尹智老師 人工智能和數智化咨詢專家
課程綱要：
模塊一：人工智能時代的運營商數字化戰略：趨勢和路徑
1、 運營商數字化轉型新趨勢：
a) 基礎設施的云化、融合化、智能化對運營能力深化提出新要求
b) 業務的多樣化、專業化為運營商流程和組織架構轉型提出新方向、新機遇和挑戰
c) 產業生態的碎片化、融合化對運營全周期、全流程能力提出考驗
d) 數據要素市場發展驅動電信業數據要素價值挖掘深化
e) 數字技術與實體經濟融合發展帶來大量創新機遇和場景
2、 運營商數字化服務場景典型案例
a) 運營商“雙碳”平臺案例場景及最佳實踐
b) 基于5G+ 增強現實和虛擬現實（AR/VR）的新形態文商旅客戶體驗案例及運營商的潛力
c) 人工智能與大模型市場的價值體系與運營商業務融合最佳案例
d) 智能網聯車和車路協同市場的價值棧結構與及運營商的潛在角色
e) 5G+ 電子體育領域的運營商創新業務潛力
3、 運營商數字化轉型路徑：運營商數字化轉型的七張地圖
a) 技術地圖：從離散的網元向自治管理和虛擬化的通信及云基礎構架轉型
b) 安全地圖：從單一產品的安全策略向主動地、統一編排的安全策略轉型
c) 數據地圖：從有限的數據使用向統一編排的數據位中心的企業轉型
d) 架構地圖：從封閉的管理系統向Open API平臺架構轉型
e) （數智）應用地圖：從傳統服務組合向多元的數字化服務+多種商業模式轉型
f) 生態地圖：從有限的供應商向活躍的合作伙伴系統轉型
g) 業務地圖：從關注傳統渠道向多市場渠道+方位渠道客戶體驗轉型
模塊二：運營商數字化戰略落地重點領域和數字化思維
4、 業務運營智慧化轉型重點領域
a) IT集約化支撐管理變革
b) 智慧運營提升服務水平
c) 消費互聯網業務發展驅動業務升級和業務運營能力深化
d) 產業數字化領域業務探索和能力延伸
5、 運營商流程及運營能力體系和組織架構治理重點領域
a) 運營商數智化組織設置模式
b) 運營商數智化能力框架
c) 運營商數智化人才發展體系和戰略協同
d) 某大型ICT集團企業研發人才體系案例分析
6、 電信行業數據治理和數據要素資產化
a) 數據治理的目標 ：能不能用統一語言描述業務并對話？能不能基于數據資源發掘業務價值，提供對內對外的服務？數字要素如何變為資產？
b) 治理什么？：怎么能厘清企業的數據的層級和脈絡？—— 幾千幾萬個零件構成的樂高大模型是怎么管理的？
c) 用什么組織范式？—— 我這個部門應該有什么責權利？
d) 何種機制和流程 —— 數據治理的成果如何融入業務管理和運營之中？
e) 有什么工具？什么平臺 —— 數字資源如何關聯，對接， 如何平臺化提供數據服務和能力？
7、 AI大模型時代數據治理和數字化要素管理的特質和機遇
a) 大模型時代的數據戰略和數據模型
i. AI語境下，數據要素和數據資產有何新內涵
ii. 大模型語境下的數據模型和數據存儲 – AI大模型的原生數據庫：向量數據庫，和傳統數據庫的融合
b) AI大模型具有成為企業數據“總調度”和“總參謀”的巨大潛力
c) AI + BI應用模式和案例：
i. 機器視覺和自然語言處理等技術，對業務全周期全流程的原生數據的采集、解析、應用的賦能 ，對文本，語音，圖像，視頻的解析，帶來新的業務洞察和數據服務/資產
ii. 大模型賦能的數據管理（SQL和數據API調用）代碼的生成
iii. 類ChatGPT大模型賦能的金融文檔和數據分析及數據可視化：Code Intepreter
8、 人人都應該有的戰略級數字化/算法思維：
a) 分治：
i. 分治算法的理念：人類戰勝復雜問題的通用武器，就是分解
ii. 分治算法思維在具體問題和其他算法建構中的應用：淘寶的數據處理
b) 回歸
i. 機器學習的鼻祖思想：通過對歷史的吻合，找到規律，預測未來
ii. 回歸的類型和應用
iii. 人工神經網絡算法中的回歸思維
c) 遞歸
i. 遞歸思維：宇宙自相似性和循環往復模式的應用
ii. 分形遞歸：改變計算機圖形學的思想
d) 壓縮
i. 無處不在的壓縮思維：從信息壓縮到智能的壓縮
ii. 以ChatGPT為代表的人工神經網絡：人類經驗的壓縮
iii. 生成式AI中的壓縮思維：授人以魚，不如授人以漁
