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王春阳:电信运营商如何加快发展新质生产力高阶培训

王春阳老师王春阳 注册讲师 140查看

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 : 电商营销

课程编号 : 23506

面议联系老师

适用对象

1)企业中高层领导 2)与发展新质生产力相关的团队

课程介绍

课程背景:
“发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点,必须继续做好创新这篇大文章,推动新质生产力加快发展。”新年伊始,***总书记在主持中央政治局第十一次集体学习时深刻阐明以加快发展新质生产力推动高质量发展的现实意义、方法路径和重要举措,释放出坚定不移推进高质量发展的鲜明信号。
从首次提出“新质生产力”这一重大概念,到在中央经济工作会议部署“发展新质生产力”,再到政治局集体学习时的系统阐述,***总书记关于新质生产力的一系列重要论述、重大部署,为我们在新征程上推动高质量发展注入强大思想和行动力量。
在这个日新月异的数字化时代,电信运营商面临着前所未有的挑战和机遇。随着5G、物联网、云计算等新技术的迅猛发展,如何转变传统运营模式,加快发展新质生产力成为行业的关键议题。本次两天的公开课培训旨在为电信运营商提供一套系统化的发展策略和方法,帮助参与者深入理解并掌握新质生产力的内涵,以及在电信业务中的应用实践。
通过本课程的学习,将获得关于如何在电信行业中加快发展新质生产力的深刻洞见,以及实用的策略和工具,帮助他们在竞争激烈的市场中取得领先。我们期待与各位行业领导者共同探索和推进电信行业的未来发展。

课程时间:1天(中阶),2天(高阶),6小时/天
课程对象:
1)企业中高层领导
2)与发展新质生产力相关的团队
课程方式:理论讲解+实战案例分析+视频分享+课堂练习+实战演练+小组研讨+互动答疑

课程收益:
1、深入理解新质生产力的内涵,掌握其对传统产业影响的核心因素
2、学习并掌握加快发展新质生产力的技术驱动、商业模式创新、组织和文化转型,确保企业在变革中保持领先
3、强化发展新质生产力的战略规划与执行、风险管理与合规性考量,促进团队转型中的整体效能和应对复杂问题的能力
5、构建持续客户体验与市场拓展的提升机制,确保知行合一和训战落地,提升企业的自主创新能力和市场领先战略

课程大纲
第一讲、新质生产力的基础理论与框架
1、定义新质生产力与传统生产力的区别
2、分析新质生产力对电信行业的影响
3、案例研究:全球领先电信运营商的创新实例
第二讲、技术驱动的新质生产力
1、5G时代的生产力变革
2、云计算与边缘计算在新质生产力中的角色
3、物联网(IoT)技术如何促进新服务的诞生
第三讲、新质生产力下的商业模式创新
1、探索基于数据的价值创造途径
2、构建以用户为中心的服务设计思维
3、实现从网络供应商到服务供应商的转变
第四讲、组织和文化转型
1、打造适应新质生产力的组织架构
2、培养创新文化:人才、流程与领导力的重塑
3、推动持续学习和知识共享的环境

第五讲、战略规划与执行
1、制定符合企业愿景的新质生产力发展战略
2、设定具体目标与关键业绩指标(KPI)
3、跨部门协调与资源整合的策略
第六讲、风险管理与合规性考量
1、识别新质生产力发展中的潜在风险
2、建立健全的风险评估和管理机制
3、保持业务发展的合规性和可持续性
第七讲、客户体验与市场拓展
1、利用大数据分析改善用户体验
2、构建全渠道的客户互动平台
3、创新市场拓展策略与合作伙伴关系管理
第八讲、知行合一和训战落地
1、分组进行新质生产力项目设计模拟
2、分享实际案例,分析成功与失败的关键因素
3、专家点评与反馈,现场解决疑难问题

训战研讨:加快发展新质生产力在电信运营商的学以致用,交付输出年度规划及行动计划

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课程背景:近日,召开的国家级“AI赋能 产业焕新”人工智能专题推进会,提出主动拥抱人工智能带来的深刻变革,把加快发展新一代人工智能摆在更加突出的位置,不断强化创新策略、应用示范和人才聚集,着力打造人工智能产业集群,发挥需求规模大、产业配套全、应用场景多的优势,带头抢抓人工智能赋能传统产业,加快构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。同时,面向所有政府、央国企增长责任人展开相关调研,约90%负责人认为在未来1-3年内人工智能、AI赋能对于增长来说颇为重要。但在让AI真正驱动增长的过程中,政府企业也面临很多现实的困境,比如超半数的责任人、中高层管理者认为他们还不是很了解人工智能、AI赋能,政府和企业还没有真正的AI营销战略、办公平台、人才战略、资源整体规划。很多AI营销战略、办公平台、人才战略、资源规划就像是“亮闪闪的新东西”,很少能真正激发它们的价值。而本次培训分享要解决这一难题,需要构建好两大体系:“解构”整体AI解决方案的增长路径,让关键业务环节更好地与技术相配合;“构建”多元技术能力,并确保其作为一个完整的系统发挥作用。课程收益:1、学会人工智能、AI赋能在企业管理的应用,提高营销战略决策的准确性和效果;2、学会运用人工智能、大模型与国内外标杆案例分析,快速获取和筛选有效信息,指导宏观战略顶规;3、学会人工智能、AI赋能在营销战略、办公平台、人才战略、资源整体规划的通识性应用场景,帮助管理层做好决策优化;4、掌握人工智能、AI赋能对组织变革、产业发展的影响,能够利用AI实现组织的敏捷性和创新能力,推动组织变革和提升绩效;5、掌握投资人对于产业行业企业所处领域的投资现状,获取投资建议以便提高融资概率;6、掌握人工智能、AI赋能在营销战略、办公平台、人才战略、资源整体规划中的应用,实现大模型时代的AI新基建、新应用和新价值课程时间:2天,6小时/天课程对象:1)政府及企业相关高层决策者、创业核心团队等2)承担政府、企业人工智能、AI赋能的项目负责人3)中高层职业经理人与人工智能、AI赋能相关的职能部门人员课程方式:理论讲解+案例分析+视频分享+课堂练习+实战演练+小组研讨+互动答疑课程大纲第一讲:构建企业的AI营销战略一、AI营销战略价值呈现的两大核心1.“解构”增长路径,让关键业务环节更好地与技术相配合;2.“构建”多元技术能力,并确保其作为一个完整的系统发挥作用。案例分析:AI大模型的营销基建与营销应用二、AI之于营销价值的三重境界:更大规模数据、深匹配连接、自智能运作1.更好地理解商品,提升人货匹配效率。2.更好地理解人,提升消费者持续连接能力。模式:广开口、多链路、提长效、连经营3.更好地理解商业,提升经营效能。案例分析:大厂的营销智慧峰会及全域经营理念的落地实战演练:如何让AI、大数据的能量在营销实战中释放三、AI+CRM:画像定位“神机妙算”,营销洞察先人一步1.智能定位:AI在挖掘高质量潜在客户方面具有广阔应用空间。2.智能场景:为客户营造沉浸式个性体验,在特定场景创造与之匹配的自然交互模式。3.智能沟通:AI在整合营销中成为创意“旧元素新组合”的“发生器”4.智能洞察:AI技术加持客户未来洞察,数据驱动发现问题与解决问题。标杆案例:微软,Dynamics365Copilot助力寻找目标受众延伸学习:关系维持场景——满足客户需求,AI赋能关系维持场景透视:AI赋能“及时响应+充分洞察+全渠道服务”三大场景案例分析:Salesforce,推出首个CRM生成式AI加餐学习:电商应用场景——打造高效营销,AI赋能电商行业第二讲:AI+OA:人机交互重塑办公模式,跨平台数据“有问必答”一、智能工作助手:解放双手降本增效1.AI赋能协同办公场景透视:AI赋能“跨平台数据查询+办事流程简化+个人秘书”三大场景2.标杆案例:国内龙头泛微的“四大智能化”——行政办公、数据查询、知识问答与业务处理智能化3.训战演练:企业的协同办公方式进入智能化时代。基于跨平台数据及人机交互,OA“有问必答”新模式;挖掘我们的进阶契机二、会议管理场景:实时同步直击痛点,1、AI赋能智能会议场景透视:AI赋能“信息管理+内容管理+记录梳理+信息传递”四大场景2. 标杆案例:微软,Copilot高效汇总整理会议信息,为Teams会议转型赋能3. 训战演练:钉钉飞书等线上下会议提升工具的人工智能效能大PK第三讲:人力管理场景:数字人力战略指日可待,AI赋能企业人力资源管理场景透视:AI赋能“团队计划+自动招聘+人岗匹配+数据管理+人才培养+离职预测”六大场景1.标杆案例:SAP,AI解决方案革新人力资源管理全流程2.国内案例1:汉得信息,搭乘“AI+人力”转型快车,赋能人力数字化全场景升级3.国内案例2:  北森控股,国内HRSaaS领军,积极探索HR场景下的AI新价值4.实战演练:如何打造HR全场景AI赋能,通过人才甄选、自助服务、业务洞察、流程自动化等流程数智化,帮助企业匹配真正需要的人才,提升组织效能,助力科学决策。第四讲:AI+ERP:资源规划“化繁为简”,AI助力企业管理提速增效一、智能财务场景:AI驱动企业财务转型升级,助力拥抱智能财务新时代1.场景透视:AI赋能“财务决策+日常业务+报表编制+风险管理”四大场景2.标杆案例:SAP,全球ERP龙头,AI+财务管理布局实现全面领跑3.投资案例:VC入局AI+智慧财务,财会领域有望迎来数智转型浪潮4.国内案例:远光软件,AI赋能管理,智能机器人助力企业财务数字化转型升级5.跨界案例:金蝶国际,携手科大讯飞推出数字员工,提振企业财务数字综合能力6.浪潮集团,领航企业财务智能化,全方位实现AI+财务共享二、供应链管理场景:多环节全方位升级,AI赋能供应链管理1.场景透视:AI赋能“销售预测+仓库管理+订单履约+风险预警”四大场景2.标杆案例:微软,Dynamics365让供应链管理全渠道信息触手可及3.国内案例:赛意信息,SDISC提供行业领先供应链管理解决方案4.实战演练:资源管理在人工智能、大模型时代的最佳实践及演化路径

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