李勇：AI驱动的新媒体革命：内容生产与商业模式的智能化转型

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 人工智能

课程编号 : 37044

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适用对象

新媒体公司高管（内容、运营、技术、市场决策层）；

课程介绍

培训对象：新媒体公司高管（内容、运营、技术、市场决策层）；

课程时间：0.5天 (3小时）

课程背景：

本课程通过10+全球头部媒体AI转型案例，提供覆盖"内容生产-运营优化-技术架构-商业变现"的全链条解决方案，同步输出可立即部署的AI工具矩阵与战略规划框架。

课程收益：

培训完结后，学员能够：

1. 掌握AI内容生成的全流程质控方案

2. 构建数据驱动的智能运营体系

3. 设计符合媒体特性的AI技术架构

4. 创新AI原生商业模式

5. 制定3-5年智能化转型路线图

课程大纲：

单元	大纲	内容
单元一	AI内容工厂建设	1. 智能创作系统 1.1）热点自动追踪+选题生成 1.2）多模态内容生产（图文/视频/播客）案例：某财经媒体日更100篇AI分析报告讨论课题：设计你的AI采编流程
单元二	智能运营中枢	1. 用户洞察 1.1）阅读习惯预测模型 1.2）爆款内容基因分析 2. 分发优化 2.1）跨平台智能适配 2.2）实时流量调配策略案例：某资讯APP用户停留时长提升70% 讨论课题：构建你的智能运营看板
单元三	技术架构升级	1. 媒体AI中台 1.1）内容安全审核系统 1.2）版权保护区块链 2. 敏捷开发 2.1）自动化测试工具链 2.2）低代码运营平台案例：某集团3个月完成AI技术栈升级讨论课题：规划你的技术演进路线
单元四	商业模式创新	1. 智能广告 1.1）情境化原生广告生成 1.2）动态定价策略 2. 知识服务 2.1）AI行业报告定制 2.2）虚拟专家咨询服务案例：某媒体AI增值服务营收占比达40% 讨论课题：设计你的AI变现产品
单元五	战略规划框架	1. 能力评估 1.1）AI成熟度诊断模型 1.2）人才储备缺口分析 2. 实施路径 2.1）3阶段演进路线 2.2）风险对冲机制案例：某报业集团3年智能化转型方案讨论课题：制定你的18个月行动计划

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• 李勇：运营商数据治理实战指南: 讲授专家：李勇培训对象：广州移动交付经理、技术经理、数据分析师及对数据治理感兴趣的人士；课程时间：2天课程背景：本课程主要是在数字化转型和数据驱动决策的宏观趋势下，旨在解决学员在运营商数据治理项目中遇到的实际问题，提升学员对数据治理工具、方法论及行业应用的认知与实践能力。课程具备系统性、实战性与前瞻性相结合的特点，通过丰富案例分享，帮助学员全面掌握数据治理的核心技能。课程收益： Ø 受益一：理解数据治理的基本概念、框架及重要性，掌握数据治理的核心原则。 Ø 受益二：熟悉数据治理的工具和方法论，包括数据资产管理、数据标准制定、数据质量管理等。 Ø 受益三：了解能源行业数据治理的特定场景与案例，掌握行业数据治理的特殊性。 Ø 受益四：识别企业数据治理过程中常见困难，并学习有效的解决策略与方法。 Ø 受益五：掌握数据治理与AI应用结合的技巧，包括数据针对性调整与清洗整理手段。 Ø 受益六：学会如何构建数据治理体系，提升数据资产的价值和利用效率。 Ø 受益七：了解数据治理项目的规划、实施与管理流程，提升项目管理能力。课程大纲：单元大纲内容单元一数据治理基础与框架 1.数据治理概述 1.1 数据治理的定义与重要性 1.2 数据治理的核心原则与目标 1.3 数据治理的框架与组成要素案例：某运营商数据治理体系构建案例 2.数据治理的标准与规范 2.1 数据标准的制定与实施 2.2 数据质量管理流程与工具 2.3 数据隐私与保护政策案例：数据标准在运营商业务中的应用实践讨论课题：如何建立有效的数据治理组织架构？单元二数据资产管理 1. 数据资产的概念与价值 1.1 数据资产的定义与分类 1.2 数据资产的价值评估方法 1.3 数据资产的管理策略案例：运营商数据资产盘点与价值评估实践 2. 数据生命周期管理 2.1 数据生命周期的阶段与特点 2.2 数据存储、备份与归档策略 2.3 数据销毁与合规处理案例：数据生命周期管理在运营商中的应用讨论课题：如何优化数据资产管理流程，提高数据利用效率？单元三数据标准与数据质量 1.数据标准的制定与实施 1.1 数据标准的内容与要求 1.2 数据标准的推广与应用 1.3 数据标准与业务需求的对接案例：运营商数据标准体系构建与实施 2.数据质量管理 2.1 数据质量问题的识别与分析 2.2 数据质量提升的策略与工具 2.3 数据质量持续改进机制案例：数据质量管理在运营商业务中的实践讨论课题：如何建立有效的数据质量监控体系？单元四数据治理工具与方法论 1 数据治理工具介绍 1.1 常见数据治理工具的功能与特点 1.2 工具选型与实施策略 1.3 工具与业务流程的融合案例：数据治理工具在运营商项目中的应用 2 数据治理方法论 2.1 数据治理方法论概述 2.2 方法论在项目实施中的应用步骤 2.3 方法论的持续优化与迭代案例：基于方法论的数据治理项目实施案例讨论课题：如何选择适合运营商的数据治理工具与方法论？单元五能源行业数据治理场景与案例 1.能源行业数据治理概述 1.1 能源行业数据特点与挑战 1.2 数据治理在能源行业的重要性 1.3 能源行业数据治理的趋势与发展案例：能源行业数据治理成功案例分享 2.能源行业数据治理特定场景 2.1 智能电网数据治理 2.2 新能源数据治理 2.3 能源交易数据治理案例：特定场景下的数据治理实践讨论课题：如何针对能源行业特点进行数据治理？1 单元六企业数据治理困难与解决方法 1.企业数据治理常见困难 1.1 数据孤岛与数据壁垒问题 1.2 数据质量与数据准确性挑战 1.3 数据治理与业务融合难度案例：企业数据治理困难实例分析 2.解决方法与策略 2.1 打破数据孤岛的策略与工具 2.2 提升数据质量的方法与技术 2.3 数据治理与业务融合的路径与实践案例：企业数据治理困难解决案例讨论课题：如何有效应对企业数据治理中的挑战？单元七数据治理与AI应用的结合 1.数据治理与AI的相互关系 1.1 AI对数据治理的需求与推动 1.2 数据治理对AI应用的支撑与保障 1.3 数据治理与AI的融合发展趋势案例：数据治理与AI结合的应用实例 2.数据针对性调整与清洗整理手段 2.1 AI在数据清洗中的应用 2.2 AI在数据整合与标准化中的作用 2.3 AI在数据质量提升中的贡献案例：AI在数据治理中的具体应用案例讨论课题：如何更好地将AI应用于数据治理中？单元八数据资产价值提升 1.数据资产价值评估 1.1 数据资产价值的衡量指标 1.2 数据资产价值评估方法与模型 1.3 数据资产价值提升的策略与路径案例：数据资产价值评估与提升实践 2.数据资产运营与管理 2.1 数据资产运营的模式与策略 2.2 数据资产管理的最佳实践 2.3 数据资产价值最大化的方法与技术案例：数据资产运营与管理成功案例讨论课题：如何有效提升并运营数据资产价值？单元九数据治理项目规划与实施 1.数据治理项目规划 1.1 项目目标设定与需求分析 1.2 项目范围界定与资源调配 1.3 项目计划与时间表制定案例：数据治理项目规划实例 2.数据治理项目实施 2.1 项目实施步骤与流程 2.2 项目实施中的风险管理与应对 2.3 项目实施效果的评估与反馈案例：数据治理项目实施案例分享讨论课题：如何制定并实施有效的数据治理项目计划？单元十数据治理与业务融合 1.数据治理与业务战略对接 1.1 数据治理如何支撑业务战略 1.2 业务战略对数据治理的需求 1.3 数据治理与业务战略的协同机制案例：数据治理与业务战略对接实践 2.数据治理在业务流程中的应用 2.1 数据治理如何优化业务流程 2.2 数据治理在业务流程中的实施步骤 2.3 数据治理对业务流程持续改进的支撑案例：数据治理在业务流程中的应用实例讨论课题：如何实现数据治理与业务流程的深度融合？单元十一数据治理的安全 1.数据保护原则与策略 1.1数据保护的基本原则，如保密性、完整性、可用性等。 1.2探讨数据分类与分级策略，以及针对不同级别数据的保护措施。 1.3分析数据加密、脱敏、备份与恢复等关键技术及其应用场景。 2.隐私合规与法规遵循 2.1)阐述个人隐私保护的重要性及相关法律法规（如GDPR、CCPA等）的要求。 2.2)讨论数据收集、存储、处理与传输过程中的隐私合规问题。 2.3)介绍隐私影响评估（PIA）与数据保护影响评估（DPIA）的方法与实施步骤。 3.访问控制与权限管理 3.1)分析访问控制模型（如RBAC、ABAC等）及其在数据治理中的应用。 3.2)探讨权限分配、审查与撤销的最佳实践。 3.3)介绍身份认证、单点登录（SSO）与多因素认证（MFA）等安全技术。 4.数据泄露防范与应急响应 4.1数据泄露的常见原因与后果。 4.2数据泄露预防策略，如监控、审计、入侵检测等。

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