王海

王海 老師--國家級信息化專家

北京理工大學(xué)計算機專業(yè)畢業(yè)

scrum精益敏捷管理顧問講師

北京區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用協(xié)會的會員和講師

國際項目管理C級認證、日本精益生產(chǎn)學(xué)會會員

國家級信息化專家——國家工信部智能化管理師授課專家

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)擔任項目經(jīng)理、品管總監(jiān)等職位。 

擅長領(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)

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。

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)習算法實戰(zhàn)演練》

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》

?  近年培訓(xùn)與項目記錄摘要：

2 近兩年各銀行及金融機構(gòu)服務(wù)案例：

2020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.

2020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.

2020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。

2020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

2020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.

2020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。

2021·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

2021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。

2021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

2021年，中國蘇州銀行銀行4.0培訓(xùn)，參與人數(shù)40人。

2021年，北京銀行金融征信培訓(xùn)，參與人數(shù)50人

2 近兩年500強企業(yè)及各院校授課案例：

2020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。

2020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。

2020年，美的集團：大數(shù)據(jù)營銷，參加人員共300人以上。

2020年，TCL集團：工業(yè)4.0與中國制造2025培訓(xùn)，參加人員200人。

2020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。

2020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。

2021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。

2021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。

2021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。

2021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

2021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

2021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、大數(shù)據(jù)分析項目：

ü  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)，同時藍標、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。

ü  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。

ü  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。

ü  新華金融財經(jīng)智能數(shù)據(jù)標準規(guī)范體系研究項目運用AI 機器人深度學(xué)習技術(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)范標準以及數(shù)據(jù)規(guī)范標準的維護更新體系，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

ü  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。

ü  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、客戶深度標簽分析，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析以及輿情預(yù)警。

授課風格：

專家型講師風格。有相對深厚的知識底蘊和豐富的社會閱歷，以及個人獨特的思考角度。

講課時邏輯性非常強，旁征博引，談古論今，侃侃而言，毫不費力，化技巧于無形，授課內(nèi)容爐火純青。

王老師的授課就是那種內(nèi)容知識點隨手拈來，隨現(xiàn)場學(xué)員狀態(tài)靈活而變

服務(wù)客戶：

銀行業(yè)：中國銀行、工商銀行、交通銀行、建設(shè)銀行、郵儲銀行、平安銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、民生銀行、華夏銀行、蘇州銀行、寧波銀行、各地農(nóng)商行、等

其他行業(yè)：清華大學(xué)、北京大學(xué)、武漢大學(xué)、南京財經(jīng)、中國移動、廣汽集團公司、美的集團：TCL集團、中國核能集團、重慶郵政、EMBA總裁班、春雨醫(yī)生健康、1 號店、德邦物流等

學(xué)員評價：

在工作中，汲取新知識是非常重要的，這次培訓(xùn)，學(xué)到了很多相關(guān)知識，非常實用，希望下次公司培訓(xùn)還能請王老師。

——中國移動

這次大數(shù)據(jù)營銷的培訓(xùn)，讓我感覺銀行的未來非常有前景，很慶幸自己參加了這次培訓(xùn)，著實大開眼界！

——招商銀行