学习费用：面议
课时安排：2天，6小时/天
主讲老师：孔令涛
课程简介：本课程将以数字化转型为案例，结合数据治理、敏捷管理和人工智能等关键技术和方法，深入探讨数字化转型的背景、意义和实施路径，帮助企业了解数字化转型的重要性和实践方法，实现业务的持续创新和发展。
《数字化与企业降本增效》
主讲：孔令涛老师
【课程背景】
数字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，数字化转型已成为企业迈向未来的必然选择。企业需要通过数字化转型来提升竞争力、适应市场变化、实现可持续发展。数字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。
中小企业面临着快速变化的市场环境和激烈的竞争压力，数字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。一门关于中小企业数字化转型的课程旨在帮助企业主和管理者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。
本课程将以数字化转型为案例，结合数据治理、敏捷管理和人工智能等关键技术和方法，深入探讨数字化转型的背景、意义和实施路径，帮助企业了解数字化转型的重要性和实践方法，实现业务的持续创新和发展。
【课程收益】
Ø 深入理解数字化转型的背景与意义：通过对企业数字化转型的认知篇的学习，学员将了解到数字化转型的重要性和必要性，以及数字化转型对企业未来发展的意义。
Ø 掌握数字化转型的核心理念和实践方法：课程将介绍数字化转型框架和实践经验，帮助学员了解数字化转型的基本原理和实施方法。通过学习数字化转型案例，为企业的数字化转型提供重要参考。
Ø 提升企业数字化转型的能力和水平：课程将介绍数字化转型的认知篇、方法篇和实践篇的内容，帮助学员系统地掌握数字化转型的核心理念、实施方法和实践经验。
Ø 增强企业竞争力和持续发展能力：通过参与本课程，学员将深入了解数字化转型的内涵和实践路径，掌握数字化转型的关键技术和方法，提升企业的竞争力和持续发展能力。
【课程特色】
讲师授课风格幽默，课程内容以数字化转型成功经验为基础总结而成。
【课程对象】
数字化转型条线人员
【课程时间】
2天（6小时/天）
【课程大纲】
一、企业为什么要数字化转型？
1、 数字化转型使企业降本增效、扩宽护城河
Ø 减少成本，解决”鲍莫尔成本病”
Ø 数据要素化蕴藏巨大商机
Ø 企业从拓宽护城河到做二创做生态
2、 企业内外环境告诉我们要数字化转型
Ø 外部因素：数字化大周期的选择
Ø 外部因素：其他因素
Ø 内部因素：企业业务决定需要数字化转型
Ø 内部因素：企业行业决定需要数字化转型
3、 企业创新需要数字化转型
Ø 为什么现在创新这么难？
Ø 普适的技术创新
Ø 在技术之上的模式创新
4、 认识数字化转型
Ø 数字化转型的定义
Ø 数字化转型的本质
二、 企业数字化转型如何降本增效
1、 成本效益分析
Ø 通过比较数字化转型前后的成本变化评估效益
Ø 建立成本效益模型，量化和比较数字化转型的成本和效益
2、 生产过程自动化、智能化
Ø 提高生产效率
Ø 实现生产过程的自动化、智能化
3、 技术赋能降本增效
Ø AI降低成本、提升运营效果和效率
Ø 剖析企业数字化降本增效场景
4、 管理与组织结构调整
Ø 优化组织结构、动态控制预算编制
Ø 人力数字化在降本增效上的价值衡量
5、 量化收益与客户反馈
Ø 数据分析和业务智能工具分析挖掘数据潜在效益
Ø 定期客户调研和反馈收集了解客户满意度
6、 生产效率与成本降低
7、 实施策略与框架
Ø 科学管理+精益管理+管理自动化+以数据为中心的业务变革
Ø 数字化转型的本质是效率的提升，利用数字化技术重新规划工作流程
8、 成功案例分析
Ø 华侨城花橙旅游平台
Ø 钢轨全寿命大数据管理平台
Ø 达美乐比萨、Capital One等金融机构
三、企业数字化成熟度模型
1、 企业数字化成熟度模型评级
2、 数字化自我准备的9个纬度
3、 华为的企业数字化成熟度评级18问
四、数字化转型的误区与细节
1、 数字化转型的误区
Ø 东施效颦
Ø 技术先行
Ø 没有危机不需要转型
Ø 前端产业链无需转型
Ø 缺乏人才无法转型
2、 数字化转型的细节
Ø 明确的kpi
Ø 量化数字化转型的收益
Ø 过分控制成本虎头蛇尾
Ø 数字化的认知局限
五、 企业数字化转型未来
1、 下一代互联网Web3.0与去中心化互联网Web3
Ø 什么是下一代互联网？
Ø Web3.0与Web3的区别
Ø 下一代互联网对企业数字化的影响
2、 人工智能的长线发力
Ø 人工智能在企业中的应用场景
Ø 人工智能训练的两个阶段
Ø 人工智能的边界
3、 数据资产化未来
Ø 数据如何资产化？
Ø 数据资产化后对企业的影响
