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國(guó)家級(jí)信息化專(zhuān)家、著名大數(shù)據(jù)管理專(zhuān)家
國(guó)家級(jí)信息化專(zhuān)家、清華大學(xué)管理學(xué)院、工信部授課專(zhuān)家
北京理工大學(xué)、日本精益生產(chǎn)學(xué)會(huì)會(huì)員

【從業(yè)經(jīng)歷】
曾擔(dān)任百度、搜狐、中國(guó)移動(dòng)等互聯(lián)網(wǎng)巨擎級(jí)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)金融事業(yè)部運(yùn)營(yíng)總監(jiān)、產(chǎn)品經(jīng)理、項(xiàng)目經(jīng)理，先后在出版、通信、互聯(lián)網(wǎng)、咨詢(xún)等行業(yè)，從事互聯(lián)網(wǎng)金融運(yùn)營(yíng)管理、等工作5年。有豐富的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉互聯(lián)網(wǎng)金融基層業(yè)務(wù)和國(guó)內(nèi)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(zhuǎn)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(shí)施四個(gè)類(lèi)別課程。并包含：數(shù)字化體系搭建、社群營(yíng)銷(xiāo)、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等課程。培訓(xùn)課程始終圍繞互聯(lián)網(wǎng)金融“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”為核心，對(duì)如何將互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)銀行實(shí)踐相結(jié)合，解決傳統(tǒng)銀行的實(shí)際問(wèn)題，有獨(dú)到的見(jiàn)解和實(shí)踐能力。通過(guò)咨詢(xún)項(xiàng)目為傳統(tǒng)銀行轉(zhuǎn)型分享其在營(yíng)銷(xiāo)、市場(chǎng)、研發(fā)等企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)等各方面的心得。擅長(zhǎng)將咨詢(xún)工作中的經(jīng)驗(yàn)、案例以互聯(lián)網(wǎng)金融運(yùn)營(yíng)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(xún)方案與課件，在咨詢(xún)項(xiàng)目中實(shí)際運(yùn)做案例與活動(dòng)。

【授課風(fēng)格】
情景式教學(xué)、案例豐富、表達(dá)清晰、邏輯有力、善于互動(dòng)控場(chǎng)。

成功咨詢(xún)案例：
自2016年以來(lái)參與過(guò)多項(xiàng)數(shù)字化、人工智能、大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目：
1.     拉卡拉征信大數(shù)據(jù)分析與金融征信機(jī)器人項(xiàng)目:
考拉征信是拉卡拉旗下獨(dú)立的、開(kāi)放的第三方信用評(píng)估及信用管理機(jī)構(gòu)，是當(dāng)前國(guó)內(nèi)同時(shí)持有個(gè)人征信牌照及企業(yè)征信牌照的征信企業(yè)，也是國(guó)內(nèi)首個(gè)成立專(zhuān)注于大數(shù)據(jù)征信模型研究的專(zhuān)業(yè)實(shí)驗(yàn)室的征信機(jī)構(gòu)。考拉征信的數(shù)據(jù)來(lái)源是多維度的，依托大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，數(shù)據(jù)來(lái)源既有拉卡拉十年積累起來(lái)的便民、電商、金融及近億級(jí)個(gè)人用戶(hù)和百萬(wàn)線下商戶(hù)日常經(jīng)營(yíng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，同時(shí)藍(lán)標(biāo)、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(xué)歷、學(xué)籍、工商等公共部門(mén)及其他行業(yè)合作的數(shù)據(jù)?；诳祭姆墙Y(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)，本項(xiàng)目將重點(diǎn)研究：個(gè)人征信大數(shù)據(jù)建模，企業(yè)征信大數(shù)據(jù)建模，對(duì)于個(gè)人用戶(hù)的反欺詐征信大數(shù)據(jù)建模及處理系統(tǒng)等具體問(wèn)題。
           自動(dòng)收集、分析并處理多源、異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，充分驗(yàn)證并研究面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法，以及大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法等重要研究?jī)?nèi)容。利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值，對(duì)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(shí)證平臺(tái)項(xiàng)目:
基于春雨醫(yī)生的大量問(wèn)診數(shù)據(jù)和全國(guó)范圍內(nèi)的病情分布數(shù)據(jù)，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法；基于此平臺(tái)中的海量問(wèn)診，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，既包括問(wèn)診文本挖掘技術(shù)，也包括問(wèn)診圖片挖掘技術(shù)；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究并應(yīng)用如何將春雨內(nèi)外部大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助病情診斷和輔助治療的專(zhuān)業(yè)性知識(shí)，為自動(dòng)化診療提供科學(xué)依據(jù)，由此研究非結(jié)構(gòu)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(tái)系統(tǒng):
           基于此平臺(tái)數(shù)據(jù)來(lái)源的廣泛性和異構(gòu)性，本項(xiàng)目將應(yīng)用并研究面向管理決策的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合方法；在對(duì)多體量巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推斷中，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷與決策方法；在具體的指數(shù)構(gòu)建及驗(yàn)證過(guò)程中，本項(xiàng)目將應(yīng)用并驗(yàn)證面向管理決策的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘方法技術(shù)，特別是文本挖掘技術(shù)，如文本的結(jié)構(gòu)化表示、文本特征提取和文本分類(lèi)等。
本項(xiàng)目的重要完成研究并應(yīng)用基于非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將這些大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠輔助管理決策的描述中國(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況的知識(shí)，實(shí)時(shí)監(jiān)控中國(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)現(xiàn)狀，為監(jiān)管機(jī)構(gòu)和政府部門(mén)的政策制定提供科學(xué)依據(jù)，防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，由此研究非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)支持管理決策的一般性方法和模式。
4.     1 號(hào)店智能客戶(hù)及入駐店鋪價(jià)值及信用評(píng)分項(xiàng)目運(yùn)用AI 機(jī)器人深度學(xué)習(xí)技術(shù):
項(xiàng)目為中國(guó)最具代表性的電子商務(wù)企業(yè)提供在客戶(hù)和入駐店鋪價(jià)值評(píng)分方面系統(tǒng)、全面、可操作的評(píng)價(jià)體系和方法論指導(dǎo)，使1 號(hào)店完成了由數(shù)據(jù)資源到客戶(hù)價(jià)值的量化評(píng)估。
5.     新華金融財(cái)經(jīng)智能數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系研究項(xiàng)目運(yùn)用AI 機(jī)器人深度學(xué)習(xí)技術(shù):
項(xiàng)目針對(duì)金融財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)服務(wù)特點(diǎn)建立一系列數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的維護(hù)更新體系，完成為用戶(hù)提供一個(gè)了穩(wěn)定、統(tǒng)一、規(guī)范、方便、高效的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)平臺(tái)
6.     江蘇協(xié)鑫集團(tuán)電力設(shè)備大數(shù)據(jù)智能監(jiān)測(cè)與故障分析系統(tǒng)運(yùn)用:
項(xiàng)目完成電力設(shè)備傳感器采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建設(shè)備大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和電力故障分析預(yù)測(cè)挖掘平臺(tái)，項(xiàng)目結(jié)合OpenTSDB 動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的分類(lèi)與預(yù)測(cè)預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析挖掘與故障預(yù)警。
7.     中國(guó)移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng):
項(xiàng)目完成信令數(shù)據(jù)、充值數(shù)據(jù)、CRM、業(yè)務(wù)訂閱數(shù)據(jù)等的存儲(chǔ)管理和分析檢索，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、話(huà)單分析、客戶(hù)深度標(biāo)簽分析，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析以及輿情預(yù)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(tái)預(yù)研項(xiàng)目:
項(xiàng)目完成鉆井大數(shù)據(jù)的采集、收集，實(shí)現(xiàn)有限的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行監(jiān)控和告警，構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)模型，使用真正的實(shí)時(shí)“鉆井大數(shù)據(jù)”來(lái)基于多個(gè)條件異常或預(yù)測(cè)鉆井成功與否的可能性分析預(yù)測(cè)，本項(xiàng)目是預(yù)研項(xiàng)目。