赵志强：现代金融科技驱动商业银行智能化转型

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课程概要

培训时长 : 2天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 人工智能

课程编号 : 1652

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行业不限

适用对象

科技金融类企业负责人、企业创始团队、董事会成员 ● 商业银行企业中高级管理人员，银行行长、副行长等； ● 渴望掌握

课程介绍

课程时间：2天，6小时/天

课程对象：

● 科技金融类企业负责人、企业创始团队、董事会成员

● 商业银行企业中高级管理人员，银行行长、副行长等；

● 渴望掌握新兴技术价值落地的金融企业中层以上管理人员及工程师；

● 高校mba、EMBA、DBA专业研究生；

● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；

● 国家“十四五”规划中金融改革及战略新兴产业中相关人士。

课程背景：

全球范围内，随着以GAF和BAT为代表的互联网金融企业的崛起和数字经济的大行其道，金融科技已取代互联网金融，成为推动银行业转型发展的核心动力。通过将人工智能、大数据、云计算、区块链、移动互联、生物特征识别等一系列前沿技术与金融深度融合，金融科技已渗透进支付清算、网络融资、网络资管、电子货币、智能投顾、大数据征信、中间业务、智能合约等各业务领域，并对银行传统网点、渠道、产品、流程等产生一系列基础性、制度性、颠覆性冲击。

在全球化大背景下的中国商业银行及金融业，正承受着国际化竞争对手正逐步进入中国市场及金融科技颠覆性创新的双重冲击！展望未来，谁能够真正适应和把握金融科技新趋势、新技术、新特点，在科技创新和智能化转型中一马当先，谁就能够在新一轮以金融科技为驱动力的金融角逐中脱颖而出，在这个风雨飘摇的金融转型大潮中，立于不败之地。

本课程作为提升金融类企业家数字化能力素质的重要组成部分。开课的主要目的正是基于以上的大背景，面向商业银行从业者、研究者、合作者，从现代金融科技的技术体系出发，并以商业银行智能化转型为抓手，摒弃社会上流行的各类带有商业引导目的的内容，通过大量丰富案例作证，系统性讲授金融科技的发展历程、云计算、大数据、人工智能、区块链等主要科技的基本原理、及它们在金融领域的应用模式与发展趋势，同时穿插分析国际及国内在这些领域的创新应用的现状态及问题，最后为学员介绍商业银行智能化转型的成功案例。

课程收益：

● 了解金融科技的发展历程，区分互联网金融与现在金融科技的区别；

● 了解当前形势下金融科技创新与商业银行转型的趋势；

● 熟悉云计算技术基本架构，掌握云上金融的基本内含、应用场景和典型产品；

● 熟悉大数据思维与技术，掌握基于大数据的应用场景和典型产品；

● 熟悉人工智能原理与技术及发展，掌握它对商业银行数字化转型的重要性；

● 熟悉区块链技术基本原理，掌握基于区块连技术创新的金融应用场景和典型产品；

● 掌握“非接触银行”的服务体系与构建；

● 掌握金融科技与科技金融的关系及融合发展趋势；

● 熟悉央行数字化币的现状与未来发展趋势，促进银行智能化转型；

● 了解新供应链金融、新保险科技与监管科技与金融科技安全。

课程时间：2天，6小时/天

课程对象：

● 科技金融类企业负责人、企业创始团队、董事会成员

● 商业银行企业中高级管理人员，银行行长、副行长等；

● 渴望掌握新兴技术价值落地的金融企业中层以上管理人员及工程师；

● 高校MBA、EMBA、DBA专业研究生；

● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；

● 国家“十四五”规划中金融改革及战略新兴产业中相关人士。

课程方式：理论+案例+行动学习

课程风格：

源于实战：以客户需求驱动的咨询引导型培训，以最前沿科技和典型案例演练启迪学员；

逻辑性强：理论、实践、研究成果高度结合，用通俗易懂的语言使各类学员听懂并掌握；

深入浅出：现场教学既幽默风趣又富有哲理，结合研究成果和实践经验进行现身说法；

价值度高：课程内容经过市场实战打磨，是学员由外行变成内行的知识利器；

方法论新：经过专门面向非专业人士设计,专业知识+刻意练习+行动学习+问题改善工作坊,对不同学员的诉求一律耐心互动，并能够为大客户实现授课与顾问、工程服务相结合。

课程大纲

第一讲：金融科技变革与商业银行智能化转型之道

一、金融科技的发展与变革

1. 来自美国的“FinTech”热潮

2. “FinTech”概念的变迁

3. 金融科技的行业创新与颠覆：从1.0到4.0

案例：金融科技领域不断涌现的“独角兽”企业

4. 金融科技应用新领域

5. 金融科技是推动商业银行数字化转型的第一驱动力

二、金融科技发展的全球化背景

1. 美国头部银行的金融科技发展现状

2. 欧洲头部银行的金融科技发展现状

3. 中国银行业的金融科技发展现状与规划

4. 我国金融科技发展的几个重要特征

案例：摩根大通集、高盛集团、美国银行、富国银行、花旗银行、汇丰银行、巴克来银行、德意志银行、法国巴黎银行、荷兰国际集团

三、商业银行智能化转型的趋势

1. 从互联网金融到数据金融的转变

2. 从去中介化到金融业务生态化

3. 从流量至上到技术为王

4. 从单一运营主体到产业链化、生态化

5. 金融科技仍将完成金融业全流程提效的使命

6. 平台化：面向消费场景，向普惠金融演进

7. 共享与赋能：为下一轮创新寻找方向

第二讲：云计算在金融领域的应用

一、云银行的兴起

1.“行业云+金融云”商业新生态下产生的新金融模式

2. 银行业的云计算思想

3. 从面向系统向面向服务的转型

案例：国内几大商业银行的APP应用

二、云银行的技术支撑

1. 云计算在金融领域的关键技术与架构

2. 云计算在金融领域的应用场景解读

案例：云计算在金融领域的典型产品对比

3. 云计算在金融领域的应用价值探讨

第三讲：大数据在金融领域的应用

一、大数据对社会认知的颠覆

1. 大数据的正解认知与理解

2. 大数据的兴起与金融大数据的发展

3. 大数据思维与创新的关键要点

4. 大数据在推动社会变迁中的关键作用

二、大数据技术与金融大数据创新

1. 金融大数据特性

2. 银行大数据的中台与后台

3. 大数据在金融领域的关键技术与架构

4. 大数据在金融领域的应用场景与转型赋能

案例：信贷风险评估、交易欺诈识别、智能投顾、精准营销、供应链金融、消费信贷

5. 大数据在金融领域的应用价值探讨

第四讲：区块链在金融领域的应用

一、区块链技术解读

1. 区块链技术的起源与发展

2. 从区块链1.0到区块链3.0的演进

3. 区块链技术基本原理与关键技术

4. 区块链网络的分类与适用场景

二、区块链赋能金融行业转型

1. 区块链赋能实体经济的基本原则

2. 区块链技术可扩展的社会应用领域与场景

3. 区块链与金融创新场景应用

1）数字货币与数字票据

2）支付汇兑与跨境支付结算

3）征信管理

案例：区块链在金融领域（票据、股票、债券、期货及衍生品、借贷、众筹、保险、供应链金融、风险控制、征信）的应用

4. 区块链在金融领域的应用价值规律

第五讲：人工智能在金融领域的应用

一、从“无人银行”到“非接触银行”

1. 从智能化网点到“无人银行”

2. 商业银行网点智能化现状

1）银行的网点智能化改变了什么

3. “非接解银行”的产生背景

4. “非接解银行”的理念与落地（体系构建）

二、人工智能关键技术

1. 人工智能通用技术原理

2. 计算智能、感知智能与认知智能

3. 人工智能的几大学术门派其及技术发展方向

4. 人工智能通用技术架构

5. 金融领域下的人工智能关键技术

三、人工智能赋能金融行业转型

1. 人工智能在金融领域的应用场景

案例：智能客服、智能投顾、智能风控、智能投研、智能营销

2. 人工智能在金融领域的典型产品与对比

3. 人工智能推动银行的第四次转型进化

4. 人工智能助推银行业转型的引擎学说

第六讲：金融科技前沿技术应用发展趋势

一、金融科技之技术前沿

1. 云计算应用进入深水区，安全稳定与风险防控是关键

2. 大数据应用走向跨界融合，标准与规范是未来发展关键

3. 人工智能从感知智能向认知智能的演进

4. 区块链从可编程商业向可编程社会演进

二、信息安全与管控

1. 金融科技应对信息安全的问题与影响

2. 个人信息安全保护与隐私

3. 跨境流动的安全治理问题

第七讲：金融科技与科技金融的热点（选讲）

一、金融科技与科技金融的融合

1. 海外融资模式探讨

2. 金融科技与科技金融融合的发展逻辑

3. 金融科技与科技金融融合的发展形式

4. 金融科技与科技金融融合的路径与问题

二、保险科技与精准保险

1. 数据融合与精准保险

2. 精准保险的实现

3. 保险科技发展与保险行业的新趋势

三、我国主权数字货币的发展

1. 数字货币与中国央行数字货币（DCEP）

2. DECP产生的背景与特点

3. DECP将如何改变我们的生活

四、金融行业的监管科技

1. 监管科技的时代背景与现实意义

2. 监管科技的角色与目标

3. 监管科技实施路径

4. 监管科技的发展趋势

结束语：老师的一些经验总结与祝福!

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• 赵志强：人工智能与安全: 课程时间：2天，6小时/天课程对象：● 创业者、企业负责人、企业创始团队、董事会成员● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师；● 高校mba、EMBA、DBA专业研究生；● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。课程背景：2017年3月，人工智能首次被写入《政府工作报告》，同年7月，国务院颁发《新一代人工智能发展规划》，提出了“三步走”的战略目标，宣布举全国之力在2030年抢占人工智能全球制高点。今天的中国社会，智能应用已经随处可见，我们正处在智能化的社会之中。当今人工智能科学更准确的是指数据智能，在大数据时代人工智能技术应用得到了非速发展，无论是计算智能，还是感知智能，都已为产业界各类创新提供主要技术支撑，甚至出现认知智能技术的初级尝试应用。所以可以断定，在当今的中国产业界，不了解大数据与人工智能的科技应用，大概率会在竞争中处于劣势。但是，我们也常常听身边的企业家员表示出对智能类应用的安全性担忧，比较有代表性的埃隆·马斯克（Elon Musk）、史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）和比尔·盖茨（Bill Gates）都忌惮人工智能（以下简称“AI”），并忧心忡忡地表示在不久的将来，AI会对人类的生存构成威胁。埃隆·马斯克曾宣称人工智能是人类文明持续存在所面临的重大危机。而为什么另一个同样杰出的群体，包括马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）、吴恩达（Andrew Ng）和佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）在内，又认为“人工智能威胁论”给的理由太过牵强，几乎不攻自破。扎克伯格甚至称那些鼓吹末日将至的人相当不负责，当今人工智能领域最伟大的人物之一吴恩达亦表示，这种焦虑就像是担忧“火星上的人口过剩”，完全没有必要……本课程开课的主要目的是面向非专业人士，尤其是产业界，从人工智能产生的背景、基本原理、技术体系入手，摒弃社会上流行的各类带有商业引导目的的内容，通过大量丰富案例作证，系统性讲授人工智能及人工智能安全问题，对非专业技术人员，能够听得明、学得会、用得好。在深度推进产业智能化与企业智能化应用的同时，对人工智能技术应用带来的一系列安全问题有更为全面的认知与理解。本课程作为提升企业家数字化生存能力素质的重要组成部分。课程收益：● 厘清大数据、人工智能体系中的关键问题；● 熟悉人工智能行为体的分类及对应安全问题；● 了解世界各国人工智能发展战略规划与安全伦理准则；● 熟悉社会常见的人工智能应用，强化对智能的认知；● 熟悉掌握新兴技术成熟度曲线，把握未来技术发展趋势；● 了解人工智能主要流派与基本原理、主流神经网络模型；● 熟悉人工智能安体系与架构及通用人工智能的发展趋势。课程时间：2天，6小时/天课程对象：● 创业者、企业负责人、企业创始团队、董事会成员● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师；● 高校MBA、EMBA、DBA专业研究生；● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。课程方式：理论+案例+实操+演练课程风格：源于实战：以客户需求驱动的咨询引导型培训，以最前沿科技和典型案例演练启迪学员；逻辑性强：理论、实践、研究成果高度结合，用通俗易懂的语言使各类学员听懂并掌握；深入浅出：现场教学既幽默风趣又富有哲理，结合研究成果和实践经验进行现身说法；价值度高：课程内容经过市场实战打磨，是学员由外行变成内行的知识利器；方法论新：经过专门面向非专业人士设计,专业知识+刻意练习+行动学习+问题改善工作坊,对不同学员的诉求一律耐心互动，并能够为大客户实现授课与顾问、工程服务相结合。课程大纲导入1：现在是大数据时代，现在是人工智能时代案例：“我的一天”研讨：(GP-分组对抗记分点)感受智能化，分组讨论描述“你的一天”，并指出哪些应用或名词是和人工智能紧密相关？（除老师事先讲过的，答对一条记1分）导入2：“人工智能威胁论”案例：人工智能的技术发展，对人类来说到底是生存还是毁灭？研讨：(GP-分组对抗记分点)分组汇总每位同学的观点，提交给老师。备注：GP-为短时时间讨论，一般不超过5分钟，LGP为长时间讨论，一般在5-20分钟；GP活动由老师根据现场情况发起或不发起，非固定活动。下同。第一讲：大数据时代特征与人工智能国家战略一、从互联网到大数据时代的演变过程1. 从互联网、Web2.0、移动互联网看人类在线化过程2. 人类在线化过程与行为数据的关系案例分析：以商业购物场景为例，分析人类活动的在线变化及其产生的行为数据小组研讨：(GP)分组设计其他场景,延伸到物联传感网，并总结，老师点评并打分3. 大数据的来源与全球数增长情况分析4. 数据计量单位的换算5. 5G的战略地位与价值6. 大数据的两个重要特征7. 大数据价值的现状二、国际与中国人工智能发展1. 中国：人工智能的国家战略与“智能+”2. 世界各国人工智能发展对比分析3. 解读“十四五”规划给我们的启示小组研讨：(LGP)找出所在行业的有关人工智能方面的国家或地方政策规划，分析原因与机会第二讲：人工智能发展史一、人工智能的起源1. 人工智能产生的背景2. 图灵与图灵测试3. 达特茅斯会议与“人工智能”二、人工智能的三次浪潮1. 第一次人工智能浪潮：推理与探索案例分析：计算机在使用“推理和探索”的兴起与没落2. 第二次人工智能浪潮：知识工程案例分析：专家系统的窘境与问题3. 我们正在第三次人工智能浪尖上：大数据与深度学习案例分析：人工智能发展历程中的里程碑事件第三讲：人工智能原理一、人工智能定义与分类1. 人工智能的定义与正确理解2. 计算智能、感知智能与认知智能3. 人工智能的几大门派其及技术发展方向二、人工智能人才与知识体系1. 学科领域交叉与渗透下的人工智能创新协同2. 世界及中国人工智能类人才培养现状案例分析：中国某顶尖大学人工智能研究院体系及研究领域3. 把握与跟踪人工智能技术发展趋势的方法案例分析：深度分析Gartner曲线实操演练：(LGP)依据现场给出的某人工智能应用,依据Gartner曲线分析其技术发展规律与特点三、数据智能平台技术体系1. 大数据技术平台架构2. 人工智能技术平台架构3. 通用深度学习开源框架与特点第四讲：常见深度学习模型与应用一、传统数据模型与应用1. 常见传统数据算法与模型2. 常见传统数据算法的应用二、深度神经网络(DNN)模型与应用1. DNN模型2. DNN应用场景：搜索排序、推荐排序三、卷积神经网络(CNN)模型与应用1. CNN模型2. CNN应用场景：图像识别、视频分析四、循环神经网络(RNN)模型与应用1. RNN模型2. RNN应用场景：语音识别、自然语言处理案例分析：人机智力大战的巅峰——阿尔法狗第五讲：机器人技术及其应用原理（选讲课程）一、机器人概述1. “robot”一词的来源2. 机器人定义与相关概念3. 机器人发展历程4. 机器人分类二、机器人基本原理及应用1. 机器人控制系统的基本结构2. 工业机器人3. 农业机器人4. 医疗机器人5. 服务机器人6. 特种机器人案例分析：机器人在工业、农业、医疗等领域的应用第六讲：人工智能与安全哲学一、安全1. 人类社会对安全的认知与理解2. 人工智能安全、人工智能与安全二、通用人工智能安全的哲学命题1. 技术革命视角下的人类四次纪元2. 第四次纪元的不可控因素3. 人工智能的安全命题4．通用人工智能的三个哲学命题小组研讨：（LGP）基于哲学上的命题，分组讨论形成各自主张。第七讲：人工智能产业生态与安全一、人工智能产业生态1. 人工智能应用领域2. AI芯片与视觉传感器3. AI通用技术案例分析：主流机器视觉、语音识别、自然语言、知识图谱应用的市场与趋势二、狭义人工智能安全1. 人工智能的安全体系2. 人工智能的安全伦理概要3. 人工智能安全对社会的冲击4. 人工智能安全VS网络安全VS信息安全案例分析1：全球首例自动驾驶车辆撞死行人的案件案例分析2：《2020年度全球十大人工智能治理事件》第八讲：人工智能内生安全一、数据安全1. 数据投毒与反制2. 对抗样本攻击与反制措施3. 数据质量与数据安全之间的管理问题4. 对产业界及管理者的启示案例分析1：深网视界曝出数据泄露事件案例分析2：地下产业链之数据隐私市场案例分析3：网上热传的几家著名科技公司的安全事件解读二、算法与模式安全1. 算法的可解释性与安全2. 模型存储与管理的安全问题3. 开源模型的安全问题4. 对产业界及管理者的启示案例分析1：一支激光笔是如何打败了自动驾驶？案例分析2：医疗领域人工智能诊断技术应用的尴尬三、框架与运行安全1. 架框安全问题2. 主观与客观原因上的运行安全与保障问题3. 对产业界及管理者的启示案例分析：几起自动驾驶车祸背后的安全分析小组研讨：（LGP）结合分组学员企业的情景，研讨应用人工智能内生安全的思路。第九讲：人工智能衍生安全与伦理一、人工智能衍生安全1. 智能系统失误引发的安全事故案例分析1：当自动驾驶、智能机器人、智能音箱、医疗机器人失效后……案例分析2：聊天机器人的偏激言论引发的群体影响2. 人工智能行为体失控要素分析案例分析：“机器人三定律”3. 国际上预防人工智能技术失控的举措二、人工智能伦理1. 人工智能体是否应该赋予“人权”？2. 通过使用人工智能的人权侵犯问题3. 人工智能是否能成为伦理主体4. 人工智能的伦理责任问题案例分析：几起自动驾驶案件的责任追究小组研讨：(GP)现实生活或科幻电影中的“智能人”，及其引发伦理的故事关键词。三、人工智能伦理准则1. 世界各国关于人工智能技术发展的伦理准则2. 人工智能技术伦理准则的共识性与争议性3. 我国专门提出人工智能伦理与法律的“三步走”规划案例分析：解读《2020年度全球十大人工智能治理事件》的处理结果结束语：人工智能安全的未来展望!

• 赵志强：面向数字化转型的大数据顶层设计实践: 课程时间：3天，6小时/天课程对象：● 创业者、企业负责人、企业创始团队、董事会成员● 国有企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；● 渴望从事数字化业务的企业中层以上管理人员；● 高校mba、EMBA专业研究生；● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；● 国家“十四五”规划中转型升级及战略新兴产业中相关人士。课程背景：在当今的大时代背景下，数字化是企业与产业最大的变革驱动力，数字化技术影响从个人、企业、政府延伸至整个社会，并且这种变革还在加速进行着。2018年中国数字经济规模达到31.3万亿人民币，名义增长20.9%，占GDP比重为34.8%，保持着全球第二大数字经济体的地位。2021年6月国家统计局发布《数字经济及其核心产业统计分类2021》，数字经济是继农业经济、工业经济之后的国家主要经济形态，数字化转型正在驱动生产方式、生活方式和治理方式发生深刻变革，对世界经济、政治和科技格局产生深远影响。《数字经济分类》从“数字产业化”和“产业数字化”两个方面，确定了数字经济的基本范围，将其分为数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业、数字化效率提升等5大类。其中，前4大类为数字产业化部分，即数字经济核心产业，是指为产业数字化发展提供数字技术、产品、服务、基础设施和解决方案，以及完全依赖于数字技术、数据要素的各类经济活动，对应于《国民经济行业分类》中的26个大类、68个中类、126个小类，是数字经济发展的基础。数字化转型的趋势已经势不可档，企业家需要重新思考和评估数字化转型。当今谈数字化转型也是热门话题，有的从技术创新角度，有的从职能创新（如数字化营销等）角度，有的从商业模式创新角度等，林林总总，对企业家和高管来说，由于“只见树木，不见森林”,所以感觉数字化转型内容很难很杂，很多人学习感觉一直都在云里雾里。本课程让企业家、创业者从对数字化转型建立整体认知的角度，摒弃社会上流行的各类带有商业引导目的的内容，从“取势、明道、优术”三个层次，按照5W1H模式，通过大量丰富案例作证，并在课堂上用行动学习等方式，让学员学习、研究、掌握数字化转型，课程内容涉及大量技术内容将以对非专业技术人员科普方式，使之能够听得明、学得会、用得好。本课程尤其对中小企业家转型思考有着重要意义，本课程也可作为提升企业家数字化生存能力素质的重要组成部分。课程收益：● 熟悉数字经济的基本运行规律与各国对数字经济领域的发展趋势；● 明析数字化与数字化转型之道，数字化转型改变内容，认清转型的本质；● 熟悉数字化转型中战略、商业模式、组织与流程、产品和服务、管理与文化创新；● 厘清大数据对商业模式的影响并掌握商业模式创新与落地的方法。课程时间：3天，6小时/天课程对象：● 创业者、企业负责人、企业创始团队、董事会成员● 国有企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；● 渴望从事数字化业务的企业中层以上管理人员；● 高校MBA、EMBA专业研究生；● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；● 国家“十四五”规划中转型升级及战略新兴产业中相关人士。课程方式：研讨+案例+实操+演练课程风格：源于实战：以客户需求驱动的咨询引导型培训，以最前沿科技和典型案例演练启迪学员；逻辑性强：理论、实践、研究成果高度结合，用通俗易懂的语言使各类学员听懂并掌握；深入浅出：现场教学既幽默风趣又富有哲理，结合研究成果和实践经验进行现身说法；价值度高：课程内容经过市场实战打磨，是学员由外行变成内行的知识利器；方法论新：经过专门面向非专业人士设计,专业知识+刻意练习+行动学习+问题改善工作坊,对不同学员的诉求一律耐心互动，并能够为大客户实现授课与顾问、工程服务相结合；课程大纲导入：企业家们的困惑案例：“某企业数字化转型之困惑”研讨：(GP-分组对抗记分点)现场选择一组或两组，由组内代表发言谈谈自己企业的转型问题，每组限时1分钟，老师归纳并为踊跃者记分。备注：GP-为短时时间讨论，一般不超过5分钟，LGP为长时间讨论，一般在5-20分钟；GP活动将根据现场情况发起或不发起，非固定活动。下同。第一讲：数字经济与数字化一、数字化时代1. 数字化与数字化时代的社会特征2. 数字化时代的演化过程3. 人类农业社会到工业化社会的演化4. 四次工业革命与数字化5. 数字化时代的核心动力案例分析1：中国人生活的“三十年”巨变；案例分析2：“健康码”——数据智能技术助力新冠肺炎疫情防控的中国案例二、数字经济与智能经济1. 我国数字经济及其核心产业统计分类2. 关于“新基建”3. 数字技术与“十四五”国家战略新兴产业4. 关于“互联网+”、“智能+”案例分析：“十四五”规划中的数字经济产业小组研讨：（GP）请各组举例你知道的数字化产业中的名词或术语（一句话解释）第二讲：数字化转型之道一、工业化社会中的企业转型之路1. 企业转型的根本原因2. 推动转型的力量：从“互联网+”到“智能+”3. 企业数字化转型的现状与趋势二、数字化转型的本质1. 本轮数字化转型浪潮的基本特征2. 企业数字化之转型升级与企业战略变革的关系3. 跳出生存链，成为领头羊4. 创新驱动，效益为王5. 转型大军中的一员6. 注定失败的转型小组研讨：(LGP)根据课上所讲的成功案例与失败案例对比分析，结合自己企业的未来转型发表观点第三讲：数字化转型与商业模式一、数字化对商业模式的影响1. 商业模式界定2. 商业模式价值系统3. 从商业模式视角看数字化转型4. 基于数字化转型的商业模式关键创新要点案例分析：海尔、拼多多、小米、美的……商业模式解读；小组研讨：（GP）分组选择一种商业模式，提炼商业模式核心要点并展示二、商业模式创新与落地1. 主流商业模式2. 你真的可以复制别人的商业模式吗？3. 重塑商业模式第四讲：数字化转型的战略制定一、数字化转型的战略1. 在数字化转型过程中战略的重要性2. 数字化转型战略的核心关键要素3. 数据化转型的基本战略思维4. 数字化转型的战略制定流程案例分析：海尔、拼多多、小米、美的……(前述案例延续分析)小组研讨：（GP）分组提炼所选案例的战略演进特征，结合自己企业分组讨论。二、基于数据智能技术的数字化转型战略落地路径与方法1. 传统企业数字化与数字化转型发展模型2. 基于智慧产品平台实现服务化转型创新3. 制造业服务化转型升级路径4. 区域产业集群转型升级模式与路径5. 产业链重构的转型升级模式与路径小组研讨：（GP）分组提炼所选案例的转型模式，结合自己企业分组讨论。第五讲：赋能数字化转型一、大数据技术与赋能价值1. 从数据管理平台到数据中台概念兴起的那点事2. 数据中台基本架构逻辑3. 数据中台的核心五要素4. 数据中台的建设与实施5. 基于数据中台的数据流技术体系6. 运营数据中台的问题与误区案例分析1：那些在推崇“数据中台”概念的企业赋能逻辑案例分析2：从印刷品到艺术品的神奇跨界二、工业互联网平台到产业互联网1. 企业转型中工业互联网平台与工业大数据的价值2. 从工业互联网到产业互联网的再升级3. 产业互联网的转型逻辑与基础能力建设4. 产业集群与产业链重新洗牌的转型逻辑案例分析1：行业龙头的裂变式增长案例分析2：某产业聚集区的打造三、区块链技术与赋能价值1. 区块链技术在信用体系的价值2. 区块链技术应用在企业数字化转型中的战略作用3. 区块链赋能数据智能的再创新四、人工智能技术与赋能价值1. 通过智能产品创新打开新市场新空间的逻辑与路径2. 用户最佳体验与获客的基本商业逻辑3. 数据智能创新的基本原理4. 基于预测价值的转型误区案例分析：从一个智能医疗设备到区域诊断服务中心的演变第六讲：数字化转型下的管理创新一、组织和人才1. 在数字化转型过程中组织创新2. 处理变革过程中的四种关系3. 从经典组织管理到数字化共生组织价值的转变4. 重新定义数字化人才与人才培养5. 重新定义人力资源6. 从kpi到OKR7. 从“百年老店”到数字化长期生存主义案例分析：某集团适应转型过程的组织与人才体系的演化二、领导力1. 数字化转型下的领导力2. 中国文化体系下领导力的崛起3. 碎片化学习与终生学习4. 创新、创新能力、创新价值案例分析：如何在三度空间里落实价值观三、产品和服务1. 你生产的是产品还是服务？2. 重新定义产品经理3. 产品设计思维案例分析：是你设计的产品还是用户设计的？4. 用户画像与行为标签5. 发现未被满足的需求并快速满足6. 机器设计出的产品案例分析1：小米的产品设计与爆品战略案例分析2：某短视频产品的设计逻辑四、营销和渠道1. 从暴力营销到集客营销2. 数字化后的渠道变迁与创新模式3. 新媒体与渠道的关系4. 信任营销与社群营销案例分析1：直接带货的背后商业逻辑案例分析2：“李子柒”现象案例分析3：“商业人”画像下的自动化营销五、价值主张与企业文化1. 审视数字化企业文化2. 建立未来的企业价值观3. 企业使命、愿景与价值观4. 从企业家到产业家5. 创始人的自我修为6. 中国文化的重要性案例分析：疫情期间你的员工是如何实现协同办公的？第七讲：数字化转型路径与方法一、企业变革的方法与套路1. 企业变革N步法2. 正确认识企业变革的步骤与套路二、数字化转型路径与步骤1. 数字化转型的演化路径2. 数字化转型N步法背后的逻辑3. 找到属于你自己的转型N步方法4. 领导者如何把握数字化转型的节奏案例分析：深度解读数字化转型七步法、数字化转型3步法实操演练：(LGP)依据现场给出的场景内容或你自己的企业为蓝本,设计转型方案的基本架框。

• 赵志强：工业互联网：智能制造与数字化平台建设: 课程时间：2天，6小时/天课程对象：● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师；● 高校mba、EMBA、DBA专业研究生；● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。课程背景：为贯彻落实国家大数据发展战略，促进工业数字化转型，激发工业数据资源要素潜力，加快工业大数据产业发展，2020年5月，工业和信息化部发布了《关于工业大数据发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），提出促进工业数据汇聚共享、融合创新，提升数据治理能力，加强数据安全管理，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。并提出“到2025年，工业大数据资源体系、融合体系、产业体系和治理体系基本建成，形成从数据集聚共享、数据技术产品、数据融合应用到数据治理的闭环发展格局，工业大数据价值潜力大幅激发，成为支持工业高质量发展的关键要素和创新引擎。”的明确目标。工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据、工业互联网平台中的数据及相关技术和应用的总称，与工业互联网体系相伴而生。随着互联网与工业融合创新，智能制造的时代到来，工业大数据技术及应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，驱动生产过程智能化、产品智能化和创新、新业态新模式智能化、管理智能化、服务智能化，是支撑制造业智能化转型和构建开放、共享、协作的智能制造产业生态的重要基础，对智能制造战略有十分重要的推动意义。本课程从智能制造视角出发，按照产业到企业、模式到应用、整体到局部、宏观到微观的思路，摒弃社会上流行的各类带有商业引导目的的内容，通过大量丰富案例作证，并在课堂上用行动学习等方式，让学员掌握从工业互联网到工业大数据的模式、原理、应用及价值实现方法，能够初步掌握工业大数据在智能制造框架内的应用体系，对非专业技术人员，能够听得明、学得会、用得好。作为智能制造技术体系的重要组成部分，为进一步深度研究企业数字化转型打下坚实在基础。本课程对制造业中小企业家转型思考有着重要意义，本课程也可作为提升企业家数字化生存能力素质的重要组成部分。课程收益：● 掌握智能制造基本逻辑、框架和核心技术体系；● 熟悉各国对智能制造领域的战略与发展趋势；● 掌握工业大数据与智能制造其他模块的关系；● 掌握工业大数据的治理与管理的方法与策略；● 熟悉工业互联网、智慧工厂体系；● 熟悉工业大数据的技术体系与各类数据平台逻辑；● 熟悉制造业企业数据化转型的核心方向与逻辑；● 掌握基于大数据在业务领域的创新变革之法；● 深入熟悉掌握工业大数据在智能制造各相关领域创新场景。课程时间：2天，6小时/天课程对象：● 企业高级管理人员，总经理、总工程师、副总经理等；● 渴望掌握新兴技术价值落地的企业中层以上管理人员及工程师；● 高校MBA、EMBA、DBA专业研究生；● 地方政府中、高级管理干部及相关领域公务员；● 国家“十四五”规划中智能制造及战略新兴产业中相关人士。课程方式：研讨+案例+实操+演练课程风格：源于实战：以客户需求驱动的咨询引导型培训，以最前沿科技和典型案例演练启迪学员；逻辑性强：理论、实践、研究成果高度结合，用通俗易懂的语言使各类学员听懂并掌握；深入浅出：现场教学既幽默风趣又富有哲理，结合研究成果和实践经验进行现身说法；价值度高：课程内容经过市场实战打磨，使学员由外行变成内行的知识利器；方法论新：经过专门面向非专业人士设计,专业知识+刻意练习+行动学习+问题改善工作坊,对不同学员的诉求一律耐心互动，并能够为大客户实现授课与顾问、工程服务相结合。课程大纲导入：中美贸易战案例：中兴事件始末、华为有所为研讨：(GP-分组对抗记分点)分组列出你所知道的与美国对话制裁的关键组织与事件，并分组三句话评述，老师点评记分。备注：GP-为短时时间讨论，一般不超过5分钟，LGP为长时间讨论，一般在5-20分钟；GP活动将根据现场情况发起或不发起，非固定活动。下同。第一讲：从工业革命到智能制造一、工业革命的演变与发展趋势1. 四次工业革命的演变2. 世界各国对推动本国第四次工业革命的技术路线与战略3. 中国制造业现状与发展趋势4. 中国制造20255. 我国智能制造的发展规划案例分析：“从制造大国到制造强国之路”二、制造业智能化转型的趋势1. 万物互联2. 数据驱动3. 软件定义4. 平台支撑5. 组织重构案例分析：全球著名制造企业的转型之路三、智能制造核心技术体系1. CPS2. 工业互联网3. 工业大数据4. 智能装备、智能生产线到智慧工厂5. 工业机器人研讨：（GP）请各组举例你所在企业又已经上马的数字化或智能化项目、设施第二讲：工业互联网与工业互联网平台一、工业互联网1. 互联网、产业互联网、工业互联网的联系与区别2. 制造业与互联网融合的基本逻辑3. 我国工业互联网相关战略部署与政策4. “新四基”与两化融合案例分析：工业互联网赋能“中国制造”转型升级二、工业互联网平台1. 工业互联网平台的产业生态2. 工业互联网平台技术架构与工业大数据3. 工业APP与生态4. 工业互联网平台的商业模式创新案例分析：基于工业互联网平台的六种商业模式5. 工业互联网平台与平台经济在企业数字化转型中的启示第三讲：从大数据到工业大数据一、从互联网到大数据时代的演变过程1. 从互联网、Web2.0、移动互联网看人类在线化过程2. 人类在线化过程与行为数据的关系案例分析：以商业购物场景为例，分析人类活动的在线变化及其产生的行为数据小组研讨：(GP)分组设计其他场景,延伸到物联传感网3. 大数据的来源与全球数增长情况分析4. 数据计量单位的换算5. 5G的战略地位与价值6. 大数据的两个重要特征二、国际与国内对大数据的认识与现状1. 全球对大数据的认知与共识2. 中国：大数据上升到国家战略3. 数据资产化的6种主要业务模式小组研讨：(GP)找出我们生活中常见的大数据业务三、大数据的科学本质1. 大数据的三种定义与含义辨析2. 大数据的4V特征3. 大数据VS小数据小组研讨：(GP)大数据中的大与小的哲学逻辑，分组答题，老师点评四、工业大数据相关概念1. 工业大数据的界定2. 工业大数据基本特征3. 工业大数据与大数据技术案例分析：商务大数据与工业大数据的差异4. 工业大数据应用领域案例分析：工业大数据在工业设计、产品设计、产品需求分析预测、供应链优化等领域的应用5. 我国工业大数据现状与发展趋势6. 工业大数据标准体系案例分析：解读“工业大数据标准白皮书”五、工业大数据基本数据交换与服务1. 数据交换与服务技术演进2. 工业企业数据交换与服务标准第四讲：工业企业大数据治理一、数据治理相关概念与分类1. 数据治理2. 数据的分类3. 数据治理的顶层架构4. 数据治理的核心内部二、数据治理的标准与框架1. 数据治理国际标准2. 中国数据治理标准与模型案例分析：数据治理体系比较研究三、数据治理的挑战与趋势1. 工业企业数据治理面临的挑战2. 数据治理体系的演变与发展3. 数据稳私与保护案例分析：解读《数据安全法》4. 区块链技术与数据共享5. 数据文化与伦理道德案例分析：企业不重视数据治理埋下的“祸根” 第五讲：数据资产化过程：数据战略到数据管理一、数据战略1. 数据战略的内涵：企业战略的新成员2. 如何做数据战略规划3. 数据战略的实施案例分析：让你拥有的数据成为你的资产，并通过数据资产增值实现企业转型二、主数据管理1. 主数据与主数据管理的内涵2. 企业常见的主数据分类3. 主数据应用管理4. 主数据的全生命周期管理三、元数据管理1. 元数据定义2. 元数据分类3. 元数据的核心能力与价值四、时序数据管理1. 时序数据的内涵2. 时序数据的特点3. 时序数据的应用五、数据质量与安全1. 数据质量2. 数据质量管理流程与质量评估3. 数据安全体系与框架4. 数据安全风险与评估5. 数据安全管理与审计六、数据指标管理与数据管理成熟度评估1. 数据指标2. 数据质量管理研讨：讨论以资产增值为核心的数据经营逻辑第六讲：从数据中台到企业数字化转型一、数据中台概述1. 从数据管理平台到数据中台2. 数据中台基本架构逻辑3. 基于数据中台的数据流技术体系3. 数据中台的核心五要素4. 数据中台的建设与实施5. 运营数据中台的问题与误区案例分析：那些在推崇“数据中台”概念的企业赋能逻辑二、工业大数据平台与数据挖掘1. 通用大数据平台架构2. 行业大数据平台3. 向数据要效益三、数字化赋能论1. 企业战略转型与数字化赋能2. 企业数字化赋能问题3. 企业数字化转型赋能问题4. 平台化战略转型的几个关键问题四、企业数字化转型的战略选择1. 什么是产业数字化、数字产业化2. 企业数字化转型与企业数字化的定位3. 企业数字化转型的前提条件4. 企业数字化转型规划5. 企业数字化转型的路径与方法五、基于大数据价值实现的方法论1. 大数据顶层设计逻辑与方法2. 基于大数据的商业/产业模式规划3. 大数据应用场景规划与设计4. 大数据业务规划与管理5. 大数据技术架构体系6．大数据运营模式小组研讨：以某制造企业为原型，逐步分解工业大数据在企业全流程环节的应用价值与要点。结束语：老师的一些创新经验总结与祝福

赵志强：现代金融科技驱动商业银行智能化转型

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