数字化趋势解析及转型实施策略

课程大纲

数字化概述和企业数字化转型实施路径

一、数字化是产业升级必由之路

1. 数字化的时代背景、底层逻辑和终极目标
2. 数字化背景下，企业生存之道——保持危机感
3. 什么是数字化？为什么要数字化转型？如何将数字化真正落地
【案例解析】德国大众为什么炒掉软件部门多名高管

二、数字化三个基本特征1. 数据业务化——消灭物理介质2. 流程标准化——减少人为干预3. 管理精细化——全程闭环可控

【案例解析】华为数字化工具应用的启示
【行动指南】在目前的业务场景中，有哪些不符合数字化要求的节点，如何优化？

三、企业数字化变革常见问题

1. 战略层面缺乏系统性顶层设计
2. 业务层面信息化基础相对薄弱
3. 实施层面技术与业务容易脱节
4. 组织层面人才队伍上储备不足
【案例解析】麦肯锡最新报告：数字化转型成功率普遍不高？

四、企业数字化运营体系构建1. 基础建设：数字基因六大模块、数字技术平台架构2. 组织建设：数据运营开发流程、数字生态应用场景、数字资产长效机制

3. 人才建设：数据驱动能力、跨界融合能力、场景转化能力、创新发展能力

五、数字化转型落地三个要点1. 科技+业务双轮驱动2. 让听得见炮火的士兵做决定3. 借助专业第三方力量推进实施

【行动指南】如何完善基础数据治理，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环

六、数字化转型实践五步曲（数转模型）

1. 数字化转型的战略规划
2. 数字化转型的组织障碍
3. 数字化转型的技术挑战
4. 数字化转型的安全风险
5. 数字化转型的人才培养

AI驱动下数字化变革与业务场景重塑

一、AI技术革命与产业格局重塑

1. 人工智能概述及实现要素
2. DeepSeek突围启示与科技创新
3. 中国开展人工智能+行动的战略意义
4. 为什么说DeepSeek是AI普惠化里程碑

二、大数据+大算力+强算法=大模型1. 参数规模：千亿级参数成为主流

2. 技术架构：基于人类反馈的强化学习
3. 模态支持：文本、图片、影像、语音等多模态
4. 应用领域：通用大模型VS行业大模型

三、AI大模型三项核心能力

1. 图文音影多模态生成解析能力
2. 自然语言处理和逻辑推理能力
3. 商业逻辑洞察和系统输出能力
【实操演示】多模态生成、数据清洗/数据分析、管理决策等……

四、AI+企业级九大场景化应用

1. 高效办公：报表文档多模态秒速处理
2. 市场推广：基于用户画像的精准营销
3. 客户服务：用户体验提升与定制化服务
4. 科学决策：多维度数据分析和风险预警
5. 方案设计：大幅度提升创意效率及质量
6. 财务管理：预算方案生成及税务规划
7. 人力资源：招聘筛选和岗位胜任力模型
8. 研发生产：创新思路引发和模拟仿真验证
9. 风险管控：模型实时监测和动态评估分析

五、AI驱动下前沿技术演进风向标

1. 行业级AI应用与岗位分化
2. 大模型时代AI十大发展趋势
3. 具身智能：从数字世界走向物理世界
4. 数字孪生：在虚拟世界中映射现实
5. 潜在风险：信息滥用、数据安全、科技作恶
【案例解析】钱学森先生眼中的数字孪生世界

数字时代管理思维升级和能力进化方向

一、用户思维——技术转化能力

1. 傻瓜式、简单可依赖
2. 不要让用户做选择题
3. 需求洞察与痛点捕捉
4. 用户需求VS应用场景
【案例解析】懒人四件套背后的商业逻辑

二、产品思维——业务打磨能力

1. 无痛点，不产品（服务）
2. 做减法，不做加法（功能）
3. 小步快跑，快速迭代（效率）
4. 避免过度的流程设计（机制）
【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒
【思考方向】技术部门如何把控需求标准，并完善产品和服务的颗粒度

三、数据思维——数据驱动能力

1. 没有小数据，只有大数据
2. 数据是商业模式关键支点
3. 数字化运营三个核心指标
4. 数据开发应用的四个层面
【案例解析】比亚迪D1电动侧滑门的数据支撑

四、创新思维——创造性输出能力

1. 否定是创新的开始
2. 创新不是瞎折腾
3. 创新是有中生无
4. 创新是发现更多可能性
5. 脱离真实场景的创新是一厢情愿
【案例解析】从山寨大国到新四大发明
课程回顾、总结、分享和行动
1. 结合企业数字化建设目标，从管理变革、技术升级、客户服务提升、资源整合利用等角度，探讨关于现阶段数字化转型的实施路径
2. 目前在市场洞察、痛点捕捉、应用场景、流程优化、数据驱动和业务创新等方面，与原生数字基因企业存在哪些差距，并提出改进措施
3. 数字化转型是一个科技+业务双轮驱动的系统性工程，结合行业特性和岗位职责，制定个人或团队在企业数字化转型中的具体行动计划

适合对象

建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界转成课后可继续推进的动作

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准，便于参训团队形成同一套做法

核心收益

先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
数字化概述和企业数字化转型实施路径和AI驱动下数字化变革与业务场景重塑会被串成一组可练习的AI应用
流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务

查看更多收益收起更多收益

人工复核有抓手：数字化是产业升级必由之路相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

数字化转型是利用新一代信息技术，对企业经营形态进行长期洞察和整体重构的系统性工程。数字化转型的难点在于顶层设计和实施路径，而落地最大的障碍是缺少具备数字基因的复合型数字化人才队伍。然而，大部分企业在数字化方面处于盲人摸象、舍本逐末的状态。对数字化转型的理解过于碎片化，仍然停留在工具应用的层面，未能触及数字化的核心

如果说上一个十年属于移动互联网和智能手机，下一个十年则属于新能源和智能汽车。随着各方造车新势力纷纷入场，人们的出行方式和消费倾向发生了极大改变。在新能源车+无人驾驶+城市大脑的预期下，百年汽车工业正面临前所未有的巨大挑战，汽车与能源、交通、通信、互联网等行业的融合更加深入。90、95乃至00后这一代互联网原住民，将逐步成为汽车消费的主体人群，他们对汽车的关注点不再是品牌、技术、设计，而是智能化、场景化、体验度。如何更准确捕捉各类型消费者的诉求，需要汽车行业从经营理念、产品思维、数据驱动和创新能力等方面进行全方位升级…

随着新基建国家战略的推进，数字化、智能化已经成为各行业升级转型的共识。5G、物联网、大数据、云计算和AI等前沿科技形成合力，将为提升企业竞争力、创造更多新的增长点等方面提供坚实支撑，与更多现实业务场景融合，促使企业升级转型并探索新机遇

课程时间

1天，6小时

授课方式

讲师讲授、案例解析、小组讨论、互动答疑

课程内容重点

01数字化概述和企业数字化转型实施路径

02AI驱动下数字化变革与业务场景重塑

03数字化是产业升级必由之路

04数字化的时代背景、底层逻辑和终极目标

05数字化背景下，企业生存之道——保持危机感

讲师介绍

张世民

AI应用及数字化转型实战专家

AI应用及数字化转型实战专家，17年互联网+传统产业经验，曾任多家平台CEO/COO。专注AI落地与数字化战略，累计授课超4500小时，服务政府、能源、金融等多行业头部客户。本课程与其数字化转型方向相关

政府国企电力能源通信金融银行烟草制造业

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课程差异说明

本课程页面围绕《数字化趋势解析及转型实施策略》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适用于业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队，也适合承担AI任务拆解、流程嵌入和输出复核支持工作的关键岗位。

学习这门课可以获得什么收益？

先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体；数字化概述和企业数字化转型实施路径和AI驱动下数字化变革与业务场景重塑会被串成一组可练习的AI应用。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天，6小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用讲师讲授+案例解析+小组讨论+互动答疑，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配