李勇：银行企业数字化转型解析

单元

大纲

内容

单元一

什么是数字化

1. 数字化工具都有哪些，目的是什么，数字化是很实在的事务，并不虚无缥缈。

2. 数字化工具难道仅仅可以将本增效吗？这些工具到底具备什么价值？

3. 数字化和信息化到底有什么区别，为什么我们已经有了信息化还要去做数字化？

单元二

银行企业为什么要做数字化转型

1. 人口红利消失，内销内卷严重

2. 技术的发展，互联网的发展给传统线下销售带来了新的机遇与挑战

3. AI时代的要求与数字化时代的客户要求发生了质的变化。

4. 数据资产将成为企业未来最宝贵的资产。

单元三

银行行业做银行数字化转型到底转什么？

1. 转意识：一把手带头做

1） 客户价值图

2） 业务演进图

3） 架构生长图

2. 转组织：

1） 业务IT一体化

2） 纠偏，预判，生长

3. 转方法：

1） 施工次序

2） 抽取业务对象

4. 转文化：

1） 为什么必须转文化

2） 胡萝卜加大棒

3） 长期工程

4. 转模式：

1） 数据通

2） 平台通

3） 未来通

单元四

银行行业数字化转型具体怎么做

1. 成立数字化委员会，确定数字化战略

2. 确定数字化实施步骤

3. 确定数字化实施心态

4. 确定数字化项目管理

5. 对标业务，以场景为中心持续不断的总结

6. 对标数据，以平台为中心持续不断的做打通

单元五

数字化转型中的哪些坑

1. 数据治理：不是IT问题而是业务问题

2. 三个陷阱：数据不分类，埋头苦干，没想好就干

3. 组织架构和文化没有及时调整所导致的问题

单元六

银行数字化转型案例共享

1、 工商银行如何做数字化重新定义信用卡

2、 招商银行如何通过数字化做数字资产定义

3、 交通银行如何通过数字化进行数据挖掘

4、 其他金融行业的数字化高效管理和业务推进案例介绍

单元二

数据思维到底能帮企业解决什么问题

1） 数据驱动可以为企业将本增效提质保全

2） 数据驱动可以为企业指明方向

3） 数据驱动可以在企业所有日常决策中起到极为关键的作用

4） 数据驱动是如何为企业带来敏捷迭代和灵活相应的？

单元三

数据思维该如何建立

1. 感知数据

1） 如何培养数据敏感度

2） 为什么孤立的数据没有意义

3） 怎样发现数据隐藏的信息

4） 为什么同样的数据感受不一样

2. 收集数据

1） 为什么要对数据区别对待

2） 如何定量的把握一个事务

3） 怎么样确保样本能推断总体

4） 怎么定量的确定因果关系

3. 理解数据

1） 表征，分类，因果的关系

4. 操纵数据

1） 如何用数据指导觉得

2） 如何塑造受众感知

3） 怎样识别数据中的认知陷阱

单元四

数据产品标签打造

1. 如何理解业务指标

2. 常用的业务指标有哪些

1） 用户数据指标

2） 行为数据指标

3） 产品数据指标

4） 推广付费指标

5） 客户服务指标

3. 如何选择指标

4. 指标体系和报表

单元五

数据分析和挖掘如何驱动决策？

1. 数据分析解决问题的过程

2. 数据分析如何明确问题？

3. 数据分析如何分析原因？

4. 数据分析如何提出建议？如何回归分析应用

单元六

数字化素养的快速养成和学习

1. 数字化最重要的是思维的养成

2. 如何培养自己的数字化思维

3. 数字化思维如何形成工作习惯

4. 数字化素养如何应用到工作环节中

系列一

用户研究设计

内容

单元一

如何挖掘用户需求，如何建立用户思维？

1. 你要解决的这个问题是个真需求还是个伪需求？

2. 如何找到真正的用户需求：要拥有用户思维

3. 什么是用户思维？用户思维为什么很难以把握？

4. 怎么样才能掌握用户思维？

案例研讨&学员提问&学员分组讨论：两家公司硬件产品设计中的工程思维和用户思维对比，某智能洗衣机中的用户思维

单元二

用户研究的方法与工具

1、 用户研究概述

2、 用户研究流程

3、 用户研究的工具与方法（用户旅程地图与场景分解地图）

4、 用户研究实战案例演练

单元三

根据不同场景衡量产品的有效方法论

1. 深化客户视角：锁定用户画像

2. 聚焦客户视图

5） 了解客户的经营定位和业务目标

6） 从产品视图到客户视图的转变

7） 什么是客户视图：全方位展示客户业务场景的完整视图

8） 从把握需求点到挖掘场景流，对客户的业务场景流进行还原并放大其细节情境。

9） 找到应用场景：某项应用最可能被客户使用的所处场景，应用因场景而产生价值。

3. 穿透场景锁定价值：

1） 拜访客户探索需求，找谁谈？谈什么？怎么谈？

2） 划清全流程环节，锁定关键主环节，找准场景关键人

5. 锁定应用价值，用产品与用户共创价值

案例研讨&学员提问&学员分组讨论：TOB产品该如何认识场景？TOC产品又该如何认识场景？B和C的场景有什么不同？

单元四

如何运用数字化介入到产品全生命周期的管理中

1. 数据是产品生命周期的基础资产

2. 如何设计数据埋点介入到产品全生命周期中

3. 如何分析数据查询产品的生命周期阶段

4. 如何用数字化手段高效解决这些问题

案例研讨&学员提问：某金融机构、某国企公司是如何利用数据埋点探索业务的、全生命周期管理的

单元五

产品设计的流程到底是什么？

1. 第一步：明确你的设计目的

2. 第二步：做好设计策略

3. 第三步：明确设计方法

案例研讨&学员提问：苹果、特斯拉等公司是如何做设计目的的

单元六

做好设计策略

1. 设计策略一：潜意识

2. 设计策略二：逻辑化和规则化

3. 设计策略三：重复最小单元

案例研讨&学员提问：可口可乐、兰博基尼、苹果是如何做逻辑化及最小单元设计的

单元七

硬件产品和软件产品的设计区别

1、 软件强调精益思想，敏捷迭代，硬件要求一击必中

2、 软件更强调交互体验，硬件更强调工业思维&工程逻辑

3、 技术美学是“相”，硬件合理性是“心”

4、 软件的边际成本很低，而硬件却切实存在

5、 软件和硬件设计的价格，服务，售后均不同。

案例研讨&学员提问：某国企品牌是如何做软硬件结合设计的。

单元八

如何进行产品原型设计

1. 第一步：明确你的设计目的

2. 第二步：做好设计策略

3. 第三步：明确设计方法

4. 设计策略一：潜意识

5. 设计策略二：逻辑化和规则化

设计策略三：重复最小单元

学员分组讨论：针对某地铁口做一个设计

单元

大纲

内容

单元一

产业互联网正在改变世界

1. 时代在变，变革是必须的

1） 我们的传统企业到底怎么了

2） 未来属于传统企业中懂互联网的人

3） 未来的商业趋势：走向产业互联网

2. 互联网下产业融合发展的路径

1） 产业互联网兴起的基础：终端与网络

2） 产业集群向在线产业带的转型

3） 从B2C到C2B2C转型

单元二

数字化营销中的信息流

1. 百度信息流介绍

2. 华为信息流介绍

3. 今日头条信息流介绍

4. 简书等信息流介绍

案例：宝骏汽车：最伙伴，最懂你

单元三

数字化营销中的短视频

1． 快手和抖音短视频介绍

2． 抖音短视频独特营销价值

3． 抖音的推荐机制是什么

4． 抖音的传播路径是什么

5． 抖音营销的八种玩法

6． 什么样的产品适合在抖音玩直销

7． 抖音营销植入怎么做

8． 怎么评估抖音营销效果

案例：奔驰等短视频舆情危机介绍

单元四

数字化营销中的社群

1. 用5W1H方法定位社群运营目标

1） 为什么要建设群

2） 这个社群带来的价值是什么

3） 在哪里建社群

4） 社群里面应该有那些人

5） 什么时候开始建，计划运营多久

6） 建立了社群之后如何变现

2. 如何从0到1构建你的第一个社群

1） 落实你的社群价值观

2） 形成你的社群规则

3） 激活你的社群氛围

4） 形成社群输出推广矩阵

让你的社群更有能量

单元五

数字化营销中的裂变营销

1. 社交流量：移动互联网上最重要的免费流量

2. AARRR：从拉新到裂变

3. 增长黑客会取代市场总监吗

4. 裂变营销：从1个老用户到找来5个新用户

5. 裂变技巧一：APP裂变

6. 裂变技巧二：微信裂变

7. 裂变技巧三：线下裂变

单元六

怎样投放数字化营销广告

1. 防作弊，需要全程数据监控

2. 哪些数字广告投放形式最靠谱

3. SEO：大流量的起手式

4. ASO: 最后十米的流量拦截

5. 落地页：营销基本功的修炼

6. 落地页逻辑构架溜达要素

7. 用外部素材出发消费行为

单元七

数字化营销中的标题打造

1、 标题原则：熟练把握提升效果

1） 富有价值感

2） 展现实用性

3） 体现差异性

4） 制造紧迫感

2 标题作用：优秀软文积极互动

1） 迎接读者要求和喜好

2） 优化引擎收录和检索

3） 完成推送目的和诉求

3 标题设置：10种方式决定流量

4 关键词植入：高曝光率和转载率

单元八

数字化营销中的内容生成

1、 内容生成技巧

2、 开头与结尾

3、 正文布局

4、 图片优化：图片版式的应用与安排

5、 情感，内容和形式的打造

单元一

数据治理概述

1. 什么是数据治理

2. 数据治理治什么

3. 数据治理的六个价值

4. 数据治理的三个现状

5. 数据治理的五类问题

6. 数据治理的六个挑战

单元二

企业数据治理之道

1. 数据战略：数字化转型的指明灯

2. 组织机制：敏捷治理组织

3. 数据文化：数据思维融入团队

单元三

数据治理之法

1. 理现状，定目标

2. 数据治理能力成熟度评估

3. 数据治理线路规划

4. 数据治理保障体系建设

5. 数据治理技术体系建设

6. 数据治理长效运营

单元四

数据治理之术

1. 数据梳理与建模

2. 元数据管理

3. 主数据管理

4. 数据质量管理

5. 数据安全管理

6. 数据集成与共享

单元五

数据治理之器

1. 数据模型管理工具

2. 元数据和主数据管理工具

3. 数据质量管理工具

单元六

数据治理实践与总结

1. 企业数据治理实践案例

2. 企业数据治理总结与展望

单元

大纲

内容

单元一

微信私域的过去，现在和未来

1. 流量的焦虑

2. 流量的变迁史

3. 私域流量的本质是什么

4. 私域流量的七大来源

5. 什么是最好的私域流量池载体

6. 搭建私域流量池的五大误区

7. 什么是最好的私域流量池载体

8. 搭建私域流量池的五大误区

单元二

获取精准流量-如何搭建私域流量池

1. 正确的认识内容营销

2. 新媒体时代的传播与应用

3. 布下内容之网-链接与筛选用户

4. 修建内容之渠-获取源源不断的精准流量

5. 建立信任才是营销的重点

单元三

经营用户-如何做好私域流量

1. 微信企业号的基本装修

2. 微信成交注意事项

3. 让微信朋友圈营销提高百倍的方法和技巧

4. 朋友圈营销的关键点和误区

5. 如何做好微信群营销

单元四

如何打造企业IP

1. 打造企业IP的定位

2. 打造企业IP的方法

3. 打造企业IP的运营逻辑

4. 打造企业IP的人才搭建

单元五

如何做好IP的变现

4. 低客单高频产品的变现逻辑

5. 高客单低频产品的变现逻辑

6. 服务性产品的变现逻辑

7. 非标品变现逻辑

单元

大纲

内容

单元一

大模型产品对企业的好处以及商业价值

1. 大模型产品的时代背景及发展趋势；

1.1） AI技术的发展历程；

1.2） 大模型产品的诞生与兴起；

1.3） 大模型产品的未来趋势预测。

2. 大模型产品对企业的好处；

2.1）提升企业运营效率；

2.2）优化企业决策流程；

2.3 ）创新企业业务模式；

2.4 ）增强企业市场竞争力。

案例：某企业通过大模型产品实现业务升级的成功案例分享

讨论课题：大模型产品在不同行业中的应用前景探讨

单元二

企业级市场场景挖掘与应用实践

一．方案撰写与文案润色

1.1 AI大模型在方案撰写中的应用及技巧

1.2 AI大模型在文案润色中的优势及实践案例

二．检查纠错与合同撰写

2.1 AI大模型在检查纠错中的准确性及效率提升

2.2 AI大模型在合同撰写中的智能化应用案例

三．宣发文案与AI配图

3.1 AI大模型在宣发文案创作中的创意激发与实现

3.2 AI大模型在自动配图及优化中的功能展示

四．协同办公与知识库查询

4.1 AI大模型在协同办公中的信息整合与共享作用

4.2 AI大模型在知识库查询中的高效检索与智能推荐

五．数据分析与会议总结

5.1 AI大模型在数据分析中的深度挖掘与可视化展示

5.2 AI大模型在会议总结中的自动整理与要点提炼

六．上机演示实操操作。

单元三

AI模型在具体部门中可能有哪些场景应用？

一.HR应用篇：

1.招聘与面试：利用AI工具进行简历筛选、面试安排与评估；

2.培训与发展：运用AI大模型进行员工培训需求分析与课程设计；

3.绩效管理：通过AI工具进行员工绩效评估与反馈；

4.工资统计与数据分析：利用AI工具进行工资计算、数据统计与分析；

5.会议安排与统计：通过AI工具进行会议预定、记录与效果评估；

6.文化建设与员工档案管理：运用AI大模型进行企业文化传播、员工档案建立与维护。

案例：各场景中AI工具及AI大模型的实际应用案例

讨论课题：如何根据企业实际情况定制AI在HR场景中的应用方案？

二．财务应用篇

1.财务基础分析，预算管理分析

2. 风险控制，决策支持

3. 财务自动化

4. 财务合规与审计

三．销售应用场景

1.如何通过AI现有工具分析客户需求

2.如何通过AI现有工具分析客户基本盘

3.如何通过AI工具做现有存量客户的分析

4.如何通过AI工具做行业市场分析

5.如何通过AI工具做客户预约

6.如何通过AI工具做客户拜访话术

7.如何通过AI工具做客户解决方案

四．客服应用场景：

如何通过AI现有工具进行人员合理分配

如何通过AI现有工具提高客户产能

如何通过AI工具提升客户转化率

如何通过AI工具做客户画像分析

如何通过AI工具做客户回访

如何通过AI工具做经营数据的分析

如何通过AI工具做好工作复盘

五．其他部门应用探索

单元四

企业场景应该如何被有效挖掘？

1.AI时代发现问题比解决问题要更重要！

2.场景挖掘方法论及发现原则；

2.1 文进文出原则；

2.2 数据驱动原则；

2.3 用户中心原则；

2.4 创新驱动原则。

案例：某企业成功运用大模型优化订单管理系统的案例分享

讨论课题：如何结合企业实际业务需求，有效挖掘大模型应用场景

单元五

应用该什么样的方法论更多的发现应用场景

4. 深化不同行业不同类型的客户视角：锁定用户画像

5. 聚焦不同行业客户视图

10） 了解客户的经营定位和业务目标

11） 从产品视图到客户视图的转变

12） 什么是客户视图：全方位展示客户业务场景的完整视图

13） 从把握需求点到挖掘场景流，对客户的业务场景流进行还原并放大其细节情境。

14） 找到应用场景：某项应用最可能被客户使用的所处场景，应用因场景而产生价值。

6. 穿透场景锁定价值：

单元六

大模型该如何在企业内部落地实践探讨

1、 利用场景分解法帮学员理顺真正的应用场景

2、 在理顺出的贵公司的应用场景中训练大模型工具并生成企业自身的应用。

7. 陪伴学员上机测试

8. 陪伴学员找出共性使用场景并整理成册