【培訓對象】
企業(yè)董事長、總經(jīng)理、財務總監(jiān)、運營總監(jiān)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型負責人等中高層管理者；企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃部門、財務部門、信息技術部門、市場部門核心骨干

【培訓收益】
● 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，學會識別低效環(huán)節(jié)并制定針對性改進策略，實現(xiàn)成本的精準管控與效率的系統(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)務場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、營銷變現(xiàn)中的應用技巧，打造差異化的智能盈利模式。 ● 提升技術與業(yè)務融合能力：學會評估企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型需求，規(guī)避技術投入誤區(qū)，掌握數(shù)字化工具的選型與實施策略，推動技術應用與業(yè)務目標的深度契合。 ● 強化組織變革領導力：理解降本增效與智能變現(xiàn)對組織架構(gòu)、人才能力、企業(yè)文化的新要求，掌握變革管理技巧，提升團隊對轉(zhuǎn)型的認同感與執(zhí)行力。 ● 獲取實戰(zhàn)落地工具包：通過案例分析、模擬演練等形式，掌握成本效益分析模型、智能化成熟度評估矩陣、變現(xiàn)路徑規(guī)劃表等實用工具，直接應用于企業(yè)管理實踐。

第一講：企業(yè)降本增效與智能變現(xiàn)的戰(zhàn)略認知重構(gòu)
一、宏觀趨勢：數(shù)字化時代的企業(yè)生存邏輯
1. 全球產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)對企業(yè)成本結(jié)構(gòu)的影響
2. 消費升級倒逼企業(yè)從“成本競爭”轉(zhuǎn)向“價值競爭”
3. 智能化技術如何重塑企業(yè)價值創(chuàng)造范式
案例：特斯拉垂直整合降本vs美團本地生活智能調(diào)度增效
二、核心痛點診斷：你的企業(yè)卡在哪個環(huán)節(jié)？
1. 成本“黑洞”識別：隱性成本的顯性化分析
隱性成本：溝通成本、試錯成本、機會成本
2. 效率瓶頸排查
1）流程冗余度評估
2）資源錯配預警指標
3. 智能變現(xiàn)障礙
1）數(shù)據(jù)資產(chǎn)閑置率測算
2）技術轉(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
對比：短期生存vs長期增長
2. 戰(zhàn)術層
——“節(jié)流”（成本管控）與“開源”（智能變現(xiàn)）的動態(tài)平衡策略
3. 執(zhí)行層
——組織能力、技術工具、文化氛圍的支撐體系設計
四、標桿企業(yè)實踐對比：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
2. “數(shù)據(jù)中臺+算法驅(qū)動”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
——技術投入過度超前vs組織能力滯后風險

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“事前設計”
1. 全生命周期成本管控：研發(fā)設計階段的成本鎖定效應
案例：蘋果產(chǎn)品模塊化設計降本
2. 供應鏈成本優(yōu)化
1）供應商協(xié)同機制
2）庫存周轉(zhuǎn)率提升策略
3）物流網(wǎng)絡智能化布局
3. 組織架構(gòu)成本重構(gòu)
1）平臺型組織vs科層制組織的效能對比
2）“小前臺+大中臺”模式設計要點
二、流程再造：消滅低效環(huán)節(jié)的“手術刀”
1. 端到端流程可視化
——用價值流圖（VSM）識別非增值活動
2. 自動化改造優(yōu)先級排序
——RPA（機器人流程自動化）適用場景評估矩陣
3. 跨部門協(xié)作效率提升
——OKR與流程節(jié)點責任綁定，建立“流程owner”機制
三、資源精細化配置：讓每一分錢創(chuàng)造最大價值
1. 人力成本優(yōu)化
——崗位價值評估與人員能效分析，彈性用工模式設計
應用：全職/外包/遠程協(xié)作比例測算
2. 資產(chǎn)效能提升
1）設備稼動率監(jiān)測
2）閑置資產(chǎn)盤活路徑
應用：共享平臺/租賃/二次開發(fā)
3. 費用管控升級
——預算動態(tài)調(diào)整機制
方法：用ABC成本法（作業(yè)成本法）識別低效支出
四、風險控制：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
——稅務籌劃、數(shù)據(jù)安全、勞動法規(guī)等領域的降本邊界界定
3. 員工滿意度保護
——降本措施對團隊凝聚力的影響評估與溝通策略

第三講：智能變現(xiàn)的核心場景與技術賦能
一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化：從“數(shù)據(jù)堆積”到“價值萃取”
1. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點
——企業(yè)數(shù)據(jù)成熟度評估（數(shù)據(jù)采集完整性、存儲規(guī)范性、標簽化水平）
2. 數(shù)據(jù)價值挖掘
——用戶畫像深度構(gòu)建（RFM模型升級：加入行為序列分析），預測性分析在需求預判中的應用
3. 數(shù)據(jù)變現(xiàn)模式
1）2B端數(shù)據(jù)服務（精準營銷API接口）
2）2C端增值服務（個性化推薦會員體系）
二、業(yè)務場景智能化：技術落地的“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. 營銷服務
1）智能客服機器人降低人力成本
2）A/B測試+算法優(yōu)化提升轉(zhuǎn)化率
3）私域流量智能化運營（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)品設計（參數(shù)優(yōu)化、功能組合創(chuàng)新）
三、新商業(yè)模式設計：智能化催生的變現(xiàn)新范式
1. 訂閱制經(jīng)濟：從“賣產(chǎn)品”到“賣服務”
案例：電氣設備預測性維護訂閱模式
2. 平臺化生態(tài)：搭建企業(yè)級PaaS平臺實現(xiàn)資源變現(xiàn)
比如：某物流企業(yè)將內(nèi)部運力調(diào)度系統(tǒng)對外輸出
3. 區(qū)塊鏈應用：在供應鏈金融、版權交易中的變現(xiàn)潛力，智能合約降低信任成本
四、技術選型與投入產(chǎn)出比測算
1. 智能化工具評估矩陣
三維度分析：技術成熟度、業(yè)務匹配度、成本回收期
2. 最小化可行產(chǎn)品（MVP）驗證：用低成本試錯法規(guī)避技術投入風險
3. ROI（投資回報率）動態(tài)監(jiān)測：建立技術項目KPI追蹤體系
比如：智能客服系統(tǒng)的單客服務成本下降率

第四講：組織能力升級：讓方案從“紙上談兵”到“落地生根”
一、領導力轉(zhuǎn)型：管理者的新角色定位
1. 從“管控者”到“賦能者”：降本增效中的授權藝術與容錯機制設計
2. 智能化轉(zhuǎn)型中的決策模式變革：數(shù)據(jù)驅(qū)動vs經(jīng)驗驅(qū)動的平衡點把握
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
1）財務人員需具備數(shù)據(jù)分析能力
2）運營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（微認證課程）
2）外部引進+跨界人才儲備策略
3. 績效考核掛鉤
——將降本增效目標與智能變現(xiàn)成果納入部門與個人KPI
案例：某企業(yè)設置“成本節(jié)約獎”與“創(chuàng)新變現(xiàn)獎”
三、企業(yè)文化重塑：打造轉(zhuǎn)型支持型氛圍
1. 容錯文化建設
——區(qū)分“合理試錯”與“盲目投入”，建立失敗案例共享機制
2. 協(xié)作文化強化
——打破部門壁壘的“跨團隊作戰(zhàn)”激勵方案設計
3. 學習型組織構(gòu)建
——定期舉辦“智能化下午茶”“降本金點子大賽”等活動激發(fā)全員參與
四、跨部門協(xié)作機制設計
1. 成立專項工作組：降本增效委員會與智能變現(xiàn)項目組的權責劃分
2. 沖突解決流程：技術部門與業(yè)務部門需求分歧的協(xié)調(diào)機制
案例：某企業(yè)用“雙軌制”推進系統(tǒng)開發(fā)與業(yè)務試點
3. 進度透明化管理
——借助項目管理工具實現(xiàn)跨部門信息實時同步
工具：飛書多維表格

第五講：實戰(zhàn)落地與風險應對
一、定制化方案設計：從“通用模板”到“企業(yè)專屬”
1. 企業(yè)診斷五步法
戰(zhàn)略目標拆解→現(xiàn)狀調(diào)研→痛點排序→方案適配→優(yōu)先級規(guī)劃
2. 分階段實施路線圖
1）短期見效（3-6個月成本管控）
2）中期突破（1年智能場景落地）
3）長期生態(tài)（3年價值模式重構(gòu)）
3. 資源保障計劃
1）資金預算分配（技術投入占比建議）
2）外部顧問選擇標準
3）內(nèi)部項目小組組建流程
二、風險預警與動態(tài)調(diào)整
1. 建立轉(zhuǎn)型風險清單
——技術落地延遲、員工抵觸、市場環(huán)境變化等風險的量化評估模型
2. 應急預案設計
——針對核心人員流失、系統(tǒng)故障等突發(fā)情況的備用方案
3. 定期復盤機制
1）月度數(shù)據(jù)追蹤會
2）季度效果評審會
3）年度戰(zhàn)略調(diào)整會的召開流程與輸出要求
三、標桿企業(yè)實戰(zhàn)案例復盤（分組研討）
案例A（制造業(yè)）：某汽車零部件企業(yè)如何通過“工藝優(yōu)化+AI質(zhì)量檢測”實現(xiàn)成本下降20%，同時開拓智能質(zhì)檢設備對外銷售業(yè)務
案例B（服務業(yè)）：某連鎖酒店集團用“客戶數(shù)據(jù)中臺+動態(tài)定價算法”提升入住率15%，并通過會員數(shù)據(jù)變現(xiàn)獲得新收入來源
小組任務：選擇一個行業(yè)/企業(yè)，模擬設計降本增效與智能變現(xiàn)的組合方案并展示核心創(chuàng)新點
 

 吳曉生老師 AI數(shù)智化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)專家
20年網(wǎng)絡安全實戰(zhàn)經(jīng)驗
中國農(nóng)業(yè)大學國家重點實驗室博士生聯(lián)合導師
中國農(nóng)業(yè)大學國家重點實驗室研究員
全國計算機網(wǎng)絡等級3級（網(wǎng)絡攻防領域）
CDA數(shù)據(jù)分析師（專家級）
曾任：國云大數(shù)據(jù)（上市） | 產(chǎn)品VP
曾任：國美集團（世界500強） | 數(shù)據(jù)運營
曾任：紫光集團有限公司（中國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（深圳技術大學聯(lián)合實驗室） | 高級產(chǎn)品管理/數(shù)據(jù)產(chǎn)品專家
擅長領域：數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全、DeepSeek應用、AI+職場應用、AI項目落地、企業(yè)數(shù)字化應用、企業(yè)數(shù)字化提升……
——▩從0到1構(gòu)建數(shù)據(jù)基座的技術深度：
◎參與編著《企業(yè)數(shù)據(jù)治理實戰(zhàn)指南》《AI驅(qū)動的智能風控體系構(gòu)建》等行業(yè)教材（機械工業(yè)出版社出版）；
◎ 整合DeepSeek、豆包、火山引擎等國產(chǎn)大模型，累計開發(fā)52個行業(yè)專屬企業(yè)智能體（覆蓋金融風控、政務決策、供應鏈管理等領域），主導構(gòu)建38個技術模型；
◎擁有1.2萬+行業(yè)數(shù)據(jù)源指標（含天眼查、企查查等商業(yè)數(shù)據(jù)庫），曾主導建設某省國企“大數(shù)據(jù)風控平臺”，獲2023年國家信標委數(shù)據(jù)治理優(yōu)秀案例；
——▩從1到N實現(xiàn)商業(yè)價值的產(chǎn)業(yè)寬度：
◎ 某省級電子政務平臺數(shù)據(jù)架構(gòu)設計【項目金額2.7億元】：打通37個委辦局數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建人口、企業(yè)、信用三大主題庫，獲評“全國數(shù)字政府建設示范項目”
◎國美在線用戶畫像體系與精準營銷【年營收貢獻超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)，年度營銷成本節(jié)約1.2億元
◎某頭部零售企業(yè)AI驅(qū)動客戶行為預測系統(tǒng)【覆蓋15家連鎖品牌】：年度新增營收 3.5 億元，獲工信部“AI+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”全國Top10示范項目；

實戰(zhàn)經(jīng)驗：
吳曉生老師擁有20年網(wǎng)絡安全與數(shù)智化應用實戰(zhàn)經(jīng)驗，打通“政府監(jiān)管需求-企業(yè)經(jīng)營訴求-高?？蒲泄┙o”的創(chuàng)新三角，形成獨特的產(chǎn)政學研協(xié)同優(yōu)勢，既具備從0到1構(gòu)建數(shù)據(jù)基座的技術深度，又擁有從1到N實現(xiàn)商業(yè)價值的產(chǎn)業(yè)寬度，更掌握政企雙向賦能的生態(tài)資源厚度。

——『政府數(shù)字化治理與公共安全智能決策能力』——
☛政府數(shù)字化建設與治理：
【01】-杭州城市大腦決策系統(tǒng)：負責“交通擁堵預測模塊”算法優(yōu)化，基于時空數(shù)據(jù)挖掘模型，將擁堵路段識別準確率提升至92%，助力杭州高峰期車速提升15%，相關成果寫入《杭州市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書》。
【02】-深圳智慧大腦應急指揮系統(tǒng)：主導“災害風險評估模型”開發(fā)，整合氣象、地理、人口數(shù)據(jù)，實現(xiàn)災害預警響應時間縮短至5分鐘，支撐2023年臺風“蘇拉”應急處置，減災效益超10億元。
☛國防安全智能決策支撐：
【01】-某部海外偵查數(shù)據(jù)系統(tǒng)：設計“暗網(wǎng)數(shù)據(jù)關聯(lián)分析模型”，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡挖掘隱蔽關系，情報線索發(fā)現(xiàn)效率提升300%，獲軍方科技進步三等獎（集體）。
【02】-某省公安技偵數(shù)據(jù)追蹤平臺：構(gòu)建“涉詐資金流向監(jiān)測模型”，實現(xiàn)72小時內(nèi)資金鏈路穿透分析，支撐破獲億元級詐騙案件3起，相關技術入選公安部重點推廣成果。
☛金融稅務智能風控體系構(gòu)建：
【01】-主導某銀行反欺詐模型優(yōu)化項目，精準率從81%提升至96%，年止損超2.3億元；
【02】-主導某銀行“智能催收決策模型”搭建：基于LP情感分析與動態(tài)策略優(yōu)化，不良貸款回收率提升27%；
——『高校產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新與科研成果轉(zhuǎn)化能力』——
☛高校產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新賦能：
【01】-圖譜數(shù)據(jù)×深圳技術大學聯(lián)合實驗室：牽頭建設“大數(shù)據(jù)智能應用實驗室”，主導“高校科研數(shù)據(jù)共享平臺”項目，幫助12所高校打通科研數(shù)據(jù)壁壘，累計協(xié)助申請國家級/省級科研項目23項，獲政府補助超5000萬元。
【02】-中國農(nóng)業(yè)大學國家重點實驗室：作為研究員，主導“農(nóng)產(chǎn)品供應鏈溯源模型”研發(fā)，實現(xiàn)從田間到餐桌的全鏈路數(shù)據(jù)可視化，相關技術已在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)：擔任深圳技術大學、廣州大學兼職教授，開設《數(shù)據(jù)智能實戰(zhàn)》課程，累計培養(yǎng)碩士/博士研究生28人，指導學生獲全國大學生數(shù)據(jù)挖掘競賽一等獎3項。
——『企業(yè)多板塊智能運營架構(gòu)設計與戰(zhàn)略落地能力』——
☛供應鏈和采購鏈項目：
【01】-某新能源車企供應鏈風控系統(tǒng)：設計“三級預警模型”，提前6個月識別電池供應商產(chǎn)能風險，幫助企業(yè)避免2.5億元供應鏈中斷損失。
【02】-國云大數(shù)據(jù)“軍犬”情報系統(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)多維度關聯(lián)分析算法，服務于安全部門情報研判，累計輸出高價值報告500+份，獲國家級保密資質(zhì)認證。
☛數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品創(chuàng)新研發(fā)：
【01】-搭建國云大數(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)度任務分配問題，,實現(xiàn)精細化運營從而提升公司高效管理和協(xié)同作戰(zhàn)；主導設計DMP系統(tǒng)，進行建模給銷售高質(zhì)量的用戶數(shù)據(jù)，協(xié)助銷售團隊完成每年10個億的業(yè)績；
【02】-為國云大數(shù)據(jù)公司設計產(chǎn)品“軍犬”，以深度挖掘互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)為基礎，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題；研究“老板云”app客戶的成交畫像，通過數(shù)據(jù)深度分析，定義出用戶活躍畫像，優(yōu)化每一個推廣與活動策劃的方案，把老板云從50萬的用戶做到150萬；
☛電商與新零售數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化：
【01】-為國美在線電子商務有限公司搭建用戶畫像體系，實現(xiàn)精準營銷投放ROI從1:3提升至1:6；設計庫存周轉(zhuǎn)預測模型，滯銷SKU占比從18%降至9%，釋放資金3.2億元；雙11大促期間實時流量調(diào)度系統(tǒng)設計者，助力峰值并發(fā)承載能力提升300%；獲集團“年度數(shù)據(jù)價值貢獻獎”（獲獎率1/2000）
【02】-為國云大數(shù)據(jù)主導設計AI驅(qū)動的客戶行為預測系統(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)級數(shù)據(jù)治理框架，推動數(shù)據(jù)血緣追蹤系統(tǒng)上線，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題下降65%；開發(fā)自動化數(shù)據(jù)標注工具（NLP+CV多模態(tài)融合），標注效率提升40%，成本降低35%，帶領團隊獲2022年工信部“AI+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”示范項目（全國Top10）；

部分AI項目經(jīng)驗：
序號 項目名稱 項目應用 成果
1 Deepseek辦公效率提升實操項目 在某金融機構(gòu)的財務部，傳統(tǒng)人工數(shù)據(jù)核對模式曾導致日均5%的差錯率與持續(xù)加班困境。2025年通過部署DeepSeek認知計算平臺與RPA機器人的協(xié)同方案 數(shù)據(jù)處理效率300%的躍升，差錯率降至0.02%，人力成本降低60%；
在某企業(yè)通過Deepseek和豆包組合做出企業(yè)深度調(diào)研報告 以前需要5天5人做的報告，現(xiàn)在只需3個小時
2 城市治理AI項目：
利用深度學習和計算機視覺技術，精準識別各類垃圾的種類并自動分類?？蓱糜谑姓h(huán)衛(wèi)部門、垃圾處理廠、智能分類回收設備等場景 某市政環(huán)衛(wèi)部門引入該AI垃圾識別系統(tǒng)后，實現(xiàn)自動化垃圾分類 平臺的圖像識別與深度學習技術使垃圾分類準確率達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，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和分類算法，確保垃圾投放識別時間在3秒內(nèi)完成， 識別準確率達到98%，居民參與率提升了30%；
某垃圾處理廠通過使用該平臺構(gòu)建智能化垃圾分類流水線，基于強化學習與動態(tài)優(yōu)先級排序算法，對不同種類垃圾進行快速分類與價值評估 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項目 利用AI智能招聘功能，基于自然語言處理和機器學習算法，應用于海量簡歷快速篩選匹配、分析員工績效數(shù)據(jù)、定制個性化的培訓課程和學習路徑等方面 招聘效率大幅提升，簡歷篩選時間從原來的平均每人30分鐘縮短至5分鐘，招聘周期縮短了50%，人才招聘的精準度提高了35%，員工對績效評估的滿意度從60%提升至85%，激勵了員工的工作積極性。員工培訓的針對性和效果顯著增強，培訓課程完成率從70% 提高到90%

主講課程：
《DeepSeek實操應用》
《職場AI應用：讓你的工作效率提升》
《AI思維實戰(zhàn)：定戰(zhàn)略-選大將-強運營》
《基于AI的零成本賦能企業(yè)實現(xiàn)業(yè)績增長》
《企業(yè)降本增效與智能變現(xiàn)的全能解決方案》
《供應鏈與金融行業(yè)如何使用AI數(shù)字風控實現(xiàn)價值》

 

 

• OD 2.0——組織發(fā)展問題解決方案

   

  課程背景 組織發(fā)展（OD）在美國等西方國家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，長期處于嚴重“中年危機”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。我國企業(yè)引進OD十幾年來，看似紅紅火火，實則漏洞百出，所繳學費與付出代價成倍增長。但是，組織發(fā)展又的確是未來組織生存競爭所必需的，只不過是OD（..

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• 金融科技與商業(yè)銀行個人消費信貸結(jié)合 在產(chǎn)品設計、營銷方面的應用解決方案

   

  一、金融科技的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢（一）宏觀背景（二）移動互聯(lián)技術的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)業(yè)務的顛覆和沖擊（四）互聯(lián)網(wǎng)金融成為大勢所趨（五）傳統(tǒng)商業(yè)銀行的應對策略二、互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)新模式介紹（一）總體介紹（二）網(wǎng)絡銀行（三）第三方支付（四）網(wǎng)絡資產(chǎn)交易平臺 （五）財富管理（六）個人..

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• 金融科技背景下商業(yè)銀行個人消費營銷、產(chǎn)品設計和風控方面的應用解決方案

   

  一、商業(yè)銀行與互金公司消費信貸商業(yè)模式比較分析與經(jīng)驗借鑒1、銀行：線下——互金平臺：線上、O2O2、銀行：散客模式、白名單模式——互金平臺：數(shù)據(jù)驅(qū)動模式、場景驅(qū)動模式3、銀行：銀行高貢獻客戶——互金平臺：學生、農(nóng)民、工人、白領、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)新零售落地實操解決方案

   

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

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• 戰(zhàn)略績效管理解決方案

   

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

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• PON網(wǎng)絡工程解決方案

   

  1.PON網(wǎng)絡概述1.1PON的概念及技術分類1.2PON網(wǎng)絡組成及設備1.3PON網(wǎng)絡工作原理1.4PON網(wǎng)絡關鍵技術1.5EPON技術介紹1.6GPON技術介紹1.7PON技術演進與發(fā)展1.8PON技術及組網(wǎng)應用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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