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單純依靠外招科技數(shù)據(jù)人才無法全面支持數(shù)字化轉型。領先資管公司需要提升組織數(shù)字商來助力轉型，打造總部大數(shù)據(jù)學院是一個重要抓手。本文將探討大數(shù)據(jù)學院的關鍵價值與成功實踐，以期為志在推進大數(shù)據(jù)規(guī)?；瘧玫馁Y管公司提供啟示。

隨著人工智能（AI）興起，金融機構領導者面對一系列重要機遇。如何把握機遇、實現(xiàn)大數(shù)據(jù)高級分析的規(guī)?；瘧?，利用新技術在新環(huán)境下脫穎而出，也成了隨之而來的挑戰(zhàn)。為應對挑戰(zhàn)，各企業(yè)管理者、業(yè)務人員、分析團隊和終端使用者均需調整思路，轉變工作方式，以有效利用高級分析為切入點，進一步展開數(shù)據(jù)挖掘、敏捷開發(fā)和跨學科團隊合作。

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。招聘雖能快速填補需求缺口（如在大數(shù)據(jù)高級分析實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)定的分析技術團隊，最好的方法是挑選已掌握大量相關知識的現(xiàn)有員工并對他們進行培訓。外部機構的培訓產(chǎn)品盡管種類繁多，但對企業(yè)而言，這些產(chǎn)品可能存在設計不全面、針對性不強、框架銜接性不高等諸多問題。然而，為了推動業(yè)務、分析和運營專家展開深入持久的跨職能協(xié)作和敏捷實踐，這些設計要求至關重要。

根據(jù)我們的經(jīng)驗，為有效地實現(xiàn)技能升級，實現(xiàn)向AI的全速轉型，打造一個全面、定制化的內部“大數(shù)據(jù)學院”才是企業(yè)的最佳選擇。

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

大數(shù)據(jù)學院的興起

我們的經(jīng)驗表明，在企業(yè)內部設立大數(shù)據(jù)學院，為員工提供定制化的科技、數(shù)據(jù)和人工智能相關培訓行之有效。大數(shù)據(jù)學院通過聚焦以下三方面，打造出能有效推動數(shù)字商提升的組織機制：

共同的愿景、語言和度貫穿整個培訓過程，保證所有利益相關者（高管、業(yè)務團隊、分析團隊和一線員工）專注于同一目標：將大數(shù)據(jù)高級分析成功嵌入公司業(yè)務的核心要素。在尋找和開發(fā)解決方案時，企業(yè)可遵循同樣的方法，促進團隊理解彼此的角色和職責。這樣做能讓知識內化為流程制度，促進團隊建設，更快、更好地架構起基礎方案。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)科學家等炙手可熱的專業(yè)人才——他們往往很看重通過實際業(yè)務來學習和發(fā)展的機會。

將定制化的內容與企業(yè)目標、出發(fā)點和行業(yè)背景相關聯(lián)，確保培訓轉化成商業(yè)價值。為此，學院的培訓會考慮公司文化是否會阻礙進步，技能的差距有多少，同時會全局考慮公司的轉型路線圖。學院還會根據(jù)公司業(yè)務和員工需求來設計學習方案，清楚說明學到的技能如何為預期目標提供支持。例如，領導者在掌握大數(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)在競爭中保持領先；學院會為業(yè)務人員提供技術知識，幫助他們通過大數(shù)據(jù)高級分析解決方案來滿足業(yè)務需求；為了確保數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工程師和其他技術專家能熟練地與業(yè)務部門合作，學院會關注能帶來最大價值的業(yè)務領域；學院還會考慮如何讓員工跳出慣性思維轉，更多地使用人工智能工具。

活躍的學徒制有助于將枯燥的理論變得生動，讓學員“實踐出真知”，從一個在課堂上對話題有所理解的“學習者”，成長為擅長使用技巧的“從業(yè)者”，再轉變?yōu)樵诼毮苤衅痤I導作用的“能手”。在某些情況下（比如掌握“翻譯”知識），這種實戰(zhàn)尤其關鍵。正如醫(yī)學院的畢業(yè)生需要到醫(yī)院實習，“翻譯”也可從類似的實踐學習中受益。

大數(shù)據(jù)學院的運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)內大數(shù)據(jù)學院的組織架構也會存在差異。

例如，某全球金屬制造商為有效指導公司的人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析轉型，首先將關注點放在開發(fā)領導力培訓計劃上。原因是該公司許多業(yè)務和運營部門高管起初對人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析轉型計劃持懷疑態(tài)度，或因感覺轉型不在自身舒適區(qū)而不予以支持。在培訓計劃的推動下，他們后來都成了轉型的強力擁護者，帶領企業(yè)降低了旗下15家工廠的運營成本。

我們曾經(jīng)合作過的一家美國保險公司的情況則有所不同。這家公司的領導者已經(jīng)十分熟悉人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析并進行了相關投資，因此，該公司將第一批能力建設目標設定為大約25名數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學家。這些技術專家需要接受敏捷開發(fā)培訓、跨職能團隊培訓和業(yè)務培訓，以便與銷售團隊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)學院的六大最佳實踐案例

盡管沒有單一的學院模板，但成功的學院案例給了我們幾個關鍵思路：1）學院與戰(zhàn)略目標同步；2）向每個利益相關者提供量身定制的學習計劃（從最高層開始，貫穿整個組織）；3）解決所有重要的技能差距，而不僅僅是技術差距；4）促進在職學習，激勵參與活動，并保持培訓目標的長期相關性。

通過整合分析，我們發(fā)現(xiàn)以下最佳實踐可從根本上改變公司獲取轉型價值的速度、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，例如，如果將學院視為獨立個體而非變革的推動者，組織將難以確定培訓對象和所需課程。

1. 將培訓與轉型掛鉤

若能將大數(shù)據(jù)學院的技能建設與公司的人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析轉型路線圖結合，則培訓效果將事半功倍。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公司戰(zhàn)略轉型，并從能力建設中展示切實價值。

為解決產(chǎn)能低效問題，某工業(yè)公司利用其學院讓公司領導者、業(yè)務人員和分析團隊做了充分準備，將人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析嵌入日常運營。得益于此，領導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)改進制造模式的力度。與此同時，分析團隊逐步將關注點從單純的“可以應用在哪里”（例如神經(jīng)網(wǎng)絡等特定人工智能技術可以在哪些環(huán)節(jié)應用）轉移到“最值得應用在哪里”上。

該公司由學院培訓的團隊利用AI預測最佳操作參數(shù)，如識別機器參數(shù)設置與產(chǎn)品缺陷率的聯(lián)系，推動利潤增長了10%。這些專家團隊在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。

某大型零售集團的大數(shù)據(jù)學院，以推動全公司范圍內的人工智能轉型、趕上網(wǎng)購浪潮為目標。學院創(chuàng)建之初，經(jīng)驗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)度在公司內部小范圍應用。短短6個月后，該學院提升了1000多名員工的技能，并持續(xù)每周為150名新員工提供培訓。在該公司的轉型路線圖上，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)務和職能部門、技術團隊和終端使用者等各個層面需要相互配合，輔以“技術翻譯”專家的專業(yè)知識，才能帶來大規(guī)模影響。數(shù)字化轉型涉及人群廣、范圍寬，因此，學院通常會提供一個分階段、可持續(xù)的精簡學習機制。

以某歐洲領先資產(chǎn)管理公司的數(shù)字技能培訓計劃為例，該培訓計劃提升員工的數(shù)字化熟練度及數(shù)字技能，培訓計劃分為三個層級：1）基礎課，了解組織轉型藍圖及基礎知識，明白數(shù)字化技能提升目的；2）選修課，領導并參與組織數(shù)字化轉型革新；3）精英課，設計和推進組織的數(shù)字化轉型革新。不同崗位的員工被推薦參與不同層級的數(shù)字培訓課程，公司還設立了成功標準和關鍵績效指標，方便跟蹤各級培訓的有效性。另一美國領先資管機構，要求所有新入職的分析師必須學習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計劃為包括門店收銀員在內的全體4萬名員工提供培訓，以達到全方位的變革成效。

3. 培訓內容超越技術本身

通常，“技術培訓”是高管們對大數(shù)據(jù)學院的第一設想。學院提供的基礎課程固然重要（例如幫助高管學習人工智能或高級分析，從而跟上快速的技術變化），但要使項目成功，組織和文化變革更為關鍵。

在人工智能和大數(shù)據(jù)高級分析轉型之初，影響學習計劃最重要的因素包括：

策略、文化、組織和人才：領導者項目主要關注如何驅動價值、重塑組織以及發(fā)展數(shù)據(jù)驅動的文化。
開發(fā)用例的程序：從如何識別潛在機會，到評估用例團隊的準備情況，再到執(zhí)行用例的最佳實踐，從高管到“技術翻譯”，每個人都應學習標準的用例執(zhí)行程序。
軟技能和商業(yè)知識：技術專家項目應重點關注軟技能，如有效的溝通（技術團隊的短板）和特定業(yè)務知識，如類別管理，以提高定義和優(yōu)先處理業(yè)務問題的能力，從而提升人工智能工具使用效率。
敏捷開發(fā)和跨職能團隊合作：為創(chuàng)建人工智能新工具，技術團隊如何應用敏捷方法，實現(xiàn)跨學科協(xié)作。
計劃和改變管理技能：隨著時間推移，“技術翻譯”和領導者的工作重點該如何調整，以確保在采納用例的過程中，讓整個項目

（從激發(fā)一線員工到價值捕捉與創(chuàng)造）保持吸引力。

4.理論與實踐結合

成功的學院還將課堂理論與實際工作相結合，讓學員在實踐中學習，同時推進公司的改革議程。這種教學方式通常包括以下兩個方面：

第一，在課堂上，學院以實際項目作為實踐案例，引導學員學以致用。例如，在學習識別人工智能商機的知識后，某亞洲電信運營商的領導者們發(fā)現(xiàn)了三個潛在的業(yè)務商機，并對其價值和可行性進行了壓力測試。在篩選與執(zhí)行后，他們在項目最初18個月里實現(xiàn)了超過1億美元的息稅前利潤增長。

第二，在課堂外，學院針對公司的現(xiàn)行用例提供了輔導和在職培訓。通過目標明確的學習過程，將課堂學習和學徒制結合起來，幫助學員獲得實際經(jīng)驗，從“學習者”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“技術翻譯”培訓的流程控制工程師發(fā)起了該公司優(yōu)化生產(chǎn)和供應鏈流程的第一個用例，引導團隊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計、采用和培訓。

5.為參與者設置激勵機制

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院、應用知識的模式。首先，該公司將主要角色（如“技術翻譯”和數(shù)據(jù)科學家）的培訓定位為“特權”，只有經(jīng)商業(yè)領袖提名，并經(jīng)過公司董事長、副董事長、分析團隊和學院項目負責人挑選批準之后，或通過技術評估測試后，才可參加培訓。

其次，在個人完成課程、團隊完成項目和交付價值、以及組織實現(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多名領導面前被授予獎杯。

第三，學院學員在開展實地工作過程中，若有未按計劃發(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，公司讓培訓成為一種社會活動，甚至形成學習社區(qū)。例如，學員會拍攝并上傳2~3分鐘的視頻到社區(qū)網(wǎng)站上，分享所學知識和所從事的項目。用例團隊由淺入深地向其他項目成員和同事展示技術。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)新想法付諸實踐。

6.學院與課程設置要與時俱進

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

培養(yǎng)內部教師。聘用外部教師通常是在學院建立之初時的首選，但培養(yǎng)公司自身的教師隊伍也同等重要。在某亞洲電信公司，在老教師的陪同下，部分第一批優(yōu)秀學員將成為助教，在第二批和第三批培訓中輔助課程的教授。隨著時間的推移，他們會被賦予越來越多的課程主導權。到第四批培訓時，他們會從助教升為主講人，根據(jù)需要接受專項指導。這家電信公司還將經(jīng)驗豐富的助教的課程錄制下來，供新講師參考。
創(chuàng)領導隊，負責壯大學院規(guī)模，持續(xù)更新課程，將實踐經(jīng)驗帶回課堂。如前文提到的金屬制造商，該公司在其分析卓越中心內創(chuàng)建了一支新團隊，直接向分析主管匯報，負責監(jiān)督學院的發(fā)展。該團隊包括一名學院院長、各個學習方向的內容經(jīng)理以及公司HR部門的培訓計劃人員。
獲得領導的持續(xù)支持。例如某企業(yè)的首席執(zhí)行官會在每個培訓項目開學當天與學員共進午餐，強調任務的重要性，在公司級活動中向學院畢業(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)學院培訓的熱情，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型中人盡其才。

近些年來，能力建設成了各機構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。光靠建立技術平臺、尋找投資機會、聘用數(shù)據(jù)科學家不足以發(fā)揮人工智能的全部力量。更重要的是，公司領導（包括董事會成員、高管）需積極參與，與團隊共同組建跨職能分析團隊，提升一線終端用戶的技能，確保人人有技能、崗崗有專員，從而實現(xiàn)公司大規(guī)模應用人工智能的愿景。

為了在組織內特定層面推動多元化員工隊伍能力建設，大數(shù)據(jù)學院需要設計有針對性的學習計劃。事實證明，接受過學院培訓的團隊在推動AI部署方面會獲得更大的關注度。正所謂“磨刀不誤砍柴工”，隨著技術的不斷發(fā)展，學院能確保員工“磨好刀”，因此無懼未來。