企业经营思维策略课程
【课程背景】
在当前全球化以及科技快速发展的大环境下，各行各业都面临着前所未有的挑战和变化。尤其是对于传统制造业，如汽车制造企业而言，这种变化不仅仅体现在市场需求的不断变化，新技术的快速迭代，还包括了国际贸易环境的不确定性，环保法规的日趋严格，以及新兴市场的崛起等方面。在这样的背景下，企业的经营思维和规划需要进行相应
数字产业发展培训
【课程背景】
在全球经济一体化和信息化浪潮的推动下，数字经济正成为推动社会经济发展的新动能。随着5G、人工智能、大数据、云计算、数字孪生、区块链等数字技术的快速发展，各行各业都面临着数字化转型的迫切需求。在这一背景下，如何有效地推动企业数字化转型，实现产业进阶，已成为各国政府和企业关注的焦点。
数字经济不仅
营销应用的培训
【课程背景】
以移动互联网、大数据、人工智能为核心的数字科技，已经深刻地变革了我们的工作与生活，企业数字化转型势在必行。
市场营销作为企业连接客户和用户的核心职能，同样需要数字化，借助数字化营销，企业可以精准对接市场需求，实现从客户的了解、吸引、问询直至行动、拥护的全流程赋能。
企业借助数字化营
数字化客户管理培训
【课程背景】
在当今快速演变的数字化时代,企业面临着前所未有的挑战与机遇。随着技术的进步和消费者行为的变化,传统的以产品和渠道为中心的商业模式正逐步向以客户为中心的模式转变。这一转变要求企业不仅要在技术上保持创新,更要在理解和满足客户需求上下功夫。因此,数字化客户管理成为了企业战略中不可或缺的一环,它关乎企业能否在激烈
数据驱动增长课程
【课程背景】
随着全球经济进入数字化转型的关键时期，油气田行业也在不断寻求突破和创新。传统油气田企业面临着生产成本高、运营效率低、风险管理难等诸多挑战，而数智化技术的崛起为这些问题提供了新的解决方案。人工智能、大数据、云计算和数字孪生技术的融合应用，不仅显著提升了油田的生产效率和管理水平，还为企业带来了前所未有的业务创新
AI数字化培训
【课程背景】
随着数字化转型的深入，人工智能（AI）与数字营销的结合已成为企业创新和提升竞争力的关键推动力。传统的营销手段已无法满足现代消费者的多样化需求，企业需要借助更精准、更智能的方式与目标受众互动。
AI技术的快速发展，从传统的机器学习到深度学习，再到大语言模型和生成式人工智能内容（AIGC），已经深度
战略运用培训
【课程背景】
在数字化生存的时代背景下，数据已经成为企业新的生产要素，不再仅仅是技术部门的工具，而是整个企业战略中不可或缺的核心资产。随着第四次工业革命的推进，智能化时代到来，企业需要重新审视数据在价值创造过程中的重要性。通过打通物理空间与数字空间，数据成为企业实现数字化转型的基石，为企业在激烈的市场竞争中提供了新的增长点。
电信大数据培训
【课程背景】
在当今的数字化时代，数据已成为新的石油，驱动着各行各业的深刻变革与创新发展。特别是电信行业，作为信息技术基础设施的提供者，拥有着无可比拟的数据资源优势。随着移动互联网、物联网的飞速发展，以及5G技术的广泛应用，电信运营商每天都在生成和积累着海量的用户数据，这些数据涵盖了用户行为、网络使用情况、位置信息、业务偏
云计算产品销售培训
【课程背景】
随着通信技术的不断成熟和市场格局的稳定，电信运营商逐渐将战略重心转向政企客户市场，这为行业客户经理开拓新市场和新业务带来了巨大的挑战与机遇。在这种背景下，云计算作为新一代信息技术的关键基础设施，成为了推动数字经济发展的重要力量。云计算不仅是国家十四五战略规划和“新基建”的建设重点内
数字营销理论培训
【课程背景】
在当今高度竞争激烈的商业环境中，信息技术（IT）已成为推动市场营销创新的关键力量。随着大数据、人工智能、机器学习和云计算等技术的兴起和成熟，IT部门不再仅仅是企业运营的支持者，而是变革的引领者和业务增长的催化剂。然而，IT专业人员往往专注于技术的实现与优化，而忽略了市场营销的重要性，这在一定程度上限制了他们
数据大模型培训
【课程背景】
在当今数字化时代，人工智能（AI）技术和数据安全已成为推动金融行业变革和创新的两大核心驱动力。过去十年，人工智能技术特别是大语言模型（LLM）的迅猛发展，使其在自然语言处理、图像生成和视频分析等多个领域展现了巨大的潜力。以OpenAI的ChatGPT为例，这种大语言模型在文本生成、代码编写和信息检索方面的卓越
数据安全合规培训
【课程背景】
随着数字化时代的到来，企业数据的安全性与合规性已成为维护企业生存与发展的关键要素。电e金服作为金融科技行业的领军企业，每天处理的数据量巨大，数据种类多样，这不仅带来了业务上的广阔机会，同时也伴随着极高的数据安全风险。
在此背景下，为增强公司全体员工的数据安全意识，掌握合规的数据处理技术，遵守国
数据价值的培训
【课程背景】
随着人工智能技术的快速发展，AIGC（生成式AI）和大模型逐渐成为推动业务创新和数据驱动增长的核心引擎。特别是在当今的数字化转型浪潮中，各行各业都在积极探索如何利用大模型和生成式AI来挖掘数据潜力，优化业务决策流程。通过大模型的深度学习能力，企业能够突破传统数据处理的瓶颈，将海量的结构化与非结构化数据转化为有
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