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數字化產業課程

課程大綱
第一單元：企業數字化轉型規劃及實施路徑
一、數字化是產業升級必經之路
1. 數字化的內涵、價值、底層邏輯和*目標
2. 數字化背景下，企業生存之道——保持危機感
3. 什么是數字化轉型六度法則，如何將數字化真正落地
【案例解析】德國大眾為什么炒掉軟件公司多名高管
二、數字化的三個基本特征
1. 數據業務化——消滅物理介質
2. 流程標準化——減少人為干預
3. 管理精細化——全程閉環可控
【案例解析】華為數字化工具應用的啟示
三、企業數字化轉型常見問題
1. 戰略層面缺乏系統性頂層設計
2. 業務層面信息化基礎相對薄弱
3. 實施層面技術與業務容易脫節
4. 組織層面人才隊伍上儲備不足
【案例解析】麥肯錫*報告：數字化轉型成功率普遍不高？
四、數字化轉型落地三個要點
1. “科技+業務”雙輪驅動
2. 讓聽得見炮火的士兵做決定
3. 借助專業第三方力量推進實施
【案例解析】某銀行信用卡中心如何把人氣出內傷
五、數字化轉型實踐五步曲（數轉模型）
1. 內部管理信息化
（1）各業務系統之間聯動，流程銜接自動化
（2）簡化流程、無紙化，數據埋點，從點到線到面一體
2. 業務流程可視化
（1）進度清晰可見、節點流轉可控
（2）流程標準化，減少人為和不確定因素
3. 產品服務數據化
（1）建立指標體系，拆解、匹配適合運營方法  
（2）分析和改善指標，以數據導向總結優化
4. 營銷推廣個性化
（1）用戶細分，需求聚焦，360°視圖
（2）線上線下深度融合，數據驅動和精準引流
5. 用戶體驗標準化
（1）洞察痛點，快速響應，超預期滿足
（2）打造極致體驗，促進留存和轉化
【思考方向】目前在數字化轉型頂層設計和實施層面，存在哪些盲點和障礙，如何克服？

第二單元：人工智能大模型帶來的顛覆與重構
一、ChatGPT開啟新范式
1. 傳統搜索時代落幕
2. 從聚合式到生成式
3. 從標準化到個性化
4. 人機對話VS自我進化
5. 各國科技巨頭們紛紛入局
【案例解析】比爾蓋茨發公開信：未來已來
二、通用大模型三項核心能力
1. 文字歸納提煉和文案撰寫能力
2. 自然語言處理和邏輯推理能力
3. 商業邏輯洞察和系統輸出能力
三、大數據+大算力+強算法=大模型
1. 參數規模：千億級參數成為主流
2. 技術架構：GPT--基于反饋的強化學習
3. 模態支持：文本、圖片、影像、語音等多模態
4. 應用領域：通用大模型VS行業大模型
四、大模型行業應用解析
1. 大模型在電商平臺的應用
2. 大模型在金融服務的應用
3. 大模型在零售行業的應用
4. 大模型在制造行業的應用
5. 大模型在醫療行業的應用
6. 大模型在智慧城市的應用
【案例解析】AI大模型賦能數字政府建設
五、大模型時代的新興機遇和挑戰
1. 可能造就的N種高薪崗位
2. 發現問題的能力比解決問題更重要
3. 跨界融合與創新驅動是新時代標配
4. 用想象力、創造力駕馭大模型
5. 潛在風險：信息濫用、數據安全、科技作惡

第三單元：AI時代倒逼思維升級和個人能力進化
一、用戶思維——技術轉化能力
1. 傻瓜式、簡單可依賴
2. 不要讓用戶做選擇題
3. 需求洞察與痛點捕捉
4. 用戶需求VS應用場景
【案例解析】“懶人四件套”背后的商業邏輯
二、產品思維——業務打磨能力
1. 無痛點，不產品（服務）
2. 做減法，不做加法（功能）
3. 小步快跑，快速迭代（效率）
4. 避免過度的流程設計（機制）
【案例解析】瞬間白癡論——喬布斯1秒、馬化騰3秒、張小龍5秒
三、數據思維——數據驅動能力
1. 沒有小數據，只有大數據
2. 數據是商業模式關鍵支點
3. 數字化運營三個核心指標
4. 數據開發應用的四個層面
【案例解析】比亞迪“D1”電動側滑門的數據支撐
四、創新思維——創造性輸出能力
1. 創新不是瞎折騰
2. 創新不是耍小聰明
3. 創新是“有中生無”
4. 創新是發現更多可能性
5. 脫離真實場景的創新是“一廂情愿”
【案例解析】支付寶遭遇的“珍珠港偷襲”
課程回顧、總結和分享

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