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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：中信建投证券信科部门科技公司管理层，包括： • 信息技术部负责人及核心骨干 • 软件研发中心管理层 • 数据中心负责人 • 数字金融部负责人 • 业务平台运营部管理层 • 其他相关科技部门负责人
授课形式：核心方法：四阶收益式工作坊 教学工具： • A0/A1讨论海报纸（用于可视化呈现成果） • 证券行业AI应用案例卡（包含中信建投及其他券商案例） • 自动化脚本开发模板 • 课后行动计划表
授课天数：1 天
课程背景| Course Background
当前证券行业正面临深刻的数字化转型压力，AI技术已从“选择题”变为“必修课”。中信建投证券作为行业头部机构，信科部门管理层面临着双重挑战：一方面要应对监管层对金融科技应用的明确要求——证监会《证券期货行业人工智能应用管理暂行办法》为AI应用划定合规边界；另一方面要满足客户对个性化、智能化服务的升级需求。传统模式下，客户经理人均服务客户超2000人，难以覆盖个性化需求，而AI技术能够将服务从“标准化供给”转向“千人千面”的精准服务。
本课程专为中信建投证券信科部门管理层设计，聚焦“AI工具应用实战”，采用“认知-理解-应用-迁移”的四阶收益式教学法。课程从AIGC在证券行业的应用现状切入，深入解析智能数据分析的核心技术，最后通过自动化脚本实战演练，让学员亲身体验AI工具如何提升工作效率。课程强调“学中做、做中学”，通过真实证券业务场景的案例研讨和小组工作坊，确保所学即所用。
通过本次培训，学员将掌握AI工具在证券业务中的核心应用能力，能够带领团队推动具体AI项目的落地实施。对企业而言，这将直接提升运营效率——如某券商引入AI脚本自主修复技术后，测试脚本维护时间大幅缩短；对个人而言，掌握AI工具应用能力将成为管理层在数字化转型中的核心竞争力。更重要的是，这符合中证协对金融科技人才队伍建设的要求，为中信建投证券在AI时代的竞争中赢得先发优势。
课程收益| Program Benefits
1. 掌握AIGC在证券业务的核心应用场景，能够识别并规划智能投顾、智能客服、智能投研等关键领域的AI落地路径
2. 理解智能数据分析的技术原理与方法论，学会运用多模态数据融合分析技术提升研究效率
3. 获得自动化脚本开发实战能力，能够指导团队利用Python等工具实现报表生成、风险监控等场景的自动化
4. 构建AI工具选型与评估框架，为部门AI项目技术选型提供决策依据
5. 制定部门AI应用推进路线图，结合中信建投证券实际业务需求，规划切实可行的AI落地计划
课程大纲| Course Outline
课程导入
• 破冰活动：AI时代的管理者角色转变
• 学习公约共创：制定本次工作坊的参与规则
• 痛点墙共创：学员写下当前部门在AI应用中的具体困惑与挑战
• 学习小组组建：4-5人/组，确定组长、记录员、演讲者、计时员
知识模块：
• 知识点一：AIGC技术演进与证券行业适配性分析
◦ 从GPT到行业大模型的技术发展脉络
◦ 证券业务场景的AIGC适配度评估框架
• 知识点二：证券行业AIGC应用全景图
◦ 智能投顾：从“贝塔牛”到“AI小水滴”的演进
◦ 智能投研：研报生成效率从小时级到分钟级的突破
◦ 智能客服：虚拟数字人的7×24小时服务能力
◦ 智能合规：AI合规助手拦截违规操作的实际案例
• 知识点三：AIGC落地的关键成功要素
◦ 数据治理基础要求
◦ 模型幻觉的防范机制
◦ 合规与安全边界设定
案例研讨：
• 案例名称：某同业证券“AI友好”型组织建设实践
• 案例背景：某同业证券构建多模态大模型中台，开发17种应用场景与32种办公Agent
• 讨论问题：
◦ 某同业证券的“由松至紧，逐步耦合”大模型建设模式对中信建投有何借鉴意义？
◦ 如何平衡AI应用的创新速度与IT系统稳定性要求？
◦ 管理层在推动AI落地过程中应扮演什么角色？
小组讨论：AIGC在中信建投的优先落地场景规划
• 讨论目标：识别3-5个最适合中信建投的AIGC应用场景，并排序优先级
• 讨论时间：25分钟
• 讨论工具：数字化转型扑克牌 + A0海报纸
• 产出要求：绘制“场景价值-实施难度”矩阵图，明确每个场景的业务价值、技术难度、预期收益
• 展示方式：每组5分钟上台演讲，接受其他组提问
工具交付：AIGC应用场景评估矩阵模板
知识模块：
• 知识点一：证券行业数据分析的演进与挑战
◦ 从传统报表到实时智能分析的转变
◦ 多源异构数据整合的技术难点
• 知识点二：智能数据分析技术栈解析
◦ 多模态数据融合：文本、图像、时序数据的统一处理
◦ 知识图谱技术在产业链分析中的应用
◦ 实时流计算与边缘AI技术
• 知识点三：智能估值模型实战解析
◦ 传统估值模型的局限性：数据维度窄化、逻辑框架固化
◦ AI驱动的智能估值：从“静态假设”到“动态学习迭代”
◦ 实战案例：某头部券商智能数据中台，数据整合周期从48小时压缩至15分钟
案例研讨：
• 案例名称：某同业证券OpenClaw在金融投研中的21个高效应用案例
• 案例背景：OpenClaw作为开源AI智能体，实现从自动盯盘到因子挖掘的全流程自动化
• 讨论问题：
◦ OpenClaw的“Gateway-Agent-Skills-Memory”架构对中信建投自研平台有何启示？
◦ 如何评估引入外部AI工具与自研开发的成本效益？
◦ 在数据安全合规前提下，如何平衡自动化效率与风险控制？
小组讨论：智能数据分析在投研、风控、运营三大场景的应用设计
• 讨论目标：为每个业务场景设计一个具体的智能数据分析应用方案
• 讨论时间：25分钟
• 讨论工具：A1海报纸 + 彩色记号笔
• 产出要求：绘制“数据输入-处理逻辑-输出结果”流程图，明确技术实现路径和预期效果
• 展示方式：每组5分钟上台演讲，重点阐述技术可行性和业务价值
工具交付：智能数据分析需求梳理模板
知识模块：
• 知识点一：自动化编程在金融系统的价值体现
◦ 效率提升：某互联网金融企业报表生成时间从5小时降至15分钟
◦ 风险降低：自动化风控脚本实现异常交易实时识别
◦ 成本节约：浦发银行RPA应用将回单改名从一周缩短至五分钟
• 知识点二：金融级自动化脚本开发最 佳实践
◦ IQuest-Coder-V1在风控脚本自动编写中的应用
◦ 模块化设计与异常处理机制
◦ 自动化测试与持续集成
• 知识点三：从脚本到智能体的演进趋势
◦ AI代理（Agent）的边界扩展：从编程到一切自动化
◦ 金融场景下的智能体应用展望
实战演练：
• 场景选择：报表自动化生成脚本设计
• 演练步骤：
◦ 需求分析：识别当前手动报表生成的痛点
◦ 技术选型：Python + Pandas + 自动化调度框架
◦ 架构设计：数据抽取-清洗-计算-输出全流程
◦ 异常处理：设计容错机制和报警通知
• 工具支持：提供预置的Python脚本模板和示例代码
小组讨论：部门级自动化脚本开发路线图
• 讨论目标：制定未来3个月部门自动化脚本开发优先级和实施计划
• 讨论时间：25分钟
• 讨论工具：自动化脚本开发路线图模板
• 产出要求：明确3个高优先级自动化场景、资源需求、时间节点和验收标准
• 展示方式：每组5分钟上台展示路线图，接受质询和建议
工具交付：Python自动化脚本开发模板包
课程总结与行动计划
• 知识要点回顾：AIGC应用、智能数据分析、自动化脚本三大模块核心要点
• 小组成果评选：最 佳应用场景设计奖、最具可行性方案奖
• 个人行动计划制定：使用“531行动计划表”
◦ 5个关键收获
◦ 3个立即行动项
◦ 1个长期目标
• 课后学习资源包发放：
◦ 证券行业AI应用案例集
◦ 智能数据分析工具清单
◦ 自动化脚本开发学习资料
课程特色：
1. 实战导向：每个模块都包含真实证券行业案例和动手演练
2. 管理层视角：聚焦战略规划、资源调配、风险管理等管理层核心关切
3. 中信建投定制：结合中信建投证券实际业务场景和已有AI基础
4. 政策合规衔接：融入最 新监管要求和中证协人才标准
5. 成果可视化：通过小组讨论产出可直接落地的应用方案和路线图
预期效果：学员在培训结束后，不仅理解AI工具的技术原理，更能制定出符合部门实际的AI应用推进计划，真正实现“带着问题来，带着方案走”。
讲师背景| Introduction to lecturers
冰洋老师 企业架构与AI融合实战专家
授课风格
授课风格注重实战，通过将技术原理与实际生活中的例子相结合，使学员更易理解与掌握。
课程中穿插幽默故事（大多出自武侠小说），增加趣味性。
注重互动引导和启发式教学，在实验环节不拘泥于教材，灵活调整，帮助学员内化知识。
可承接定制课程或专项课程，满足企业需求。
可中英文授课
▨ 技术基础：科班出身&专业认证 ▨
北京航空航天大学-软件工程（大数据方向）硕士
工信部AI智能体工程师
工信部信创高级系统架构师
中兴接入网高级讲师认证
微软Azure云专家认证
腾讯TCA和TCP认证
华 为5个方向售前专家级认证
▨能力塑造：大企专业技术支持 ▨
曾任：华 为技术服务有限公司 | 售后技术支持（接入网）
曾任：腾云忆想（腾讯云）科技有限公司 | 售前架构师
曾任：北京智讯天成科技公司 | 售前技术支持（大数据）
曾任：北京泰策科技（东方通）有限公司 | 高级产品经理
▨实践产出：国 家 级标杆项目攻坚 ▨
1）政务：曾构建国 家 级【政务云灾普沙盘系统】与【政务应急行业产品矩阵】，累计促成数千万金额订单签约与中标；
2）金融：曾参于某国有商业银行信创项目改造，并完成整体高并发访问架构设计。同时参于某互联网银行智能运维项目，将银行150多套系统进行详细规划设计，完成业务运维初期规划，为未来智能运维实践打下基础；
3）高校：参于多家国内重点高校的大数据及人工智能，校企共建项目规划设计，绘制相应总体架构文件，引入BAT及相关产品在教育行业的有效落地与教育实践；
▨ 沉淀赋能：知识沉淀&行业影响 ▨
1）发表《基于知识图谱的应急决策型》获国际大数据会议优秀论文；
2）参于制定应急部省两级数据治理总体规划，打通“横向到边，纵向到底”五维数据管道
3）曾任华 为ICT大赛华北区评委，带队获全国技术对抗赛金奖，培养金牌讲师3名；
4）搭建“高校-企业”联合实训平台，指导北邮/北交大学生完成5G前传网络设计论文12篇，其中3篇获IEEE通信会议优秀论文；
冰洋老师拥有华 为、中兴、腾讯多年大数据与AI、智慧政务-应急、数据中台项目经验，服务政企、银行、运营商客户，具备良好的关键路径拆解和项目推动能力，可独立进行数据产品规划设计，完成项目全程管理，擅长从技术架构到商业价值的转化，是“技术里懂业务，业务里懂技术”的优秀数字化转型实战专家
实战经验
▉千万级项目方案输出：头部企业级复杂数字化方案架构与落地▉
→具备主导超大型、高复杂度数字化转型项目全生命周期的顶层架构能力与实战落地经验，在政企、金融、通信等关键领域均有深度实践：
01-某央企直属企业信创高并发解决方案（百万级）：总体扩容方案，架构设计；
02-某省应急信息化总体项目（千万级）：项目预算拆分，功能及软硬件架构拆解分配；
03-数梦工场科技投标方案（百万级）：数据治理项目总规设计方案；
04-某省智慧校园项目（千万级）：四大模块规划校企业合作的人工智能项目落地；
——▉政务/高校/大企技术保障：高并发复杂数字化系统稳定保障与效能优化：
→拥有保障大规模数字化基础设施（网络、云、数据中心）超高可用性与性能优化的卓越技术功底及应急处置能力，并能系统性提升运维效率：
01-复杂系统稳定保障
☛参与【全国两会期间WLAN网络稳定运行保障】，完成日均10TB流量监控及异常流量预警，支撑零重大事故目标达成；
☛参与【清华百年校庆话务保障】，快速定位UA5000设备主备切换故障，通过抓包分析优化信令流程，故障恢复时效缩短60%；
☛主导【智联招聘语音业务瞬断故障排查】，通过协议分析定位核心网信令异常，实现4小时恢复服务，客户满意度达100%；
02-商业驱动的数字化架构设计
☛设计【省级应急管理平台架构】，拆解过亿预算模块，腾讯云产品占比达85%；
☛构建【政务云灾备沙盘系统】，演示3次即促成千万级订单签约；
☛打造【“林火预警-灾普管理”产品矩阵】，中标冬奥森林防火项目，千万级项目；
☛开发【行业级Demo工厂】，年产出演示系统47套，客户转化率提升35%；
——▉技术赋能培训：方法论与工具化驱动的数字化能力沉淀与规模化赋能▉——
→善于将前沿技术实践与复杂项目经验，提炼为可复制可推广的方法论体系、标准化工具及高效培训范式，实现知识资产沉淀与团队能力跃迁，推动行业最 佳实践落地：
01-为华 为编制《接入网典型故障处理手册》，在华 为SUPPORT平台发布，下载量超5000次；开发《WLAN网络健康度评估模型》应用于全国30+省级运营商网络优化，故障率下降40%；
02-主导中国移动/联通/电信省级分公司技术赋能，覆盖GPON/10G PON全场景运维（年均培训200+人次），输出《光网城市组网规范》等5套标准化课件，客户认证通过率提升至95%；设计“理论-沙盘-实战”三阶培训模式，完成全国30+地市三网融合项目技术宣贯，方案落地效率提升40%；
03-为中软信息编制《大数据产品矩阵白皮书》被集团采纳为标案模板，2022年复用率达70%；开发解决方案“一指禅”知识库，沉淀327个场景案例，售前效率提升40%；
04-为石油/铁路行业定制《工业级组网方案设计》课程，结合华 为NE40E/中兴ZXONE设备特性开发故障模拟沙盘，助力客户技术团队故障处理时效缩短50%。
部分项目/授课经验：
| 部分项目落地 | |||
| 序号 | 项目名称 | 项目内容 | 成果 |
| 1 | 高并发项目-信创项目 （某国有大银行） | 满足客户侧从原有100并发的业务需求向300并发的目标实现，并预留出后期扩容至500并发的预留容量，主导输出合理扩容方案，绘制数据架构图，同时制定相关报价策略 | 主导200+万的二期项目总架构，项目顺利落地，为该行信创项目打下基础 |
| 2 | 大数据运维-运维项目 （某互联网银行） | 为改变多系统第三方开发运维的现状，需要对全部100+系统进行性能测试并优化，实行POC 实施部署，同时结合实际业务痛点给出运维建议 | 客户侧整个部门开始使用公司产品做为运维必备工具，银行150多套系统的运维监控落地，开创了全国智能运维的银行先例 |
| 3 | 智某慧政务：智慧应急相关项目（政务数字化转型） | 参与部省两级数据表治理任务书编制，整合入输出相关方案以及科罗迪执行的技术架构及业务架构，从技术角度指出相关信息流的流向及辅助支撑工作 | 完成某应急指挥信息平台项目，千万级项目 |
| 4 | 数据治理，数据中台相关项目 （某政务数字化转型项目） | 前期对接客户需要，引导确认数据侧的具体功能要求，并依超相关数据安全要求输出相关产品能力，打造行业产品矩阵 | 完成应急部省级数据治理总体规划的编制工作与相关数据治理项目招投标工作，入围两个省级数据治理项目，并输出应急行业产品矩阵 |
| 5 | 某政务应急-灾害风险普查Demo项目（政务产品打造） | 为相应国家应急部减灾司关于全国第 一次灾害风险普查，需通过信息化手段开发相关Demo平台；负责将相关业务理解转化为产品可定制开发的相关模块，并梳理相灾普重点，展示最终成效 | 输出地市级平台灾普信息化统计工具，方便一线人员操作及相关信息汇总 |
| 部分授课案例 | |||
| 序号 | 企业 | 课题名称 | 期数 |
| 3 | 华 为 | 《故障定位七步法》《协议深度解析》 | 12期 |
| 4 | 移动/联通/电信 | 《GPON/10G PON全场景运维》 | 10期 |
| 1 | 河北联通 | 《三网融合—PON网络技术落地实践》 | 8期 |
| 2 | 北京移动 | 《PON技术在全程全网模式下的发展与展望》 | 1期 |
| 5 | 北京某部委 | 《DeepSeek的发展趋势及赋能应用》 | 1期 |
| 6 | 自媒体 | 《AI写作实训练营》 | 1期 |
主讲课程
《央国企信创攻坚：数据资产入表实战与自主可控路径》
《数据分析实战训练营——从数据分析到业务决策》
《数据治理体系构建——从合规入表到价值释放》
《AI智能体工程：从对话工具到自主任务执行》
《AI驱动数字化转型：破局与重塑之路》
《AI办公效率提升实战》
部分服务客户
通信行业:中国移动、中国电信、中国联通、中国广电金融行业:中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、中关村银行政府：国家应急管理部、交通运输局、省应急厅、天津滨海新区政务、张家口崇礼应急局、多所985/211高校……
生产行业：核工业集团、
部分客户评价
冰洋老师的课程相当干货。从最经典的保安四问开始讲解。带我们了解AI提示词怎么讲才能够让AI更好进行理解。这也让我们简介了解了AI写作的基础。同时，针对AI提示词。冰洋老师还通过4个要点进行提问。
——某司 运营部负责人 张总
当然，学会使用AI写作还不够，更重要的是要学会如何优化它生成的内容。冰洋老师慷慨地分享了三个步骤，让我能够轻松地提升AI作品的质量。这三个步骤既简单又实用，真的是让我受益匪浅。最后，当老师讲到“AI+日媒体”变现更合理时，我的眼睛都亮了!原来，AI写作不仅能帮我作出高质量的内容，还能助我在自媒体领域实见变现，比如在公众号，小红书等的变现，这简直就是锦上添花啊！
——某自媒体创业达人 张总
冰洋老师的课程非常落地，实践经验丰富。同时又能够从一些日常故事中去讲解技术，在学习的过程中不单单能够加深理解，也能够对日后的运维工作有了很大帮助。从冰洋老师的一个个武侠故事中，更加能够理解产品的特性与技术原理。
——某省运营商 运维部负责人 刘总
冰洋老师《DeepSeek发展趋势及赋能应用》课程内容前沿且实用，紧扣行业脉搏，案例丰富详实。教学设计逻辑清晰，环节紧凑，有效引导学员理解与参与互动。授课风格深入浅出，表达生动形象，富有感染力，充分调动了学习热情。整体课程价值高，学员收获显著。
——某部委 李总
老师的《数据分析实战训练营》课程内容设计精炼实用，紧扣“从分析到决策”目标，案例真实且工具讲解到位。教学设计逻辑清晰，层层递进，结合大量实操练习确保技能掌握。授课风格生动细致，讲解深入浅出，互动性强，有效激发学员思考与参与热情，大家的反响很热烈。
——某银行 支部负责人 王总
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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