数字化管理思维提升和应用实践

数字化管理体系构建及实施路径先把对象、任务和边界讲清,新一代信息技术与业务场景重塑再帮助团队对齐现场处理口径

1天,6小时 人工智能应用

课程大纲

第一单元 数字化管理体系构建及实施路径

一、数字化的三个基本特征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?
二、数据驱动是传统行业的短板
  • 1. 数据思维:数据意识相对弱,专业能力欠缺
  • 2. 数据采集:数据积累时间较长,但质量不佳
  • 3. 数据贯通:数据难整合,无法发挥协同作用
  • 4. 数据开发:应用场景单一,缺乏业务突破点
  • 5. 数据应用:条件所限,缺少应用的成功案例
  • 【案例解析】某企业客服中心如何把人气出内伤
三、数据特性解析及开发流程
  • 1. 大数据三个要素
  • (1)大——海量,平台级
  • (2)数——信息,结构化
  • (3)据——精准、可依赖
  • 2. 大数据六个特征:时间、空间、行为、偏好、规律、预测
  • 3. 符合实际情况的数据开发流程
  • (1)数据采集
  • (2)数据整合
  • (3)数据清洗
  • (4)数据分析
四、数据分析挖掘方法和要点
  • 1. 统计性分析
  • (1)结合业务场景设定关键指标
  • (2)不同维度组合的统计模型
  • (3)导向性的数据提取
  • 2. 预测性分析
  • (1)捕捉各个因素之间的内在关联
  • (2)通过历史数据发掘规律和趋势
  • (3)风险评估,预判和管控
  • 3. 可视化分析
  • (1)形成观点和结论
五、数字化管理运营实践五步曲(数转模型)
  • 1. 内部管理信息化
  • (1)各业务系统之间联动,流程衔接自动化
  • (2)简化流程、无纸化,数据埋点,从点到线到面一体
  • 2. 业务流程可视化
  • (1)进度清晰可见、节点流转可控
  • (2)流程标准化,减少人为和不确定因素
  • 3. 产品服务数据化
  • (1)建立指标体系,拆解、匹配适合运营方法
  • (2)分析和改善指标,以数据导向总结优化
  • 4. 对外宣导个性化

第二单元 新一代信息技术与业务场景重塑

一、DeepSeek重新定义AI
  • 1. 人工智能概述及实现要素
  • 2. DeepSeek突围启示与科技创新
  • 3. 为什么说DeepSeek是AI普惠化里程碑
二、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、科学决策等……
三、人机协同:从经验主义到AI驱动
  • 1. 文档智能体:三件套自动化产出
  • 2. 数据指挥官:非结构化数据治理
  • 3. 创意加速器:探爆款内容秒产出
  • 4. 业务创新助手:AI生成改进建议
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. 技术研发: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. 具身智能:从数字世界走向物理世界
  • 2. 数字孪生:在虚拟世界中映射现实
  • 【案例解析】钱学森先生眼中的数字孪生世界

第三单元 数字化时代思维升级和能力进化

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、迭代思维——持续进化能力
  • 1. 避免完美主义导致停滞
  • 2. 目标拆解为可执行步骤
  • 3. 以低成本试错获取反馈
  • 4. 想办法干掉昨天的自己
四、平台思维——整合开拓能力
  • 1. 边际成本与规模效应
  • 2. 利益相关者的交易结构
  • 3. 商业逻辑决定商业空间
  • 4. 四度法则:深度、广度、维度、力度
五、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】支付宝遭遇的珍珠港偷袭
  • 课程回顾、总结和分享

适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加,课堂讨论会更容易落到真实场景

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

  • 透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化管理体系
  • 强化数据驱动,展开数据应用,发现数据背后的问题和机会
  • 洞察前沿科技趋势,掌握AI工具,挖掘业务场景的突破点
  • 倒逼思维升级,强化创新意识,并转化为可实施的解决方案

课程背景与交付信息

从IT到DT,在数字化背景下,给企业经营带来了全新挑战,所有行业都有可能面临跨界冲击。如何结合自身行业特性,打造极具竞争力的数字化管理体系,是企业成功转型的关键。然而,大部分行业在数据应用面前还显得比较迟缓,基本处于简单查询、报表提交层面。主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘深层应用,数据开发意识不强,数据思维缺乏,数据应用滞后。此外,在基础数据管理、数据平台搭建、数据分析人才储备上比较欠缺,无法有效盘活数据资产,为企业经营提供有力支撑

当所有的交易记录、行动轨迹、图文、语音、影像、传感信息等均可实现数据化,有助于变得更加繁杂、更难把握。未经筛选、清洗、分析、整合的数据,只是一堆无用的数字而已。只有将数据进行加工比对、从数据中发现问题和机会,才能把数据变成有效信息,才能实现从数据资源到数据驱动的跨越

与此同时,以DeepSeek为代表的生成式AI的爆发式发展彻底改写了技术应用边界——AI正以超进化姿态渗透到各行各业。新一代信息技术的普及应用,大大降低了资源之间的连接成本,从而促使产品和服务供应方式的改变。作为企业管理者,如果固守过往的经营思路,不及时自我革新,主动拥抱数字化变革,为组织植入数字基因,则唯有被时代抛弃

课程时间

1天,6小时

授课方式

讲师讲授、案例剖析、互动交流、现场答疑

课程内容重点

01数字化管理体系构建及实施路径
02新一代信息技术与业务场景重塑
03【案例解析】华为数字化工具应用的启示
04【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?
05数据驱动是传统行业的短板

讲师介绍

张世民 讲师头像

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

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《数字化管理思维提升和应用实践》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?

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前项目或岗位案例参加,课堂讨论会更容易落到真实场景。

学习这门课可以获得什么收益?

透视数字时代变革力量,增强危机感,构建数字化管理体系;强化数据驱动,展开数据应用,发现数据背后的问题和机会。

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+案例剖析+互动交流+现场答疑,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