张闻川老师拥有20+年AI算法研究与大型企业数智化应用实战经验,是国防科技大学博士科班出身的AI专家。曾任职腾讯、360、深信服等世界500强及上市企业,主导落地30+AI提效项目,涵盖大模型、销售预测、客户预警等核心场景,善于从0到1搭建数智化体系,助力企业实现显著降本增效。 ①〖数智化工具全景应用落地〗——从顶层设计到底层落地闭环,业务场景全维覆盖 【01】-主导深信服公司的数智化战略项目规划与落地,涵盖从顶层设计到流程标准化建立,主导落地4个高效能AI数智化工具,实现业务场景全覆盖: 工具1:【产品】-大模型问答系统&:利用LLM提升销售产品查询效率与准确性,基于GPT-3.5构建LLM知识库,提升销售查询效率300%,缩短新销售查询耗时50%; 工具2:【需求】-AI销售预测系统:用AI算法替代人工预测供应链销量,提前备货降库存、提高交付及时率,预测正确率从51%提升到70%,效率从3人/天提升到5分钟,覆盖公司所有在销产品,节约资金3000万/年; 工具3:【线索】-AI商业线索生成系统:预测未来3个月即将增复购客群,生成AI线索辅助销售拜访,新建AI线索线上下发系统形成数据闭环,每月新增AI线索4000条(复购3K、增购1K),全年线索5万条/年,促成转化率从6%提升到24%; 工具4:【客户】-企业客户流失AI预警平台:分析流失现状,对即将流失客户建模并提前预警,创新客户流失预警AI新范式,预计挽回营业额8千万+,挽回营收损失3千万; 【02】-从0→1组建宽拓科技北京数据团队,搭建多个数智化平台,规划数据分析挖掘流程,基于数据统筹业务对接与需求管理,帮助客户公司业务从经验驱动向数据驱动转型: 工具1:【营销】-线上营销体系&客户全景BI系统:从0到1构建起客户公司的完整客户画像体系,业务分析体系,实现了客户公司的数字化转型; 工具2:【决策】-金融产品推荐系统:设计了新的推荐策略(二级匹配),解决近100万券商产品购买数量无法支撑协同过滤推荐码以及业务专家推荐结果存在严重偏向性问题,实现金融产品的人工推荐到智能系统推荐的跨越,推荐精准率提升50%; 工具3:【运营】-券商数据平台:建立统一的企业级数据管理平台和分析平台,有力支撑上层的数据应用,推动券商向数据驱动式运营转变,数据管理应用和客户运营效率的大幅提升; ②〖AI算法模型商业化项目落地〗——海量数据深度分析,构建智能决策体系驱动业务增长 【01】-主导腾讯科技公司数万维度的金融数据治理与智能风控模型体系建设,覆盖信用评估、反欺诈、质量监控等核心风控场景: 案例1:【信用评估与反欺诈项目】:规划设计基于数万维度的支付数据、身份特征,建构信用模型、反欺诈建模,应用于现金贷、供应链金融、消费金融等场景,从微信10亿+客群中精准挖掘出有相应需求的客户,赋能内外部客户,开拓了业务新增量; 案例2:【质量监控项目】:对2000+风控标签进行质量监控,对入模特征、模型分进行波动性环比同比、稳定性PSI等质量监控并可视化,支持特征和模型问题的排查定位,从数据基座保证了质量,奠定了模型的可用性可靠性; 案例3:【数据源应用系统】:支撑数据源接入和使用管理,高效地从数万外部字段中选择有效的字段进行特征构建和规则构建,有效补充了内部数据的不足,从更全面的角度审查客户的风险; 【02】-主导360科技公司【智能风控与反欺诈项目】,基于数亿级的客户数据,从0到1搭建金融智能风控与反欺诈体系,涵盖风控建模、反欺诈识别、智能营销等全链路能力: 案例1:【金融风控模型项目】:利用自有数据和外部数据分析挖掘逾期客户的特征,同时利用APP行为数据进行反欺诈识别,构建用户金融画像,基于渠道用户事件分析进行渠道反欺诈分析挖掘,提高贷款量3000万/天,降低逾期率至0.1%; 案例2:【金融云脑项目】:主导安全信用分和智能营销项目,探索对外输出智能金融技术,将集团内部成熟的金融风控能力产品化,面向外部数十家金融机构提供智能风控SaaS服务,拓展了技术变现的新业务模式。
常驻地
深圳市
课程
6 门
案例
12
张闻川-AI+企业智能提升实战专家 20+年AI算法研究应用和实战经验 国防科学技术大学 计算机科学与技术/博士 高校特批引进的高层次AI人才 曾任:深信服科技(上市)丨高级数据科学家 曾任:腾讯科技(世界500强)丨高级研究员 曾任:北京奇虎360科技有限公司(上市)丨AI专家 曾任:宽拓科技(前高盛CTO带队的金融量化科技)丨数据科学家(北京团队负责人) →主操推进落地30+AI智能化提效落地项目:包括【大模型问答系统】、【AI销售预测】、【AI商业线索生成及企业客户流失AI预警】、【金融云脑项目】等核心AI战略项目,在企业战略管理、营销管理、财务、人力资源等多场景覆盖,累计为企业提供有效线索5万/年,降本增效超5000千万元; 擅长领域:数智化转型、数智化营销、AI办公应用、知识库搭建、智能体应用、工作流自动化、大数据与人工智能解决方案、数据可视化、数据安全…… >>>>>20+年专注数智化研究和应用,更懂AI底层原理<<<<< →以第一作者发表高水平AI国际期刊论文,包括SCI论文2篇,EI论文5篇(英文),EI论文1篇(中文),撰写专著1部《海洋纪事》,博士论文获明评通过;
随着生成式AI技术的快速发展,AI已从概念热词演变为生产力工具。微软、谷歌等国际巨头已将AI全面嵌入办公套件,国内以豆包、Kimi、DeepSeek、通义千问、文心一言为代表的大模型也纷纷崛起,WPS亦推出了AI功能。然而,多数企业员工对AI的认知仍停留在“听说过、试过但不准、不知道怎么用”的阶段——用不好、不敢用、不会持续优化,成为普遍痛点。 国内企业在引入AI工具时面临三大制约: 网络环境(无法稳定访问国外大模型) 数据安全(企业文件不能出境、不能喂给不可控的公网模型) 工具选型迷茫(国产AI工具众多,不知如何按场景选择) 本课程应运而生:基于国产AI工具生态,以WPS办公套件为核心载体,帮助全员掌握一套“拿来就能用、用了能见效”的AI办公方法。 本课程设计逻辑:提炼了上百家企业的AI落地实践经验,融合了成人学习“即学即练即用”的核心原则。课程不追求大而全地罗列AI功能,而是聚焦word文档写作、Excel数据处理、PPT演示制作三大高频刚需场景,让每位学员在两天内带走自己亲手打磨的【3个AI优化成果】,真正实现【从听说AI→用好AI】的跨越。
授课对象:有办公需求的全员(不限岗位、不限职级),具备办公软件基础操作能力,无需任何AI或编程基础
在日常办公中,你是否经常被这些重复性工作困扰: 每天早上花费30分钟搜集行业资讯、整理日报,雷打不动占据黄金工作时间; 每周花半天时间汇总各部门数据、制作周报,枯燥且容易出错; 定期需要整理文件夹、归档文件、清洗Excel数据,琐碎却不得不做; 需要在不同文件之间搬运数据、重复录入,效率低下且极易疲劳。 这些工作有一个共同特征:规则明确、重复发生、不需要复杂决策。 它们消耗了你大量的时间和精力,却没有创造真正的价值。 工作流自动化正是解决这些问题的答案——不是教你把重复工作做得更快,而是教你把重复工作交给AI自动完成。 市面上扣子、n8n等自动化工具功能强大,但操作门槛较高、主要面向有技术背景的用户,办公人员望而却步。而WorkBuddy作为桌面AI智能体,支持用自然语言配置自动化任务——只需用一句话描述“什么时候+做什么”,AI就会定时自动执行,真正实现“零代码、零门槛”的自动化落地。 课程以WorkBuddy为实操工具,不讲代码、不讲算法原理、不讲工具底层架构,只教一件事:如何用WorkBuddy把日常重复性工作交给AI自动完成。课采用“场景驱动”的教学方式,学员每完成一个讲次,就能带走一个可立即投入使用的自动化任务。课程结束后,你配置好的自动化任务,就可以每天替你工作了。
授课对象:不限岗位、不限职级,日常办公中涉及重复性工作任务的职场人士。无需任何编程基础或技术背景
2026年初,随着OpenClaw在GitHub狂揽26万Stars,AI Agent完成了从“会聊天”到“会干活”的进化。国内大厂迅速跟进,腾讯推出了WorkBuddy——定位为“全场景职场AI智能体桌面工作台”。与只能在网页对话框里回答问题的传统AI不同,WorkBuddy是“能听懂人话、自主思考、操作本地文件”的桌面级AI助手——用户只需一句话描述需求,它就能像同事一样自主规划和执行复杂任务,并交付可验收的结果。 上线短短几个月,WorkBuddy全平台月活已突破2000万,日活突破1300万。第三方调研机构易观发布的报告显示,2026年二季度WorkBuddy以2097万次PC端月访问量排名国内办公智能体平台第一,超过第二、第三名总和。腾讯内部已将WorkBuddy称为继QQ、微信之后有潜力成为第三款现象级业务的产品。 然而,工具的火爆不等于用户会用。大量用户下载了WorkBuddy,却只停留在“问几个问题”的层面,远未发挥其真正的价值。用户评价呈现出两极分化——有人称其为“每天必开的办公搭子”,也有人吐槽“用了没几天就频繁翻车返工”。根本原因在于:把Agent当成普通AI来用,体验必然翻车。普通AI是“被动问答”,而WorkBuddy是“主动执行”。 本课程旨在帮助职场人士从“会用”到“用好”WorkBuddy,掌握AI Agent的任务设计方法论,让重复工作真正自动化。
授课对象:全员(不限岗位、不限职级),无需任何AI或编程基础
AI+企业智能提升实战专家
擅长领域:数智化转型、数智化营销、AI办公应用、知识库搭建、智能体应用、工作流自动化、大数据与人工智能解决方案、数据可视化、数据安全……
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