【课程背景】

在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**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。

**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】

Ø 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。

Ø 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。

Ø 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。

Ø 行业应用案例分析：**物流行业的数字化创新案例，学习实际应用和解决方案。

Ø 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。

Ø 创新思维培养：**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。

Ø 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。

Ø 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。

Ø 未来趋势预见：**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】

一、数字经济的认知

数字经济概念导入

Ø 从政策上看数字经济

Ø 数字经济的核心：数据要素化与数据资产化

Ø 概念导入互动：从向女神要联系方式开始发散…

数字资产化对企业的影响

Ø 数据资产化的必要性

Ø 数据资产的演变

Ø 数据资产的三个阶段

Ø 数据资产影响下的企业变革

Ø 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

Ø 数字化转型的定义

Ø 对信息化、数字化、智能化的认识

Ø 数字化转型的本质

2、 数字化转型使企业降本增效、扩宽护城河

Ø 减少成本，解决”鲍莫尔成本病”

Ø 数据要素化蕴藏巨大商机

Ø 企业从拓宽护城河到做二创做生态

3、 企业内外环境告诉我们要数字化转型

Ø 外部因素：数字化大周期的选择

Ø 外部因素：其他因素

Ø 内部因素：企业业务决定需要数字化转型

Ø 内部因素：企业行业决定需要数字化转型

4、 企业创新需要数字化转型

Ø 为什么现在创新这么难？

Ø 什么是普适的技术创新

Ø 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

Ø 数字化转型**大的阻力

Ø 人越多价值越大？

Ø 案例：同为700亿，40人与8万人的区别

Ø 数字化与去人化

Ø 案例：机器人成本

2、 为什么说数字化转型是一把手工程？

Ø 企业的哪些改变需要一把手支持

Ø 如何搭建数字化转型的领导班子

Ø 数字化转型如何选人与用人

Ø 如何制定kpi

Ø 一把手如何推进数字化转型

3、 数字化转型改变组织结构

Ø 为什么是组织而不是企业

Ø 世界上先进的组织类型与特点

Ø 敏捷型组织是数字化转型不错的选择，但不是唯一

Ø 敏捷管理与敏捷团队

Ø 敏捷研发的案例

Ø 练习：用敏捷思维优化企业内部流程

四、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

Ø 智能预测与需求规划

Ø 优化路线与调度

Ø 自动化仓库管理

Ø 货物追踪与监控

Ø 智能客服与订单处理

2、数字化在物流行业的创新实践

Ø 无人驾驶车辆与无人机配送

Ø 智能包装与装载优化

Ø 利用机器学习进行需求预测

Ø 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

Ø 物联网（IoT）在物流监控中的应用

Ø 大数据平台在物流中的应用

Ø 人工智能算法在物流分析中的应用

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

Ø 什么是下一代互联网？

Ø Web3.0与Web3的区别

Ø 下一代互联网对企业数字化的影响

2、 人工智能的长线发力

Ø 人工智能在企业中的应用场景

Ø 人工智能训练的两个阶段

Ø 人工智能的边界

3、 数据资产化未来

Ø 数据如何资产化？

Ø 数据资产化后对企业的影响