數字經濟與企業數字化轉型創新

【課程背景】

在數字化浪潮的推動下,全球經濟正迅速向數字經濟轉型。數字經濟不僅重塑了傳統的商業模式和經濟結構,而且通過數據要素化和數據資產化,為經濟增長注入了新的動力。本課程旨在深入探討數字經濟的概念、基石以及其對物流等關鍵行業的深遠影響。課程內容涵蓋了從數字人民幣的興起到企業數字化轉型的重要性,再到物流行業的數字化創新實踐,為學員提供了一個全面了解數字經濟及其在現代商業中應用的視角。

通過本課程,學員將學習到數字化轉型在企業內部治理和組織變革中的作用,理解數字化轉型如何成為推動企業創新和提升競爭力的關鍵因素。課程還將分析物流行業在數字化轉型中所面臨的挑戰和機遇,探討如何利用人工智能、大數據、物聯網等技術優化服務、提高效率和降低成本。此外,課程將展望企業數字化轉型的未來,包括下一代互聯網的發展、人工智能的長線發力以及數據資產化的未來趨勢,幫助學員把握數字化轉型的前沿動態和戰略方向。

【課程收益】

·?數字經濟理解:深入掌握數字經濟的基本概念、核心要素以及其對現代商業的影響。

·?數字化轉型策略:學習數字化轉型的定義、重要性以及如何制定有效的轉型策略。

·?組織變革管理:掌握在數字化轉型過程中對人才治理和組織結構進行調整的方法。

·?行業應用案例分析:通過物流行業的數字化創新案例,學習實際應用和解決方案。

·?技術應用能力:提升運用人工智能、大數據、物聯網等技術解決行業問題的能力。

·?創新思維培養:通過課程學習,激發創新思維,探索數字化轉型中的新模式和新業務。

·?職業競爭力提升:隨著數字化轉型在各行各業的廣泛應用,掌握相關技能將為學員在職場上提供顯著的競爭優勢。

·?數據資產化認知:了解數據資產化的過程和對企業運營、戰略規劃的影響。

·?未來趨勢預見:通過對下一代互聯網、人工智能等技術趨勢的了解,培養對未來商業環境變化的預見能力。

【課程特色】

講師授課風格幽默,課程內容為講師對數字化深入研究提煉而成。

【課程對象】

數字化轉型條線人員

【課程時間】

1-2天(6小時/天)

【課程大綱】

一、數字經濟的認知

數字經濟概念導入

·?從政策上看數字經濟

·?數字經濟的核心:數據要素化與數據資產化

·?概念導入互動:從向女神要聯系方式開始發散…

數字資產化對企業的影響

·?數據資產化的必要性

·?數據資產的演變

·?數據資產的三個階段

·?數據資產影響下的企業變革

·?案例:新的保護隱私的快遞送貨

二、 認識數字化轉型與數字化轉型的重要性?

1、?認識數字化轉型

·?數字化轉型的定義

·?對信息化、數字化、智能化的認識

·?數字化轉型的本質

2、?數字化轉型使企業降本增效、擴寬護城河

·?減少成本,解決”鮑莫爾成本病”

·?數據要素化蘊藏巨大商機

·?企業從拓寬護城河到做二創做生態

3、?企業內外環境告訴我們要數字化轉型

·?外部因素:數字化大周期的選擇

·?外部因素:其他因素

·?內部因素:企業業務決定需要數字化轉型

·?內部因素:企業行業決定需要數字化轉型

4、?企業創新需要數字化轉型

·?為什么現在創新這么難?

·?什么是普適的技術創新

·?在技術之上的模式創新

三、 數字化轉型的人才治理與組織變革

1、?數字化轉型的人治問題

·?數字化轉型最大的阻力

·?人越多價值越大?

·?案例:同為700億,40人與8萬人的區別

·?數字化與去人化

·?案例:機器人成本

2、?為什么說數字化轉型是一把手工程?

·?企業的哪些改變需要一把手支持

·?如何搭建數字化轉型的領導班子

·?數字化轉型如何選人與用人

·?如何制定kpi

·?一把手如何推進數字化轉型

3、?數字化轉型改變組織結構

·?為什么是組織而不是企業

·?世界上先進的組織類型與特點

·?敏捷型組織是數字化轉型不錯的選擇,但不是唯一

·?敏捷管理與敏捷團隊

·?敏捷研發的案例

·?練習:用敏捷思維優化企業內部流程

四、物流行業的數字化創新

1、人工智能技術在物流行業的應用

·?智能預測與需求規劃

·?優化路線與調度

·?自動化倉庫管理

·?貨物追蹤與監控

·?智能客服與訂單處理

2、數字化在物流行業的創新實踐

·?無人駕駛車輛與無人機配送

·?智能包裝與裝載優化

·?利用機器學習進行需求預測

·?區塊鏈在物流追蹤中的應用

3、物流行業數字化平臺和工具

·?物聯網(IoT)在物流監控中的應用

·?大數據平臺在物流中的應用

·?人工智能算法在物流分析中的應用

五、企業數字化轉型未來展望

1、?下一代互聯網Web3.0與去中心化互聯網Web3

·?什么是下一代互聯網?

·?Web3.0與Web3的區別

·?下一代互聯網對企業數字化的影響

2、?人工智能的長線發力

·?人工智能在企業中的應用場景

·?人工智能訓練的兩個階段

·?人工智能的邊界

3、 數據資產化未來

·?數據如何資產化?

·?數據資產化后對企業的影響