数字化前沿：大数据、人工智能与算力新趋势

一、资讯化和数智化转型：从概念到本质

1. 何为资讯化，何为数智化？

1）资讯化：将业务链路数智化的进程

2）数智化：用资料驱动业务决策和革新

3）我国通信业界资讯化演进历程回顾

二、海量资料管控：公司的新型生产资料

1. 海量资料的"4V"特征领会

1）Volume（体量）、Velocity（速度），Variety（多样性）、Value（价值）

2）不是所有公司都需要"大"资料，要害是"用活"资料

2. 海量资料管控的核心环节

1）资料采集：打通内部资料孤岛

2）资料治理：保障资料质量和安全

3）资料运用：从描述性拆解到预测性拆解

3. 业界实例：三大营运商的海量资料营运实践

三、机器智能：从概念到业界落地

1. AI演进的三次浪潮

1）规则式AI → 统计机器研习 → 深度研习大模型

2）为何这一次AI浪潮不一样？

2. AI在渠道服务和营销中的运用情境

1）用户画像和精准营销

2）智能客服和营运降本

3）预测性拆解和决策精进

一、算力：机器智能的"新基建"

1. 何为算力，为何算力如此要害？

1）算力的分类：通用算力vs智能算力vs超算

2）ChatGPT背后的算力支撑

3）我国算力基础设施建设现况

2. 公司关注算力的什么？

1）公有云vs私有云vs混合云选项

2）算力成本将控：大模型推理成本精进

二、Token：从加密货币到大模型"通货"

1. Token概念辨析

1）区块链世界的Token（通证）

2）大模型时代的Token（令牌）：计算和收费单位

3）两种Token的联系和区别

2. 大模型Token经济模式拆解

1）"输入+输出"按照量计费模式

2）对公司运用成本结构的影响

3）Token压缩技艺演进趋势

三、公司数智化转型的行动建议

1. 第 一步：先做业务资讯化，再谈智能化

2. 第二步：从小规模试点开始，积累资料和心得

3. 第三步：关注主力练就，构筑数智化本领

收束和答疑

一、核心看法回顾和交流研讨

1）数智化不是选项题，是生存题

2）技艺演进很快，但商业本质不变

3）公司家要拥抱变化，但不要盲目追热点

二、开放问答

- 针对公司实际问题交流答疑

说明：半天课程时间安排建议

- 休息：10分钟

- 收束答疑：20分钟

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

博闻智咨询|焦波老师