工具和策略，提升团队绩效。通过互动与案例学习，参与者将获得可落地的实践成果，构建高
在当今竞争激烈的商业环境中，管理者的角色愈发重要。本课程以“战略定位-实战技法-心智赋能”三维培养体系为基础，帮助管理者掌握部属培育的核心技能。通过场景化教学，学员将学习如何精准识别员工能力短板，制定个性化成长路径，并运用教练技
在快速变化的商业环境中，管理者面临着诸多挑战。本课程专为企业管理者设计，聚焦核心痛点，通过系统化的管理思维与实战技能，帮助管理者提升自身能力。课程内容涵盖角色认知、流程管理、团队赋能和领导力跃迁，确保管理者能够有效应对工作中的各
在竞争激烈的市场环境中，企业内训师的培养显得尤为重要。本课程将帮助企业内部讲师掌握授课技巧与课程开发方法，提升培训效果。通过生动的案例分析、互动演练和多样化的教学手法，学员将学会如何运用声音、眼神、手势等技巧，激发学员的学习兴趣
在现代职场中，书面表达和会议组织能力尤为重要。本课程通过金字塔原理等科学方法，帮助学员理清思路、提升公文写作水平。课程不仅涵盖公文的结构、标题和开尾技巧，还深入探讨高效会议的组织流程和实施策略。通过生动的案例分析和互动演练，学员
这门课程以TED演讲为蓝本，深入剖析了成功演讲的七大秘诀，帮助职场人士在各种场合下自信表达。通过结构思考力、故事设计力、即兴表达力和视觉呈现力的系统训练，学员将掌握有效的演讲框架与技巧。课程采用互动教学、现场练习和行动学习的方式
此辅导方案以“课程开发——授课技巧”的“二阶一体”思路为基础，旨在全面提升内训师的专业能力。通过为期两天的密集培训，学员不仅能够独立开发符合企业需求的课程，还能掌握丰富的授课技巧与互动方法。课程内容结合企业实际情况，采用“以问题
该辅导方案以“授课技巧与互动控场——评审认证”为核心，采用“二阶一体”的设计理念，致力于提升内训师的授课能力。通过为期两天一夜的密集培训，学员将掌握超过20种授课技巧，涵盖从开场到收官的全流程，确保他们能够独立自信地进行授课。同
这个辅导方案采用“课程开发——授课技巧——实战评审”的三阶一体设计，旨在全面提升内训师的专业能力。通过为期三天的高效训练，学员将深入了解课程开发的实用方法，掌握多样的授课技巧，并通过实际演练获得一对一的精准点评。项目强调结果导向
这项辅导方案结合了授课与演讲技巧以及课件内容打磨的双重目标，旨在帮助企业内训师全面提升专业能力。通过一对一精准点评与针对性辅导，学员将有效迭代授课技巧与课件质量，确保其在实际应用中的卓越表现。课程设计注重实战，强调学员的参与和实
本方案旨在为企业内训师提供系统化的能力提升，通过“授课技巧—实战辅导—实战评审”的三阶一体进阶模式，帮助学员从内到外全面提升授课能力。课程内容涵盖授课技巧、表达能力、互动技巧等，结合实战演练和导师点评，确保每位学员都能在实践中成
此辅导方案采用“三阶一体”的培训思路，旨在全面提升内训师的课程开发与授课能力。通过集中三天的高效训练，学员将从分析培训需求到掌握授课技巧，再到实战评审，逐步构建专业素养。课程设计灵活多样，注重实践与互动，确保每位参与者都能在真实
这个辅导方案以“课程开发——授课技巧——辅导评审”的三阶一体思路，专为企业内训师量身定制，旨在帮助学员全面提升授课能力。通过短短四天的高效培训，学员不仅能独立开发课程，制作专业课件，还能掌握多种授课技巧，增强课堂互动。每个阶段都
该辅导方案以“课程开发与设计——授课技巧与呈现”为核心，采用二阶一体的教学思路，专为企业内训师量身定制。通过为期三天的高效训练，学员不仅能系统掌握课程开发和授课技巧，还能在实操中提升自信，独立进行授课。项目重视实际应用，强调结果
本项目的辅导方案以“课程开发与设计”及“授课技巧与呈现”为核心，结合实际企业需求，提供系统化培训。经过三天两晚的高效课程，学员将掌握课程开发、课件制作及多种授课技巧，能够独立设计和授课。通过实践演练与案例分析，学员不仅能提升个人
本辅导方案通过系统的课程开发与设计及授课技巧训练，旨在帮助内训师提升专业能力。为期三天的培训深入结合企业实际需求，采用“以问题为导向”的模式，让学员在实践中掌握课程开发、课件制作与授课技巧。通过项目化的训练，学员不仅能独立开发课
该独特的TTT内训师综合培养方案，以“三阶一体”的设计理念，提供全面的课程开发、授课技巧和评审辅导。通过系统化的培训，学员将获得实际操作经验，独立开发并授课，确保培训效果显著提升。每个阶段结合企业实际需求，紧密围绕学员成长，注重
该辅导方案以“课程开发—授课技巧—辅导评审”的三阶一体模式，旨在全面提升内训师的专业能力。通过四天的高强度培训，学员不仅能独立开发课程，制作出高质量的课件，还能掌握多种授课技巧，增强课堂掌控力。现场一对一的精准点评和实战演练，确
【课程背景】
在当今这个数字化时代，视频内容已成为信息传播的主流方式。随着技术的不断进步，AI技术在视频制作领域也展现出了巨大的潜力。AI生成式视频，作为一种新兴的视频制作技术，正逐渐受到广泛的关注和应用。
为了满足广大视频制作者和创作者对新技术的需求，我们特别推出了这门AI生成式视频制作课程。本课程将深入探讨AI生成式视频的原理、技术及应用，帮助学员掌握这一前沿技术，并将其应用于实际视频制作中。
【课程收获】
了解AI视频生成工具的特点及应用场景
掌握国内外主流AI文本生成视频的工具应用
借助大模型组合，完成视频生成的全流程
【课程对象】短视频创作者
【课程时长】1-2天（6小时/天）
【课程大纲】
Part 1 入门
一、国内外AI生成视频软件解析
国外：Sora、Runway、Pika、Stable Video
国内：字节即梦、百度度加、腾讯智影、星火绘镜
数字人：AI Studios、Heygen、商汤如影、即创
二、国内外文本/图片生成视频成品类型
故事类（独立场景/连续场景），比如：秋天/四季
（数字人+）解说/科普/讲解类，比如：科普AI、新闻
尚无法完成的类型：表演演绎类、场景对话类
三、AI生成视频五步走
1. 短视频项目周期：选题 - 策划 - 脚本 - 素材 - 剪辑
2. 第一步：选题，借助NLP大模型提供更多参考
【工具】文心大模型、星火大模型、通义大模型、GPT等
【提示词】参照 + 动作 + 目标 + 要求
【关键】参考来源：经验、标杆案例、互联网基础认知、背景
【案例】智慧养老选题
3. 第二步：策划，依托长文本解读能力，架构整体框架与创意
【输入】主题、标杆案例、要求
【工具】秘塔AI、文心大模型工具版、KIMI、通义大模型
【流程】寻找类似主题素材（meta）→导入解读→提出要求→生成框架模型
【关键】标杆素材（参照）、要求、解读
【产出】视频结构、分镜头故事创意脚本
【案例】智慧养老故事
4. 第三步：脚本，依托文本大模型，生成相关口播稿
【输入】视频结构框架、标杆案例
【工具】文心/星火/通义/GPT
【流程】输入参照 + 要求
【关键】大模型区别、要求清晰度
【产出】讲解类口播稿
【应用】报道、解说、教程
【案例】智慧养老故事解说
5. 第四步：素材，借助AI工具生成视频
【输入】脚本、图片、分镜头创意脚本
【工具】即梦、度加、腾讯智影、即创、白日梦、文心一格
【流程】
【播报类】文本/图片素材导入 → （数字人） → 生成视频（独家、即创、腾讯智影）
【故事类】分镜头创意脚本 → 生成视频（白日梦、即梦）
素材编辑
【输出】视频素材（无口播 + 口播）
【案例】智慧养老视频生成
6. 第五步：视频集成与剪辑
【输入】视频素材
【工具】剪映
【流程】视频（含滤镜）→ 音频（含音效）→ 文本 → 特效
【产出】智慧养老视频
Part 2 进阶
1. 需求洞察：目标用户与用户需求分析1.1 做短视频为什么需要研究你的用户
产品思维与用户思维
为什么需要用户思维
1.2 确定我们的目标用户群体1.3 洞察用户群体的需求
举例1：Z世代消费群体的消费特性
举例2：数值化企业客户的需求洞察
1.4 提炼用户的场景痛点
自己数据分析
借助AI大模型进行分析洞察
让AI大模型来展开验证
1.5 发现给用户创作的情绪价值嗨点
案例：云电脑产品、智慧电子导游案例
任务1：明确目标用户群体，绘制用户群体画像，提炼用户消费场景痛点
任务2：提炼出自己的短视频的主题
2. 策划与结构：以议论文的形式策划主题2.1 论点与论据之间的关系2.2 论据与论据之间的关系
并行关系、递进关系、时间关系、空间关系、因果关系、其他关系
2.3 1分钟之内的论据设计
主题-并行论据之间的内容设计
主题-递进论据之间的内容设计
主题-时间、空间论据之间的内容设计
因果关系内容策划设计
【案例】数字政务服务平台的内容策划
2.4 内容逻辑结构
总-分（1,2,3,..)-总
前-中-后
结果-原因
【案例】智慧农业短视频
任务：设计短视频整体逻辑架构，列出每一个论据
2.5 使用大模型来梳理出论据，生成分镜头脚本
3. 修辞：使用Prompt，支撑每一个论据3.1 修辞的价值：让论据更有说服力3.2 论据的表现形式：
成功故事
数值化表达
夸张带来想象
对比与锚点
定理支撑
摆事实
其他
3.3 如何借助Prompt来获取论据的文本
使用案例法来获得
使用结构化语句要求生成
角色命令
【案例】使用Prompt生成对智慧养老产品卖点的结构性文案
4. 素材：寻找最完美的素材4.1 短视频的构成：主题 + 论据4.2 论据：分镜头的集合4.3 分镜头：是论据不同呈现方式的集合4.4 素材：分镜头素材4.5 素材的获取：
AI生成
内部图片
网络获取
4.6 素材库建设：
风格的统一性
人物-素材的对照一致性
易调用性、云平台
5. 剪辑：用好工具剪辑好视频5.1 剪辑，是将零散的素材按照议论文的格式重新生成一遍5.2 视频轨道：梳理清楚自己的视频顺序5.3 文本轨道：用好Prompt生成最佳的文本解读5.4 图片轨道：图片素材的妙用5.5 音频轨道：BGM与音效到底该怎么用？5.6 剪辑工具：用好剪映就够了
【课程背景】
AI Agent（人工智能代理）已成为推动企业数字化转型和智能化升级的关键力量。AI Agent能够模拟人类智能行为，执行自动化任务，提供决策支持，甚至与人类进行自然语言交流。在各行各业，AI Agent正逐步替代重复性劳动，释放人力资源，提高工作效率，优化用户体验。
然而，AI Agent的构建和应用并非易事，它需要跨学科的知识和技能，包括但不限于工作流、提示词、知识库等。为了帮助学员更好地理解和掌握AI Agent的构建与应用，本课程旨在提供一个系统化的学习路径，从理论到实践，从技术到业务，全面覆盖AI Agent的关键知识点和应用场景。
【课程收获】
全面理解AI Agent：深入掌握AI Agent的基本概念、工作原理和关键技术。
技术实践技能：学会应用工作流、LLM和RAG等技术构建AI Agent。
业务融合能力：理解AI Agent在不同业务场景中的应用，学会将技术与业务需求结合。
工具运用熟练度：熟悉并能够运用国内主流AI Agent工具进行项目开发。
【课程对象】全员
【课程时长】1天（6h/天）
【课程大纲】
Part 1：认识AI Agent
1.1 定义与概念
1.1.1 什么是AI Agent
1.1.2 AI Agent与RPA的区别
1.1.3 AI Agent的发展历程
1.2 指导思想
1.2.1 智能决策与自主学习
1.2.2 人机协作与交互体验
1.2.3 数据驱动与知识发现
1.3 AI Agent的原理
1.3.1 RPA流程自动化
1.3.2 RAG知识库管理
1.3.3 LLM AI 大模型
Part 2：AI Agent的核心技术
2.1 机器学习算法 - LLM
2.1.1 监督学习与非监督学习
2.1.2 强化学习
2.1.3 聚类与分类算法
2.2 自然语言处理
2.2.1 语言模型与文本分析
2.2.2 语义理解与情感分析
2.2.3 机器翻译与多语言支持
2.3 知识图谱
2.3.1 知识表示与推理
2.3.2 实体识别与关系抽取
2.3.3 知识融合与更新
Part 3：AI Agent在企业中的应用
3.1 客户服务与支持
3.1.1 聊天机器人与客户互动
3.1.2 智能推荐系统
3.1.3 客户反馈分析与处理
3.2 人力资源管理
3.2.1 简历筛选与候选人评估
3.2.2 员工培训与发展
3.2.3 员工满意度与情绪分析
3.3 风险管理与合规
3.3.1 欺诈检测与预防
3.3.2 合规性检查与报告
3.3.3 风险评估与预测
3.4 供应链优化
3.4.1 需求预测与库存管理
3.4.2 物流优化与路径规划
3.4.3 供应链风险评估
Part 4：国内主流AI Agent工具
4.1 工具概览
4.1.1 百度文心止疼提
4.1.2 阿里摩搭
4.1.3 智谱清言
4.1.4 字节Coze
4.2 工具选择与评估
4.2.1 功能与性能评估
4.2.2 成本效益分析
4.2.3 用户体验与支持服务
Part 5：实践AI Agent流程搭建
5.1 文心智能体介绍
5.1.1 软件特点与优势
5.1.2 社区资源与支持
5.2 搭建AI Agent流程的步骤
5.2.1 需求分析与规划
5.2.2 注册账号并完成零代码开发
5.2.2 本地知识库上传
5.2.3 测试与优化
5.2.5.1 性能测试
5.2.5.2 用户反馈收集
5.2.5.3 模型迭代
5.3 维护与迭代
5.3.1 监控AI Agent性能
5.3.2 异常处理与日志记录
5.3.3 知识更新与模型再训练
【课程背景】
RPA(机器人流程自动化)的出现改变了传统的业务工作流程，解放了传统人工在面对简单而重复的工作，我们日常的很多工作都可以以RPA的方式来执行，从而提升工作效率。本节课主要从RPA的指导思想、RPA的原理、RPA的应用和RPAd的实施为内容，带领学员理解并掌握RPA的应用，提升工作效率。
【课程收获】
1.了解RPA的价值和意义2.理解RPA的工作原理3.掌握RPA工作流的搭建流程4.目前国内主流RPA工具介绍5.掌握借助工具来实现工作流程自动化的搭建
【课程对象】全员
【课程时长】1天（6小时/天）
【课程大纲】
Part 1: 认识RPA与IPA
1.1 定义与概念
1.1.1 什么是RPA（Robotic Process Automation）
RPA机器人如同一位不知疲倦、精准无误的数字员工，高效地处理日常工作中那些繁琐的操作，释放人力以专注于更具创造性与价值的工作。
1.1.2 RPA与传统自动化的区别
1.1.3 IPA的出现
IPA，既有RPA高效执行规则化任务的能力，又引入了AI能力，如自然语言处理、机器学习、计算机视觉等。IPA不仅能应对常规的自动化任务，也能处理复杂的、非结构化的数据，理解并回应自然语言指令，甚至具备一定的自主决策能力。
1.1.4 IPA的三大特点
超自动化体验 所见即所得 灵活适应
1.2 指导思想
1.2.1 效率提升与成本节约 1.2.2 错误减少与质量保证 1.2.3 员工赋能与工作转型
1.3 RPA的原理
1.3.1 软件机器人的工作原理 1.3.2 事件驱动与流程控制 1.3.3 数据捕获与处理
1.4 适合RPA处理的流程特点
1.4.1 重复度高 1.4.2 逻辑明确 1.4.3 大量数据处理
Part 2: RPA在企业中的应用
2.1 业务流程分析
2.1.1 识别可自动化的流 2.1.2 流程映射与优化
2.2 常见业务场景
2.2.1 财务与会计 2.2.2 人力资源管理 2.2.3 客户服务与支持 2.2.4 供应链管理 2.2.5 IT运维 2.2.6 电商运营：订单评价自动化处理、跨平台数据采集、抖音达人数据自动筛选
2.3 跨部门协作
2.3.1 RPA在跨部门流程中的作用 2.3.2 协调不同业务单元的需求
Part 3: 国内主流RPA工具概览
3.1 工具概览
3.1.1 UiPath 3.1.2 Blue Prism 3.1.3 Automation Anywhere 3.1.4 国内RPA工具特色
3.2 工具选择与评估
3.2.1 功能与性能评估 3.2.2 成本效益分析 3.2.3 用户体验与支持服务
Part 4: 实践，RPA流程搭建
4.1 实在RPA社区版介绍
4.1.1 软件特点与优势 4.1.2 社区资源与支持
4.2 搭建RPA流程的步骤
4.2.1 需求分析与规划 4.2.2 流程设计 4.2.2.1 确定输入与输出 4.2.2.2 定义流程逻辑 4.2.3 软件安装与配置 4.2.4 编写与调试脚本 4.2.4.1 录制宏 4.2.4.2 脚本编辑 4.2.5 测试与优化 4.2.5.1 单元测试 4.2.5.2 集成测试 4.2.5.3 性能测试
4.3 维护与迭代 4.3.1 监控流程运行状态 4.3.2 异常处理与日志记录 4.3.3 流程迭代与升级
Part 5: 课程总结与展望
5.1 课程回顾 5.1.1 知识点总结 5.1.2 学习成果评估
5.2 RPA的未来趋势 5.2.1 技术发展与创新 5.2.2 行业应用前景
GPT模型因其强大的文本生成能力，正在被广泛应用于各行各业。无论是自动化的客户服务、个性化的内容推荐还是智能助手的设计，GPT模型都能提供高效且高质量的支持。本课程旨在帮助学员快速掌握GPT模型的基础到高级应用。
课程收获
理解GPT模型的基本原理和技术优势。
掌握从基础调用到高级微调的全过程。
能够独立设计和实现基于GPT的智能应用。
学会评估和优化GPT模型的输出质量。
了解最新的GPT技术和行业发展趋势。
课程对象
对自然语言处理和人工智能感兴趣的初学者。
希望利用GPT模型解决具体业务问题的企业技术人员。
需要提升现有产品智能化水平的产品经理或开发者。
关注人工智能技术在行业应用中的产品经理和项目经理。
想要了解GPT模型最新进展的研究人员。
课程时长
1天（6小时）
【课程大纲】
Part 1：AI-LLM的发展现状及趋势 1. AI-LLM
1.1 AI的定义1.2 AI的发展史1.3 AI三大要素：算法 + 数据 + 算力
机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习
深度学习：图像识别技术CV与人类自然语言处理NLP
AI-LLM大模型的诞生
1.7 AI-LLM大模型的技术原理
transformer架构
注意力机制
量化模型
模型枝剪
知识蒸馏
2. AI-LLM大模型的主要应用领域
3.1 AI-LLM特点：理解语义、知识记忆、逻辑推理、直接生成3.2 文生文、文生图、文生音频、文生视频、文生代码3.3 图生视频3.4 数字员工
3. AI-LLM大模型的发展现状及趋势
4.1 国外AI-LLM大模型介绍4.2 AI-LLM大模型的发展趋势4.3 多模态4.4 AI agent的出现
4. AI agent（应用）
5.1 AI agent
国内外 agent 工具介绍：文心智能体、智谱清言智能体和coze
本地化部署：ollama 和 LM studio
5.2 工作流 RPA + LLM + RAG 本地化知识库搭建
工作流
节点与参数
LLM调用
RAG
5.3 部署
API部署
链接
云化移动端部署：公众号、企微、小程序、钉钉等
本地化端侧部署
5.4 数字员工的诞生
Part 2：AI-LLM应用 1. 内容生成 - 工具类
1.1 文本类：通讯稿 / 培训总结 / 会议纪要 / 公文 / 营销文
工具：kimi、文心一言、通义千问、讯飞星火、豆包
1.2 图片类：配图 / 营销海报 / 产品图片
工具：SD、即梦、文心一格、canva
1.3 短视频：纪录片 / 品牌宣传 / 产品推介 / 数字人播报
工具：星火绘镜、即梦、Runway、Pika、度+
1.4 PPT：演示类 / 演讲类 / 培训类
工具：Gamma、AIppt、WPSAI
1.5 其他：数据处理、思维导图
工具：kimi、文心一言
2. 数字员工（Agent + RPA + LLM + RAG + Prom + ollama）
2.1 应用领域：
FAQ客服机器人
内容生成类数字员工
自动工作流机器人
财务数字员工
营销运营数字员工
HR数字员工
2.2 主要的工作原理及关键点
Agent界面搭建
LLM调用：算法模型调用
RAG：知识库构建
Promote：调优
2.3 数据安全
开源数据使用
本地化数据治理与RAG
附：AI-LLM产品开发和应用的基础能力体系 1. Prompt 提示词
1.1 提示词的基本结构1.2 三类提示词写作模板1.3 提示词强化加强1.4 调优
2. Agent 工具
2.1 工具：智谱清言Agent、文心智能体、coze、ollama2.2 工作流设计2.3 知识库RAG2.3 部署
3. RAG本地化知识库
3.1 AI-agent 能够解析的知识库3.2 知识体系3.3 知识笔记 obsidian 工具的使用
4. 工作流 + AI-IPA（RPA）
4.1 定义工作流4.2 工作流程设计4.3 国内主流RPA工具介绍4.4 RPA流设计器的使用
【课程背景】
工智能技术的迅猛发展，特别是以深度学习为代表的技术革新，AI大模型（如GPT系列、BERT等）成为了 推动自然语言处理、计算机视觉等多个领域进步的关键力量。这些模型通过大规模的数据训练，能够实现 超越传统方法的效果，并且在不断优化中展现出更强大的泛化能力和应用场景。与此同时，算力作为支撑 这些大模型运行的基础资源，其重要性日益凸显。无论是训练还是推理阶段，高性能计算能力都是保证模 型效果与效率的重要因素。
移动通信技术的进步，尤其是5G乃至未来的6G网络部署，为AI应用提供了更加广泛的应用场景和可能性。 在这样的背景下，如何有效地利用大模型和先进算力资源，成为移动研究院等科研机构关注的重点。本次 培训旨在帮助学员深入了解AI大模型的工作原理及其在移动通信领域的潜在应用，并掌握高效利用算力进 行模型训练与优化的方法。
【课程收获】
1.深入理解AI大模型的发展历程、现状及未来趋势
2.掌握大模型的基本概念、架构设计原则及关键技术点；
3.学习算力对大模型性能的影响机制以及如何选择合适的硬件平台。 4.了解AI-LLM在各个行业的应用现状及趋势
【课程对象】
全员
【课程时长】
1-2天（6h/天）
【课程大纲】
Part1 A I发展史
1. 1人工智能概念的提出
1.2人工智能的定义
1.3机器定理证明、跳棋程序等研究成果
2.机器学习： 数据驱动决策
2.1 监督学习、无监督学习
2.2 强化学习
3.深度学习： 神经网络模拟人脑
3.1 机器视觉CV
3.2 自然语言处理NLP
3.3 语音VC
4.第三代生成式AI： 内容与设计
Part2 AI发展要素
1.A I发展三大基础要素： 算法、 数据与算力
1.1算法：AI发展的关键
1.2数据: 大量可以被用来训练的有价值的数据 1.3高性能算力: 支持复杂AI模型构建
2.算法进步
2.1深度学习与强化学习的结合 2.2量子AI的崛起
2.3多模态技术融合
2.4智能化与个性化提升
3.算力加速
3.1 AI大模型推动物理推理算力需求激增 3.2分布式推理算力中心下沉
3.3全球智能算力规模增长
3.4GPU成为AI加速新品通用性解决方案
4.数据
4.1数据治理
4.2在线离线一体化数据库 4.3分布式隐私方面的突破 4.4数据处理与AI一体化
Part3 AI大模型
1.A I大模型的定义与基础
1.1具有庞大参数规模和复杂程度的机器学习模型 1.2基于深度学习和人工神经网络训练
1.3数据为基石，预训练提取高级特征
2.A I大模型的发展历程及趋势
2.1 从萌芽期到AI1.0, AI2.0d 飞跃
2.2 参数规模增长：数百万到千亿级别
2.3 通用化与专业化并行
2.4 表现
2.4.1多模态、跨模态和大尺度模型的发展
2.4.2开源大模型爆发
2.4.3企业级市场应用快速拓展
3.A I大模型的发展驱动要素
3.1 政策对AI大模型发展的驱动因素
3.2 技术对大模型发展的影响
3.2.1 算力资源
3.2.2 算法人才
3.2.3 数据积累
3.2.4 高位数据建模与特征提取问题
3.3 AI大模型市场应用推动AI大模型的发展
3.3.1 2C的发展
3.3.2 2B产业应用
4.A I大模型目前国内外主要代表
4.1国际公司OPENAI、Google等主要模型
4.1.1 GPT：GPT-4和GPT-4o
4.1.2 Claude3模型
4.1.3 PaLM：PaLM-E等多模态
4.1.4 Gopher：DeepMind
4.1.5 Gemini: 原生多模态大模型，跨模态能力突破
4.1.6 LLama2: 开源模型家族，能力大幅提升
4.1.7 Mixtral 8x7B: 引入专家混合技术，开源领域重要力量
4.2百度、阿里巴巴等国内大模型
4.2.1传统互联网企业大模型：文心、通义、豆包、混元
4.2.2 新生代：智谱GLM、月之暗面KIMI、商汤
4.2.3 行业大模型
5.A I大模型基础技术原理
5.1技术背景与核心概念
5.1.1深度学习与神经网络
5.1.2预训练模型的原理
5.1.3参数优化与训练数据选择
5.2核心架构
5.2.1纯Prompt提示词法
5.2.2Agent + Function Calling机制
5.2.3RAG（检索增强生成）
5.2.4Fine-tuning微调技术
5.3模型结构与训练策略
5.3.1Transformer模型架构
5.3.2MoE（专家混合模型）
5.3.3多模态模型
5.3.4分布式并行加速与计算优化
Part4 AI大模型的应用
1.技术与算法应用场景
1.1大模型调用技术: 快速实现成果
1.2自然语言处理(NLP): 语音识别、文本生成 1.3生成式AI: 内容生成、交互生产
2.A I大模型的能力
2.1巨大的参数量和深层网络结构
2.2 强大的泛化能力和多模态理解能力
2.3 涌现能力
2.4 高效的数据处理和计算效率
2.5 降低开发门槛和提高模型精度
2.6 生成式AI的应用
2.7 跨领域的知识和语言理解能力
3.A I大模型的表征应用
3.1息检索与处理
3.1.1自然语言处理
3.1.2图像识别与分析
3.1.3文本分类与理解
3.2 内容生成
3.2.1 文本
3.2.2 图片与视频
3.2.3 语音
3.2.4 代码
3.3 智能聊天机器人
3.4 智能助理agent
4.行业应用
4.1金融领域: 智能风控、智能营销
4.2政务领域: 政策分析、公共服务优化 4.3医疗保健: 病例分析、疾病预测
4.4电商领域: 客户行为分析、个性化推荐 4.5教育领域: 个性化学习、情感分析
4.6制造业: 生产管理、质量控制
4.7农业: 遥感监测、作物病害预测
Part5 AI大模型的商业模式
1.商业化路径
1.1MaaS模式: 大公司提供预训练模型，垂直行业小公司构建和部署 1.2一体化黑箱模型: 简化用户对原理的了解，直接使用成果
1.3B端应用定价: 时间段收费、按调用量收费、包含硬件的一站式解决方案
2.商业策略平台
2.1Vizologi: 生成前瞻性商业计划，市场竞争分析 2.2企业数字化: 生成式AI在不同领域的应用
3.商业模式探索
3.1To B或To C选择: 产品繁荣或消亡的关键
3.2私有化部署方案: 满足数据安全需求，增强信任度
4.商业应用与体验赋能
4.1生成式AI在企业中的应用: 金融服务、政府和公共服务等领域 4.2AI技术在实体经济中的赋能作用
5.商业化进展
5.1行业持续技术突破和早期产品落地 5.2可行的商业模式
Part6 AI大模型的产品设计与部署
1.产品设计阶段
1,1目标定义与需求场景 1.2双故事线策略探索
1.3用户体验与价值驱动 1.4业务逻辑集成
2.技术选型与开发流程
2.1大模型科学选型 2.2开发流程概览
2,4本地离线部署方案
3.部署与优化
3.1部署服务选择 3.2模型训练迭代
3.3数据隐私与成本控制
Part7 AI算力
1.A I算力的概念与作用
1.1定义
1.2算力基础设施
1.2.1AI大模型训练与推理的核心
1.2.2GPU为算力核心组件
1.2.3AI服务器、存储需求增长 1.3对AI大模型的支撑
2.技术与设备
2.1GPU服务器主导 2.2AI芯片多样化
2.3HBM DRAM存储技术
3.应用场景
3.1大模型训练
3.2生成式AI应用
4.对行业的影响和挑战
4.1数字经济和AI+的推动
4.2供需矛盾与资源分配不均
4.3数据中心算力瓶颈 4.4光模块需求放量
5.未来的展望
5.1AI算力国产化
5.2国家级AI算力网络
课程背景： 随着人工智能与自动化技术的飞速发展，数字员工已成为推动企业数字化转型的关键力量。本课程旨在深入探讨数字员工的最新技术趋势、应用案例、以及如何与大模型、AI技术有效结合，提升企业的运营效率与智能化水平。针对当前数字员工在实际应用中的局限性，特别是缺乏“思考”能力的问题，我们将深入解析如何利用大模型和AI技术补足这一短板，并探索其在客服、运营、决策支持等领域的前沿应用。
课程对象：数字化转型负责人、自动化工程师、客服部门经理、运营优化专家
课程收获：
深入理解数字员工行业动态及技术前沿。
掌握数字员工与AI、大模型结合的最佳实践。
学习如何设计与实施高效的数字员工应用场景。
了解并掌握提升客户体验和内部运营效率的策略与工具。
建立正确的数字员工风险管理与运维监控体系。
课程时长： 2天（每天6小时）
课程大纲：
模块一：数字员工行业介绍及发展趋势
1.1 数学员工应用案例分析
- 金融行业：自动报表生成与风险评估策略
- 制造业：供应链优化与质量控制自动化实践
- 客服领域：智能客服助手与用户意图识别技术
- 医疗健康：病例录入自动化与初步诊断辅助系统
- 教育行业：个性化学习计划与学生表现分析模型
- 效果评估：KPIs设定与数据分析方法论
1.2 行业发展史与现状
- 技术起源与演进历程
- 当前行业先进技术概览：RPA、AI、大数据集成技术
- 面临的技术挑战及合规性、安全性解决策略
1.3 未来展望与新兴技术
- 市场增长预测：未来几年行业规模与增长率
- 潜在增长领域分析：智能制造、智慧医疗、金融科技趋势
- 新兴技术趋势探讨：大模型应用、低代码开发、量子计算接口等
模块二：IPA与大模型集成及应用实践
2.1 结合方式与案例分享
- API集成技术实现智能决策与自动化操作对接
- 代码自动生成与优化：大模型辅助RPA脚本开发
- 数据处理优化：大模型处理复杂数据，提供结构化信息
2.2 大模型辅助RPA程序开发
- 需求理解自动化：大模型分析业务需求生成开发指南
- 编码辅助：实时代码优化建议，提升代码质量
- 测试自动化：基于大模型的测试用例生成与自动化测试支持
2.3 客服领域大模型应用解决方案
- 意图识别与快速响应策略
- 情绪分析与沟通策略优化
- 自动化回复生成与知识库动态维护
- 工作流自动化：坐席辅助、工单处理与服务内容自动生成
模块三：IPA与AI融合技术及应用场景
3.1 技术与应用概述
- OCR技术在文档处理中的应用案例
- NLP在客户服务中的角色与文本分析方法
- 情感识别技术提升客户体验策略
- 自动化决策支持系统的构建与应用
3.2 AI与机器学习集成策略
- AI算法与RPA流程结合的关键点与实施路径
- 通过机器学习优化自动化流程的策略与案例分析
3.3 RPA+AI趋势与技术要点深化
- 最新技术动态与市场应用案例分享
- 关键技术知识普及：算法选择、模型训练等基础
3.4 无缝集成与内建AI能力
- AI功能嵌入RPA开发的策略与技巧
- 构建内含AI能力软件平台的考虑因素与方法
3.5 数智化转型框架与风控体系
- 数智化转型理念与价值传递
- 实施场景挖掘与项目推进方法
- 风险管理与运维监控体系构建策略
模块四：数字员工可支撑场景与能力展望
4.1 应用场景与需求深度剖析
- 生产、运营、管理中的数字员工应用全景
- 一线员工支持实例与后台自动化提升方案
- 自动化工单处理与业务流程优化实践
4.2 数字员工能力边界与未来潜力
- 当前能力范围与局限性分析
- 未来能力预测与实现时间线
4.3 热线与生产领域创新应用案例
- 热线运营中的数字员工应用原理与实战成果
- 生产领域数字员工创新技术原理与效果展示
模块五：数字员工与智能化工具协同策略
5.1 客服领域人机协同优化
- 理想状态的人机协同模式设计
- 客户体验与员工效率双提升策略
5.2 客户体验提升工具与方法
- 数字员工在常规工作中的应用案例
- 创新工具整合策略，实现客户体验升级
5.3 能力融合与联动成效探索
- 客服中心数字员工与各能力模块融合路径
- 成效评估机制与持续优化策略
模块六：开发与技术挑战应对
6.1 RPA与大型语言模型集成
- AI Agent开发原理与实践步骤
- 开发技巧与最佳实践分享
6.2 无代码RPA敏捷开发与部署
- 无代码平台的优势与应用策略
- 分中心级敏捷开发与部署实施指南
模块七：其他关键议题与技术前沿
7.1 RPA技术拓展实践
- 系统模块集成优秀案例分析
- 模糊意图识别技术探索与应用实例
- 集群部署与技术演进路线图
7.2 客服系统革新与创收策略
- IPA与新一代客服系统的集成与应用
- 数字员工作为利润增长点的策略与实践
7.3 自动化运维与技术融合优化
- 自动化运维与监控解决方案
- RPA与云化技术结合实践与资源池部署策略
- 系统改造与前沿应用场景挖掘指南
【课程背景】
在数字化浪潮的推动下，国有企业的人才发展集团正站在转型升级的十字路口。面对激烈的市场竞争和人才争夺战，如何利用数字化手段优化招聘系统、提高派遣业务效率、实现数据分析和人才精准推送，成为提升企业核心竞争力的关键。本课程将结合实在智能的数字化员工解决方案，为高管层提供一套系统的数字化转型策略和实践指南。
【课程收获】
1. 深入理解数字化转型在人力资源管理中的战略价值。
2. 掌握数字化工具和方法，实现招聘流程的智能化和自动化。
3. 学习如何通过数据分析优化人才管理和业务决策。
4. 借鉴行业案例，获取数字化转型的实战经验和解决方案。
5. 构建符合企业自身特点的数字化转型路径图。
【课程对象】
国有企业人才发展集团的高管、人力资源部门负责人及相关业务团队成员。
【课程时长】1天（6小时）
【课程大纲】
一、数字化转型的宏观视角
1. 数字化转型的定义与趋势
（1）数字化转型的核心概念
（2）人力资源领域的数字化转型趋势分析
2. 国有企业在数字化转型中的优势与挑战
（1）国有企业数字化转型的内外部环境分析
（2）面临的主要挑战与应对策略
二、招聘系统的数字化优化
1. 招聘流程的数字化再造
（1）简历收集与筛选的自动化流程设计
（2）基于RPA技术的面试流程管理
2. AI智能筛选简历技术应用
（1）实在智能的简历筛查及投递自动化案例分析
（2）人才简历读取归档的数字化实践
3. 招聘系统数字化的行业案例分享
（1）平安银行宁波分行招聘系统数字化转型的成功案例
（2）从案例中提炼的策略与启示
三、派遣业务系统的数字化升级
1. 派遣业务流程的数字化转型
（1）基于RPA的派遣员工管理自动化
（2）数字化合同与薪酬管理系统构建
2. 优化派遣业务系统的关键技术要点
（1）流程自动化工具（RPA）在派遣业务中的应用
（2）数据集成与分析在派遣业务中的重要性
3. 派遣业务数字化的行业应用案例
（1）国有企业派遣业务数字化转型的实践案例
（2）案例中的创新点与可借鉴之处
四、数据分析与人才精准推送
1. 数据驱动的人才管理策略
（1）数据收集与分析在人才管理中的作用
（2）基于数据分析的人才决策支持系统
2. 人才精准推送的实现路径
（1）人才画像构建与数据分析技术
（2）基于数据的人才推荐系统的设计与实施
3. 数据分析与人才推送的行业案例分析
（1）国有企业如何通过数据分析实现人才精准推送
（2）案例中的策略与实施效果评估
五、数字化转型战略规划与实施
1. 制定数字化转型战略
（1）数字化转型目标与路径的确定
（2）实施计划与关键里程碑的设定
2. 构建支持数字化的组织文化
（1）数字化思维的培养与推广
（2）跨部门协作与知识共享机制的建立
3. 风险管理与持续改进机制
（1）数字化转型中的风险识别与应对
（2）持续改进与创新机制的构建
六、课程总结与互动讨论
1. 课程要点回顾与知识点梳理
2. 学员问题解答与个性化指导
3. 行动计划制定与实施建议
【课程背景】 随着科技的飞速发展，数字化已经渗透到各行各业，对企业管理模式、业务流程以及人力资源配置产生了深远的影响。特别是在人力资源管理领域，传统的模式和方法已经难以适应快速变化的市场需求和企业发展。因此，本课程旨在帮助人力资源从业者深入了解数字化背景下的发展趋势和前景，掌握应对策略，提升专业素养，为企业创造更大的价值。
【课程收获】
1. 洞察行业趋势：深入了解人力资源行业在数字化时代的发展趋势和前景
2. 提升决策能力：培养数据驱动的思维方式
3. 拓展职业视野：拓宽职业视野，为未来的职业发展提供更多可能性和机遇
【课程对象】HR
【课程时长】0.5天（3小时）
【课程大纲】
一、开篇：数字化时代，人力资源何去何从？
1.简述数字化对产业与企业的深刻影响
2.人力资源面临的新挑战与机遇
二、应对策略：拥抱变革，引领未来
技术融合：
AI、大数据助力人力资源管理升级
思维转变：从执行者到战略伙伴的角色重塑
流程优化：数字化工具提升员工体验与效率
数据决策：精准洞察，科学规划人力资源
三、未来趋势：洞察先机，把握方向
数字化管理：人力资源系统的革新与演进
员工体验为王：打造吸引力十足的工作环境
灵活用工新篇章：应对市场变化的弹性策略
AI与HR的完美结合：智能招聘、培训与绩效
四、前景展望：共创人力资源新纪元
战略地位凸显：人力资源成为企业核心竞争力
模式创新不断：探索人力资源管理的新边界
职业新机遇涌现：数据分析、科技专家等热门角色
行业生态重塑：开放、协同、共享的新格局
五、案例解析
案例一：谷歌的人力资源数据分析
谷歌利用大数据和机器学习算法，分析员工的招聘、绩效、离职等各个环节的数据，以优化招聘流程和提高员工留存率。
案例二：亚马逊的灵活用工策略
亚马逊的人力资源部门通过数字化技术，如智能排班系统和远程工作平台，有效地管理这些灵活用工，确保在业务高峰期能够迅速调配人力资源，同时在业务低谷期能够降低人力成本。
案例三：领英的人才招聘与品牌建设
领英的人力资源部门利用平台的社交功能和大数据分析技术，为企业提供更精准的人才招聘服务。
领英还鼓励企业在平台上建立公司主页和职业发展页面，展示企业文化和职业发展机会，吸引更多优秀人才。
案例四：腾讯的人力资源数字化转型
腾讯的人力资源部门通过引入人工智能、大数据和云计算等技术，实现了人力资源管理的全面数字化。
腾讯还建立了员工数据中心，实时收集和分析员工绩效、培训、离职等数据，为企业决策提供有力支持。
【课程背景】
随着人工智能（AI）技术的迅速发展和广泛应用，它对现代企业经营管理的影响日益显著。为了帮助企业经营管理者更好地理解和应用AI技术，提升企业的运营效率和竞争力，本课程将围绕AI的特点、发展趋势以及对企业经营管理的影响展开深入讲解。
【课程收获】
1. 掌握AI技术的基本概念、原理和应用领域。
2. 了解AI技术的发展趋势及其对企业管理模式的影响。
3. 学会如何借助AI技术优化企业经营管理流程，提升工作效率。
4. 掌握AI技术在企业决策支持、风险管理等方面的应用方法。
5. 培养企业经营管理者对AI技术的敏感度和创新意识。
【课程对象】企业经营管理者、中高层管理人员、对AI技术感兴趣的企业员工。
【课程时长】6小时（可根据实际需求调整课程时长）
【课程大纲】
第一讲：AI技术概述
1. AI技术的定义与特点
2. AI技术的发展历程与现状
3. AI技术的核心原理与关键技术
4. AI技术的应用领域与案例分析
第二讲：AI技术的发展趋势
1. AI技术的前沿动态与创新方向
2. 大数据、云计算与AI技术的融合发展
3. 边缘计算与物联网在AI技术中的应用前景
4. 人工智能伦理与法规政策的发展趋势
第三讲：AI技术对企业经营的影响
1. 市场之变：数字化催生外部市场用户需求之变
2. 业务之变：基于AI技术快速推荐业务
3. 价值之变（产品或服务）：AI重塑价值主张和提升价值生产效率
4. 商业模式之变（供应商和渠道商）：平台化商业和生态兴商业的快速崛起
5. 资源之变：跨界整合与AI资源精准自动化配置
6. 服务之变：基于大数据的精准客群服务
【案例解析】通讯、交通、运输、医疗、教育等领域AI对企业经营的影响
第四讲：AI技术对企业管理的影响
1. 管理模式：AI技术对整体管理模式发出挑战
2. 科学决策：基于大数据+AI，实现智能化决策
3. 流程高效：基于RPA技术和智能化应用，智能优化流程业务
4. 可视化管理：全流程、全周期、全设施状态可视化管理
5. 风险管理与预警系统中：智能预警和风险判定
4. 财务与人资管理：支撑业务和管理决策的数据型管理体系
【案例解析】华润集团、伊利、美的等企业的AI管理应用
第五讲：企业如何应用AI技术提升经营管理效率
1. 制定企业AI技术应用战略规划
2. 选择合适的AI技术解决方案与合作伙伴
3. 构建企业AI技术应用团队与培训机制
4. 评估与优化AI技术在企业经营管理中的应用效果
【案例解析】国家电网、通讯运营服务商的落地策略分享
课程背景
随着数字化转型的加速，人工智能（AI）技术，尤其是机器学习、深度学习和大模型的应用，正在成为推 动企业增长的关键力量。对于汽车行业，尤其是二手汽车市场，利用这些先进技术可以提升品牌影响力、 优化客户体验，并提高销售效率。本课程旨在帮助学员理解AI技术的基本原理及其在企业管理中的应用， 特别是如何通过智能化手段促进业务发展。
课程收获
掌握机器学习、深度学习和大模型的基本概念和技术原理。
深入了解企业管理的核心模块，包括市场营销、销售管理、客户服务等。
学习如何将AI技术融入到企业管理的各个环节中，以实现更高效的业务运作。 能够设计出结合AI技术的企业管理解决方案，并制定相应的操作流程。
课程对象
本课程适合希望利用AI技术改进企业管理流程的二手汽车销售人员、市场专员、客户服务人员及管理层人 员。
课程时长
1天
课程大纲
part1 A I发展史
1.A I，归根结底是解决什么问题的？
1.1 AI的定义
1.2 AI的发展史
1.3 机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习
1.4 深度学习：图像识别技术CV与人类自然语言处理NLP
1.5 GPT的诞生
1.6 AI-LLM大模型的诞生
1.7.AI-LLM大模型的技术原理
2.分析性AI
2.1分析性AI的目的：赋助人工做出科学判断
2.2科学决策三大核心要素：数据模型、大数据、超高算力 2.3数据模型：分析性AI——机器学习与深度学习
2.4大数据：大数据技术
2.5算力：从云计算到量子计算
2.6分析性AI赋能科学分析的底层逻辑
3.AI-LLM大模型的主要应用领域
3.1AI-LLM特点：理解语义、知识记忆、逻辑推理、直接生成
3.2 文生文、文生图、文生音频、文生视频、文生代码
3.3 图生视频
4.AI-LLM大模型的发展现状
4.1 国外AI-LLM大模型介绍
4.2 AI-LLM大模型的发展趋势
4.3 AI agent的出现
5.AI agent
5.1 AI agent
5.2 RPA+LLM
5.3 RAG
5.4 数字员工
Part 2: 企业管理知识学习
1. 品牌市场营销
1.1 市场调研与目标市场确定
1.1.1 市场调研工具
1.1.2 目标市场细分
1.2 品牌建设与推广策略
1.2.1 品牌识别系统
1.2.2 推广活动策划
【案例】特斯拉如何通过社交媒体营销提升品牌认知度
2. 销售管理
2.1 线索获取与商机管理
2.1.1 线索来源分析
2.1.2 商机跟进流程
2.2 客户需求分析与解决方案定制
2.2.1 需求访谈技巧
2.2.2 解决方案设计
【案例】CarMax如何利用CRM系统进行有效的客户关系管理
3. 客户服务
3.1 客户满意度调查与管理
3.1.1 调查问卷设计
3.1.2 数据分析与反馈
3.2 售后支持与服务创新
3.2.1 快速响应机制
3.2.2 创新服务项目
Part 3: AI技术在企业管理中的应用
1. AI在市场营销中的应用
1.1 数据驱动的精准营销
1.1.1 客户画像构建
1.1.2 定制化营销内容
1.2 自动化营销工具
1.2.1 营销自动化平台
1.2.2 AI聊天机器人
【案例】宝马如何运用AI进行个性化广告推送
2. AI在销售管理中的应用
2.1 销售预测与库存管理
2.1.1 需求预测模型
2.1.2 库存优化策略
2.2 智能推荐系统
2.2.1 基于用户行为的产品推荐
2.2.2 销售助手应用
3. AI在客户服务中的应用
3.1 自助服务门户
3.1.1 知识库构建
3.1.2 自助服务平台
3.2 情绪分析与反馈收集
3.2.1 社交媒体监听工具
3.2.2 客户情绪管理
【案例】某汽车4S店的数字员工智能销售客服
【课程背景】
随着人工智能（AI）技术的迅速发展和广泛应用，它对现代企业经营管理的影响日益显著。为了帮助企业经营管理者更好地理解和应用AI技术，提升企业的运营效率和竞争力，本课程将围绕AI的特点、发展趋势以及对企业经营管理的影响和融合发展展开深入讲解。
【课程收获】
1. AI：掌握AI技术的基本概念、原理和应用领域。
2. 影响：了解AI技术的发展趋势及其对企业管理模式的影响。
3. 融合：学会如何借助AI技术优化企业经营管理流程，提升工作效率。
4. 融合：掌握AI技术在企业决策支持、风险管理等方面的应用方法。
5. 培养企业经营管理者对AI技术的敏感度和创新意识。
【课程对象】企业经营管理者、中高层管理人员、对AI技术感兴趣的企业员工。
【课程时长】6小时（可根据实际需求调整课程时长）
【课程大纲】
第一讲：AI技术概述
1. AI的起源与最终目的
2. AI技术的发展历程与现状
3. AI技术的核心原理与关键技术
（1）机器学习：监督学习、无监督学习和强化学习
（2）神经网络：卷积神经（CNN）、循环神经（RNN）和生成对抗网络（GAN）
4. AI技术的发展趋势——大模型（LLM）和AI agent
第二讲：管理创新与科学决策
1. 现代管理学对管理的定位
2. 企业的核心使命：创新
3. 创新的方法：科技创新、文化创新、制度创新
4. 科技创新的关键：科学决策
5. 科学决策的三大核心要素：AI算法模型、大数据与算力
第三讲：AI技术对企业经营管理的融合
1. 市场之变：数字化催生外部市场用户需求之变
2. 业务之变：基于AI技术快速推荐业务
3. 价值创造（生产）：AI重塑价值主张和提升价值生产效率
4. 商业模式之变（供应商和渠道商）：平台化商业和生态兴商业的快速崛起
5. 资源之变：跨界整合与AI资源精准自动化配置
6. 服务之变：基于大数据的精准客群服务
【案例解析】AI在能源电力中的创新应用
第四讲：AI技术对企业管理的影响
1. 管理模式：AI技术对整体管理模式发出挑战
2. 科学决策：基于大数据+AI，实现智能化决策
3. 流程高效：基于RPA技术和智能化应用，智能优化流程业务
4. 可视化管理：全流程、全周期、全设施状态可视化管理
5. 风险管理与预警系统中：智能预警和风险判定
4. 财务与人资管理：支撑业务和管理决策的数据型管理体系
【案例解析】华润集团、伊利等企业借助AI重塑管理体系
第五讲：企业如何应用AI技术提升经营管理效率
1. 制定企业AI技术应用战略规划
2. 选择合适的AI技术解决方案与合作伙伴
3. 构建企业AI技术应用团队与培训机制
4. 评估与优化AI技术在企业经营管理中的应用效果
【案例解析】国家电网、通讯运营服务商的落地策略分享
【课程背景】
随着人工智能技术的飞速发展，运营商客服系统正经历着前所未有的变革。AI技术的应用不仅极大提升了客服系统的效率和服务质量，同时也为客服行业带来了新的挑战和机遇。本课程旨在深入探讨AI在运营商客服系统中的应用，解析智能客服系统的发展历程、构成要素以及AI大模型如何助力智能客服系统的创新与落地。
【课程收获】
全面了解智能客服系统的发展历程和当前趋势。
掌握智能客服系统的关键技术和主要构成。
学习AI大模型在智能客服系统中的应用策略和实践案例。
探索AI大模型下的智能客服系统落地的技术路径和实操方法。
【课程对象】
运营商客服部门的管理人员和技术专家。
对AI技术在客服领域应用感兴趣的行业从业者。
希望提升客服系统智能化水平的企业决策者。
【课程时长】1天
【课程大纲】
Part 1: 智能客服系统的发展阶段
1.智能客服系统的起源与演进
1.1 传统客服系统的局限与挑战1.2 智能客服系统的初步探索1.3 技术突破与智能客服系统的快速发展
2. 智能客服系统的现状与趋势
2.1 当前智能客服系统的关键技术2.2 智能客服系统的行业应用案例分析2.3 未来智能客服系统的发展方向
3. AI技术在客服系统中的应用前景
3.1 AI技术对客服行业的颠覆性影响3.2 智能客服系统的创新应用场景3.3 智能客服系统的可持续发展策略
Part 2: 智能客服系统的主要构成
1.智能客服系统架构
1.1 系统架构的设计原则1.2 核心组件及其功能1.3 系统集成与数据流管理
2. 关键技术与工具
2.1 自然语言处理（NLP）技术2.2 机器学习与深度学习算法2.3 语音识别与文本转语音技术
3. 用户体验与服务优化
3.1 用户交互设计3.2 个性化服务策略3.3 服务质量监控与评估
Part 3: AI大模型在智能客服系统的应用
1. AI大模型的引入与集成1.1 AI大模型的基本概念与分类1.2 AI大模型与智能客服系统的集成方法1.3 AI大模型的性能优化与调整
2. AI大模型赋能智能客服
2.1 提升问题理解与回答准确性2.2 增强上下文理解与多轮对话能力2.3 个性化服务与用户意图预测
3. AI大模型的创新应用案例
3.1 特定行业的AI大模型应用案例3.2 AI大模型在多语言客服中的应用3.3 AI大模型在复杂问题解决中的角色
Part 4: AI大模型下的智能客服系统落地
1.技术路径与实施策略
1.1 确定技术路径与实施计划1.2 技术选型与系统集成1.3 风险评估与应对措施
2. 智能客服系统的实操配置
2.1 初期标配与普及配置2.2 专业配置与创新配置2.3 智能客服系统的持续迭代与优化
3. 行业应用与案例分析
3.1 金融、通信等行业的智能客服系统落地案例3.2 智能客服系统在不同规模企业的应用3.3 智能客服系统落地的挑战与解决方案
【课程背景】
在数字化时代，人工智能（AI）的应用已渗透到各个领域，自媒体行业也不例外。AI不仅为自媒体提供了内容创作的支持，还大大提高了内容生产和发布的效率。本课程将带你深入了解如何利用AI技术，从选题、标题、封面设计到短视频制作，全面提升自媒体运营的效率和效果。
【课程收益】掌握借助AIGC做自媒体的方法
【课程对象】
本课程适合自媒体从业者、内容创作者以及对AI与自媒体结合感兴趣的人士
【课程时长】6小时
【课程大纲】
第1讲：AI选题生成，大数据+灵感，爆款选题随意选
1.1 AI与大数据在选题中的应用
1.2 如何利用AI捕捉热点与趋势
1.3 爆款选题案例分析
1.4 实战演练：生成你的爆款选题
第2讲：AI标题优化，远超98%的自媒体人的标题生成术
2.1 标题的重要性与AI优化原理
2.2 AI标题生成技巧与策略
2.3 爆款标题案例分析
2.4 实战演练：优化你的自媒体标题
第3讲：AI封面设计，一句话生成专业级封面
3.1 封面设计的重要性
3.2 AI封面生成技术介绍
3.3 专业级封面案例分析
3.4 实战演练：一句话生成你的专业封面
第4讲：AI笔记生成，爆款笔记1秒生成
4.1 AI笔记生成技术原理
4.2 如何利用AI快速生成高质量笔记
4.3 爆款笔记案例分析
4.4 实战演练：1秒生成你的爆款笔记
第5讲：AI短视频脚本生成，口播+剧情，个个精彩
5.1 短视频脚本的重要性
5.2 AI短视频脚本生成技术
5.3 口播与剧情脚本案例分析
5.4 实战演练：生成你的精彩短视频脚本
第6讲：AI短视频生成，文字生成视频，不拍不剪照样精彩
6.1 文字生成视频的技术原理
6.2 AI短视频生成流程与技巧
6.3 精彩短视频案例分析
6.4 实战演练：文字生成你的精彩短视频
第7讲：AI短视频剪辑，傻瓜式超强大，3分钟成片
7.1 AI短视频剪辑技术介绍
7.2 傻瓜式剪辑流程与策略
7.3 3分钟成片案例分析
7.4 实战演练：快速剪辑你的短视频
第8讲：AI数字人，口播短视频，全自动生成
8.1 AI数字人技术介绍
8.2 口播短视频生成流程
8.3 数字人短视频案例分析
8.4 实战演练：全自动生成你的口播短视频
第9讲：附：文心一言提示词提问技巧汇总
9.1 文心一言技术概述
9.2 提示词设计与优化技巧
9.3 高效提问策略
9.4 实战演练：利用文心一言提升内容质量
【课程背景】
AI Agent技术正在渗透到企业中的各个领域，借由目前成熟的大模型和Agent部署和基于企业本地数据的 rag技术，可以赋能企业各个岗位，诞生数字员工应用，提升人员的办公效率。
本课程分享AI大模型技术如何与企业本地数据进行对接，通过AI agent技术实现数字员工，尤其是在MSS 领域。
【课程收获】
1.了解AI agent技术的核心指导思想 2.了解其中的关键基础
3.掌握配置
4.学会使用和调优
【课程对象】
MSS领域成员
【课程时长】
1天
【课程大纲】
part1 AI agent 的指导思想和技术原理
1.1 定义与概念
1.1.1 什么是AI Agent
1.1.2 AI Agent与RPA的区别
1.1.3 AI Agent的发展历程
1.2 指导思想
1.2.1 智能决策与自主学习
1.2.2 人机协作与交互体验
1.2.3 数据驱动与知识发现
1.3 AI Agent的原理
1.3.1 AI agent
国内外 agent 工具介绍
文心智能体、智谱清言智能体、coze
本地化部署：ollama和LM studio
1.3.2 工作流RPA+LLM+RAG本地化知识库搭建 。
工作流
节点与参数
LLM调用
RAG
1.3.3 部署
API部署
链接
云化移动端部署：公众号、企微、小程序、钉钉等 。
本地化端侧部署
1.3.4 数字员工的诞生
part2 AI agent应用(数字员工)的开发与部署
2.1开发
2.1.1 开发平台：文心智能体、coze、通义智能体、实在智能体、Ollama
2.1.2 开发方法：零代码开发、低代码开发和AI开发
2.1.3 部署方式：API、云化移动端部署、本地化部署
2.2.关键技术
2.2.1 AI agent开发
注册
选择开发方法
prompt的基础设置
2.2.2 IPA 工作流
定义工作流
工作流的设计
流程设计器
agent中的工作流
2.2.3 AI大模型与插件
插件与插件市场
大模型调用
主流大模型的区别
多个开发平台以对接的大模型
2.2.4 本地知识库RAG
知识库的构建
知识库的优化
知识库的召回
2.2.5 调优promot
prompt的基本使用
prompt的优化技巧
Part3 AI agent 在MSS中的应用开发部署流程
3.1 确定业务场景
3.1.问答系统
3.1.2 MSS在网络空间安全中的应用高强度防守对抗
3.1.3 KPI视角下的服务过程展示MSS的核心服务内容
3.1.4 安全事件的监控和响应
3.1.5合规方面的报告MSS的技术特点
3.1.6 实时数据同步
3.2 提炼设计工作流
3.2.1 流程设计
3.2.2 流程部署
3.3 确定开发工具和部署方式
3.4.1 开发工具选择
3.3.2 部署方式选择
3.4 构建本地化知识库
3.4.1 日常风险清单查询
3.4.2 告警日志
3.4.3 经验教训登记册
3.4.4 合规校验
3.4.5 其他插件与基本技能
3.5 进行测试调优
【案例】 深信服安全托管服务MSS
【课程背景】
随着技术的不断革新，AIGC（人工智能生成内容）工具已经成为现代职场不可或缺的一部分。这些工具利用先进的人工智能和大数据技术，帮助我们更高效地处理各种任务，从文案写作到数据分析，再到短视频创作。本课程将深入探讨如何使用AI大模型等AIGC工具，结合具体案例和实际操作，帮助学员掌握这些工具的核心功能和应用方法，从而大幅提升工作效率。
目前市面上存在非常多的各类应用，其对接的大模型底座多为ChatGPT、百度千帆、阿里通义、讯飞火星等国内外知名大模型体系，鉴于学员使用的便利性、数据访问安全型、生态体系完善性等多方面的考虑，本节课将采用国内知名度高、使用友好、生态强大、安全系数高、参数模型大的百度AI大模型作为授课工具。
【课程收获】
掌握AI大模型的核心功能与应用技巧。
通过实战训练，熟悉AI大模型在实际工作中的操作流程。
激发创新思维，探索AI大模型在业务中的更多应用。
【课程对象】企业全体员工
【课程时间】1天-2天，1天讲解+案例+小任务，2天重作品交付
【课程大纲】
一、AI及AI大模型的基础内容(0.5小时）
1. AI的价值以及实现的指导思想
2. AI大模型的概念及指导思想
3. AI 整体框架
3.1 指导思想
3.2 学习范式
3.4 框架算法
【任务】通过简单的基础指令完成营销文案、销售数据、创意图片等的生成
二、AI大模型提升办公效率的应用（4小时）
1. 文本创作（1小时）
（1）常见的文案类型：公文、新闻资讯、新媒体图文、办公、文稿、诗词、剧本、脚本、评论、演讲稿、标书、会议纪要、解决方案
（2）文本创作必须要掌握的结构化思维（结构）
（3）文本创作必须要明确的内容优质的标准（内容要求）
（4）结构化文本PROMOT
（5）复合标准的示例与范式
（6）评论家与自我审查机制
（7）文案创作的示例演示
【案例训练】公司内部公文、标书、会议纪要、解决方案
【任务】根据文案创作的方法，撰写会议纪要
2. CHATBI-数据分析（0.5小时）
（1）数据分析的步骤：问题-建模-获取-处理-管理-可视化-数据分析
（2）数据分析包括的内容：搜集、可视化、排序、对比、增强、挖掘、统计、更新等
借助CHATBI实现个性化数据统计
借助CHATBI实现数据可视化
（3）常见的几类数据处理、数据分析的应用
借助AI大模型实现数据的采集搜集
借助AI大模型实现数据的整理
借助AI大模型实现数据的公式化计算
借助AI大模型实现数据的可视化
借助AI大模型实现数据的挖掘（关联与趋势判断）
【案例】借助AI大模型实现EXCEL表中销售数据的可视化和统计分析
【任务】借助AI大模型实现自己常用数据的搜集、处理和可视化及分析
3. 图片生成（0.5小时）
（1）图片的基本功能：创意化表达创作者的思想
（2）图片生成的基本要素构成：人物、主题、故事、色彩、形状、风格、景别、构图、画风、应用场景
（3）图片优质与否的判定标准
（4）AI大模型提示词与其生态内大模型插件的对照
（5）图片生成的常见场景
利用AI大模型生成设计图
利用AI大模型实现图片的优化和后期处理
创意营销图片生成
个性化图片素材的生成
【案例】常见的几类（漫画、营销、人物、风景、场景、二次元、超现实等）内容创作技巧
【任务】借助AI大模型实现相关图片的生成
4. 借助AI大模型自主生成短视频生产（1小时）
（1）短视频主题的选择
（2）短视频框架体系
（3）短视频生成：构图、景别、镜头、角度、运镜技巧、神情、动态等
（4）短视频优化指令
（5）数字人+短视频的自动生成
【案例】借助AI大模型生成短视频
【扩充】借助midjourny平台套用Sora大模型生成短视频
【任务】借助AI大模型生成短视频
5. 借助AI大模型自主生成PPT（1小时）
（1）PPT主题的确定
（2）PPT结构，用思维导图直接生成PPT
（3）PPT生成：背景、字体、字号、标题、过渡页、批注、动画等
（4）PPT优化指令
【案例】活动策划类、教程类、报告类、解决方案类等PPT的生成
【任务】借助AI大模型生成PPT
6. 借助AI大模型生成代码
（1）明确需求
（2）梳理工作流
（3）输入要求
（4）检测结果并优化
（5）代码集成
7. AI-agent智能体
（1）AI agent
国内外 agent 工具介绍
文心智能体、智谱清言智能体和coze
本地化部署：ollama和LM studio
（2）智能体应用：数字员工（Agent+RPA+LLM+RAG+Prompt+ollama）
特定领域知识问答（Q/A）
特定文件（合同、政策等）知识提炼、解读和加工处理
基于内部知识库的方案生成、文件生成
（3）智能体的创建
工作流RPA+LLM+RAG本地化知识库搭建
工作流、节点与参数、LLM调用、RAG
（4）部署
API部署
链接
云化移动端部署：公众号、企微、小程序、钉钉等
本地化端侧部署
【任务】创作一个AI agent
【培训背景】
随着人工智能技术的快速发展，AI在营销领域的应用越来越广泛。AI技术能够帮助企业实现个性化营销、精准定位、提升用户体验等目标，从而提高营销效果和用户满意度。本课程将深入探讨AI在营销中的应用，帮助学员了解AI技术在营销中的优势和具体应用场景。
【培训收获】
1. 掌握AI技术在产品创新、品牌市场宣传、用户体验打造、用户运营、渠道管理等营销方面的具体应用
2.掌握相关的一些工具应用
【培训对象】营销系统人员
【培训时长】6小时
【培训大纲】
一、AI+营销概述
1. 定义营销的内容：产品-品牌与市场（媒体）-用户体验-用户运营-渠道管理
2.AI+营销的内涵
（1）实现单元和整体的提效降本
（2）实现更好的用户体验
3.AI+营销的核心机理
（1）产品：更准确、更敏捷地开发产品
（2）市场：更加高效得完成品牌宣传与用户获取
（3）体验：借助AI实现更好的便利性和创新性
（4）运营：精准、精细提升整体用户运营的效率
（5）渠道：更加高效的渠道管理
案例：某电商平台的智能推荐系统
二、AI+产品创新
1. 基于大模型生成产品设计原型
2. 基于大模型生成产品服务体系
3. 基于市场大数据实现产品的不断自主迭代优化
4. AI数据产品的生成（影视、画作、音乐等）
案例：某智能家居品牌的语音助手功能，让产品越来越智能
三、AI+品牌市场宣传
1. 品牌宣传的主要策略：媒体与公关
2. AI+媒体的应用
（1）AI数字人IP主播
（2）AIGC生成内容（短视频、笔记、图文等）
（3）依托RPA技术实现自主广告推送
（4）基于NLP的标签推荐
3. 品牌市场舆情舆论AI监控与检测
（1）品牌舆论AI检测
（2）AI舆论处理
4. 基于市场推广的智能策略分析
（1）多渠道推广效果自主分析与归因
（2）相应策略的智能推荐
案例：品牌广告智能定向推送
工具：ChatGPT、Sora、文心大模型、通义大模型、星火大模型
四、AI+用户体验打造
1. AI数字人提升用户的交互
2.智能客服系统与智能质检
3.大模型在客服体系中的应用
4.大模型辅助客户自我学习
5.智慧服务厅店，提升厅店服务质量
6.AI语音助手，提升用户的生活效率
7.AI产品使用分析，为客户提供个性化智能化推荐产品或服务
8.AI+终端，链接用户智能生态
案例：某在线教育平台的智能辅导功能
工具：智能客服系统、智能语音机器人、AI语音助手、智慧终端设施
五、AI+用户运营
1. AI自主用户画像分析和产品推荐
2.AI+RPA+RFM+营销画布，实现自动化智能化运营
3.AI+权益，实现自主智能用户促活
4.AI助理，实现用户售后服务自主化
案例：某平台AI自主智能运营
工具：有赞、微伴助手、千帆大模型等
六、AI+渠道管理
1. AI在智能配货方面的应用
2. AI在渠道商精细化管理和赋能方面的应用
3. 渠道风险控制
4. 渠道销售预测和为渠道管理策略提供支持
案例：有赞新零售实现连锁门店智能化分析和管理
【课程背景】
随着数字化转型的深入，企业数据资产的价值日益凸显，同时也面临着前所未有的安全挑战。本课程旨在为数据专员提供系统性的数据安全知识和实用技能，重点关注敏感数据和核心数据的保护措施，确保企业在数字化转型过程中数据安全可控。
【课程收获】
1. 了解数据安全的基本概念和诞生的背景
2. 了解数据安全的评估方法
3. 熟知常见的数据安全的问题和解决方法
4. 掌握技术防护的措施
【课程对象】数据专员等
【课程时长】6小时
【课程大纲】
一．数据安全的基本知识
1. 数据安全的定义
2. 数据安全CIA三要素
3. 与网络安全、信息安全的区别和联系
4. 数据安全概念诞生的背景
（1）数字化转型的要求
（2）法规、政策的要求
（3）技术进步带来的风险性要求
二．如何评估数据安全
1. 风险评估：识别潜在的数据安全对业务的影响程度
2. 合规性检查：确保企业的数据安全实践复合相关法规、政策
3. 技术评估：检查现有的技术防护措施是否可以有效应对安全威胁
4. 人员评估：评估员工的数据安全意识和技能水平
三．数据安全治理体系
1. 数据安全治理体系的概念
2. 数据安全治理与传统安全的区别
（1）目标差异
（2）对象差异
（3）理念差异
（4）手段差异
（5）技术与管理融合差异
3. 数据安全治理的定位
（1）机构成立
（2）机构性质
（3）机构成员
（4）履行职责
4. 数据安全治理的核心内容
（1）数据安全治理的外部遵循的原则
（2）数据分级
（3）数据资产梳理
5. 数据分级
（1）分类方式：来源、内容和用途
（2）敏感级分类：价值、敏感级、影响和分发范围
极敏感级
敏感级
较敏感级
低敏感级
6. 数据资产梳理
（1）使用部门和角色
（2）数据存储和分布
（3）数据使用状况
四、数据安全治理的关键环节
1.数据生命周期：数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。
2数据收集
(1) 采集主体身份真实、可信的验证。
(2) 确保采集的数据来源真实可靠。
(3) 确保采集数据的有效性
3.数据存储
(1) 数据的加密存储，以防止未经授权的访问。
(2) 数据的备份与恢复策略，以防数据丢失。
(3) 对不同等级的数据进行安全隔离和访问控制。
4.数据使用
(1) 数据的访问权限管理
(2) 数据脱敏
(3) 数据的审计和监控，确保数据的合法和合规使用。
5.数据加工
(1) 在数据整合、清洗、转换等处理过程中，保证数据的完整性和准确性。
(2) 使用加密和访问控制等手段，保护处理过程中的数据安全。
6.数据传输
(1) 数据的加密传输
(2) 使用安全的通信协议和传输通道
7.数据提供（访问）与公开
（1） 核心数据的安全治理
a. 严格的数据访问控制：
l 仅允许特定人员或团队访问核心数据。
l 实施双因素或多因素身份验证以增强安全性。
l 使用基于角色的访问控制（RBAC）来管理不同用户的权限。
b. 数据加密：
l 对核心数据进行端到端加密，确保数据在传输和存储时的安全。
l 使用强加密算法和密钥管理策略。
c. 定期审计和监控：
l 定期检查核心数据的访问和使用情况。
l 设置警报系统，当出现异常访问或潜在泄露时及时通知管理员。
d. 数据备份与恢复：
l 建立健全的核心数据备份机制，并定期测试备份的完整性和可恢复性。
l 制定灾难恢复计划以应对可能的数据丢失或损坏。
（2）敏感数据的安全治理
a. 最小化数据收集和使用：
l 仅收集和使用必要的敏感数据。
l 避免不必要的数据共享和存储。
b. 数据脱敏：
l 对敏感数据进行脱敏处理，例如使用哈希或令牌化技术。
l 在不牺牲数据实用性的前提下，减少数据的敏感性。
c. 访问控制和监控：
l 对敏感数据的访问实施严格的控制，并监控任何异常活动。
l 使用数据泄露检测和预防（DLP）工具来识别和保护敏感数据。
d. 定期审查和更新策略：
l 定期对敏感数据的安全策略进行审查，并根据业务需求和技术发展进行更新。
l 确保所有相关人员都了解并遵循最新的安全政策和流程。
（3）一般数据的安全治理：
a. 常规访问控制和监控：
l 实施适当的访问控制，并监控数据的使用情况以确保合规性。
l 使用常规的安全工具和技术来保护数据的完整性和可用性。
b. 定期备份：
l 对一般数据进行定期备份，以防止数据丢失。
l 确保备份数据的安全存储和可恢复性。
c. 员工培训和教育：
l 提高员工对数据安全的意识和技能，确保他们遵循最佳实践。
l 定期组织安全培训，确保员工了解最新的安全威胁和防御措施。
五、数据安全防控体系的保障性措施
1. 政策与流程
(1) 制定详细的数据安全政策和流程
(2) 定期对政策和流程进行审查和更新
2. 技术防控
(1) 部署先进的防火墙、入侵检测和防御系统来保护网络基础设施。
(2) 使用加密技术保护数据的机密性。
(3) 实施访问控制策略
(4) 采用数据泄露防护（DLP）系统
3. 人员培训与数据安全意识提升
(1) 定期为员工提供数据安全培训，
(2) 建立奖励和惩罚机制
4. 合规性管理
(1) 深入了解并遵守相关法规和政策的要求
(2) 建立合规性管理团队，负责监测和应对合规性风险。
(3) 定期进行合规性审查和自查
5. IT审计与监控
(1) 定期对数据安全进行审计和监控
(2) 实时监测和分析安全事件和威胁。
(3) 建立应急响应机制，快速应对和处理潜在的数据安全事件。
【课题背景】
数据分析是可以给到日常业务人员和管理人员实现业务提效和科学决策以支撑。伴随数字化转型的深入，越来越多的业务环节有了可以更多数据可供工作使用，但如何对如此诸多的数据做好数据分析，能够支撑业务和管理，就要研究数据分析的思维和方法，从底层原理和工具的应用等方面掌握数据分析的方法。
【参与人员】
本课程适宜于：全体成员
【学员收获】
1. 了解数据分析的价值及应用
2. 掌握数据分析的整个流程
3. 掌握数据分析的方法
4. 学会借助工具呈现可视化数据分析报告
【课程时长】1天
【课程大纲】
一、外部数据做决策，内部数据提效率（1小时）
1. 数据分析是做什么的？——判断
2. 数字化时代数据的4V特征
3. 数据分析的价值应用
（1）外部数据做决策：发现大战略、新商机、创新业务
（2）内部数据做优化：对现有的业务、管理展开提效降本
【案例】雀巢咖啡全球市场基于大数据调整产品分布
5.数据分析驱动业务提效降本的原理——数据分析
4. 数据分析三个核心要素
（1）定义业务问题，掌握业务建模的能力
（2）掌握数据分析的流程方法
（3）掌握数据分析工具的应用
二、数据分析的流程（2小时）
1. 定义问题
（1）定义问题
（2）制定评价体系
2. 定义业务模型
（1）业务模型
（2）模型与指标
（3）模型指标的优化
3. 数据收集
（1）通过各系统下载
（2）通过自制表单收集
4. 数据处理
（1）数据处理的内容
l 数据清洗
l 去重复
l 查补缺
l 检查数据准确性
（2）数据统计
【应用】借助EXCEL完成数据的清晰和补充
5. 数据可视化
l 对比分析：柱形图
l 结构分析：饼状图
l 趋势预测分析：折线图+柱形图
【案例】Excel、BI报表、数据驾驶舱、集控平台
6. 数据分析
l 偏差分析
l 趋势预测：回归分析与MVP法
l 归因分析：A/B对照法、梯度下降法、逻辑树法
l 最佳分析
【案例】大数据预测某款单品的市场总量
7. 撰写数据分析报告
（1）背景介绍和问题描述
（2）定义问题，并进行相关性分析
（3）数据分析报告的呈现
（4）提出下一步行动计划
三、数据分析的应用（3小时）
（一）产销存分析与销售预测分析
1.生产数据分析
（1）采购金额分析
（2）供应商结构分析
（3）物料采购分析
2.销售数据分析
（1）区域分析
（2）产品结构分析
（3）渠道结构分析
（4）客户分层结构分析
（5）终端销售分析
（6）销售预测
3.库存分析
（1）直销品分析
（2）存货周转分析
（3）毛利率分析
【案例】某女鞋品牌产销存分析
（二）经营归因分析
1. 经营归因分析的核心指导思想
2. 销售目标分解与指标标准制定
（1）渠道模型：S=Σs(1~n)，适用于全国网点、代理、分公司、办事处类型
（2）流量模型（漏斗模型）：S=UV（流量）*CVR（转化率）*P(客单价），适用于线上渠道运营。
（3）增长黑客（AARRR）：S=N*P=S1（新客户）+S（老客户）+S3(老带新）
（包括了：漏斗模型+RFM模型+裂变模型）
（4）分布模型：S=n*s(标准经营单位），适用于自营销售终端（含线上）的类型
3. 数据获取
4. 借助BI报表完成相关数据的可视化
5. 采用对比分析发现异常因子
6. 借助假设检验法、A/B对照法、单因子变量法等确定影响业绩的因素
7. 精益、优化每个因子
【案例】某户外企业的经营业绩分析
（三）产品定价分析
1.产品定价分析的目标是制定有竞争力的价格和最大的利润率
2.基于竞争的外部数据获取
3.基于利润率的销量-价格对照统计数据
4.基于市场占有率的产品定价分析
5.基于利润率的产品定价分析
【案例】某家电产品定价分析
（四）价值链分析法
1.基本活动分析:研发-采购-生产-配送-市场-销售-服务
2.辅助性活动分析:研发、人力、基础建设
3.分析相关的成本动因
4.发展出比竞争对手更佳的竞争优势
【案例】3C领域价值链分析
（五）市场投入分析
1.市场投入分析要解决的问题
2.数据获取
3.ROI，市场投入分析的主要分析模型
4.制定标准，结算投入数据，得出结论
【案例】某护肤品牌区域市场投入分析
（六）订单分析
1.订单分析可以破解的场景问题
2.数据处理
3.数据统计与分析
4.形成判断
（七）用户分析
1.用于产品研发创新的方法
2.用于精准产品推广的方法
3.用于用户精细化运营的分析方法（RFM和用户画像）
【案例】瑞幸咖啡的精细化营销
【课程背景】
电商平台的数据分析，可以有效帮助电商平台运营者发现业务运营中的问题，支撑其运营决策和优化运营策略。本次课程内容主要基于中建电商现有的业务做数据分析，帮助运营人员和商务人员更有效展开运营工作。
【课程对象】平台产品运营、供应商管理等
【课程收获】
1. 了解垂类电商整体经营模型架构
2. 掌握对当下主营业务展开数据分析的方法
3. 能够就分析结果提出改善型对策
【课程时长】1天
【课程大纲】
一、垂类电商的盈利模式分析
1. 垂类电商的价值：供需匹配
2. 垂类电商的竞争力：匹配效率与用户体验
3. 垂类电商的盈利点：付费会员、交易佣金、广告费、活动报名费、金融服务、saas赋能工具等
【案例】中服网、找钢网、鞋材网等盈利模式分析
二、垂类电商平台产品发展阶段
1. 功能性产品：解决基础信息发布、支付交易和功能性呈现
2. 运营型产品：破解用户增长问题及利润产生
3. 策略型产品：核心解决风险控制、算法匹配，拉升用户体验
【案例】电信翼支付、中服网、GO2等垂类电商平台的发展历程
三、构建基于平台GMV的数据分析模型
1. 业务战略分析：S（平台）=Σs(1~n），整个平台业绩=各业务业绩之和
（1）业务生命周期理论
（2）业务战略理论
（3）业务数据分析
【案例】滴滴业务战略分析
2. 产品结构分析：S（业务）=Σs(1~n），n=产品
（1）某业务线的GMV=付费会员+交易佣金+广告收益+...
（2）产品战略与产品结构
（3）产品结构分析
【案例】某电商平台的产品结构分析
3. 用户价值分析：S（产品）=n*p，n=用户数，p=用户价值
（1）用户增长模型：AARRR模型
（2）用户生命周期理论
（3）目标制定与分解
（4）用户结构分析：
l 新老用户占比分析
l 用户等级分析
l RFM分析
（5）用户Arpu值分析
【案例】某母婴类平台的用户运营数据分析
4. 流量转化率分析：n（用户数）=uv*cvr，uv=平台流量，cvr=转化率
（1）电商平台流量来源渠道分析
（2）各渠道来源的转化率分析
（3）单品流量转化率分析
【案例】某社区团购平台的流量、转化率分析
四、数据分析的流程与方法
1. 明确逐层分解的业务模型
2. 取数：从报表和系统中获取相关数值
3. 做好数据治理和数据清洗
4. 完成基本的对比分析、预测分析
5. 绘制可视化报表
6. 解读报表，实现数据价值的挖掘
【演绎】如何借助BI报表，完成数据分析和数据报表的制作
五、数据分析后常见的问题对策
1. 业务战略问题：优化业务结构
2. 产品规划问题：优化产品结构、优化单品
3. 用户结构问题：优化用户结构，实现拉新和老客户维护的闭环运营
4. 用户增长问题：强化流量运营和销售转化策略
5. 存量用户问题：设计用户等级、权益和策划场景化内容等
【案例】某电商平台基于数据分析，如何优化整体电商平台的运营
【课程背景】
在当今的信息时代，非结构化数据如文本、图像、视频和音频等占据了数据总量的大部分。这些数据因其格式多样和内容复杂，难以用传统的数据库和分析工具处理。非结构化数据分析课程旨在教授如何有效地收集、处理和分析这些数据，以提取有价值的信息和洞察，支持决策制定和业务增长。
【课程收获】
1. 理解非结构化数据的特性和在现代业务中的重要性。
2. 掌握非结构化数据收集、存储和管理流程、方法。
3. 学习如何使用先进的技术和工具进行非结构化数据清洗和转换。
【课程时长】1天（6h）
【课程大纲】
1. 非结构化数据的特点
1.1多样性：包括文本、图像、视频、音频等多种格式。
1.2大量性：数据量巨大，增长速度快。
1.3复杂性：数据格式和内容复杂，难以用统一的标准来管理。
2. 非结构化数据管理及目标
2.1数据整合：将分散在不同位置的非结构化数据集中管理。
2.2数据访问：提供便捷的数据检索和访问机制。
2.3数据安全：保护数据不被未授权访问和泄露。
2.4数据治理：确保数据的合规性和质量。
2.5数据价值挖掘：通过分析技术从数据中提取有价值的信息。
3. 管理流程与技术工具
3.1 数据采集
l 收集来自不同来源的非结构化数据。
l 技术工具：使用数据集成工具和APIs来自动化数据采集过程。
3.2 数据存储
l 选择合适的存储解决方案，如对象存储系统。
l 技术工具：使用对象存储系统来存储，确保数据的可扩展性和持久性。
3.3 数据分类与索引
l 对数据进行分类，以便于管理和检索。
l 技术工具：利用机器学习算法，使用全文搜索引擎创建数据索引，提高检索效率。
3.4 数据安全
l 实施加密、访问控制等安全措施。
l 技术工具：部署数据加密工具和访问管理平台，确保数据传输和存储的安全。
3.5 数据治理
l 制定数据管理政策，包括数据质量、元数据管理等。
l 技术工具：使用数据治理软件来帮助管理数据的生命周期和合规性，自动化元数据的收集和维护。
3.6 数据分析
l 使用数据分析工具和技术提取洞察。
l 技术工具：应用机器学习和人工智能技术，如自然语言处理（NLP）和计算机视觉，来分析文本、图像和视频数据。
3.7 数据维护
l 定期清理和维护数据，确保数据的可用性和完整性。
l 技术工具：使用自动化脚本和数据管理工具来清理无用数据，维护数据的整洁和一致性。
4. 最佳实践
l 明确数据所有权：确定谁负责数据的管理和维护。
l 实施数据分类和元数据管理：提高数据的可检索性和可管理性。
l 定期进行数据审计：确保数据的合规性和安全性。
l 采用自动化工具：减少手动操作，提高效率和准确性。
l 持续监控和优化：根据业务需求和技术发展调整管理策略。
【课程背景】
随着大数据的崛起，企业数据平台架构成为企业竞争力的关键。为满足企业对高效、稳定数据平台的需求，培养专业人才，《企业数据平台架构解析》课程应运而生。
【课程收获】
* 掌握数据平台架构的核心知识
* 提升解决实际问题的能力
* 增强跨部门协作与沟通能力
* 培养创新思维与前瞻意识
【课程对象】数据产品人群
【课程时长】1天
【课程大纲】
一、什么是企业数据平台
1. 定义企业数据平台
2. 企业数据平台与传统数据仓库、数据中台的区别和联系
3. 企业数据平台的核心功能和特点
二、为什么需要企业数据平台
企业需要企业数据平台的原因主要有四点：
1. 数字化转型：确保数据在不同场景、组织和产业间的互通。
2. 数据治理：随着数据量增长，数据平台有效管理数据，保障数据质量、合规性和安全性。
3. 数据挖掘与AI建模：数据平台为数据挖掘和AI建模提供丰富数据源，支持智能化决策。
4. 竞争力与产业融合：数据平台增强企业竞争力，促进与产业链伙伴的数据共享和协同。
三、企业数据平台架构概览
1.数据平台架构体系
(1) 数据采集层：包括数据源、数据接入方式等。
(2) 数据存储层：包括分布式存储、数据湖、数据仓库等。
(3) 数据处理层：包括批处理、流处理、图计算等。
(4) 数据分析层：包括数据查询、数据挖掘、机器学习等。
(5) 数据服务层：包括API接口、可视化工具、数据产品等。
2.数据采集层
（1）数据源识别与接入
* 确定数据采集的源头
* 多种数据源接入方式的支持与适配
（2）数据抽取与集成
* 数据抽取技术与策略
* 数据清洗与格式化
（3）数据安全与隐私保护
* 数据加密与传输安全
* 隐私保护技术与策略
3.数据存储层
（1）存储方案选择
* 关系型数据库
* 非关系型数据库
* 分布式存储系统
（2）数据存储优化
* 数据分区与分片
* 数据压缩与索引
（3）数据备份与恢复
* 备份策略与周期
* 数据恢复流程与演练
4.数据处理层
（1）数据预处理
* 数据清洗与去重
* 数据转换与标准化
（2）数据计算与挖掘
* 批处理与实时计算
* 数据挖掘算法与模型
（3）数据质量监控
* 数据完整性校验
* 数据准确性评估
5数据分析层
（1）数据分析工具与平台
* 数据可视化工具
* 高级数据分析与建模平台
（2）数据分析方法
* 描述性分析
* 预测性分析
* 探索性分析
（3）数据洞察与价值提取
* 业务问题分析与解决
* 数据驱动的决策支持
6.数据服务层
（1）数据API与服务接口
* RESTful API
* 数据服务接口定义与规范
（2）数据安全与访问控制
* 数据权限管理
* 数据访问审计与监控
（3）数据服务性能优化
* 负载均衡与容灾
* 服务性能监控与调优
四、企业数据平台架构的组件关系
1. 各层次之间的数据流与依赖关系
2. 组件间的交互与协同工作
3. 数据安全、隐私保护与数据治理的重要性
【课题背景】
未来 10 年，区块链技术可能将释放巨大威力，区块链网络将成为像今天的电信网和互联网一样的社会基础架构。 但非前沿技术领域的群体则对区块链的起源、发展、技术趋势及落地应用场景尚不清楚。本课程将会从区块链技术、区块链技术原理、商业模式创新以及在大数据领域的应用等维度系统分享。帮助学员打开思路，了解外界对区块链的认知，正确帮助学员了解区块链价值及具体应用。
【参与人员】
本课程适宜于：数字技术、产业数字化、企业数字化转型等领域
【学员收获】
1. 了解区块链技术的起源、发展、技术原理、发展历程及现状
2. 了解区块链技术在大数据领域的应用
【课程纲要】
一．区块链技术
1. 区块链的起源和发展
(1) 比特币的故事
(2) 区块链的发展历程:从比特币、以太坊、智能合约到资产数字化，区块链快速融入实体
2. 区块链发展阶段、现状及特点：
（1）区块链1代：比特币
（2）区块链2代：以太坊
（3）区块链3代：价值互联网
（4）整体特点：价值属性、存证属性、信任属性、智能属性、溯源属性
3.区块链技术原理:
（1）区块链的整体架构
（2）区块链的关键技术——密码学、共识算法、智能合约、P2P网络
4.区块链的主要应用领域
（1）商业模式创新：联盟链的共识算法与智能合约
（2）价值互联网：资产数字化溯源与P2P交易
【案例】区块链在金融、农业、养老、文化领域中的应用
二．区块链技术在大数据领域的应用
1. 区块链+大数据之间的关系
（1）区块链定义为技术
（2）大数据定义为内容区块
（3）大数据借由区块链实现数据价值增值
2. 大数据作为内容的价值要求
（1）内部数据治理：数据来源可靠、数据不可篡改、数据隐私
（2）外部数据资产：能够面向业务、面向外部自由调用和交易
3. 区块链在大数据的应用
（1）借由区块链的特性实现内部数据治理
（2）把数据作为生产要素，进行内-外的数据资产交易
4. 区块链+数据资产管理
（1）数据资产化：数据资产所有权属与未来价值
（2）数据资产化面临的困境：数据资产权属管理与数据资产交易
l 数据资产：实体物理资产的数字化映射、虚拟权益类数字资产
l 权属管理：TTP与去中心化的ODIN标识号
l 数据资产交易：数字产权保护、区块链间的跨链交易与智能合约
（3）区块链+所有权：可溯源+加密技术，破解数据所有权
（4）区块链+交易：实现P2P点对点的数据资产交易
5. 区块链数字资产管理平台设计
（1）应用服务层：场景应用
（2）应用接口层：API、SDK
（3）底层平台：用户系统、分布式账本系统、合约系统
6. 区块链+数字资产管理的实现路径
（1）1.0 区块链数字资产平台大量的建立
（2）2.0 数字身份、数字公正、资产数字化，实现实体资产上链
（3）3.0 智能资产、数字自律组织、形成P2P价值交换互联网
7. 区块链+数字资产管理的落地案例
（1）布萌数字资产平台
（2）小蚁智能资产平台
（3）南网电网用电数据资产交易
【课程背景】
《数字中国建设整体布局规划》的出台，明确了中长期我国数字中国建设的方向和重要工作，尤其对数字基础设施和数字资产，数字技术与其他领域的深度融合等多方位做出了深度的阐述。可以说本次的《规划》对未来长期的数字中国建设有着强有力的指导意义，是每一家企业都应该要明确的。
【课程收获】
1. 了解数字中国的概念、内涵和布局
2. 了解数据二十条的相关政策举措
【课程对象】全员
【课程时长】6小时
【课程大纲】
一．数字中国的内涵与布局
1. 《数字中国建设整体布局规划》诞生的背景
2. 《规划》内容解读
（1）中长期规划：2035年，数字中国建设取得重大成就
（2）“2522”整体框架解读
l 一是夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”
l 二是推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合
l 三是强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”
l 四是优化数字化发展国内和国际“两个环境”
（3）规划整体体系的要求：整体布局、系统推进、全面赋能
3. 《规划》落地实施的要求
（1）坚持改革创新，主动适应数字化发展规律
（2）破除制约数字生产力释放的体制机制障碍
（3）坚持系统推进，强化数字中国建设的整体性、系统性、协同性、持续性
（4）坚持安全发展、统筹发展和安全，做到发展和安全协调一致，齐头并进
（5）坚持开放合作，着眼高水平对外开放开展数字领域国际交流合作
二．解读数据二十条
1. 从经济学角度发展看数据成为经济发展的核心驱动要素
2. 数据基础制度对发挥数据要素方面的价值
3. 《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的背景
4. “数据二十条”发布会给市场带来什么样的影响
5. 国家数据局的职责
6. “数据二十条”数据基础制度包括了哪些？
（1）数据产权
（2）数据流通
（3）数据交易
（4）数据使用
（5）数据分配
（6）数据治理
（7）数据安全
7. 数据基础制度建设的目标及路径
（1）建设的三个前提：维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密
（2）工作原则：促进形成与数据生产力相适应的新型生产关系
（3）创新的标准：是否解放生产力
（4）目标：
l 增强数据的可用、可信、可流通、可追溯
l 实现数据流通全过程动态管理
8. 数据产权、数据交易与啥数据要素收益分配
【课题背景】
数据发生价值的前提是数据自身本身的真实性、可靠性，即数据本身有价值。我们把数据自身如何产生价值性的过程，成为数据治理。一般通常包括了定义数据、数据采集、数据存储、数据清洗、数据整合、数据分析等全流程。在整个过程中，一切数据的动作都受到业务的约束，如何定义主数据、采集哪些数据、如何封装数据等整体来看都与业务有关。
本节课，将在系统性分析数据治理内容的基础上，聚焦主数据管理，站在数据和业务两个视角帮助学员如何做好协同性认知，提升主数据管理维护的效率。
【参与人员】
本课程适宜于：数据部门和业务部门
【学员收获】
1. 了解数据治理的价值、流程和内容
2. 了解主数据的价值、管理的流程
3. 理解数据管理与业务之间的关系
【课程时长】1天
【课程大纲】
一、数字化转型、数据分析、数据治理的逻辑关系
1. 数字化转型核心是依托数据分析来实现科学决策，从而提效降本
2. 数据分析的前提是数据治理
3. 数据治理首要工作是主数据管理
二、数据治理的价值、流程和内容
4. 数据发挥价值的前期是数据本身得有价值
5. 如何定义数据自身有价值——时效性、客观、真实、一致、完整、准确
6. 数据治理的内涵
7. 数据治理的流程
（1）明确业务数字化转型的模块
（2）定义主数据：对应业务模块明确业务判断的模型指标
（3）实现数据采集与数据清洗
（4）数据资产管理
（5）数据安全
（6）完成对数据治理的评估
三、主数据的价值和管理的流程
1. 回溯日常工作中数据使用的常见问题
（1）数据混乱、质量差
（2）系统使用效率低
（3）及时性差
（4）统计口径不一致
（5）找数据完全对不上号
2. 为什么我们现在到了不得不去管理维护主数据的时间了？——系统太多了
3. 重新定义主数据
（1）主数据的价值——跨部门、跨业务协同的必须项
（2）对主数据的要求——唯一、稳定、准确
（3）主数据的特点——权威性、全局性、共享性、扩展性、关键性、稳定性、跨部门、跨系统、跨技术、跨主题
4. 主数据管理初步认知
（1）什么叫主数据管理
（2）做好主数据管理的意义：业务协同、便于展开数据治理工作、数字化转型的需求
（3）主数据管理的目标——提供一个准确、及时、完整、相应的主数据来源，以支持业务
（4）包括的内容：治理政策、处理流程、工具、最佳业务实践
（5）主数据管理不仅仅是技术问题，需要业务对整个运营模型、流程进行提炼
（6）主数据维护是个动态的过程，包括了创建和维护，随着业务变化要更新、扩展。
5. 主数据与其他数据之间的关系
（1）交易数据
（2）元数据
（3）参照数据
（4）分析数据
6. 如何做好主数据管理
（1）主数据管理的主要流程：
l 立数据：关键主数据的管理制度化、数据标准化
l 通数据：依托统一的数据标准，和对接规范，实现各系统间实现数据互联互通
l 挖价值：用于业务部门实践应用
（2）实施的关键要点
l 管理问题：主数据是超越业务、管理的一把手工程
l 持续性认知：是个持续性、长期性、不断优化的过程
l 靠企业自身：企业自身需要具备强的数据思维，全员都需要
l IT技术增强：增强IT架构的灵活性，能够适应后期的不断扩展性
l 需要赋予数据部门一定的权利和资源
【案例】存量数据的迁移、清理-数据多（7个核心系统）、月结时间点-协同性认知（0点到2点之间）
四、数据治理与业务之间的关系
1. 立数据：要由业务部门清晰明确业务模型、业务流程
2. 通数据：需要业务部门配合，完成数据的整理、清晰和导入工作
3. 挖数据：基于业务变革转型，即时反馈，对主数据展开维护、不断优化
4. 整体认知：业务是数据的来源，一切都源自于业务如何定义数据
【课程导读】
本课程将为学员呈现出系统化的大数据知识体系，以大数据管理的概念和最终的价值意义出发，重点围绕方法论，分别从数据管理理念、数据管理体系、数据管理的模型、方法论来逐次展开，帮助学员搭建系统性知识体系，赋能日常业务运营。
【课程收获】
1. 理解数据管理的目的和意义
2. 了解数据管理的方法论
3. 了解大数据在各行各业中的应用
【课程时长】2-3天
【课程大纲】
一．定义大数据
1. 大数据概念
1.1 大数据的定义
1.2 大数据的产生与发展
1.3 大数据的特征
1.4 大数据、数据和数字化之间的区别与联系
2. 大数据的价值
2.1 大数据的价值
2.2 企业数字化转型与大数据之间的关系
2.2.1企业数字化转型的目的是提效降本
2.2.2数据分析是提效降本的手段
2.2.3数据价值化是数据分析的基础
2.3 数据资产的形成
2.4 大数据资产评估
2.3.1评估原则：可计量的资产
2.3.2评估方法：成本法、收益法、市场法
2.3.3其他方法：专家评价、剩余经济寿命法
3. 大数据价值的形成过程——数据管理
二．数据管理的方法论
1. 数据管理概念
1.1 管理
1.2 管理与治理
1.3 数据管理与数据治理
2. 数据管理，是数据价值形成的方法论
2.1 数据管理理念
2.2 围绕数据资产化展开的数据生命周期价值化管理体系
2.3 数据管理、数据治理、数据资产化、数据要素化区别与联系
3. 数据管理的框架体系
3.1 基础设施层：云、网、端
3.2 技术逻辑层：从数据采集-数据传输-数据存储-数据集成-数据管理-数据资产化-数据挖掘-数据安全-数据资产服务
3.3 数据功能层：数据可视化、数据分析、数据资产服务、数据交易市场、数据资产入表
3.4 数据应用层：行业应用、场景应用
4. 基础设施层
4.1 强大的数据存储要求
4.2 更强的传输能力
4.3 边缘计算、超算、智算、量子计算的支撑
4.4 面向AI大模型数据训练的智算技术
4.5 通过数据治理提升数据供给质量
4.6 数据流通与算力协同
5. 技术逻辑层
5.1 数据采集、传输与处理
5.2 数据集成与数据管理
5.3 数据资产化
5.3.1 数据资产确权
5.3.2 数据资产封装
5.3.3 数据资产定价
5.3.4 数据资产交易
5.4 数据挖掘
5.5 数据安全与隐私计算
5.5.1 数据安全与安全治理
5.5.2 数据资产梳理
5.5.3 隐私计算
5.5.3.1 隐私计算定义与概念
5.5.3.2 系统设计理论与架构
5.5.3.3 技术原理
5.5.3.4 应用场景
5.6 数据资产服务
6. 数据功能层
6.1 企业内部
6.1.1 数据可视化+数据分析
6.1.2 大数据平台+数据中台+数据治理+API
6.1.3 数据资产入表
6.1.3.1数据资产入表的概念
6.1.3.2数据资产入表的流程
6.1.3.3数据资产入表的相关标准
6.2 企业外部（跨行业、跨区域、跨领域）：可信数据空间与数据资产交易
6.2.1 可信数据空间
6.2.1.1 可信数据空间概念解析
6.2.1.2 技术框架
6.2.1.3 可信数据空间法规与标准
6.2.1.4 商业闭环与应用场景
6.2.1.5 安全与信任保障
6.2.1.6 关键举措
6.2.2 信任源
6.2.2.1 基于区块链联盟链的数据资产交易
6.2.2.2 基于国家数据交易平台的数据资产交易
6.2.2.3 基于数据资产交易所的数据资产交易
6.2.2.4 第三方数据交易平台
6.2.3 数据API
6.2.4 联盟体数据资产交易（会员制、直接交易、API、资源互换等）
6.2.5 基于分布区区块链的数据交易
6.2.6 数联网（DSSN）
6.2.6.1 数联网的概念
6.2.6.2 数联网的技术架构与核心功能
6.2.6.3 数联网的应用场景
7. 数据应用层
7.1 场景应用：数据建模、数据分析、优化决策
7.2 行业应用：
7.2.1 社会：公检法、医疗、教育、交通、文化、水、能源、天然气等
7.2.2 制造业：矿山、电厂、汽车、建筑、重工业、轻工业
7.2.3 零售服务业：物流、金融、零售、服务
7.2.4 农业：农业、农村
8. 数据管理的实施路径及保障体系
8.1实施路径
8.1.1业务数据化
8.1.2数据资源化
8.1.3数据资产化（产品化）
8.1.4数据资本化（要素化）
8.2具体流程
8.2.1数据确权与合规管理
8.2.2数据安全管理体系
8.2.3数据资源会计核算
8.2.4数据资产列示与纰漏
8.2.5入表后的定期重估审视
8.3具体步骤
8.3.1数据生产采集
8.3.2数据确权与合规管理
8.3.3数据治理：质量控制、数据标准化和数据分类分级管理。
8.3.4数据估值与定价
8.3.5数据封装计量：对数据进行标准化处理，便于后续交易和流通。
8.3.6数据交易与应用：制定统一的交易规则和流程，通过市场化手段实现数据的价值最大化
8.4 数据管理保障体系
8.4.1数据战略与规制
8.4.2数据系统与平台开发
8.4.3数据质量治理
8.4.4数据资产盘点与运营规划
8.4.5保障体系：组织、制度、技术与工具等
8.4.6管理体系建设与挑战：定责、确权、享利、拓量、优本、创利主线
9. 最佳实践
9.1策略制定、实施步骤、组织架构建设、技术工具应用以及持续改进
9.2数据资产管理的首要工作：明确目标
9.3建立专门的数据管理组织架构师关键
9.4首要工作是数据资产盘点，形成企业数据资产框架和目录
9.5采用先进的数据管理工具和技术是实现高效数据资产管理的重要手段。
9.6数据治理是数据资产管理的核心内容，包括数据模型管理、数据标准管理和数据质量管理等
9.7数据资产化不仅仅是数据资源的管理和存储，更重要的是如何将数据转化为实际的经济和社会价值。
9.8数据资产管理是一个动态的过程，需要不断进行评估和优化。
9.9企业需要严格遵守国家相关数据要素市场化的一些政策和制度
三．大数据未来趋势及展望
1. 国家政策性趋势
2. 大数据技术自身发展趋势
3. 数据资产化、要素化的应用趋势
4. 技术与实体经济的融合趋势
【课程背景】
随着数字经济的发展，数据已成为重要的生产要素。然而，并非所有的数据都具有资产价值。只有那些被重复使用、经过加工的数据资源才能转化为数据资产，并在财务报表中体现其价值。本课程旨在帮助企业了解数据资源如何转化为数据资产，以及如何将这些资产正式记录在财务报表中，从而释放数据要素的价值。
【课程收获】
理解数据资源与数据资产的区别；
掌握数据资源入表的全流程实施步骤；
学会如何通过数据产品和服务实现数据资产的价值变现；
掌握数据资产评估的基本方法；
【课程对象】
企业高层管理人员、数据、财务、IT、法务
【课程时长】1天
【课程大纲】
Part 1: 数据资源化
1. 数据原始资源的概念与分类
1.1 数据原始资源的概念
· 定义与特点
1.2 数据原始资源的分类
· 未加工的数据集合
· 外部采购或交换的数据
· 外部爬取的数据
· 自主采集的数据
· 加工中的数据集合
· 中间态数据的定义与作用
· 加工后的数据集合
· 产成品数据的特点与用途
2.数据资源的准备与集成
2.1 数据溯源与评估
· 数据来源验证
· 异常值处理与质量评估
2.2 数据模型建立
· 数据结构设计
2.3 数据标准化
· 统一数据维度
· 规范数据格式
2.4 数据接入与流转
· 设计数据接入方案
· 实现数据的流转
3.形成数据资源
3.1 原始数据的资源化
· 企业数据战略指导
· 构建数据能力体系
3.2 数据集成
· 数据模型优化
· 数据集成模式
· 组织内部数据互联互通
【案例】某金融机构的数据资源化实践
Part 2: 数据资产化
1. 可入表数据资源识别
1.1 《暂行规定》中入表数据资源的条件
· 合规性要求
1.2 登记的数据权益
· 数据权益的法律保护
2.一次入表
2.1 数据资源的会计确认
· 无形资产的确认标准
2.2 会计计量与记录
· 成本法初始计量
【案例】某企业数据资产初次入表的实践经验
3.数据产品研发与生产
3.1 数据产品需求分析
· 目标客户的识别
· 应用场景确定
3.2 数据产品分类
· 数据软件产品
· ETL工具、数据库、数据可视化软件
· 数据软件服务产品
· SaaS、DaaS
· 数据权益性产品
· 数据权益打包
3.3 数据产品的研发
· 试验型开发
【案例】某公司数据产品的研发与生产案例
4.数据交易
4.1 场内交易
· 数据要素市场登记
· 数据产品登记与交易
· 获取数据资产凭证
4.2 场外交易
· 直接协商与信任关系
【案例】某数据产品在场内交易平台的成功交易案例
Part 3: 数据金融化
1. 数据资产评估
1.1 数据资产评估方案制定
· 评估假设
· 使用场景分析
1.2 数据资产价值评估
· 定量分析
· 风险评估
1.3 数据资产评估报告
· 报告编制
· 列报与披露
2.数据金融
2.1 数据资产增信与融资
· 数据资产作为抵质押物
2.2 数据金融创新
· 质押融资、数据信托、数据保险
【案例】某企业利用数据资产成功融资的案例
3.三次入表
3.1 金融资产的转化与入表
· 衍生资产的会计处理
· 更新资产负债表
【案例】某金融资产转化后入表的实际案例
【课程背景】
随着数字技术的不断发展， 企业正逐步实现数字化转型。在这一过程中，网络安全问题日益凸显，如何构建有效的网络安全防御体系，确保企业信息资产安全，已成为企业面临的重要挑战。本课程将结合企业的实际需求，从网络架构设计到数据储存等全流程解决方案，为学员提供针对性的网络安全防范知识和实战技能。
【课程收获】
1. 掌握企业数字化转型过程中的网络安全风险及防范策略。
2. 熟悉网络架构设计、网络设备与服务器安全配置的关键要点。
3. 理解网络安全策略、数据库软件及防火墙设计规则的重要性。
4. 学会如何制定并执行数据储存安全方案，确保企业数据资产安全。
【课程对象】
企业网络安全管理人员、IT运维人员、系统管理员、项目经理等相关人员。
【课程时长】0.5-1天
【课程大纲】
一、企业数字化转型网络安全概述
1. 数字化转型对企业的影响
2. 网络安全在数字化转型中的重要性
3. 企业面临的网络安全挑战
4.网络安全主要涉及到的核心工作内容
二、网络架构设计安全策略
1. 安全网络架构设计的原则与要点
2. 分层防御策略在网络架构中的应用
3. 冗余备份与灾备恢复机制的设计
三、网络设备与服务器安全配置
1. 网络设备安全配置指南
2. 服务器安全加固策略
3. 安全硬件选择与评估
四、网络安全策略与管理
1. 制定网络安全政策与流程
2. 网络安全风险评估与应对策略
3. 安全培训与意识提升
五、数据库软件安全与防护
1. 数据库安全威胁与防护技术
2. 数据库加密与访问控制
3. 数据库审计与监控
六、防火墙设计规则与优化
1. 防火墙在网络安全中的作用
2. 设计合理的防火墙规则
3. 防火墙性能优化与策略调整
七、数据储存安全与访问加密技术
1. 数据储存安全面临的挑战
2. 数据加密技术在数据储存中的应用
3. 数据备份与恢复策略
4.数据访问加密技术与协议机制
八、课程总结与答疑
1. 课程要点回顾
2. 学员问题答疑
3. 课程反馈与后续学习建议
没有找到合适的课程？
