課程分類： DS賦能運用
課程目標：
1.認知升級：理解DeepSeek技術(shù)路徑對客戶畫像分析范式的顛覆性影響。
2.技術(shù)貫通：掌握大模型、多模態(tài)AI與機器人技術(shù)在客戶洞察中的融合應(yīng)用。
3.風險防控：厘清數(shù)據(jù)安全、算法偏見與跨國合規(guī)的核心挑戰(zhàn)。
4.實戰(zhàn)落地：設(shè)計基于企業(yè)現(xiàn)狀的AI客戶畫像升級路線圖與創(chuàng)新小組機制。
課程對象：企業(yè)CEO、CTO、CDO（首席數(shù)據(jù)官） 市場營銷、風險管理、科技研發(fā)部門負責人 戰(zhàn)略投資與創(chuàng)新業(yè)務(wù)決策者
課程時間：1天
模塊一：AI浪潮下的客戶畫像范式革命
1.從春晚機器人到DeepSeek：技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)沖擊
o宇樹H1的AI運動控制技術(shù)與金融實時風控的關(guān)聯(lián)性
oDeepSeek-R1低成本模型對傳統(tǒng)客戶分析工具的降維打擊
2.客戶畫像的三大代際演進
o1.0時代：靜態(tài)標簽（如CRM基礎(chǔ)數(shù)據(jù)）
o2.0時代：動態(tài)行為（如支付寶交易鏈路分析）
o3.0時代：多模態(tài)意圖預(yù)測（李飛飛S1模型的多場景推理）
模塊二：DeepSeek技術(shù)路徑與客戶畫像工具鏈
1.大模型微調(diào)實戰(zhàn)：從通用到垂直
oDeepSeek-R1的“小數(shù)據(jù)冷啟動”策略
o對比案例：OpenAI GPT-4 Turbo的行業(yè)定制化成本差異
2.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：打破數(shù)據(jù)孤島
o技術(shù)框架：S1模型的語音-圖像-文本聯(lián)合建模
o實戰(zhàn)演示：基于小紅書春晚評論的情感分析與產(chǎn)品推薦優(yōu)化
模塊三：金融與零售行業(yè)的AI畫像實戰(zhàn)
1.金融風控：從反欺詐到財富管理
o案例：螞蟻集團智能風控攔截率提升40%的邏輯拆解
o工具鏈：DeepSeek-R1在信貸評分中的實時推理優(yōu)化
2.零售精準營銷：從流量分配到情感共鳴
o數(shù)據(jù)源創(chuàng)新：宇樹G1機器人的線下行為捕捉與線上數(shù)據(jù)聯(lián)動
o算法突破：軟銀Crystal的“場景化推薦引擎”設(shè)計思想
模塊四：合規(guī)與創(chuàng)新——AI落地的雙軌挑戰(zhàn)
1.數(shù)據(jù)安全與算法透明化
oGDPR與《個人信息保護法》下的脫敏技術(shù)實戰(zhàn)
o案例：美國ZestFinance貸款歧視案的反向警示
2.組織變革與創(chuàng)新小組機制
oDeepSeek的“敏捷研發(fā)-快速迭代”模式復制
o企業(yè)實戰(zhàn)：基于OKR的AI創(chuàng)新項目孵化流程設(shè)計
模塊五：全員行動——AI轉(zhuǎn)型路線圖與資源整合
1.技術(shù)-業(yè)務(wù)-資本的三螺旋模型
o資源整合：從宇樹科技春晚營銷看技術(shù)品牌化路徑
o資本布局：美國《脫鉤法案》下的替代性融資策略
2.全員AI素養(yǎng)提升計劃
o培訓體系：從高管到一線員工的階梯式能力矩陣
o激勵機制：創(chuàng)新小組的“賽馬機制”與成果轉(zhuǎn)化通道
此課程以“技術(shù)穿透+商業(yè)落地”為核心，深度融合春晚機器人、DeepSeek熱點與跨國政策博弈，為企業(yè)提供從認知到行動的完整AI轉(zhuǎn)型方案，助力決策者在浪潮中搶占先機。
