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【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、基石以及其对金融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,再到金融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。课程还将分析金融业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 金融科技知识:了解数字人民币和央行数字货币,以及货币数字化对传统金融业务的冲击和变革。
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:**金融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 风险管理洞察:理解金融风险控制、信贷违约预测等风险管理策略在数字化背景下的变革。
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…
数字经济的基石—数字人民币
Ø 数字人民币概述
Ø 认识央行数字货币
Ø 数字人民币的优势
Ø 聚焦问题:数字人民币可以打破美元垄断吗?
3、 货币数字化对传统金融的冲击
Ø 去中心化的交易所
Ø 借贷
Ø 稳定币与稳定资产
Ø 衍生品
Ø 去中心化保险
Ø ETF
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、金融业的数字化创新
客服创新
Ø 客户服务的价值提升
Ø 人工智能让产品在客户面前“千人千面”
Ø 智能客服
Ø 服务一体化与知识图谱
智能投顾
Ø 量化交易与智能投顾概述
Ø 量化交易不都是人工智能
Ø 人工智能辅助人类理解交易
Ø 保险:智能组合、投保、核保与理赔环节的智能提效
风险管理
Ø 金融风险控制
Ø 信贷的违约预测与反欺诈
Ø 集合资产管理:风险预警、衡量与反馈
4、 金融业与数字未来
Ø 开放银行与API经济
Ø 个性化金融服务
Ø 客户数据的深度利用
Ø 金融科技的全球化影响
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
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