当前位置: 首页 > 战略管理 > 商业模式 > AI时代的企业数字化转型发展趋势和战略
课程纲要:
模块一:一切的基础:从信息化到数字化革命
1、 数字化,我们在讨论什么?—— 对世界的抽象和建模
2、 为什么是“数字化”?现代数字化在哪些领域处理什么?
3、 人类历史是一部生产力发展史 —— 从效率的视角看信息化和数字化
4、 第四次工业革命 —— 数字、物理和生物世界的融合
5、 主流的数字化技术:云计算、区块链、大数据、物联网、Web3、人工智能—— 都在解决信息全周期的什么问题?
a) 云计算—— 信息处理的“集中式发电厂”
b) 物联网 —— 机器和机器的网络体系
c) 区块链/Web3 —— 去中心化的分布式存储和应用
d) 大数据 —— “万物皆数”
e) 人工智能 —— 有望在许多任务上达到或超过人类水平的硅基智能
f) 元宇宙 —— 数字化科技的“天空之城”
模块二:一切的基础:从信息革命到AI浪潮
6、 从信息化,到数据化,从IT到DT
7、 大数据的源起
8、 为什么是“大”数据?而不是“小”而“精”的数据:大数据的理念和内涵
9、 为什么从大数据可以总结出规律?
10、 企业数据架构 – 企业信息的组织、管理和应用架构
11、 数据模型 – What is 数据模型,Why 数据模型,How to do 数据模型?
12、 数据平(中)台的由来,为什么需要数据平(中)台?
13、 数据平(中)台的设计,建设和运营
a) 数据基础设施
b) 主数据
c) 数据湖
d) ODS
e) 数据仓库
f) CDP/DMP
模块三:通用人工智能的火花:以ChatGPT为代表的AI大模型
14、 人工智能和大数据:硬币的两面
a) 大数据的下一步:机器学习
b) 人工智能的发展基础为什么是数据?
c) 从人类脑力任务的视角看人工智能
15、 人工智能和AI大模型的概念和应用模式
a) 人工智能基本概念 —— 人工智能,机器学习,深度学习:对知识/经验/模式/能力的封装
b) 从分析式AI到生成式AI:ChatGPT开启的AIGC大模型时代 – ChatGPT的基本概念,提示词工程的应用
c) 类GPT AIGC大模型的基本概念和原理
i. 文生文:ChatGPT及其基础模型 – 计算机如何理解文字?
ii. 文生图&图及视频的AI编辑 – 计算机如何**“组装”像素来生成图像?
iii. 3D重建模型 - 算法对世界的“脑补”
16、 大模型的“智力”、“技能”和“知识” —— 授人以鱼,不如授人以渔
17、 如何利用大模型:
a) 公有云:借助闭源商业大模型服务
i. AI大模型Saas
ii. AI大模型Paas
b) 管理云:借助公有云基础设施部署的私有模型
c) 私有云:私有化部署的行业模型
模块四:AI大模型的应用和商业模式
18、 类ChatGPT大模型的商业挑战和风险
19、 生成式AI的几大应用方向:检索、内容生成和人机协同
20、 基于AI大模型的商业生态系统
21、 大模型带来的“数字化转型2.0”范式
22、 AI大模型会取代企业数字化系统吗?-协同合作,相互增强的AI大模型和企业级系统: AI大模型具有成为企业数字化“总调度”的潜力
23、 从信息,到模型,到行动(具体智能)
a) 数字化:信息全周期的体系化
b) 模型是知识、经验和技能的封装
c) 行动:信息和智能对世界的改造
24、 下一代AI:多模态大模型和AI代理
25、 行业大模型落地路径:预训练模型 专业训练精调 行业知识库 插件
模块五:数智化产品和应用
26、 视觉智能赋能的工业质检:商汤科技机器视觉
27、 机器学习驱动的生产过程的模型化优化:第四范式
28、 多模态大模型赋能的数字人客服和呼叫中心:科大讯飞
29、 生成式客服服务和咨询 :Salesforce ServiceGPT
30、 游戏和元宇宙中的AI: 实时内容/场景生成,智能NPC,基于人工神经网络的动作形态生成,和大模型赋能的Player – ChatGPT和英伟达
31、 大模型&AR赋能的新形态文商旅客户体验:谷歌ARCore
32、 赋能数字孪生应用的三维重建:商汤科技格物/琼宇
33、 AI赋能的数字化营销: Salesforce MarketingGPT
34、 AIGC赋能的产品内容营销:Runway Gen2
35、 智能数字人客服: Soul Machine – 读得懂谈话对象表情的数字人
36、 基于机器学习的金融风控应用:竹间智能
37、 智能投研:基于大语言模型的数据和报告分析- BloombergGPT
38、 金融业呼叫中心中的人工智能:中关村科金2
39、 AI大模型赋能的金融业办公和培训: Salesforce SlackGPT
40、 ChatGPT Code Interpreter:基于AI大模型的(数据查询/分析)代码生成
思考和小结
Q&A
""