王海講師個人主頁

國家級信息化專家、著名大數(shù)據(jù)管理專家
國家級信息化專家、清華大學管理學院、工信部授課專家
北京理工大學、日本精益生產(chǎn)學會會員

【從業(yè)經(jīng)歷】
曾擔任百度、搜狐、中國移動等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融事業(yè)部運營總監(jiān)、產(chǎn)品經(jīng)理、項目經(jīng)理，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)金融運營管理、等工作5年。有豐富的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)實際工作經(jīng)驗，熟悉互聯(lián)網(wǎng)金融基層業(yè)務和國內企業(yè)的管理現(xiàn)狀。

【課程介紹】
課程體系圍繞傳統(tǒng)銀行數(shù)字化轉型為核心，分別有互聯(lián)網(wǎng)金融、人工智能、大數(shù)據(jù)、落地實施四個類別課程。并包含：數(shù)字化體系搭建、社群營銷、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等課程。培訓課程始終圍繞互聯(lián)網(wǎng)金融“數(shù)字化轉型”為核心，對如何將互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)銀行實踐相結合，解決傳統(tǒng)銀行的實際問題，有獨到的見解和實踐能力。通過咨詢項目為傳統(tǒng)銀行轉型分享其在營銷、市場、研發(fā)等企業(yè)數(shù)字化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)金融運營管理、 大數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)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。

【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。

成功咨詢案例：
自2016年以來參與過多項數(shù)字化、人工智能、大數(shù)據(jù)分析項目：
1.     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，是當前國內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?？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、學歷、學籍、工商等公共部門及其他行業(yè)合作的數(shù)據(jù)?；诳祭姆墙Y構化大數(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、非結構化的數(shù)據(jù)，充分驗證并研究面向管理決策的非結構化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術，面向管理決策的多源異構大數(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。
2.     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)和全國范圍內的病情分布數(shù)據(jù)，本項目將應用并驗證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷與決策方法；基于此平臺中的海量問診，本項目將應用并驗證面向管理決策的非結構化大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)轉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依據(jù)，由此研究非結構化大數(shù)據(jù)支持醫(yī)療決策的方法。
3.     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性，本項目將應用并研究面向管理決策的多源異構大數(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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘技術將這些大數(shù)據(jù)轉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)管機構和政府部門的政策制定提供科學依據(jù)，防范市場風險，由此研究非結構化大數(shù)據(jù)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(yè)提供在客戶和入駐店鋪價值評分方面系統(tǒng)、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(shù)據(jù)資源到客戶價值的量化評估。
5.     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 機器人深度學習技術:
項目針對金融財經(jīng)數(shù)據(jù)服務特點建立一系列數(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)分析服務平臺
6.     江蘇協(xié)鑫集團電力設備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測與故障分析系統(tǒng)運用:
項目完成電力設備傳感器采集的數(shù)據(jù)，構建設備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預測挖掘平臺，項目結合OpenTSDB 動態(tài)時序數(shù)據(jù)庫技術，實現(xiàn)設備故障數(shù)據(jù)的分類與預測預警模型，實現(xiàn)設備監(jiān)測時間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預警。
7.     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)絡優(yōu)化分析以及輿情預警。
8.     中石化某大型油田鉆井物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析平臺預研項目:
項目完成鉆井大數(shù)據(jù)的采集、收集，實現(xiàn)有限的數(shù)據(jù)來進行監(jiān)控和告警，構建大數(shù)據(jù)分析預測模型，使用真正的實時“鉆井大數(shù)據(jù)”來基于多個條件異?；蝾A測鉆井成功與否的可能性分析預測，本項目是預研項目。