高国伟
高国伟老师介绍中国数字化转型权威专家京东云数字化转型首席专家宁波银行特聘数字化转型专家顾问中国平安、中国邮政集团数字化转型首席专家原中石油研发中心数字化转型架构师、专家中国建设银行、招商银行特聘数字化转型专家25年高科技研发与金融行业数字化转型实战经验清华大学、上海交通大学、北京大学特约数字化转型专家曾任:大唐移动3G核心团队成员、副总经理、质量管理部经理曾任:普天研究院研发工程部经理
高国伟老师介绍中国数字化转型权威专家京东云数字化转型首席专家宁波银行特聘数字化转型专家顾问中国平安、中国邮政集团数字化转型首席专家原中石油研发中心数字化转型架构师、专家中国建设银行、招商银行特聘数字化转型专家25年高科技研发与金融行业数字化转型实战经验清华大学、上海交通大学、北京大学特约数字化转型专家曾任:大唐移动3G核心团队成员、副总经理、质量管理部经理曾任:普天研究院研发工程部经理
生成式AI让工作效率起飞主讲:孔令涛老师【课程背景】随着人工智能(AI)、大数据、云计算等技术的飞速发展,我们正迅速步入一个由数据驱动的智能时代。在这一背景下,财务行业正经历着前所未有的变革,传统的财务管理和会计核算方式正逐步向自动化、智能化转型。AI生成内容(AIGC)技术的应用,为财务人员提供了强大的工具,以提高工作效率、优化决策过程、增强风险管理能力,并在财务数据分析中发挥重要作用。
陈剑老师数据分析专家信息化专家.IPMA、MCSE、 MCDBA中国银联长期合作专家携程大学长期合作讲师中国移动连续授课10年美的电子连续授课8年主讲课程《大数据时代的决策和精准营销》《数字化转型和精准营销》《大数据时代的数据分析与挖掘》《基于PowerBI的分析和呈现》《商业预测技术》《SPSS 数据分析与挖掘》《基于Python的数据分析与挖掘》
汤向军--数字化营销与运营实务专家 葡萄牙里斯本工商管理大学在读管理学博士从事金融工作19年,其中负责技术管理和架构14年现任: 某持牌金融机构高管(分管业务和运营条线)曾任: 某持牌消费金融公司 筹备组副组长和高管某保险公司 副总经理互联网保险公司 副总经理兼CTO
黄兴元老师简介AI转型与商业增长实战专家厦门大学计算机硕士研究生现任:深圳创力生长科技有限公司丨总经理曾任:华润、中海、比亚迪等世界500强子企业CIO及核心业务IT负责人前上市公司CIO,主导500万用户、50亿GMV的平台级产品负责AI项目获CCTV《新闻联播》、《焦点访谈》、《经济信息联播》等央媒报道23年数字化转型实战经验,累计为30余家企业AI转型咨询与落地,培训政府公务员与企业学员超1
马兆林《数字化转型:数据分析思维与大数据应用》 课程背景:越来越多的传统企业通过互联网进行转型,越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品,从而产生了海量的业务逻辑数据。可以说,未能足够利用大数据时代“创新”机遇的企业是没有未来的企业,必将被市场淘汰。 课程目标:大数据思维已经成为企业业务运营、产品创新的基础指导思想,它基于由日常积累的大量行业及用户体验数据,从中发
课程背景:当下几乎所有人都在谈论数字化转型,每个企业都存在数字化转型焦虑,何为数字化转型?如何分阶段分路径实现数字化转型,数字化与传统信息化的区别是什么?如何规避伪数字化转型?及如何避免数字化转型的内卷化趋势?我们认为核心及关键点在于整个组织的数字化转型文化的建立,数字化转型及创新肌肉的打造,当数字化已经成为思维及思考问题的模式的时候,数字化转型的结果自然会喷薄而出。基于此,我们在导入部分及第一讲
付晓岩老师数字化转型专家腾讯云最具价值专家国家工程实验室金融大数据应用与安全研究中心高级专家曾任职于:建信金融科技有限责任公司团队副总经理著有《企业级业务架构设计:方法论与实践》和《银行数字化转型》两书,2019年“首届全国中台战略大会”、QCon、Gdevops等大型技术会议的演讲嘉宾,InfoQ中文站、巴比特社区等知名技术媒体的专栏作家主讲课程《数字化转型与金融科技创新格局》《金融
课程背景:在这个万物皆数,万物互联的数字化时代,银行业数字化转型迫在眉睫。数字化时代,尽管网点不再是银行业务办理的唯一渠道,但仍是银行经营的基本单元和前沿触角,银行网点的数字化转型方向和路径是当前我们银行人亟须认真思考的问题。本课程基于银行数字化转型所关注的方向与相关影响的因素为核心,以构建数字化金融生态圈为目的,进而打造智能化、轻型化网点,实现简单业务电子化,复杂业务融合动,提升网点客户体验,重
课程大纲第一部分:新零售的核心是大数据传统企业普遍存在的三大问题;消费升级带来新品牌、新模式、新服务;新零售背后的核心是以数据为基础而不是经验主义;新零售四大主要表现形式以及背后的数字化能力;商业竞争升维模式(案例:小米商业模式背后的数字化逻辑)实操练习:贵公司目前最需解决的问题是什么?面临最大的压力是什么?第二部分:企业如何建立大数据决策体系传统企业决策流程:风险高、决策慢大数据决策