王海

?專家背景

榮譽：國家級信息化專家、清華大學管理學院、工信部授課專家！

教育背景：北京理工大學、日本精益生產學會會員。

曾任職務：百度、搜狐、中國移動等互聯網巨擎級企業擔任項目經理、產品經理、運營總監、品管總監等職位。

?職業經歷

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、流程管理、品質管理、運營管理等工作15年。曾在北大方正集團、大唐移動公司、搜狐、百度等公司工作。有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、 大數據挖掘、人工智能、物聯網、區塊鏈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。

?課程體系

課程體系圍繞傳統企業互聯網運營轉型為核心，分別有互聯網運營、物聯網、大數據、落地實施四個類別課程。并包含：運營體系搭建、社群營銷、物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等課程。

?主講課程

截止2017年，中國已達9.5億互聯網用戶，越來越多的人通過移動互聯網平臺進行溝通、社交、采購、支付、投資、金融等商業行為。互聯網運營的核心是“連接一切”，這就是“互聯網+”。可以說，未能足夠利用互聯網思維進行運營轉型，以及大數據、物聯網、區塊鏈等技術，沒有把互聯網商業模式與用戶連接起來的的企業是沒有未來的企業，必將被市場淘汰。

– 《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》、

– 《大數據挖掘技術》、

– 《物聯網、大數據與人工智能應用》、

– 《工業4.0構建中國制造業未來》、

– 《人工智能技術應用解析》

– 《人工智能深度學習算法實戰演練》

– 《從0到1區塊鏈技術應用解析》

– 《互聯網搭建與運營管理培訓》

– 《互聯網端到端運營流程搭建》

?授課風格

–情景式教學、案例豐富、表達清晰、邏輯有力、善于互動控場。

?成功培訓案例：

近年500強企業部分服務案例：

– 2015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。

– 2015年，廣汽集團公司：互聯網思維下的品牌營銷，參加人員共100人。

–2016年，美的集團：大數據營銷，參加人員共300人以上。

– 2016年，TCL集團：工業4.0與中國制造2025培訓，參加人員200人。

– 2016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。

– 2016年，重慶郵政：互聯網創新思維養，授課4期，參加人員共180人以上。

– 2017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。

– 2017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。

– 2018年，春雨醫生健康人工智能與區塊鏈應用培訓，參與人數100人

– 2018年，1 號店智能客戶及入駐店鋪價值及信用評分培訓，參與人數200人

– 2018年，德邦物流區塊鏈項目培訓咨詢項目，項目人數50人。

– 2018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

– 2018年，南京財經大學區塊鏈技術與金融服務培訓咨詢，項目人數120人

– 2018年，清華大學人工智能發展培訓總裁班，項目人數40人

近年各銀行及金融機構服務案例：

– 2016年，上海國泰基金：互聯網金融與區塊鏈應用培訓，參與人數40人.

– 2016年，興業銀行：互聯網金融應用培訓，參與人數30人.

– 2017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。

– 2017年，拉卡拉征信大數據分析與金融征信培訓，參與人數50人

– 2017年，上海國泰基金：互聯網金融與區塊鏈應用培訓，參與人數60人.

– 2018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。

– 2018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

– 2018年，云南富滇銀行互聯網金融與區塊鏈應用挖掘培訓，參與人數30人。

– 2018年，洛陽銀行大數據分析與金融征信培訓，參與人數50人

– 2018年，長沙銀行互聯網金融與區塊鏈應用挖掘培訓，參與人數40人。

– 2018年，北京銀行金融征信培訓，參與人數50人

?成功咨詢案例：

– 自2016年參與過多項與 AI、機器學習、大數據分析項目：

1.  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。

2.  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。

3.  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。

4.  1 號店智能客戶及入駐店鋪價值及信用評分項目運用AI 機器人深度學習技術:

項目為中國最具代表性的電子商務企業提供在客戶和入駐店鋪價值評分方面系統、全面、可操作的評價體系和方法論指導，使1 號店完成了由數據資源到客戶價值的量化評估。

5.  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

6.  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。

7.  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。

8.  中石化某大型油田鉆井物聯網大數據分析平臺預研項目:

項目完成鉆井大數據的采集、收集，實現有限的數據來進行監控和告警，構建大數據分析預測模型，使用真正的實時“鉆井大數據”來基于多個條件異常或預測鉆井成功與否的可能性分析預測，本項目是預研項目。