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單純依靠外招科技數(shù)據(jù)人才無法全面支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型。領(lǐng)先資管公司需要提升組織數(shù)字商來助力轉(zhuǎn)型，打造總部大數(shù)據(jù)學(xué)院是一個重要抓手。本文將探討大數(shù)據(jù)學(xué)院的關(guān)鍵價值與成功實(shí)踐，以期為志在推進(jìn)大數(shù)據(jù)規(guī)?；瘧?yīng)用的資管公司提供啟示。

隨著人工智能（AI）興起，金融機(jī)構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)者面對一系列重要機(jī)遇。如何把握機(jī)遇、實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)高級分析的規(guī)?；瘧?yīng)用，利用新技術(shù)在新環(huán)境下脫穎而出，也成了隨之而來的挑戰(zhàn)。為應(yīng)對挑戰(zhàn)，各企業(yè)管理者、業(yè)務(wù)人員、分析團(tuán)隊(duì)和終端使用者均需調(diào)整思路，轉(zhuǎn)變工作方式，以有效利用高級分析為切入點(diǎn)，進(jìn)一步展開數(shù)據(jù)挖掘、敏捷開發(fā)和跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)合作。

企業(yè)通常會招聘大量具備上述能力的新型人才，直接為我所用。招聘雖能快速填補(bǔ)需求缺口（如在大數(shù)據(jù)高級分析實(shí)踐之初提供所需要的人力資源），但在滿足后續(xù)人才需求方面卻效果不佳。企業(yè)若想創(chuàng)建穩(wěn)定的分析技術(shù)團(tuán)隊(duì)，最好的方法是挑選已掌握大量相關(guān)知識的現(xiàn)有員工并對他們進(jìn)行培訓(xùn)。外部機(jī)構(gòu)的培訓(xùn)產(chǎn)品盡管種類繁多，但對企業(yè)而言，這些產(chǎn)品可能存在設(shè)計(jì)不全面、針對性不強(qiáng)、框架銜接性不高等諸多問題。然而，為了推動業(yè)務(wù)、分析和運(yùn)營專家展開深入持久的跨職能協(xié)作和敏捷實(shí)踐，這些設(shè)計(jì)要求至關(guān)重要。

根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)，為有效地實(shí)現(xiàn)技能升級，實(shí)現(xiàn)向AI的全速轉(zhuǎn)型， 打造一個全面、定制化的內(nèi)部“大數(shù)據(jù)學(xué)院”才是企業(yè)的最佳選擇。

在本文中，我們將探討設(shè)立大數(shù)據(jù)學(xué)院的重要意義和原因，并分享六個最佳實(shí)踐案例。

大數(shù)據(jù)學(xué)院的興起

我們的經(jīng)驗(yàn)表明，在企業(yè)內(nèi)部設(shè)立大數(shù)據(jù)學(xué)院，為員工提供定制化的科技、數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)培訓(xùn)行之有效。大數(shù)據(jù)學(xué)院通過聚焦以下三方面，打造出能有效推動數(shù)字商提升的組織機(jī)制：

1. 共同的愿景、語言和 度貫穿整個培訓(xùn)過程，保證所有利益相關(guān)者（高管、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)、分析團(tuán)隊(duì)和一線員工）專注于同一目標(biāo)： 將大數(shù)據(jù)高級分析成功嵌入公司業(yè)務(wù)的核心要素。在尋找和開發(fā)解決方案時，企業(yè)可遵循同樣的方法，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)理解彼此的角色和職責(zé)。這樣做能讓知識內(nèi)化為流程制度，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)建設(shè)， 更快、更好地架構(gòu)起基礎(chǔ)方案。此外，這一做法還可以確保人盡其才，既能最大限度地提高整個企業(yè)的專業(yè)知識水平，還可為企業(yè)留住數(shù)據(jù)科學(xué)家等炙手可熱的專業(yè)人才——他們往往很看重通過實(shí)際業(yè)務(wù)來學(xué)習(xí)和發(fā)展的機(jī)會。 

2. 將定制化的內(nèi)容與企業(yè)目標(biāo)、出發(fā)點(diǎn)和行業(yè)背景相關(guān)聯(lián)，確保培訓(xùn)轉(zhuǎn)化成商業(yè)價值。為此，學(xué)院的培訓(xùn)會考慮公司文化是否會阻礙進(jìn)步，技能的差距有多少，同時會全局考慮公司的轉(zhuǎn)型路線圖。學(xué)院還會根據(jù)公司業(yè)務(wù)和員工需求來設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)方案，清楚說明學(xué)到的技能如何為預(yù)期目標(biāo)提供支持。例如，領(lǐng)導(dǎo)者在掌握大數(shù)據(jù)高級分析后，可以有針對性地制定并執(zhí)行戰(zhàn)略，讓企業(yè)在競爭中保持領(lǐng)先；學(xué)院會為業(yè)務(wù)人員提供技術(shù)知識，幫助他們通過大數(shù)據(jù)高級分析解決方案來滿足業(yè)務(wù)需求；為了確保數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和其他技術(shù)專家能熟練地與業(yè)務(wù)部門合作，學(xué)院會關(guān)注能帶來最大價值的業(yè)務(wù)領(lǐng)域；學(xué)院還會考慮如何讓員工跳出慣性思維轉(zhuǎn)，更多地使用人工智能工具。 

3. 活躍的學(xué)徒制有助于將枯燥的理論變得生動，讓學(xué)員“實(shí)踐出真知”，從一個在課堂上對話題有所理解的“學(xué)習(xí)者”，成長為擅長使用技巧的“從業(yè)者”，再轉(zhuǎn)變?yōu)樵诼毮苤衅痤I(lǐng)導(dǎo)作用的“能手”。在某些情況下（比如掌握“翻譯”知識），這種實(shí)戰(zhàn)尤其關(guān)鍵。正如醫(yī)學(xué)院的畢業(yè)生需要到醫(yī)院實(shí)習(xí)，“翻譯”也可從類似的實(shí)踐學(xué)習(xí)中受益。

大數(shù)據(jù)學(xué)院的運(yùn)作沒有固定模板可以照搬。每一家企業(yè)在資源、規(guī)模以及對人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析的需求各不相同，因此， 各企業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)學(xué)院的組織架構(gòu)也會存在差異。

例如，某全球金屬制造商為有效指導(dǎo)公司的人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析轉(zhuǎn)型，首先將關(guān)注點(diǎn)放在開發(fā)領(lǐng)導(dǎo)力培訓(xùn)計(jì)劃上。原因是該公司許多業(yè)務(wù)和運(yùn)營部門高管起初對人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析轉(zhuǎn)型計(jì)劃持懷疑態(tài)度，或因感覺轉(zhuǎn)型不在自身舒適區(qū)而不予以支持。在培訓(xùn)計(jì)劃的推動下，他們后來都成了轉(zhuǎn)型的強(qiáng)力擁護(hù)者，帶領(lǐng)企業(yè)降低了旗下15家工廠的運(yùn)營成本。

我們曾經(jīng)合作過的一家美國保險(xiǎn)公司的情況則有所不同。這家公司的領(lǐng)導(dǎo)者已經(jīng)十分熟悉人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析并進(jìn)行了相關(guān)投資，因此，該公司將第一批能力建設(shè)目標(biāo)設(shè)定為大約25名數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。這些技術(shù)專家需要接受敏捷開發(fā)培訓(xùn)、跨職能團(tuán)隊(duì)培訓(xùn)和業(yè)務(wù)培訓(xùn)，以便與銷售團(tuán)隊(duì)在新體系中更默契地配合，幫助銷售人員更好地理解客戶需求。

建立高效大數(shù)據(jù)學(xué)院的六大最佳實(shí)踐案例

盡管沒有單一的學(xué)院模板，但成功的學(xué)院案例給了我們幾個關(guān)鍵思路：1）學(xué)院與戰(zhàn)略目標(biāo)同步；2）向每個利益相關(guān)者提供量身定制的學(xué)習(xí)計(jì)劃（從最高層開始，貫穿整個組織）；3）解決所有重要的技能差距，而不僅僅是技術(shù)差距；4）促進(jìn)在職學(xué)習(xí)，激勵參與活動，并保持培訓(xùn)目標(biāo)的長期相關(guān)性。

通過整合分析，我們發(fā)現(xiàn)以下最佳實(shí)踐可從根本上改變公司獲取轉(zhuǎn)型價值的速度、深度和規(guī)模。企業(yè)若考慮不周，則可能引發(fā)多米諾效應(yīng)，例如，如果將學(xué)院視為獨(dú)立個體而非變革的推動者，組織將難以確定培訓(xùn)對象和所需課程。

1. 將培訓(xùn)與轉(zhuǎn)型掛鉤

若能將大數(shù)據(jù)學(xué)院的技能建設(shè)與公司的人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析轉(zhuǎn)型路線圖結(jié)合，則培訓(xùn)效果將事半功倍。通過明確闡述新技能的作用，企業(yè)可確保自己擁有合適的人才和技能來推進(jìn)公司戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，并從能力建設(shè)中展示切實(shí)價值。

為解決產(chǎn)能低效問題，某工業(yè)公司利用其學(xué)院讓公司領(lǐng)導(dǎo)者、業(yè)務(wù)人員和分析團(tuán)隊(duì)做了充分準(zhǔn)備，將人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析嵌入日常運(yùn)營。得益于此，領(lǐng)導(dǎo)者深入了解了人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析的工作原理，加大了持續(xù)改進(jìn)制造模式的力度。與此同時， 分析團(tuán)隊(duì)逐步將關(guān)注點(diǎn)從單純的“可以應(yīng)用在哪里”（例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等特定人工智能技術(shù)可以在哪些環(huán)節(jié)應(yīng)用）轉(zhuǎn)移到“最值得應(yīng)用在哪里”上。

該公司由學(xué)院培訓(xùn)的團(tuán)隊(duì)利用AI預(yù)測最佳操作參數(shù)，如識別機(jī)器參數(shù)設(shè)置與產(chǎn)品缺陷率的聯(lián)系，推動利潤增長了10%。這些專家團(tuán)隊(duì)在18個月里，利用十幾個AI工具提高并優(yōu)化了工廠多個單元的產(chǎn)量和吞吐量，提升了能源效率，最終創(chuàng)造出數(shù)千萬美元的利潤。

某大型零售集團(tuán)的大數(shù)據(jù)學(xué)院，以推動全公司范圍內(nèi)的人工智能轉(zhuǎn)型、趕上網(wǎng)購浪潮為目標(biāo)。學(xué)院創(chuàng)建之初，經(jīng)驗(yàn)老道的決策者和不同崗位的工作者對人工智能都不甚了解，他們只是抱著存疑的態(tài)度在公司內(nèi)部小范圍應(yīng)用。短短6個月后，該學(xué)院提升了1000多名員工的技能，并持續(xù)每周為150名新員工提供培訓(xùn)。在該公司的轉(zhuǎn)型路線圖上，已有超過40%的人工智能工具被投入使用，息稅前利潤增長了70%。

2. 全員參與，“一個也不能少”

董事會、高管、業(yè)務(wù)和職能部門、技術(shù)團(tuán)隊(duì)和終端使用者等各個層面需要相互配合，輔以“技術(shù)翻譯”專家的專業(yè)知識，才能帶來大規(guī)模影響。數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及人群廣、范圍寬，因此，學(xué)院通常會提供一個分階段、可持續(xù)的精簡學(xué)習(xí)機(jī)制。

以某歐洲領(lǐng)先資產(chǎn)管理公司的數(shù)字技能培訓(xùn)計(jì)劃為例，該培訓(xùn)計(jì)劃提升員工的數(shù)字化熟練度及數(shù)字技能，培訓(xùn)計(jì)劃分為三個層級：1）基礎(chǔ)課，了解組織轉(zhuǎn)型藍(lán)圖及基礎(chǔ)知識，明白數(shù)字化技能提升目的；2）選修課，領(lǐng)導(dǎo)并參與組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型革新；3）精英課，設(shè)計(jì)和推進(jìn)組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)型革新。不同崗位的員工被推薦參與不同層級的數(shù)字培訓(xùn)課程，公司還設(shè)立了成功標(biāo)準(zhǔn)和關(guān)鍵績效指標(biāo)，方便跟蹤各級培訓(xùn)的有效性。另一美國領(lǐng)先資管機(jī)構(gòu)，要求所有新入職的分析師必須學(xué)習(xí)Python課程，將編程技能作為員工的必備能力。

在選擇需接受培訓(xùn)的終端使用者時，大多數(shù)公司通常會優(yōu)先考慮那些對人工智能或者大數(shù)據(jù)高級分析需求高的員工，如門店經(jīng)理或知識工人；再逐步拓展至對新型人工智能或者大數(shù)據(jù)高級分析工具需求較低的一線員工。例如前文提及的零售集團(tuán)計(jì)劃為包括門店收銀員在內(nèi)的全體4萬名員工提供培訓(xùn)，以達(dá)到全方位的變革成效。

3. 培訓(xùn)內(nèi)容超越技術(shù)本身

通常，“技術(shù)培訓(xùn)”是高管們對大數(shù)據(jù)學(xué)院的第一設(shè)想。學(xué)院提供的基礎(chǔ)課程固然重要（例如幫助高管學(xué)習(xí)人工智能或高級分析， 從而跟上快速的技術(shù)變化），但要使項(xiàng)目成功，組織和文化變革更為關(guān)鍵。

在人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析轉(zhuǎn)型之初，影響學(xué)習(xí)計(jì)劃最重要的因素包括：

• 策略、文化、組織和人才：領(lǐng)導(dǎo)者項(xiàng)目主要關(guān)注如何驅(qū)動價值、重塑組織以及發(fā)展數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化。

• 開發(fā)用例的程序：從如何識別潛在機(jī)會，到評估用例團(tuán)隊(duì)的準(zhǔn)備情況，再到執(zhí)行用例的最佳實(shí)踐，從高管到“技術(shù)翻譯”，每個人都應(yīng)學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)的用例執(zhí)行程序。

• 軟技能和商業(yè)知識：技術(shù)專家項(xiàng)目應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注軟技能，如有效的溝通（技術(shù)團(tuán)隊(duì)的短板）和特定業(yè)務(wù)知識，如類別管理，以提高定義和優(yōu)先處理業(yè)務(wù)問題的能力，從而提升人工智能工具使用效率。

• 敏捷開發(fā)和跨職能團(tuán)隊(duì)合作：為創(chuàng)建人工智能新工具，技術(shù)團(tuán)隊(duì)如何應(yīng)用敏捷方法，實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科協(xié)作。

• 計(jì)劃和改變管理技能：隨著時間推移，“技術(shù)翻譯”和領(lǐng)導(dǎo)者的工作重點(diǎn)該如何調(diào)整，以確保在采納用例的過程中，讓整個項(xiàng)目

（從激發(fā)一線員工到價值捕捉與創(chuàng)造）保持吸引力。

4.理論與實(shí)踐結(jié)合

成功的學(xué)院還將課堂理論與實(shí)際工作相結(jié)合，讓學(xué)員在實(shí)踐中學(xué)習(xí)，同時推進(jìn)公司的改革議程。這種教學(xué)方式通常包括以下兩個方面：

第一，在課堂上，學(xué)院以實(shí)際項(xiàng)目作為實(shí)踐案例，引導(dǎo)學(xué)員學(xué)以致用。例如，在學(xué)習(xí)識別人工智能商機(jī)的知識后，某亞洲電信運(yùn)營商的領(lǐng)導(dǎo)者們發(fā)現(xiàn)了三個潛在的業(yè)務(wù)商機(jī)，并對其價值和可行性進(jìn)行了壓力測試。在篩選與執(zhí)行后，他們在項(xiàng)目最初18個月里實(shí)現(xiàn)了超過1億美元的息稅前利潤增長。

第二，在課堂外，學(xué)院針對公司的現(xiàn)行用例提供了輔導(dǎo)和在職培訓(xùn)。通過目標(biāo)明確的學(xué)習(xí)過程，將課堂學(xué)習(xí)和學(xué)徒制結(jié)合起來，幫助學(xué)員獲得實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，從“學(xué)習(xí)者”成長為“從業(yè)者”。例如在上文述及的那家金屬制造商，接受過“技術(shù)翻譯”培訓(xùn)的流程控制工程師發(fā)起了該公司優(yōu)化生產(chǎn)和供應(yīng)鏈流程的第一個用例，引導(dǎo)團(tuán)隊(duì)積極探索待解決的問題，由此，他們發(fā)現(xiàn)優(yōu)化合金配方能帶來最大的影響，并推動生產(chǎn)線操作員參與看板設(shè)計(jì)、采用和培訓(xùn)。

5.為參與者設(shè)置激勵機(jī)制

某家涉及多個行業(yè)的控股公司提供了一個激勵員工加入學(xué)院、應(yīng)用知識的模式。首先，該公司將主要角色（如“技術(shù)翻譯”和數(shù)據(jù)科學(xué)家）的培訓(xùn)定位為“特權(quán)”，只有經(jīng)商業(yè)領(lǐng)袖提名，并經(jīng)過公司董事長、副董事長、分析團(tuán)隊(duì)和學(xué)院項(xiàng)目負(fù)責(zé)人挑選批準(zhǔn)之后， 或通過技術(shù)評估測試后，才可參加培訓(xùn)。

其次，在個人完成課程、團(tuán)隊(duì)完成項(xiàng)目和交付價值、以及組織實(shí)現(xiàn)里程碑（如優(yōu)先用例的完成等）后，將被公開表彰。在公司年會上，表現(xiàn)優(yōu)異者會在100多名領(lǐng)導(dǎo)面前被授予獎杯。

第三，學(xué)院學(xué)員在開展實(shí)地工作過程中，若有未按計(jì)劃發(fā)展的失敗用例，也不會被批評。相反，失敗案例會被提交給專家，甚至上報(bào)首席執(zhí)行官，以供交流和探討新知識之用。

最后，公司讓培訓(xùn)成為一種社會活動，甚至形成學(xué)習(xí)社區(qū)。例如， 學(xué)員會拍攝并上傳2~3分鐘的視頻到社區(qū)網(wǎng)站上，分享所學(xué)知識和所從事的項(xiàng)目。用例團(tuán)隊(duì)由淺入深地向其他項(xiàng)目成員和同事展示技術(shù)。公司還舉行全員參與的黑客馬拉松比賽，為員工提供開放平臺，將創(chuàng)新想法付諸實(shí)踐。

6.學(xué)院與課程設(shè)置要與時俱進(jìn)

人工智能技術(shù)日新月異，技術(shù)專家因而也需要與時俱進(jìn)。人員的頻繁流動要求新員工能夠快速獲得相關(guān)知識。隨著變革的推進(jìn)，跨職能團(tuán)隊(duì)找到了更好的合作方式，讓學(xué)院能夠在變化的環(huán)境中不斷發(fā)展：

• 培養(yǎng)內(nèi)部教師。聘用外部教師通常是在學(xué)院建立之初時的首選，但培養(yǎng)公司自身的教師隊(duì)伍也同等重要。在某亞洲電信公司，在老教師的陪同下，部分第一批優(yōu)秀學(xué)員將成為助教，在第二批和第三批培訓(xùn)中輔助課程的教授。隨著時間的推移，他們會被賦予越來越多的課程主導(dǎo)權(quán)。到第四批培訓(xùn)時，他們會從助教升為主講人，根據(jù)需要接受專項(xiàng)指導(dǎo)。這家電信公司還將經(jīng)驗(yàn)豐富的助教的課程錄制下來，供新講師參考。

• 創(chuàng)領(lǐng)導(dǎo) 隊(duì)，負(fù)責(zé)壯大學(xué)院規(guī)模，持續(xù)更新課程，將實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)帶回課堂。如前文提到的金屬制造商，該公司在其分析卓越中心內(nèi)創(chuàng)建了一支新團(tuán)隊(duì)，直接向分析主管匯報(bào)，負(fù)責(zé)監(jiān)督學(xué)院的發(fā)展。該團(tuán)隊(duì)包括一名學(xué)院院長、各個學(xué)習(xí)方向的內(nèi)容經(jīng)理以及公司HR部門的培訓(xùn)計(jì)劃人員。

• 獲得領(lǐng)導(dǎo)的持續(xù)支持。例如某企業(yè)的首席執(zhí)行官會在每個培訓(xùn)項(xiàng)目開學(xué)當(dāng)天與學(xué)員共進(jìn)午餐，強(qiáng)調(diào)任務(wù)的重要性，在公司級活動中向?qū)W院畢業(yè)生頒獎，讓表現(xiàn)最好的員工優(yōu)先挑選崗位。這種支持不僅能激發(fā)學(xué)院培訓(xùn)的熱情，還能提高畢業(yè)生（及其技能）的知名度，以確保他們在公司未來的轉(zhuǎn)型中人盡其才。

近些年來，能力建設(shè)成了各機(jī)構(gòu)推動人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析規(guī)模化發(fā)展的首要任務(wù)。光靠建立技術(shù)平臺、尋找投資機(jī)會、聘用數(shù)據(jù)科學(xué)家不足以發(fā)揮人工智能的全部力量。更重要的是，公司領(lǐng)導(dǎo)（包括董事會成員、高管）需積極參與，與團(tuán)隊(duì)共同組建跨職能分析團(tuán)隊(duì)，提升一線終端用戶的技能，確保人人有技能、崗崗有專員，從而實(shí)現(xiàn)公司大規(guī)模應(yīng)用人工智能的愿景。

為了在組織內(nèi)特定層面推動多元化員工隊(duì)伍能力建設(shè)，大數(shù)據(jù)學(xué)院需要設(shè)計(jì)有針對性的學(xué)習(xí)計(jì)劃。事實(shí)證明，接受過學(xué)院培訓(xùn)的團(tuán)隊(duì)在推動AI部署方面會獲得更大的關(guān)注度。正所謂“磨刀不誤砍柴工”，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，學(xué)院能確保員工“磨好刀”，因此無懼未來。