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王海 - 國家級智能化專家、數(shù)字化敏捷顧問 
4117
 
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)   
擅長領(lǐng)域:管理技能   
評定星級:待評價..  
參考費用:21000元/天  
關(guān)注人氣:995  
 

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【個人簡歷】
北京區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用協(xié)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(xué)計算機專業(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)品運營總監(jiān)
中國移動等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級企業(yè)擔(dān)任項目經(jīng)理、品管總監(jiān)等職位。
【擅長行業(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、云計算、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域課題培訓(xùn)
【主講課程 】
銀行類:《銀行4.0:一場金融界數(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)及算法實戰(zhàn)應(yīng)用》、《人工智能深度學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)演練》等。
其他行業(yè):《新基建核心技術(shù)解析與實施策略》、《互聯(lián)網(wǎng)模式引領(lǐng)“新常態(tài)”經(jīng)濟未來》、《互聯(lián)網(wǎng)思維與傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型》、《新媒體營銷與品牌推廣——公眾號運營》、《工業(yè)4.0構(gòu)建中國制造業(yè)未來》、《互聯(lián)網(wǎng)搭建與運營管理培訓(xùn)》、《互聯(lián)網(wǎng)端到端運營流程搭建》等。
【實戰(zhàn)經(jīng)驗 】
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)運營管理、金融產(chǎn)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(yè)工作。豐富的企業(yè)實際工作經(jīng)驗,熟悉基層業(yè)務(wù)和國內(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,對如何將互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運營管理與傳統(tǒng)企業(yè)實踐相結(jié)合,解決企業(yè)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(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型分享其在營銷、市場、研發(fā)、物流等企業(yè)運營等各方面的心得。擅長將咨詢工作中的經(jīng)驗、案例以互聯(lián)網(wǎng)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(xùn)與項目記錄摘要:
近兩年各銀行及金融機構(gòu)服務(wù)案例:
2019年,中國銀行: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強企業(yè)及各院校授課案例:
2019年,中國電信浙江分公司:互聯(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)思維下的品牌營銷,參加人員共100人。
2019年,美的集團:大數(shù)據(jù)營銷,參加人員共300人以上。
2019年,TCL集團:工業(yè)4.0與中國制造2025培訓(xùn),參加人員200人。
2019年,中國核能集團:工業(yè)4.0與中國制造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(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,中國惠普區(qū)塊鏈技術(shù)與財務(wù)系統(tǒng)落地培訓(xùn)咨詢,項目人數(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

參與過多項與 AI、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析項目:
拉卡拉征信大數(shù)據(jù)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(gòu),是當(dāng)前國內(nèi)同時持有個人征信牌照及企業(yè)征信牌照的征信企業(yè),也是國內(nèi)首個成立專注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專業(yè)實驗室的征信機構(gòu)??祭餍诺臄?shù)據(jù)來源是多維度的,依托大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺,數(shù)據(jù)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(jīng)營的相關(guān)數(shù)據(jù),同時藍(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),本項目將重點研究:
個人征信大數(shù)據(jù)建模,企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模,對于個人用戶的反欺詐征信大數(shù)據(jù)建模及處理系統(tǒng)等具體問題。
-自動收集、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)計推斷與決策方法等重要研究內(nèi)容。利用大數(shù)據(jù)的價值,對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)挖掘人工智能實證平臺項目:
-基于春雨醫(yī)生的大量問診數(shù)據(jù)和全國范圍內(nèi)的病情分布數(shù)據(jù),本項目將應(yīng)用并驗證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法;基于此平臺中的海量問診,本項目將應(yīng)用并驗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),既包括問診文本挖掘技術(shù),也包括問診圖片挖掘技術(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業(yè)性知識,為自動化診療提供科學(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平臺系統(tǒng):
-基于此平臺數(shù)據(jù)來源的廣泛性和異構(gòu)性,本項目將應(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;在對多體量巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推斷中,本項目將應(yīng)用并驗證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法;在具體的指數(shù)構(gòu)建及驗證過程中,本項目將應(yīng)用并驗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等。
-本項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創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況的知識,實時監(jiān)控中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀,為監(jiān)管機構(gòu)和政府部門的政策制定提供科學(xué)依據(jù),防范市場風(fēng)險,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。
新華金融財經(jīng)智能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系研究項目運用AI 機器人深度學(xué)習(xí)技術(shù):
-項目針對金融財經(jīng)數(shù)據(jù)服務(wù)特點建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的維護更新體系,完成為用戶提供一個了穩(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
江蘇協(xié)鑫集團電力設(shè)備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測與故障分析系統(tǒng)運用:
-項目完成電力設(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)測挖掘平臺,項目結(jié)合 OpenTSDB 動態(tài)時序數(shù)據(jù)庫技術(shù),實現(xiàn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的分類與預(yù)測預(yù)警模型,實現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預(yù)警。
中國移動運營商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):
-項目完成信令數(shù)據(jù)、充值數(shù)據(jù)、CRM、業(yè)務(wù)訂閱數(shù)據(jù)等的存儲管理和分析檢索,實現(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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