数字经济与企业数字化转型创新

  培训讲师:孔令涛

讲师背景:
孔令涛老师人工智能技术应用及产品专家曾任马上消费金融(国内消金行业前三的公司)人工智能研究院新技术研究员曾任IT培训行业头部公司教研院新技术与课程教研员曾任北京转转精神(头部的二手交易互联网公司)资深开发工程师曾任IT培训行业排名第一的公司 详细>>

孔令涛
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数字经济与企业数字化转型创新详细内容

数字经济与企业数字化转型创新

【课程背景】

数字化浪潮的推动下,全球经济正迅速向数字经济转型。数字经济不仅重塑了传统的商业模式和经济结构,而且通过数据要素化和数据资产化,为经济增长注入了新的动力。本课程旨在深入探讨数字经济的概念、基石以及其对物流等关键行业的深远影响。课程内容涵盖了从数字人民币的兴起到企业数字化转型的重要性,再到物流行业的数字化创新实践,为学员提供了一个全面了解数字经济及其在现代商业中应用的视角。

通过本课程,学员将学习到数字化转型在企业内部治理和组织变革中的作用,理解数字化转型如何成为推动企业创新和提升竞争力的关键因素。课程还将分析物流行业在数字化转型中所面临的挑战和机遇,探讨如何利用人工智能大数据物联网等技术优化服务、提高效率和降低成本。此外,课程将展望企业数字化转型的未来,包括下一代互联网的发展、人工智能的长线发力以及数据资产化的未来趋势,帮助学员把握数字化转型的前沿动态和战略方向。

【课程收益】

  • 数字经济理解:深入掌握数字经济的基本概念、核心要素以及其对现代商业的影响。
  • 数字化转型策略:学习数字化转型的定义、重要性以及如何制定有效的转型策略。
  • 组织变革管理:掌握在数字化转型过程中对人才治理和组织结构进行调整的方法。
  • 行业应用案例分析:通过物流行业的数字化创新案例,学习实际应用和解决方案。
  • 技术应用能力:提升运用人工智能大数据物联网等技术解决行业问题的能力。
  • 创新思维培养:通过课程学习,激发创新思维,探索数字化转型中的新模式和新业务。
  • 职业竞争力提升:随着数字化转型在各行各业的广泛应用,掌握相关技能将为学员在职场上提供显著的竞争优势。
  • 数据资产化认知:了解数据资产化的过程和对企业运营、战略规划的影响。
  • 未来趋势预见:通过对下一代互联网人工智能等技术趋势的了解,培养对未来商业环境变化的预见能力。

【课程特色】

讲师授课风格幽默,课程内容为讲师对数字化深入研究提炼而成。

【课程对象】

数字化转型条线人员

【课程时间】

1-2天(6小时/天)

【课程大纲】

  1. 数字经济的认知
  2. 数字经济概念导入
  • 从政策上看数字经济
  • 数字经济的核心:数据要素化与数据资产化
  • 概念导入互动:从向女神要联系方式开始发散…
  1. 数字资产化对企业的影响
  • 数据资产化的必要性
  • 数据资产的演变
  • 数据资产的三个阶段
  • 数据资产影响下的企业变革
  • 案例:新的保护隐私的快递送货

二、 认识数字化转型与数字化转型的重要性?

  1. 认识数字化转型
  1. 数字化转型使企业降本增效、扩宽护城河
  • 减少成本,解决”鲍莫尔成本病”
  • 数据要素化蕴藏巨大商机
  • 企业从拓宽护城河到做二创做生态
  1. 企业内外环境告诉我们要数字化转型
  • 外部因素:数字化大周期的选择
  • 外部因素:其他因素
  • 内部因素:企业业务决定需要数字化转型
  • 内部因素:企业行业决定需要数字化转型
  1. 企业创新需要数字化转型
  • 为什么现在创新这么难?
  • 什么是普适的技术创新
  • 在技术之上的模式创新

三、 数字化转型的人才治理与组织变革

  1. 数字化转型的人治问题
  • 数字化转型最大的阻力
  • 人越多价值越大?
  • 案例:同为700亿,40人与8万人的区别
  • 数字化与去人化
  • 案例:机器人成本
  1. 为什么说数字化转型是一把手工程?
  • 企业的哪些改变需要一把手支持
  • 如何搭建数字化转型的领导班子
  • 数字化转型如何选人与用人
  • 如何制定kpi
  • 一把手如何推进数字化转型
  1. 数字化转型改变组织结构
  • 为什么是组织而不是企业
  • 世界上先进的组织类型与特点
  • 敏捷型组织是数字化转型不错的选择,但不是唯一
  • 敏捷管理与敏捷团队
  • 敏捷研发的案例
  • 练习:用敏捷思维优化企业内部流程
  1. 物流行业的数字化创新

1、人工智能技术在物流行业的应用

  • 智能预测与需求规划
  • 优化路线与调度
  • 自动化仓库管理
  • 货物追踪与监控
  • 智能客服与订单处理

2、数字化在物流行业的创新实践

  • 无人驾驶车辆与无人机配送
  • 智能包装与装载优化
  • 利用机器学习进行需求预测
  • 区块链在物流追踪中的应用

3、物流行业数字化平台和工具

五、企业数字化转型未来展望

  1. 下一代互联网Web3.0与去中心化互联网Web3
  1. 人工智能的长线发力

3、数据资产化未来

  • 数据如何资产化?
  • 数据资产化后对企业的影响


 

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