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王海 - 國家級智能化專家、數字化敏捷顧問 
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王海培訓講師 性   別:  
所在地: 北京-北京  
精通行業:不限行業   
擅長領域:管理技能   
評定星級:待評價..  
參考費用:21000元/天  
關注人氣:809  
 

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【個人簡歷】
北京區塊鏈技術應用協會的會員和講師、scrum精益敏捷管理顧問講師
國家級信息化專家——國家工信部智能化管理師授課專家
北京理工大學計算機專業畢業。
【曾任】
搜狐互聯網金融產品經理
百度智能產品運營總監
中國移動等互聯網巨擎級企業擔任項目經理、品管總監等職位。
【擅長行業&領域】
行業:金融、銀行、企業、互聯網
領域:人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等領域課題培訓
【主講課程 】
銀行類:《銀行4.0:一場金融界數字化革命》、《商業銀行數字化敏捷轉型策略》、《敏捷銀行實施策略》、《互聯網金融產品創新與應用》、《區塊鏈技術與央行數字貨幣在商業銀行中的應用》、《大數據在商業銀行中的應用》、《商業銀行在人工智能、大數據及算法實戰應用》、《人工智能深度學習算法實戰演練》等。
其他行業:《新基建核心技術解析與實施策略》、《互聯網模式引領“新常態”經濟未來》、《互聯網思維與傳統企業互聯網轉型》、《新媒體營銷與品牌推廣——公眾號運營》、《工業4.0構建中國制造業未來》、《互聯網搭建與運營管理培訓》、《互聯網端到端運營流程搭建》等。
【實戰經驗 】
王老師先后在出版、通信、互聯網、咨詢等行業,從事互聯網運營管理、金融產品管理、項目管理、運營管理等工作15年。曾在搜狐、百度、中國移動等企業工作。豐富的企業實際工作經驗,熟悉基層業務和國內企業的管理現狀。培訓課程始終圍繞“變現”為核心,對如何將互聯網企業運營管理與傳統企業實踐相結合,解決企業的實際問題,有獨到的見解和實踐能力。通過咨詢項目為傳統行業轉型分享其在營銷、市場、研發、物流等企業運營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經驗、案例以互聯網運營管理、營銷管理、客服管理等形式制作成咨詢方案與課件,在咨詢項目中實際運做案例與活動。
近年培訓與項目記錄摘要:
近兩年各銀行及金融機構服務案例:
2019年,中國銀行:互聯網金融與區塊鏈應用培訓,參與人數40人.
2019年,建設銀行:互聯網金融應用培訓,參與人數30人.
2019年,蘇州銀行互聯網金融與區塊鏈應用挖掘培訓,參與人數50人。
2019年,拉卡拉征信大數據分析與金融征信培訓,參與人數50人
2019年,工商銀行:互聯網金融與區塊鏈應用培訓,參與人數60人.
2019年,衢州農行互聯網金融與區塊鏈應用挖掘培訓,參與人數40人。
2020年,華夏銀行征信大數據分析與金融征信培訓,參與人數50人
2020年,平安銀行數字化銀行轉型創新培訓,參與人數30人。
2020年,工商銀行大數據分析與金融征信培訓,參與人數50人
2020年,中國蘇州銀行銀行4.0培訓,參與人數40人。
2020年,北京銀行金融征信培訓,參與人數50人
近兩年500強企業及各院校授課案例:
2019年,中國電信浙江分公司:互聯網思維下的品牌營銷,參加人員共200人以上。
2019年,廣汽集團:互聯網思維下的品牌營銷,參加人員共100人。
2019年,美的集團:大數據營銷,參加人員共300人以上。
2019年,TCL集團:工業4.0與中國制造2025培訓,參加人員200人。
2019年,中國核能集團:工業4.0與中國制造2025培訓,授課4期,參加人員共130人以上。
2019年,北京大學總裁班:數字化創新思維,授課4期,參加人員共180人以上。
2020年,武漢大學EMBA總裁班:大數據創新營銷,授課4期,參加人員共100人以上。
2020年,杭州移動分公司:人工智能與大數據培訓,授課6期,參加人員共200人以上。
2020年,浙江大學總裁班:區塊鏈與數字化貨幣培訓,授課人數30人。
2020年,中國惠普區塊鏈技術與財務系統落地培訓咨詢,項目人數40人
2020年,上海交通大學:區塊鏈技術與金融服務培訓咨詢,授課人數40人
2020年,清華大學新基建發展培訓總裁班,授課人數30人

參與過多項與 AI、機器學習、大數據分析項目:
拉卡拉征信大數據分析與金融征信機器人項目:
-考拉征信是拉卡拉旗下獨立的、開放的第三方信用評估及信用管理機構,是當前國內同時持有個人征信牌照及企業征信牌照的征信企業,也是國內首個成立專注于大數據征信模型研究的專業實驗室的征信機構。考拉征信的數據來源是多維度的,依托大數據和互聯網平臺,數據來源既有拉卡拉十年積累起來的便民、電商、金融及近億級個人用戶和百萬線下商戶日常經營的相關數據,同時藍標、拓爾思、梅泰諾和旋極等四家上市公司也同步共享其數據,此外還有公安、法院、航空、通訊、學歷、學籍、工商等公共部門及其他行業合作的數據。
-基于考拉的非結構化大數據,本項目將重點研究:
個人征信大數據建模,企業征信大數據建模,對于個人用戶的反欺詐征信大數據建模及處理系統等具體問題。
-自動收集、分析并處理多源、異構、非結構化的數據,充分驗證并研究面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術,面向管理決策的多源異構大數據融合方法,以及大數據統計推斷與決策方法等重要研究內容。利用大數據的價值,對征信管理決策提供重要的支撐作用。
春雨醫生健康大數據挖掘人工智能實證平臺項目:
-基于春雨醫生的大量問診數據和全國范圍內的病情分布數據,本項目將應用并驗證大數據統計推斷與決策方法;基于此平臺中的海量問診,本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術,既包括問診文本挖掘技術,也包括問診圖片挖掘技術;在此基礎上,進一步研究并應用如何將春雨內外部大數據轉化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專業性知識,為自動化診療提供科學依據,由此研究非結構化大數據支持醫療決策的方法。
36Kr(36 氪) 雙創指數AI平臺系統:
-基于此平臺數據來源的廣泛性和異構性,本項目將應用并研究面向管理決策的多源異構大數據融合方法;在對多體量巨大的數據進行分析和推斷中,本項目將應用并驗證大數據統計推斷與決策方法;在具體的指數構建及驗證過程中,本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數據挖掘方法技術,特別是文本挖掘技術,如文本的結構化表示、文本特征提取和文本分類等。
-本項目的重要完成研究并應用基于非結構化大數據挖掘技術將這些大數據轉化為能夠輔助管理決策的描述中國創新創業情況的知識,實時監控中國創新創業現狀,為監管機構和政府部門的政策制定提供科學依據,防范市場風險,由此研究非結構化大數據支持管理決策的一般性方法和模式。
新華金融財經智能數據標準規范體系研究項目運用AI 機器人深度學習技術:
-項目針對金融財經數據服務特點建立一系列數據規范標準以及數據規范標準的維護更新體系,完成為用戶提供一個了穩定、統一、規范、方便、高效的大數據分析服務平臺
江蘇協鑫集團電力設備大數據智能監測與故障分析系統運用:
-項目完成電力設備傳感器采集的數據,構建設備大數據管理系統和電力故障分析預測挖掘平臺,項目結合 OpenTSDB 動態時序數據庫技術,實現設備故障數據的分類與預測預警模型,實現設備監測時間序列數據的分析挖掘與故障預警。
中國移動運營商的大數據分析系統:
-項目完成信令數據、充值數據、CRM、業務訂閱數據等的存儲管理和分析檢索,實現數據集成、話單分析、客戶深度標簽分析,網絡優化分析以及輿情預警。 


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