一、项目背景和项目需求理解

数字化转型已成为企业不可忽视的一个重要趋势，在这个过程中，对于企业内部员工的培训和提升也变得尤为重要。而在培训项目中，有一类人群是非常重要的，那就是数字化先锋队。

数字化先锋队是那些对业务的掌握程度很高，有着发展潜力的人，其中包括了各个业务口的人以及IT领域的高潜人群。针对这些人群，培训项目需要提供的内容应该是什么呢？

首先，培训内容应该围绕数字化知识展开，并注重基础性的知识传授。这些课程不需要太专业、太高端，而是应该注重通用、基础的课程，帮助学员了解数字化的重要性以及相关的基本概念和技术。

其次，培训项目还应该将所学的知识与实际业务进行关联，建立学习与实践相结合的机制。**实际案例的分析和讨论，让学员更好地理解数字化技术的应用场景和方法，同时也可以促进学员们对数字化转型的深入思考和研究。

**后，在已有的信息化项目中，还可以**行动思考和过程追踪的方式，将学员们所学到的知识转化为实际的产出。这不仅能够帮助学员更好地应用数字化技术解决实际问题，也可以促进数字化先锋队的发展和壮大。

综上所述，针对数字化先锋队的培训项目需要注重基础性、通用性，并与实际业务相结合，同时也要强调学以致用，将所学到的知识转化为实际产出。这样的培训项目，才能够真正帮助企业内部员工提高数字化转型的能力和水平，推动企业数字化转型的成功实现。

二、项目落地思路

在数字化转型培训项目落地的过程中，我们思考如下：

首先，需要将培训内容进行系统化、基础化的规划。**门课程可以是数字化思维和业务转型，它可以帮助学员建立起系统的、基础的数字化思维素养，并推动数字化项目的落地思维对齐、能力对齐和认知对齐。这样的课程旨在培养学员的数字化转型意识和能力，从而为后续的学习打下坚实的基础。

其次，还需要对当前急待解决的问题进行优先解决。第二门课程可以是chatGPT赋能业务，它可以快速提高数字先锋队的数字化生产力，解决实际业务中的痛点问题，促进企业数字化转型的顺利实现。

**后，在**、第二门课程落地之后，还应该对学员进行访谈，获取他们的反馈和需求，并规划第二阶段课程。这样的做法可以更好地适应学员的学习需求和水平，提高数字化转型培训项目的针对性和实效性。

综上所述，在数字化转型培训项目落地的过程中，需要将培训内容进行系统化、基础化的规划，并对当前急待解决的问题进行优先解决。同时也要注重学员反馈和需求的收集和整合，从而达到更好的教学效果和实际应用价值。

附录一：

                          数字化思维与业务转型

课程背景：

课程首要目标**鲜活案例让相关数字化转型业务人员了解数字化转型的行业知识，了解数字化转型的不同阶段和不同类型，掌握数字化转型的常用工具和能力，能够应用**前沿的数字化技术。其次，课程力图让学员理解数字化转型的本质逻辑，培养数字化转型思维、意识和数字化经营能力，掌握数字化转型的常用经营工具和技能。**后，课程将**案例和研讨的模式，让学员实质提升数字化转型的意识和能力，为今后实施各种类型的数字化转型项目打下基础。

学习的安排（1天）：

技能学习

前瞻性学习

思维改变

咨询方法论

转型实操方法论

学员：

数字化转型概述

数字化转型本质是什么

数字化转型的本质是生产关系的重构

企业数字化转型成功的四大关键要务

企业数字化转型关键技术要素和信息化痛点

数字化转型的愿景就是全面进入数字世界

所有企业都值得用数字化重做一遍

企业数字化转型要具备新的数字化领导力

企业数字化转型要拥有数字化人才

企业数字化转型要具备较强的市场整合能力

企业数字化转型要建立企业的数据应用能力

数字化转型五转

转意识

转文化

转组织

转模式

转方法

3.数字化转型实践案例

华为数字化转型案例

百丽鞋业数字化逆袭

居然之家数字化转型案例

中国移动的数字化转型

二、数字化转型策略

1.数字化企业的四种基本形态

构建原生数字化阶段：产品为王

拓展原生数字化阶段：技术为先

传统业务数字化阶段：战略先导

产业链数字化阶段：生态搭建

2.企业数字化转型的战略规划

企业数字化战略规划总体工作方法概述

战略解码是战略落地的基础

企业战略解读

业务战略执行力BEM模型

战略执行管理与评估：做好“五件事”

华为案例：从5看入手描绘数字化转型愿景

数字化时代的商业战略与决策

商业模式画布九宫格：数字化重构

数字化商业模式的特点

联通每天有海量数据产生，如何充分利用大数据进行分析和决策

**数字化平台，从现有传统的决策模式逐步转变为数字化决策模式，实现联通响应变化的极致能力

以流程和数据为切入点，**高效的内部管控流程，解决跨领域、跨地域、跨层级的管理决策、业务支撑及财务资金的数字化管理

数字化运营实现科学决策

业务决策：怎样才能让数字化真正指导行动？

数据驱动的业务构成以及数字化业务生态

认识数据驱动结构

数字化业务生态

企业自身需要引入云架构及平台化思想

案例：设备产业互联网平台

案例：平安金融产业互联网平台

案例：贝壳ACN模式

案例：大族激光纽扣的故事

企业数字化转型的实施策略

总体定位

基本认识

基本原则

转型基础

转型方向

赋能举措

企业标杆

实施策略

企业数字化转型需要层层推进

企业数字化转型的实施路径与关键点

实施路径：三阶十二步

关键点：关键点：把握节奏，规划举措和项目

关键点：数字化转型规划变革管理常见问题与原因

关键点：变革管理的船模型

企业数字化转型中的分工与协作

搭好班子选对人

七横八纵的数字化转型项目管理框架

案例：某企业数字化转型项目组织结构

案例：某项目组织结构——蓝图规划

三，数字化转型路径与实施

 1.数字化时代管理理念的发展趋势

用数据而不是用人去解决问题

转型是为了以客户为中心，体验提升

数字化转型体验ROADS模型

数字化转型企业带来的效率提升，绝不只是

相对优势，而是绝对优势

数字化转型给企业带来的是结构性的变化

数字化时代的人力资源管理

七星数字人力资源建设

从EHR到DHR：数字化工作场所

从EHR到DHR：数字化人力资源运营

从EHR到DHR：智能化的员工服务

从EHR到DHR：数字化的人才管理

数字化时代的财务管理

 不断演变的财务职能

未来财务职能

财务数字化转型四步法

财务数字化转型路线图

微软财务数字化转型案例

数字化时代的供应链管理

未来供应链竞争格局

未来供应链总体目标

供应链成熟度模型

集成供应链全景图

集成供应链解决方案

供应链协同全景图

集成供应链产品与解决方案

集成供应链系统架构

案例：卡特彼勒供应链数字化转型

数字化时代的客户关系管理

销售管理问题

销售管理流程

销售管理系统

字化时代的市场营销管理

建立数字化营销策略的步骤

建立数字化营销策略清单

存量用户精准营销需求

存量用户精准营销发展方向

存量用户精准营销系统架构图

存量用户精准营销系统数据流图

数字化时代的研发体系建设

IPD体系建设

关键过程：立项管理

关键过程：计划与过程管理

关键过程：度量与考核

数字化时代的信息流通管理

调整组织和文化，让信息流通更容易

数据中台破解信息流通困境

数据中台的架构模型

数据中台的实施步骤

数据数字化转型成熟度评估模型

信通院成熟度模型

中信联成熟度模型

普华永道成熟度模型

ODMM成熟度模型

附录二：

ChatGPT、AIGC、大模型

如何赋能齐成控股？

大数据与人工智能实战专家—李家贵老师

广东省人工智能与大数据中心技术总监/数据中台部总经理/CDO

课程背景

ChatGPT3个月月活破亿，可能会颠覆万亿美金Google，已经颠覆独角兽Grammerly，未来会有更多的行业和职业被颠覆，在大变局下，我们如何去深刻认识ChatGPT，利用ChatGPT武装自己和自己所在的组织。

本课程**四大部分，**部分全面了解ChatGPT的宏观影响、前世今生、技术实现原理、行业实践；第二部分了解以ChatGPT为代表的AIGC浪潮，除了生成文本，还生成图片、音频、视频，AIGC的技术场景，业务场景和商业场景；第三部分了解驱动ChatGPT与AIGC的底层是大模型，了解大模型的一般原理和技术发展；第四部分是**分析行业标杆，客户和同行的案例，分析如何赋能齐成控股？

授课形式

理论讲解 案例分析 视频分享 课堂讨论 互动答疑

课程大纲

**章 初识：ChatGPT改变世界

1.1宏观认识

1.1.1 chatGPT和GPT4启动AI的iphone时刻

1.1.2 登火箭时不要问坐那个座位

1.1.3 AI的影响可能是反人性的

1.1.4 chatGPT的影响可能是文艺复兴级的

1.1.5 新的大国竞争和wintel联盟

1.1.6 上一轮人工智能进入尾声

案例：5000万美金的朋友圈

1.2 来世今生

1.1.1 chatGPT是如何一步一步走到今天？

1.1.2 chatGPT的本质是什么？

1.1.3 chatGPT与其他技术路线相比的核心优势？

1.1.4 chatGPT的功能和特点

1.1.5 chatGPT的实现机理

1.1.6 chatGPT的诸多局限性和我们的机会

视频：斯坦福学者怎么看？

近观：ChatGPT引领AIGC浪潮

2.1 chat引领AIGC

2.1.1 什么是AIGC？

2.1.2 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：时间视角

2.1.3 ChatGPT是AIGC浪潮的一部分：生态视角

2.2 AIGC简史

2.2.1 从分析式AI到生成式AI逐步演化，生成式AI赋予AIGC创新力

2.2.2 AIGC是技术的融合累积

2.2.3 AIGC三层架构

2.2.4 AIGC技术原理

2.3 AIGC技术场景

2.4 AIGC业务场景和商业场景

2.5  AIGC展望

2.5.1 AIGC国内外科技巨头布局

2.5.2 AIGC国外创业公司

2.5.3 AIGC国内产业链分析

讨论：亿达希望在产业链哪一层？

第三章 深挖：大模型驱动AIGC

3.1 大模型是核心竞争力

3.1.1 AIGC厂商之间的竞争在于模型层面竞争

3.1.2 大模型是AIGC乃至AI的核心竞争力

3.1.3 范式层面：知识表示和调用方式

3.1.4 微观层面：小模型已经没有机会

3.1.5 大模型将赋能千行百业

3.2 大模型现状前沿

3.2.1  大模型的突出特性

3.3.2  **前沿模型：GPT4

3.3.3  国外大模型混战

3.2.4  大模型可以很省钱

3.3.5  国内很多平替机会

讨论：是否国产大模型是唯一机会？亿达选择哪条路线？

第四章 实践：亿达如何追上风口

4.1 标杆研究

4.1.1 微软智能回顾将会为 Teams Premium 提供许多重要的新功能

4.1.2 美国新媒体巨头Buzzfeed踩准ChatGPT风口，两天内股价飙升3倍

4.1.3 微软集成了 GPT-4 的 Bing 全新版本

4.1.4 国内游戏公司:学习使用chatGPT

4.1.5 一人即团队

4.2 国内大型企业调研

4.2.1  各厂商调研-员工调研

4.2.2  各厂商调研-软通动力

4.2.3 各厂商调研-法本

4.2.4 各厂商调研-阿里

4.2.5 各厂商调研-腾讯

4.2.6 各厂商调研-华为

4.3 如何赋能能源化工行业/齐成控股