企业数智化转型项目

数智化转型已成为当今企业发展的必然趋势，不仅是对企业生存发展的重大挑战，更是一个极具挑战性和潜力的机遇。在这个信息爆炸的时代，企业面临着许多前所未有的机遇和挑战，如何有效地利用数字化技术，实现业务升级和转型发展，已成为企业管理者不得不思考和解决的问题。

随着信息技术的迅速发展和应用，数智化转型已成为企业迈向未来的必然选择。企业需要通过数智化转型来提升竞争力、适应市场变化、实现可持续发展。数智化转型不仅是企业的一次全新变革，更是一次对组织结构、业务模式和管理方法的全面革新。

企业面临着快速变化的市场环境和激烈的竞争压力，数智化转型成为这些企业提升效率、降低成本并增强市场竞争力的关键途径。本数智化转型的课程旨在人治、数治、数资、AI技术赋能四个维度，帮助企业数字化转型落地，帮助管理者与企业员工理解并应用数字工具和策略，以实现业务的持续增长和创新。

▲理解数字化转型的基本概念：学员将能够定义数字化转型，并理解信息化、数字化和智能化的区别和联系，以及数字化转型的本质。

▲认识数字化转型的重要性：学员将了解数字化转型如何帮助企业降低成本、提高效率，并拓宽企业的竞争优势。

▲认识到企业创新与数字化转型的关系：学员将理解当前创新的难点，以及数字化转型如何促进技术创新和模式创新。

▲了解数字化转型的前置工作：学员将明白为什么数字化转型需要从人治开始，包括识别转型中的阻力和如何量化评估转型效果。

▲调整领导班子和组织结构促进数字化进程：学员将掌握如何作为企业领 导 者推进数字化转型，包括搭建领导班子、选人用人以及制定KPI。

▲改变企业文化以适应数字化转型：学员将学习如何培养以客户为中心、数据驱动、开放和合作的企业文化。

▲制定数字化转型的战略：学员将学习如何制定数据化转型的战略、行动方案、路线规划、不同场景的应对策略。

▲掌握数据治理的基础知识：学员将了解数据治理的定义、框架、标准以及数据治理的价值和挑战。

▲学习数据治理的实操步骤：学员将掌握如何进行数据治理的现状调研、能力评估、路线规划、技术体系建设、策略制定、执行与监控。

▲掌握数据分类治理的方法：学员将学会如何进行数据梳理、分类管理、主数据管理和元数据管理。

▲理解数据标准和质量管理：学员将学习数据标准管理的意义、常见问题、管理体系，以及数据质量管理的策略和技术。

▲掌握数据安全治理的策略和技术：学员将了解数据安全的重要性，学习数据安全治理的策略、技术和政策法规。

▲掌握数据安全治理的策略和技术：学员将了解数据安全的重要性，学习数据安全治理的策略、技术和政策法规。

▲掌握AI在职场的实际应用：学员将学习如何有效利用ChatGPT等AI工具来处理日常工作任务，如文档编写、数据分析、PPT制作等，从而在实际工作中提高效率和质量。

▲提高解决问题和创新能力：通过掌握AI技术，学员能够更快地解决复杂问题，并在工作中展现出更高的创新能力。课程将教授如何利用AI进行创意思维和策略规划，帮助学员在职场中脱颖而出。

▲增强职场竞争力：随着AI技术在各行各业的广泛应用，掌握这些技能将使学员在职场上更具竞争力。本课程将帮助学员理解和应用最新的AI技术，使他们在求职和职业发展中具有优势。

▲培养面向未来的思维模式：学员将学习如何适应快速变化的技术环境，并培养面向未来的思维方式。这不仅有助于他们适应当前的职场挑战，也为他们的长期职业发展奠定坚实的基础。

1.项目时间：每期项目分9～12天（可剪裁）/4个阶段进行（不含调研阶段），具体安排请见下表：

阶段名称

项目内容

投入

项目成果

项目调研阶段

电话访谈 + 问卷访谈STAD调研

0.5天

《项目调研报告》 确定参训人员

项目第一阶段

《数字化转型从人治开始》

《数字化转型战略》

  2～3天

数字化转型成熟度评估表

数字化转型战略方案

项目第二阶段

《企业数字化基石--数据治理》

《企业数据资产化》

3天

企业数据能力评估表

企业数据治理路径规划图

企业数据资产化实施路线图

项目第三阶段

《AIGC工具赋能企业通用办公》

《AIGC工具赋能财务》

《AIGC工具赋能HR》

《AIGC工具赋能营销》

《AIGC工具赋能销售》

《AIGC工具赋能法务》

《AIGC工具辅助设计》

《AIGC工具辅助代码开发》

 3～4天

通过办公能力提升经典案例

根据职位的不同获得不同维度的经典案例

项目第四阶段

项目测评+学员答疑

1～2天

盘点和梳理项目成果

2. 项目周期：每期项目周期为3个月（含）以内，具体每阶段执行时间由客户任选

3. 项目人数：每期项目人数30—45人

第一阶段课程大纲

1、 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

• 数字化转型的定义

• 对信息化、数字化、智能化的认识

• 数字化转型的本质

1、 数字化转型使企业降本增效、扩宽护城河

• 减少成本，解决”鲍莫尔成本病”

• 数据要素化蕴藏巨大商机

• 企业从拓宽护城河到做二创做生态

1、 企业内外环境告诉我们要数字化转型

• 外部因素：数字化大周期的选择

• 外部因素：其他因素

• 内部因素：企业业务决定需要数字化转型

• 内部因素：企业行业决定需要数字化转型

1、 企业创新需要数字化转型

• 为什么现在创新这么难？

• 什么是普适的技术创新

• 在技术之上的模式创新

1、 企业数字化转型的前置工作：人治

1、 数字化转型为什么要从人治开始？

• 数字化转型最大的阻力

• 人越多价值越大？

• 案例：同为700亿，40人与8万人的区别

• 数字化与去人化

• 案例：机器人成本

2、  数字化转型是一把手工程

• 为什么说数字化转型是一把手工程？

• 企业的哪些改变需要一把手支持

• 如何搭建数字化转型的领导班子

• 数字化转型如何选人与用人

• 如何制定kpi

• 一把手如何推进数字化转型

3、  数字化转型改变组织结构

• 为什么是组织而不是企业

• 世界上先进的组织类型与特点

• 敏捷型组织是数字化转型不错的选择，但不是唯一

• 敏捷管理与敏捷团队

• 敏捷研发的案例

• 练习：用敏捷思维优化企业内部流程

• 敏捷与精益分析

• 敏捷流程管理

• 敏捷与协同

• 参与式决策，知识共享与文档

4、  数字化转型改变企业文化

• 改变企业文化如同减肥

• 创新文化

• 数据驱动决策

• 合作共赢

• 开放文化

• 数字化为第一思维

• 敏捷与灵活

• 以客户为中心的文化

1、 人治方法

• 运动式做转型

• 模块化做转型

• 事件触发式做转型

• 搭建数字化转型的量化评估体系

• 用项目的方式做数字化转型

• 定期回测巩固成果

1、 对战略与数字化转型战略的认识

1、 对战略的认识

• 何为战略？

• 战略的意义

• 计划和战略的区别

• 战略的泛化能力

• 战略的误区

1、 认识数字化转型战略

• 企业都需要转型吗？

• 数字化为什么要转型？

• 数字化转型战略做哪些方向

1、 数字化转型战略的制定

1、 观念

• 组织

• 文化

• 案例讨论：如何切割企业使其合理扁平化

1、 计划

• 计划在战略中的作用

• 计划的关键特征

• 制定计划的过程

• 案例讨论：数字化转型的战略计划制定

1、 计策

• 推演

• 博弈

• 案例讨论：数字化转型落地的计策

1、 定位

• 细分

• 选择

• 主张

• 优势

• 案例讨论：苹果公司对产品的定位

1、 模式

• 模式与行为是先有鸡还是先有蛋

• 模式形成的路径

• 案例讨论：亚马逊的战略模式—行动上的 “客户至上”。

1、 数字化转型战略制定工具

1、 外部环境分析工具

• PEST分析

• 波特5力模型

1、 内部环境分析工具

• SWOT分析

• 波特价值链分析

1、 战略制定工具

• 六看模型

• 五看三定

1、 战略选择工具

• 波士顿矩阵（BCG Matrix）

• GE矩阵

• Ansoff矩阵

1、 战略实施工具

• 平衡计分卡（BSC）

• OKR

• 波特价值链分析

1、 战略监控和调整工具

• Kpi

• 鱼骨图分析

1、 战略创新工具

• 商业模式画布

六、 数字化转型战略的未来

1、人工智能是未来的大周期的风口吗？

• 周期与风口

• 案例：元宇宙这阵风为什么没刮起了？

• 泛化跟风口的关系

• 芯片小型化与人工智能

• 案例讨论：什么是进入移动互联网的标识？

2、数字化转型的核心是数资

• 从去人化到去中心化

• 要么颠覆要么把盘子做大

• 案例讨论：现在的互联网如何去颠覆？

第二阶段课程大纲

1、 对数据治理的认识

1、 数据治理的定义

2、 不同视角下的数据治理

3、 数据治理治理什么

4、 数据治理的价值

5、 数据治理的现状

6、 数据治理的5类问题

7、 数据治理的6个挑战

8、 企业数据治理概述

1、 数据治理框架与标准

1、 国际数据治理框架

2、 国内数据治理框架

1、 企业数据治理步骤一：摸清现状

1、 企业如何通过通过调研摸底

2、 5个维度评估现状

1、 企业数据治理步骤二：能力评估

1、 数据治理能力评估模型

2、 数据技术能力评估模型

1、 企业数据治理步骤三：路线规划

1、 数据治理路线规划定义

2、 数据治理路线的5个要素

3、 确定目标量化指标

4、 如何选择技术路径

5、 规划路线的方法

1、 企业数据治理步骤四：数据治理技术体系建设

1、 原始的纸质非结构化数据治理

2、 用Excel存储的粗放数据治理

3、 以元数据为核心的数据治理

4、 以主数据为主线的数据治理

5、 混合云架构下的数据治理

6、 大数据架构下的数据治理

7、 微服务架构下的数据治理

1、 企业数据治理步骤五：数据治理策略制定、执行与监控

1、 数据治理的过程

2、 数据治理策略定义

3、 数据治理策略制定

4、 数据治理策略执行方法

5、 如何监控数据治理策略

1、 企业数据治理步骤六：数据治理长效运营机制

1、 数据治理长效运营的意义

2、 数据治理长效运营的挑战

3、 如何建立长效的数据治理运营机制

1、 企业数据分类治理实操一：数据梳理

1、 数据模型概念

2、 数据梳理方法

3、 数据建模方法

4、 数据建模与数据治理

1、 企业数据分类治理实操二：数据分类管理

1、 内部数据外部数据

2、 结构化数据与非结构化数据

3、 结构化数据的分类与治理

4、 非结构化的数据的特征向提取与治理

5、 元数据使数据到数资转变

1、 企业数据分类治理实操三：主数据管理

1、 认识主数据

2、 主数据管理方法

3、 主数据管理技术

4、 主数据管理案例与最 佳实践

1、 企业数据分类治理实操四：元数据管理

1、 元数据与原数据

2、 元数据与数资的关系

3、 元数据管理方法

4、 元数据管理技术

1、 数据标准管理

1、 认识数据标准管理

2、 数据标准制定的意义

3、 数据标准管理常见问题

4、 数据标准管理内容

5、 数据标准管理体系

6、 数据标准管理案例与最 佳实践

1、 数据质量管理

1、 数据质量差的后果

2、 数据质量维度

3、 数据质量如何测量

4、 数据问题根因分析

5、 数据质量管理体系框架

6、 数据质量管理策略与技术

1、 数据安全治理

1、 什么是数据安全

2、 常见的数据风险

3、 数据治理与数据安全治理

4、 数据安全治理策略

5、 数据安全治理技术

6、 数据安全的政策法规

十六、 数据资产化的意义

1、 数据资产化的战略地位

2、 数据资产的定义

3、 第三节 数据资产化的国际实践

十七、 数据资产的确认

1、 数据资产的权属

2、 数据资产的应用场景

3、 数据资产的可变现性

4、 数据来源

十八、 数据资产登记

1、 数据资产登记的意义

2、 数据资产登记的内容与程序

3、 数据登记制度与实践

4、 数据资产登记机构及体系建设

5、 发展数据资产登记的建议

十九、 数据资产质量评估

1、 数据资产质量评估的目的和成果形式

2、 数据资产质量评估的内容

3、 数据资产质量评估的过程及方法

4、 数据资产质量评估的相关技术

5、 数据资产质量评估的挑战

二十、 数据资产入表

1、 数据资产为何入表

2、 数据资产入表的理论方案

3、 数据资产入表的实施路径

4、 未入表数据资产的披露

5、 前瞻性探索

第三阶段课程大纲

1、 人工智能（AI）技术基础知识及原理

1、 人工智能(AI)概述

• 人工智能概述

• 人工智能发展简史

2、AIGC介绍

• 大语言模型简述与各种大模型介绍

• AIGC核心能力

• 不同职位与AI的结合点

1、 主流AI工具模型介绍

1、 大模型：ChatGPT、百度文心一言、科大讯飞星火、月之暗面kimi、字节豆包等

2、 微软办公和WPS、百度文库、aippt、秒出ppt等

3、 AI绘画：midjourney、stable diffusion、即梦、通义万相等

4、 AI数字人：heygen、did、剪映、蝉镜等

5、 AI思维导图：Xmind Copilot

6、 AI写作：字语智能、搭话快写、据意查句、爱改写

7、 AI设计：创客贴、标小智、即时AI

8、 AI音频：网易天音、BibiGPT、文字语音转换大师

9、 AI工具箱

1、 提示词使用技巧与常见提问方法

1、 提示词概述

2、 提示词基本六原则

3、 提示词组成元素

4、 常见的提问方法

• 指令式提问:确保得到更精准的答案

•  角色扮演式提问:秒变专家的AI更睿智

•  关键词提问:让回答更具针对性

•  示例式提问:让AI快速理解你的需求

•  引导提问:让AI生成更多创意

•  发散提问:让AI提供多种创意思路

1、 AI助力职场写作(文生文)

1、 AI生成各种公文写作模版

2、 公文写作：各种格式不用烦

3、 日报、周报：瞬间生成报告

4、 年度述职：升职加薪有办法

5、 会议纪要：领导看了都点赞

6、 工作汇报：各种汇报有亮点

五、AI助力PPT、Excel制作

1、 AI生成大纲

2、 AI一键生成PPT

3、 AI辅助表格生成

4、 AI控制表格做分析

六、AI绘图

1、 AI绘画介绍

• AI绘画介绍与基础原理

• AI绘画工具介绍

• 第一张AI绘画作品

七、 数字人与短视频

1、 AI找优质选题

2、 AI生成视频大纲

3、 AI生成剧本

4、 AI生成字幕

5、 AI数字人视频

其他课纲示例1：赋能财务

1、 财务场景的ai工具赋能

1、 预算管理

2、 会计核算

3、 资金管理

4、 税务管理

5、 成本管理

6、 财务报表分析

7、  审计

1、 AI财务操作实战

1、 AI辅助财务表格的操作

2、 AI辅助批量获取和整理数据

3、 AI辅助编辑财务人常用的函数公式

4、 AI辅助制作财务凭证表单

5、 AI辅助制作固定资产管理表单

6、 AI辅助制作资金管理表单

7、 AI辅助制作工资管理表单

8、 AI辅助制作税金管理表单

1、 AI辅助财务分析

1、 AI辅助财务分析准备

• 数据筛选工具

• 快速分类汇总数据

• 利用数据透视表

1、 成本和利润数据分析

• 成本利润占比分析

• 利润指标达成和总指标进度分析

1、 财务报表和财务指标分析

• 财务报表数据分析

• 财务指标分析

1、 AI辅助合同合规检查与合同制作

1、 AI辅助财务相关的合同制作

2、 AI辅助合同合规检查

其他课纲示例2：赋能hr

AI在企业人力资源场景下的应用

1、 做人才规划方案

2、 写招聘需求/岗位说明书

3、 简历分析与假简历甄别

4、 AI数字人面试

5、 写公司制度

6、 写通知邮件、红头文件

7、 人员报告生成

8、 生成员工培训计划和内容

9、 创建千人千面的企业内训机制

10、 岗位调整的谈话话术生成

11、 生成人员成本优化建议

12、 绩效设计

13、 撰写/审核合同