數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新

  培訓(xùn)講師:孔令濤

講師背景:
孔令濤老師人工智能技術(shù)應(yīng)用及產(chǎn)品專家曾任馬上消費(fèi)金融(國內(nèi)消金行業(yè)前三的公司)人工智能研究院新技術(shù)研究員曾任IT培訓(xùn)行業(yè)頭部公司教研院新技術(shù)與課程教研員曾任北京轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)精神(頭部的二手交易互聯(lián)網(wǎng)公司)資深開發(fā)工程師曾任IT培訓(xùn)行業(yè)排名第一的公司 詳細(xì)>>

孔令濤
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數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新詳細(xì)內(nèi)容

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新

【課程背景】

數(shù)字化浪潮的推動(dòng)下,全球經(jīng)濟(jì)正迅速向數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅重塑了傳統(tǒng)的商業(yè)模式和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),而且通過數(shù)據(jù)要素化和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化,為經(jīng)濟(jì)增長注入了新的動(dòng)力。本課程旨在深入探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念、基石以及其對物流等關(guān)鍵行業(yè)的深遠(yuǎn)影響。課程內(nèi)容涵蓋了從數(shù)字人民幣的興起到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性,再到物流行業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新實(shí)踐,為學(xué)員提供了一個(gè)全面了解數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其在現(xiàn)代商業(yè)中應(yīng)用的視角。

通過本課程,學(xué)員將學(xué)習(xí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)內(nèi)部治理和組織變革中的作用,理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何成為推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新和提升競爭力的關(guān)鍵因素。課程還將分析物流行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中所面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇,探討如何利用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)優(yōu)化服務(wù)、提高效率和降低成本。此外,課程將展望企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的未來,包括下一代互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展、人工智能的長線發(fā)力以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的未來趨勢,幫助學(xué)員把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前沿動(dòng)態(tài)和戰(zhàn)略方向。

【課程收益】

  • 數(shù)字經(jīng)濟(jì)理解:深入掌握數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基本概念、核心要素以及其對現(xiàn)代商業(yè)的影響。
  • 數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略:學(xué)習(xí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義、重要性以及如何制定有效的轉(zhuǎn)型策略。
  • 組織變革管理:掌握在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中對人才治理和組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整的方法。
  • 行業(yè)應(yīng)用案例分析:通過物流行業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新案例,學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用和解決方案。
  • 技術(shù)應(yīng)用能力:提升運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)解決行業(yè)問題的能力。
  • 創(chuàng)新思維培養(yǎng):通過課程學(xué)習(xí),激發(fā)創(chuàng)新思維,探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的新模式和新業(yè)務(wù)。
  • 職業(yè)競爭力提升:隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用,掌握相關(guān)技能將為學(xué)員在職場上提供顯著的競爭優(yōu)勢。
  • 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化認(rèn)知:了解數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的過程和對企業(yè)運(yùn)營、戰(zhàn)略規(guī)劃的影響。
  • 未來趨勢預(yù)見:通過對下一代互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)趨勢的了解,培養(yǎng)對未來商業(yè)環(huán)境變化的預(yù)見能力。

【課程特色】

講師授課風(fēng)格幽默,課程內(nèi)容為講師對數(shù)字化深入研究提煉而成。

【課程對象】

數(shù)字化轉(zhuǎn)型條線人員

【課程時(shí)間】

1-2天(6小時(shí)/天)

【課程大綱】

  1. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的認(rèn)知
  2. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念導(dǎo)入
  • 從政策上看數(shù)字經(jīng)濟(jì)
  • 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心:數(shù)據(jù)要素化與數(shù)據(jù)資產(chǎn)化
  • 概念導(dǎo)入互動(dòng):從向女神要聯(lián)系方式開始發(fā)散…
  1. 數(shù)字資產(chǎn)化對企業(yè)的影響
  • 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的必要性
  • 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的演變
  • 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的三個(gè)階段
  • 數(shù)據(jù)資產(chǎn)影響下的企業(yè)變革
  • 案例:新的保護(hù)隱私的快遞送貨

二、?認(rèn)識數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性?

  1. 認(rèn)識數(shù)字化轉(zhuǎn)型
  1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)降本增效、擴(kuò)寬護(hù)城河
  • 減少成本,解決”鮑莫爾成本病”
  • 數(shù)據(jù)要素化蘊(yùn)藏巨大商機(jī)
  • 企業(yè)從拓寬護(hù)城河到做二創(chuàng)做生態(tài)
  1. 企業(yè)內(nèi)外環(huán)境告訴我們要數(shù)字化轉(zhuǎn)型
  1. 企業(yè)創(chuàng)新需要數(shù)字化轉(zhuǎn)型
  • 為什么現(xiàn)在創(chuàng)新這么難?
  • 什么是普適的技術(shù)創(chuàng)新
  • 在技術(shù)之上的模式創(chuàng)新

三、?數(shù)字化轉(zhuǎn)型的人才治理與組織變革

  1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的人治問題
  • 數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大的阻力
  • 人越多價(jià)值越大?
  • 案例:同為700億,40人與8萬人的區(qū)別
  • 數(shù)字化與去人化
  • 案例:機(jī)器人成本
  1. 為什么說數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一把手工程?
  • 企業(yè)的哪些改變需要一把手支持
  • 如何搭建數(shù)字化轉(zhuǎn)型的領(lǐng)導(dǎo)班子
  • 數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何選人與用人
  • 如何制定kpi
  • 一把手如何推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
  1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型改變組織結(jié)構(gòu)
  • 為什么是組織而不是企業(yè)
  • 世界上先進(jìn)的組織類型與特點(diǎn)
  • 敏捷型組織是數(shù)字化轉(zhuǎn)型不錯(cuò)的選擇,但不是唯一
  • 敏捷管理與敏捷團(tuán)隊(duì)
  • 敏捷研發(fā)的案例
  • 練習(xí):用敏捷思維優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部流程
  1. 物流行業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新

1、人工智能技術(shù)在物流行業(yè)的應(yīng)用

  • 智能預(yù)測與需求規(guī)劃
  • 優(yōu)化路線與調(diào)度
  • 自動(dòng)化倉庫管理
  • 貨物追蹤與監(jiān)控
  • 智能客服與訂單處理

2、數(shù)字化在物流行業(yè)的創(chuàng)新實(shí)踐

  • 無人駕駛車輛與無人機(jī)配送
  • 智能包裝與裝載優(yōu)化
  • 利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行需求預(yù)測
  • 區(qū)塊鏈在物流追蹤中的應(yīng)用

3、物流行業(yè)數(shù)字化平臺(tái)和工具

五、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型未來展望

  1. 下一代互聯(lián)網(wǎng)Web3.0與去中心化互聯(lián)網(wǎng)Web3
  1. 人工智能的長線發(fā)力

3、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化未來

  • 數(shù)據(jù)如何資產(chǎn)化?
  • 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化后對企業(yè)的影響


 

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