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  •   2024-04-09 22:46:40       
    提供專業的內訓方案,通過專家面授輔導、教材學習、學想講用轉換,實例分析等完善的教學管理和教育培訓形式,使受訓學員體會知識點和案例結合的學習方法,不僅學習了知識,掌握了信息,更能激發潛能,創造性地完成工作,體現自己的價值,從而實現“在工作中學習,在學習中提升”的培訓效果。咨詢電話:010-62797895 周老師

    尹智老師 人工智能和數智化咨詢專家

    課程綱要:

    模塊一:人工智能時代的運營商數字化戰略:趨勢和路徑

    1、 運營商數字化轉型新趨勢:

    a) 基礎設施的云化、融合化、智能化對運營能力深化提出新要求

    b) 業務的多樣化、專業化為運營商流程和組織架構轉型提出新方向、新機遇和挑戰

    c) 產業生態的碎片化、融合化對運營全周期、全流程能力提出考驗

    d) 數據要素市場發展驅動電信業數據要素價值挖掘深化

    e) 數字技術與實體經濟融合發展帶來大量創新機遇和場景

    2、 運營商數字化服務場景典型案例

    a) 運營商“雙碳”平臺案例場景及最佳實踐

    b) 基于5G+ 增強現實和虛擬現實(AR/VR)的新形態文商旅客戶體驗案例及運營商的潛力

    c) 人工智能與大模型市場的價值體系與運營商業務融合最佳案例

    d) 智能網聯車和車路協同市場的價值棧結構與及運營商的潛在角色

    e) 5G+ 電子體育領域的運營商創新業務潛力

    3、 運營商數字化轉型路徑:運營商數字化轉型的七張地圖

    a) 技術地圖:從離散的網元向自治管理和虛擬化的通信及云基礎構架轉型

    b) 安全地圖:從單一產品的安全策略向主動地、統一編排的安全策略轉型

    c) 數據地圖:從有限的數據使用向統一編排的數據位中心的企業轉型

    d) 架構地圖:從封閉的管理系統向Open API平臺架構轉型

    e) (數智)應用地圖:從傳統服務組合向多元的數字化服務+多種商業模式轉型

    f) 生態地圖:從有限的供應商向活躍的合作伙伴系統轉型

    g) 業務地圖:從關注傳統渠道向多市場渠道+方位渠道客戶體驗轉型

    模塊二:運營商數字化戰略落地重點領域和數字化思維

    4、 業務運營智慧化轉型重點領域

    a) IT集約化支撐管理變革

    b) 智慧運營提升服務水平

    c) 消費互聯網業務發展驅動業務升級和業務運營能力深化

    d) 產業數字化領域業務探索和能力延伸

    5、 運營商流程及運營能力體系和組織架構治理重點領域 

    a) 運營商數智化組織設置模式

    b) 運營商數智化能力框架

    c) 運營商數智化人才發展體系和戰略協同

    d) 某大型ICT集團企業研發人才體系案例分析

    6、 電信行業數據治理和數據要素資產化

    a) 數據治理的目標 :能不能用統一語言描述業務并對話?能不能基于數據資源發掘業務價值,提供對內對外的服務?數字要素如何變為資產?

    b) 治理什么?:怎么能厘清企業的數據的層級和脈絡?—— 幾千幾萬個零件構成的樂高大模型是怎么管理的?

    c) 用什么組織范式?—— 我這個部門應該有什么責權利?

    d) 何種機制和流程 —— 數據治理的成果如何融入業務管理和運營之中?

    e) 有什么工具?什么平臺 —— 數字資源如何關聯,對接, 如何平臺化提供數據服務和能力?

    7、 AI大模型時代數據治理和數字化要素管理的特質和機遇

    a) 大模型時代的數據戰略和數據模型

    i. AI語境下,數據要素和數據資產有何新內涵

    ii. 大模型語境下的數據模型和數據存儲 – AI大模型的原生數據庫:向量數據庫,和傳統數據庫的融合

    b) AI大模型具有成為企業數據“總調度”和“總參謀”的巨大潛力

    c) AI + BI應用模式和案例:

    i. 機器視覺和自然語言處理等技術,對業務全周期全流程的原生數據的采集、解析、應用的賦能 ,對文本,語音,圖像,視頻的解析,帶來新的業務洞察和數據服務/資產

    ii. 大模型賦能的數據管理(SQL和數據API調用)代碼的生成

    iii. 類ChatGPT大模型賦能的金融文檔和數據分析及數據可視化:Code Intepreter

    8、 人人都應該有的戰略級數字化/算法思維:

    a) 分治: 

    i. 分治算法的理念:人類戰勝復雜問題的通用武器,就是分解

    ii. 分治算法思維在具體問題和其他算法建構中的應用:淘寶的數據處理

    b) 回歸

    i. 機器學習的鼻祖思想:通過對歷史的吻合,找到規律,預測未來

    ii. 回歸的類型和應用

    iii. 人工神經網絡算法中的回歸思維

    c) 遞歸

    i. 遞歸思維:宇宙自相似性和循環往復模式的應用

    ii. 分形遞歸:改變計算機圖形學的思想

    d) 壓縮

    i. 無處不在的壓縮思維:從信息壓縮到智能的壓縮

    ii. 以ChatGPT為代表的人工神經網絡:人類經驗的壓縮

    iii. 生成式AI中的壓縮思維:授人以魚,不如授人以漁

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