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王海 - 國(guó)家級(jí)智能化專(zhuān)家、數(shù)字化敏捷顧問(wèn) 
4071
 
王海培訓(xùn)講師 性   別:  
所在地: 北京-北京  
精通行業(yè):不限行業(yè)   
擅長(zhǎng)領(lǐng)域:管理技能   
評(píng)定星級(jí):待評(píng)價(jià)..  
參考費(fèi)用:21000元/天  
關(guān)注人氣:796  
 

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【個(gè)人簡(jiǎn)歷】
北京區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用協(xié)會(huì)的會(huì)員和講師、scrum精益敏捷管理顧問(wèn)講師
國(guó)家級(jí)信息化專(zhuān)家——國(guó)家工信部智能化管理師授課專(zhuān)家
北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)。
【曾任】
搜狐互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品經(jīng)理
百度智能產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)總監(jiān)
中國(guó)移動(dòng)等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級(jí)企業(yè)擔(dān)任項(xiàng)目經(jīng)理、品管總監(jiān)等職位。
【擅長(zhǎng)行業(yè)&領(lǐng)域】
行業(yè):金融、銀行、企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)
領(lǐng)域:人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域課題培訓(xùn)
【主講課程 】
銀行類(lèi):《銀行4.0:一場(chǎng)金融界數(shù)字化革命》、《商業(yè)銀行數(shù)字化敏捷轉(zhuǎn)型策略》、《敏捷銀行實(shí)施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品創(chuàng)新與應(yīng)用》、《區(qū)塊鏈技術(shù)與央行數(shù)字貨幣在商業(yè)銀行中的應(yīng)用》、《大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用》、《商業(yè)銀行在人工智能、大數(shù)據(jù)及算法實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用》、《人工智能深度學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)演練》等。
其他行業(yè):《新基建核心技術(shù)解析與實(shí)施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)模式引領(lǐng)“新常態(tài)”經(jīng)濟(jì)未來(lái)》、《互聯(lián)網(wǎng)思維與傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型》、《新媒體營(yíng)銷(xiāo)與品牌推廣——公眾號(hào)運(yùn)營(yíng)》、《工業(yè)4.0構(gòu)建中國(guó)制造業(yè)未來(lái)》、《互聯(lián)網(wǎng)搭建與運(yùn)營(yíng)管理培訓(xùn)》、《互聯(lián)網(wǎng)端到端運(yùn)營(yíng)流程搭建》等。
【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) 】
王老師先后在出版、通信、互聯(lián)網(wǎng)、咨詢等行業(yè),從事互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)管理、金融產(chǎn)品管理、項(xiàng)目管理、運(yùn)營(yíng)管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國(guó)移動(dòng)等企業(yè)工作。豐富的企業(yè)實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn),熟悉基層業(yè)務(wù)和國(guó)內(nèi)企業(yè)的管理現(xiàn)狀。培訓(xùn)課程始終圍繞“變現(xiàn)”為核心,對(duì)如何將互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理與傳統(tǒng)企業(yè)實(shí)踐相結(jié)合,解決企業(yè)的實(shí)際問(wèn)題,有獨(dú)到的見(jiàn)解和實(shí)踐能力。通過(guò)咨詢項(xiàng)目為傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型分享其在營(yíng)銷(xiāo)、市場(chǎng)、研發(fā)、物流等企業(yè)運(yùn)營(yíng)等各方面的心得。擅長(zhǎng)將咨詢工作中的經(jīng)驗(yàn)、案例以互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)管理、營(yíng)銷(xiāo)管理、客服管理等形式制作成咨詢方案與課件,在咨詢項(xiàng)目中實(shí)際運(yùn)做案例與活動(dòng)。
近年培訓(xùn)與項(xiàng)目記錄摘要:
近兩年各銀行及金融機(jī)構(gòu)服務(wù)案例:
2019年,中國(guó)銀行:互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用培訓(xùn),參與人數(shù)40人.
2019年,建設(shè)銀行:互聯(lián)網(wǎng)金融應(yīng)用培訓(xùn),參與人數(shù)30人.
2019年,蘇州銀行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用挖掘培訓(xùn),參與人數(shù)50人。
2019年,拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓(xùn),參與人數(shù)50人
2019年,工商銀行:互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用培訓(xùn),參與人數(shù)60人.
2019年,衢州農(nóng)行互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)塊鏈應(yīng)用挖掘培訓(xùn),參與人數(shù)40人。
2020年,華夏銀行征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓(xùn),參與人數(shù)50人
2020年,平安銀行數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型創(chuàng)新培訓(xùn),參與人數(shù)30人。
2020年,工商銀行大數(shù)據(jù)分析與金融征信培訓(xùn),參與人數(shù)50人
2020年,中國(guó)蘇州銀行銀行4.0培訓(xùn),參與人數(shù)40人。
2020年,北京銀行金融征信培訓(xùn),參與人數(shù)50人
近兩年500強(qiáng)企業(yè)及各院校授課案例:
2019年,中國(guó)電信浙江分公司:互聯(lián)網(wǎng)思維下的品牌營(yíng)銷(xiāo),參加人員共200人以上。
2019年,廣汽集團(tuán):互聯(lián)網(wǎng)思維下的品牌營(yíng)銷(xiāo),參加人員共100人。
2019年,美的集團(tuán):大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo),參加人員共300人以上。
2019年,TCL集團(tuán):工業(yè)4.0與中國(guó)制造2025培訓(xùn),參加人員200人。
2019年,中國(guó)核能集團(tuán):工業(yè)4.0與中國(guó)制造2025培訓(xùn),授課4期,參加人員共130人以上。
2019年,北京大學(xué)總裁班:數(shù)字化創(chuàng)新思維,授課4期,參加人員共180人以上。
2020年,武漢大學(xué)EMBA總裁班:大數(shù)據(jù)創(chuàng)新?tīng)I(yíng)銷(xiāo),授課4期,參加人員共100人以上。
2020年,杭州移動(dòng)分公司:人工智能與大數(shù)據(jù)培訓(xùn),授課6期,參加人員共200人以上。
2020年,浙江大學(xué)總裁班:區(qū)塊鏈與數(shù)字化貨幣培訓(xùn),授課人數(shù)30人。
2020年,中國(guó)惠普區(qū)塊鏈技術(shù)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)落地培訓(xùn)咨詢,項(xiàng)目人數(shù)40人
2020年,上海交通大學(xué):區(qū)塊鏈技術(shù)與金融服務(wù)培訓(xùn)咨詢,授課人數(shù)40人
2020年,清華大學(xué)新基建發(fā)展培訓(xùn)總裁班,授課人數(shù)30人

參與過(guò)多項(xiàng)與 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目:
拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信機(jī)器人項(xiàng)目:
-考拉征信是拉卡拉旗下獨(dú)立的、開(kāi)放的第三方信用評(píng)估及信用管理機(jī)構(gòu),是當(dāng)前國(guó)內(nèi)同時(shí)持有個(gè)人征信牌照及企業(yè)征信牌照的征信企業(yè),也是國(guó)內(nèi)首個(gè)成立專(zhuān)注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專(zhuān)業(yè)實(shí)驗(yàn)室的征信機(jī)構(gòu)。考拉征信的數(shù)據(jù)來(lái)源是多維度的,依托大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),數(shù)據(jù)來(lái)源既有拉卡拉十年積累起來(lái)的便民、電商、金融及近億級(jí)個(gè)人用戶和百萬(wàn)線下商戶日常經(jīng)營(yíng)的相關(guān)數(shù)據(jù),同時(shí)藍(lán)標(biāo)、拓爾思、梅泰諾和旋極等四家上市公司也同步共享其數(shù)據(jù),此外還有公安、法院、航空、通訊、學(xué)歷、學(xué)籍、工商等公共部門(mén)及其他行業(yè)合作的數(shù)據(jù)。
-基于考拉的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù),本項(xiàng)目將重點(diǎn)研究:
個(gè)人征信大數(shù)據(jù)建模,企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模,對(duì)于個(gè)人用戶的反欺詐征信大數(shù)據(jù)建模及處理系統(tǒng)等具體問(wèn)題。
-自動(dòng)收集、分析并處理多源、異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),充分驗(yàn)證并研究面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù),面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法,以及大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法等重要研究?jī)?nèi)容。利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值,對(duì)征信管理決策提供重要的支撐作用。
春雨醫(yī)生健康大數(shù)據(jù)挖掘人工智能實(shí)證平臺(tái)項(xiàng)目:
-基于春雨醫(yī)生的大量問(wèn)診數(shù)據(jù)和全國(guó)范圍內(nèi)的病情分布數(shù)據(jù),本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法;基于此平臺(tái)中的海量問(wèn)診,本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù),既包括問(wèn)診文本挖掘技術(shù),也包括問(wèn)診圖片挖掘技術(shù);在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步研究并應(yīng)用如何將春雨內(nèi)外部大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專(zhuān)業(yè)性知識(shí),為自動(dòng)化診療提供科學(xué)依據(jù),由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持醫(yī)療決策的方法。
36Kr(36 氪) 雙創(chuàng)指數(shù)AI平臺(tái)系統(tǒng):
-基于此平臺(tái)數(shù)據(jù)來(lái)源的廣泛性和異構(gòu)性,本項(xiàng)目將應(yīng)用并研究面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法;在對(duì)多體量巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推斷中,本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法;在具體的指數(shù)構(gòu)建及驗(yàn)證過(guò)程中,本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù),特別是文本挖掘技術(shù),如文本的結(jié)構(gòu)化表示、文本特征提取和文本分類(lèi)等。
-本項(xiàng)目的重要完成研究并應(yīng)用基于非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將這些大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助管理決策的描述中國(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況的知識(shí),實(shí)時(shí)監(jiān)控中國(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀,為監(jiān)管機(jī)構(gòu)和政府部門(mén)的政策制定提供科學(xué)依據(jù),防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持管理決策的一般性方法和模式。
新華金融財(cái)經(jīng)智能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系研究項(xiàng)目運(yùn)用AI 機(jī)器人深度學(xué)習(xí)技術(shù):
-項(xiàng)目針對(duì)金融財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)服務(wù)特點(diǎn)建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的維護(hù)更新體系,完成為用戶提供一個(gè)了穩(wěn)定、統(tǒng)一、規(guī)范、方便、高效的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)平臺(tái)
江蘇協(xié)鑫集團(tuán)電力設(shè)備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測(cè)與故障分析系統(tǒng)運(yùn)用:
-項(xiàng)目完成電力設(shè)備傳感器采集的數(shù)據(jù),構(gòu)建設(shè)備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預(yù)測(cè)挖掘平臺(tái),項(xiàng)目結(jié)合 OpenTSDB 動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的分類(lèi)與預(yù)測(cè)預(yù)警模型,實(shí)現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預(yù)警。
中國(guó)移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):
-項(xiàng)目完成信令數(shù)據(jù)、充值數(shù)據(jù)、CRM、業(yè)務(wù)訂閱數(shù)據(jù)等的存儲(chǔ)管理和分析檢索,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、話單分析、客戶深度標(biāo)簽分析,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析以及輿情預(yù)警。 


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