【培訓(xùn)對(duì)象】
企業(yè)創(chuàng)始人、CEO、COO等核心決策層；事業(yè)部負(fù)責(zé)人、總監(jiān)等中高層管理者

【培訓(xùn)收益】
● 洞察AI驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略復(fù)盤與解碼工具，精準(zhǔn)制定契合企業(yè)發(fā)展的目標(biāo)，提升戰(zhàn)略落地效能 ● 借助數(shù)據(jù)化人才遴選與動(dòng)態(tài)管理機(jī)制，精準(zhǔn)挖掘匹配業(yè)務(wù)需求的戰(zhàn)將，優(yōu)化人才配置 ● 運(yùn)用智能作戰(zhàn)指揮與經(jīng)營(yíng)分析體系，高效落實(shí)戰(zhàn)役規(guī)劃，敏捷應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng) ● 破解戰(zhàn)略、人才、運(yùn)營(yíng)三重割裂困局，推動(dòng)戰(zhàn)略共識(shí)落地，強(qiáng)化跨部門協(xié)同，提升效能 ● 掌握實(shí)用的戰(zhàn)略、人才、運(yùn)營(yíng)工具模板，如戰(zhàn)略定位矩陣等，賦能企業(yè)實(shí)現(xiàn)超線性增長(zhǎng)

第一講：定戰(zhàn)略——AI驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略解碼與共識(shí)落地
一、經(jīng)營(yíng)復(fù)盤與分析
——三維經(jīng)營(yíng)復(fù)盤體系
1. 財(cái)務(wù)維度：營(yíng)收/利潤(rùn)結(jié)構(gòu)診斷
工具演示：AI數(shù)據(jù)可視化、利潤(rùn)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)優(yōu)化、操作演示
1）導(dǎo)入產(chǎn)品數(shù)據(jù)→AI輸出利潤(rùn)黑洞TOP3產(chǎn)品
2）拖拽調(diào)整參數(shù)→實(shí)時(shí)測(cè)算結(jié)構(gòu)優(yōu)化空間
2. 客戶維度：客戶價(jià)值金字塔與流失預(yù)警模型
1）客戶價(jià)值智能分級(jí)系統(tǒng)
2）流失預(yù)警AI哨兵系統(tǒng)
3）客戶需求AI洞察引擎
4）客戶體驗(yàn)智能優(yōu)化閉環(huán)
3. 產(chǎn)品維度：產(chǎn)品組合邊際效益AI模擬測(cè)算
1）需求預(yù)測(cè)與產(chǎn)能聯(lián)動(dòng)
2）邊際效益AI測(cè)算
3）產(chǎn)品生命周期智能管理
二、戰(zhàn)略解碼與目標(biāo)制定
1. 智能戰(zhàn)略定位
1）ABC產(chǎn)品矩陣動(dòng)態(tài)優(yōu)化
案例：某科技公司AI產(chǎn)品線迭代
2）客戶分級(jí)智能標(biāo)簽體系構(gòu)建
2. 目標(biāo)共識(shí)機(jī)制
戰(zhàn)略目標(biāo)拆解：從公司級(jí)OKR到部門級(jí)KPI的AI應(yīng)用
1）戰(zhàn)略目標(biāo)AI生成與校準(zhǔn)
2）智能目標(biāo)拆解引擎
3）目標(biāo)沖突檢測(cè)與化解
4）共識(shí)度智能評(píng)估系統(tǒng)

第二講：選大將——數(shù)據(jù)化人才決策體系
一、增量戰(zhàn)將遴選
1. 戰(zhàn)將能力建模
——基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的“戰(zhàn)將畫像”AI生成
1）業(yè)務(wù)場(chǎng)景解構(gòu)與能力要素挖掘
2）戰(zhàn)將能力AI建模引擎
3）智能畫像驗(yàn)證與迭代
4）戰(zhàn)將-戰(zhàn)場(chǎng)智能匹配
實(shí)戰(zhàn)演練：銷售VP崗位建模
2. 動(dòng)態(tài)用人機(jī)制
——干部述職AI評(píng)分系統(tǒng)
1）述職報(bào)告智能解析與能力建模
2）多模態(tài)評(píng)估體系
3）智能評(píng)分與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
4）智能反饋與成長(zhǎng)規(guī)劃
示例：某零售企業(yè)高管述職數(shù)據(jù)看板
二、人才盤點(diǎn)與任用規(guī)劃
1. 智能人才九宮格
——潛力-績(jī)效雙維度AI預(yù)測(cè)
1）動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集與特征工程
工具：雙維度AI預(yù)測(cè)模型
2）智能九宮格動(dòng)態(tài)刷新
3）智能決策支持系統(tǒng)
示例：人才流失風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型
2. 編制規(guī)劃沙盤
——人效比與業(yè)務(wù)增長(zhǎng)匹配算法
1）人效基準(zhǔn)智能建模
2）人效-業(yè)務(wù)彈性系數(shù)分析
3）智能編制規(guī)劃系統(tǒng)
4）人效風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與干預(yù)
示例：互聯(lián)網(wǎng)大廠HC動(dòng)態(tài)管控

第三講：強(qiáng)運(yùn)營(yíng)——智能戰(zhàn)役管理與敏捷經(jīng)營(yíng)
一、作戰(zhàn)戰(zhàn)役落實(shí)
——智能作戰(zhàn)指揮：戰(zhàn)役進(jìn)度AI監(jiān)控系統(tǒng)
1. 戰(zhàn)役全景動(dòng)態(tài)感知系統(tǒng)
2. 戰(zhàn)役進(jìn)度AI預(yù)測(cè)引擎
3. 智能資源調(diào)度中樞
4. 戰(zhàn)役指揮AI參謀系統(tǒng)
示例：項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警看板
二、月度經(jīng)營(yíng)管理
1. 經(jīng)營(yíng)分析自動(dòng)化
——經(jīng)營(yíng)報(bào)告AI生成器實(shí)操
1）全域數(shù)據(jù)智能整合
2）核心指標(biāo)智能診斷
3）經(jīng)營(yíng)報(bào)告AI生成器
4）智能決策推薦系統(tǒng)
示例：BI應(yīng)用
2. 敏捷決策機(jī)制
——基于數(shù)據(jù)異常的根因分析AI模型
1）智能異常檢測(cè)引擎
2）根因分析因果森林
3）決策推薦與模擬系統(tǒng)
4）決策反饋學(xué)習(xí)閉環(huán)
示例：某快消品庫(kù)存波動(dòng)診斷
 

 吳曉生老師 AI數(shù)智化轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)專家
20年網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室博士生聯(lián)合導(dǎo)師
中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員
全國(guó)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等級(jí)3級(jí)（網(wǎng)絡(luò)攻防領(lǐng)域）
CDA數(shù)據(jù)分析師（專家級(jí)）
曾任：國(guó)云大數(shù)據(jù)（上市） | 產(chǎn)品VP
曾任：國(guó)美集團(tuán)（世界500強(qiáng)） | 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)
曾任：紫光集團(tuán)有限公司（中國(guó)ICT龍頭企業(yè)） | 數(shù)據(jù)分析師
曾任：圖譜數(shù)據(jù)有限公司（深圳技術(shù)大學(xué)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室） | 高級(jí)產(chǎn)品管理/數(shù)據(jù)產(chǎn)品專家
擅長(zhǎng)領(lǐng)域：數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全、DeepSeek應(yīng)用、AI+職場(chǎng)應(yīng)用、AI項(xiàng)目落地、企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用、企業(yè)數(shù)字化提升……
——▩從0到1構(gòu)建數(shù)據(jù)基座的技術(shù)深度：
◎參與編著《企業(yè)數(shù)據(jù)治理實(shí)戰(zhàn)指南》《AI驅(qū)動(dòng)的智能風(fēng)控體系構(gòu)建》等行業(yè)教材（機(jī)械工業(yè)出版社出版）；
◎ 整合DeepSeek、豆包、火山引擎等國(guó)產(chǎn)大模型，累計(jì)開發(fā)52個(gè)行業(yè)專屬企業(yè)智能體（覆蓋金融風(fēng)控、政務(wù)決策、供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域），主導(dǎo)構(gòu)建38個(gè)技術(shù)模型；
◎擁有1.2萬(wàn)+行業(yè)數(shù)據(jù)源指標(biāo)（含天眼查、企查查等商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)），曾主導(dǎo)建設(shè)某省國(guó)企“大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺(tái)”，獲2023年國(guó)家信標(biāo)委數(shù)據(jù)治理優(yōu)秀案例；
——▩從1到N實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)業(yè)寬度：
◎ 某省級(jí)電子政務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)【項(xiàng)目金額2.7億元】：打通37個(gè)委辦局?jǐn)?shù)據(jù)孤島，構(gòu)建人口、企業(yè)、信用三大主題庫(kù)，獲評(píng)“全國(guó)數(shù)字政府建設(shè)示范項(xiàng)目”
◎國(guó)美在線用戶畫像體系與精準(zhǔn)營(yíng)銷【年?duì)I收貢獻(xiàn)超8億元】：搭建全鏈路用戶畫像系統(tǒng)，整合2億+用戶行為數(shù)據(jù)，年度營(yíng)銷成本節(jié)約1.2億元
◎某頭部零售企業(yè)AI驅(qū)動(dòng)客戶行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)【覆蓋15家連鎖品牌】：年度新增營(yíng)收 3.5 億元，獲工信部“AI+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”全國(guó)Top10示范項(xiàng)目；

實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)：
吳曉生老師擁有20年網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)智化應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，打通“政府監(jiān)管需求-企業(yè)經(jīng)營(yíng)訴求-高?？蒲泄┙o”的創(chuàng)新三角，形成獨(dú)特的產(chǎn)政學(xué)研協(xié)同優(yōu)勢(shì)，既具備從0到1構(gòu)建數(shù)據(jù)基座的技術(shù)深度，又擁有從1到N實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)業(yè)寬度，更掌握政企雙向賦能的生態(tài)資源厚度。

——『政府?dāng)?shù)字化治理與公共安全智能決策能力』——
☛政府?dāng)?shù)字化建設(shè)與治理：
【01】-杭州城市大腦決策系統(tǒng)：負(fù)責(zé)“交通擁堵預(yù)測(cè)模塊”算法優(yōu)化，基于時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘模型，將擁堵路段識(shí)別準(zhǔn)確率提升至92%，助力杭州高峰期車速提升15%，相關(guān)成果寫入《杭州市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》。
【02】-深圳智慧大腦應(yīng)急指揮系統(tǒng)：主導(dǎo)“災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型”開發(fā)，整合氣象、地理、人口數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害預(yù)警響應(yīng)時(shí)間縮短至5分鐘，支撐2023年臺(tái)風(fēng)“蘇拉”應(yīng)急處置，減災(zāi)效益超10億元。
☛國(guó)防安全智能決策支撐：
【01】-某部海外偵查數(shù)據(jù)系統(tǒng)：設(shè)計(jì)“暗網(wǎng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析模型”，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘隱蔽關(guān)系，情報(bào)線索發(fā)現(xiàn)效率提升300%，獲軍方科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)（集體）。
【02】-某省公安技偵數(shù)據(jù)追蹤平臺(tái)：構(gòu)建“涉詐資金流向監(jiān)測(cè)模型”，實(shí)現(xiàn)72小時(shí)內(nèi)資金鏈路穿透分析，支撐破獲億元級(jí)詐騙案件3起，相關(guān)技術(shù)入選公安部重點(diǎn)推廣成果。
☛金融稅務(wù)智能風(fēng)控體系構(gòu)建：
【01】-主導(dǎo)某銀行反欺詐模型優(yōu)化項(xiàng)目，精準(zhǔn)率從81%提升至96%，年止損超2.3億元；
【02】-主導(dǎo)某銀行“智能催收決策模型”搭建：基于LP情感分析與動(dòng)態(tài)策略優(yōu)化，不良貸款回收率提升27%；
——『高校產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新與科研成果轉(zhuǎn)化能力』——
☛高校產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新賦能：
【01】-圖譜數(shù)據(jù)×深圳技術(shù)大學(xué)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室：牽頭建設(shè)“大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用實(shí)驗(yàn)室”，主導(dǎo)“高校科研數(shù)據(jù)共享平臺(tái)”項(xiàng)目，幫助12所高校打通科研數(shù)據(jù)壁壘，累計(jì)協(xié)助申請(qǐng)國(guó)家級(jí)/省級(jí)科研項(xiàng)目23項(xiàng)，獲政府補(bǔ)助超5000萬(wàn)元。
【02】-中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室：作為研究員，主導(dǎo)“農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈溯源模型”研發(fā)，實(shí)現(xiàn)從田間到餐桌的全鏈路數(shù)據(jù)可視化，相關(guān)技術(shù)已在30家龍頭企業(yè)落地，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量投訴率下降60%。
【03】-高校人才培養(yǎng)：擔(dān)任深圳技術(shù)大學(xué)、廣州大學(xué)兼職教授，開設(shè)《數(shù)據(jù)智能實(shí)戰(zhàn)》課程，累計(jì)培養(yǎng)碩士/博士研究生28人，指導(dǎo)學(xué)生獲全國(guó)大學(xué)生數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽一等獎(jiǎng)3項(xiàng)。
——『企業(yè)多板塊智能運(yùn)營(yíng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與戰(zhàn)略落地能力』——
☛供應(yīng)鏈和采購(gòu)鏈項(xiàng)目：
【01】-某新能源車企供應(yīng)鏈風(fēng)控系統(tǒng)：設(shè)計(jì)“三級(jí)預(yù)警模型”，提前6個(gè)月識(shí)別電池供應(yīng)商產(chǎn)能風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)避免2.5億元供應(yīng)鏈中斷損失。
【02】-國(guó)云大數(shù)據(jù)“軍犬”情報(bào)系統(tǒng)：整合互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)、暗網(wǎng)數(shù)據(jù)與行業(yè)專網(wǎng)數(shù)據(jù)，開發(fā)多維度關(guān)聯(lián)分析算法，服務(wù)于安全部門情報(bào)研判，累計(jì)輸出高價(jià)值報(bào)告500+份，獲國(guó)家級(jí)保密資質(zhì)認(rèn)證。
☛數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品創(chuàng)新研發(fā)：
【01】-搭建國(guó)云大數(shù)據(jù)公司BI系統(tǒng)，解決公司戰(zhàn)略上統(tǒng)一指揮和調(diào)度任務(wù)分配問題，,實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)從而提升公司高效管理和協(xié)同作戰(zhàn)；主導(dǎo)設(shè)計(jì)DMP系統(tǒng)，進(jìn)行建模給銷售高質(zhì)量的用戶數(shù)據(jù)，協(xié)助銷售團(tuán)隊(duì)完成每年10個(gè)億的業(yè)績(jī)；
【02】-為國(guó)云大數(shù)據(jù)公司設(shè)計(jì)產(chǎn)品“軍犬”，以深度挖掘互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，匯集了其他泛互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及暗網(wǎng)數(shù)據(jù)，創(chuàng)新數(shù)據(jù)挖掘及分析模型算法，解決安全部門的偵查問題；研究“老板云”app客戶的成交畫像，通過數(shù)據(jù)深度分析，定義出用戶活躍畫像，優(yōu)化每一個(gè)推廣與活動(dòng)策劃的方案，把老板云從50萬(wàn)的用戶做到150萬(wàn)；
☛電商與新零售數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化：
【01】-為國(guó)美在線電子商務(wù)有限公司搭建用戶畫像體系，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷投放ROI從1:3提升至1:6；設(shè)計(jì)庫(kù)存周轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)模型，滯銷SKU占比從18%降至9%，釋放資金3.2億元；雙11大促期間實(shí)時(shí)流量調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)者，助力峰值并發(fā)承載能力提升300%；獲集團(tuán)“年度數(shù)據(jù)價(jià)值貢獻(xiàn)獎(jiǎng)”（獲獎(jiǎng)率1/2000）
【02】-為國(guó)云大數(shù)據(jù)主導(dǎo)設(shè)計(jì)AI驅(qū)動(dòng)的客戶行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)，覆蓋15家頭部零售企業(yè)，平均訂單轉(zhuǎn)化率提升23%；構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)治理框架，推動(dòng)數(shù)據(jù)血緣追蹤系統(tǒng)上線，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題下降65%；開發(fā)自動(dòng)化數(shù)據(jù)標(biāo)注工具（NLP+CV多模態(tài)融合），標(biāo)注效率提升40%，成本降低35%，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)獲2022年工信部“AI+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”示范項(xiàng)目（全國(guó)Top10）；

部分AI項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：
序號(hào) 項(xiàng)目名稱 項(xiàng)目應(yīng)用 成果
1 Deepseek辦公效率提升實(shí)操項(xiàng)目 在某金融機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)部，傳統(tǒng)人工數(shù)據(jù)核對(duì)模式曾導(dǎo)致日均5%的差錯(cuò)率與持續(xù)加班困境。2025年通過部署DeepSeek認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)與RPA機(jī)器人的協(xié)同方案 數(shù)據(jù)處理效率300%的躍升，差錯(cuò)率降至0.02%，人力成本降低60%；
在某企業(yè)通過Deepseek和豆包組合做出企業(yè)深度調(diào)研報(bào)告 以前需要5天5人做的報(bào)告，現(xiàn)在只需3個(gè)小時(shí)
2 城市治理AI項(xiàng)目：
利用深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別各類垃圾的種類并自動(dòng)分類?？蓱?yīng)用于市政環(huán)衛(wèi)部門、垃圾處理廠、智能分類回收設(shè)備等場(chǎng)景 某市政環(huán)衛(wèi)部門引入該AI垃圾識(shí)別系統(tǒng)后，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化垃圾分類 平臺(tái)的圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)技術(shù)使垃圾分類準(zhǔn)確率達(dá)95%以上，分類效率提升50%，顯著減少人力投入；
某型社區(qū)的智能垃圾回收站使用該平臺(tái)，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和分類算法，確保垃圾投放識(shí)別時(shí)間在3秒內(nèi)完成， 識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到98%，居民參與率提升了30%；
某垃圾處理廠通過使用該平臺(tái)構(gòu)建智能化垃圾分類流水線，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)排序算法，對(duì)不同種類垃圾進(jìn)行快速分類與價(jià)值評(píng)估 資源回收率提高了20%，整體處理成本降低了30%。
3 人力資源管理AI項(xiàng)目 利用AI智能招聘功能，基于自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，應(yīng)用于海量簡(jiǎn)歷快速篩選匹配、分析員工績(jī)效數(shù)據(jù)、定制個(gè)性化的培訓(xùn)課程和學(xué)習(xí)路徑等方面 招聘效率大幅提升，簡(jiǎn)歷篩選時(shí)間從原來(lái)的平均每人30分鐘縮短至5分鐘，招聘周期縮短了50%，人才招聘的精準(zhǔn)度提高了35%，員工對(duì)績(jī)效評(píng)估的滿意度從60%提升至85%，激勵(lì)了員工的工作積極性。員工培訓(xùn)的針對(duì)性和效果顯著增強(qiáng)，培訓(xùn)課程完成率從70% 提高到90%

主講課程：
《DeepSeek實(shí)操應(yīng)用》
《職場(chǎng)AI應(yīng)用：讓你的工作效率提升》
《AI思維實(shí)戰(zhàn)：定戰(zhàn)略-選大將-強(qiáng)運(yùn)營(yíng)》
《基于AI的零成本賦能企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)》
《企業(yè)降本增效與智能變現(xiàn)的全能解決方案》
《供應(yīng)鏈與金融行業(yè)如何使用AI數(shù)字風(fēng)控實(shí)現(xiàn)價(jià)值》