1. 宏观视角看产品经理
1.1 产品经理的三个代际
1.2 产品经理能力模型的四个维度与职级评价
1.3 AI时代的产品问题的思考
2. 搜广推策略产品四个能力模型详解
2.1 用户同理心与产品架构
· 逻辑层-实现层-交互层
1.1 产品经理的三个代际
1.2 产品经理能力模型的四个维度与职级评价
1.3 AI时代的产品问题的思考
2. 搜广推策略产品四个能力模型详解
2.1 用户同理心与产品架构
· 逻辑层-实现层-交互层
· 网络视角下的社区产品思考
· 练习：几个有趣的数据现象的解读 + 社区目标的周期性设计题目
2.2 数据分析
· 逻辑层：定义问题-what假设-why（对比分析溯源）-输出报告
· 实现层：数据提取-脏数据处理-可视化/模型/计算-输出报告
· 因果关系：因果图的结构、三层corr/do/反事实，treatment是个好的单词
· 练习：新做了一个tab，如何提升tab次留，时长提升到多少能提升次留到多少？
2.3 模型理解
· 推荐模型，介绍经典架构
· 练习：队列数据提升了，整个实验数据只有小幅波动，原因是什么？
2.4 项目管理与团队管理
· 团队管理中的重要原则
· 团队管理实践案例
3. 策略类项目实战
3.1 如何通过内容冷启动提升创作者留存？
3.2 Push的优化，如何做push能提升CTR和push的归因dau？
3.3 新增TAB的尝试，如何提升TAB次留？
3.4 新内容的引入如何做收益预估？
· 练习：几个有趣的数据现象的解读 + 社区目标的周期性设计题目
2.2 数据分析
· 逻辑层：定义问题-what假设-why（对比分析溯源）-输出报告
· 实现层：数据提取-脏数据处理-可视化/模型/计算-输出报告
· 因果关系：因果图的结构、三层corr/do/反事实，treatment是个好的单词
· 练习：新做了一个tab，如何提升tab次留，时长提升到多少能提升次留到多少？
2.3 模型理解
· 推荐模型，介绍经典架构
· 练习：队列数据提升了，整个实验数据只有小幅波动，原因是什么？
2.4 项目管理与团队管理
· 团队管理中的重要原则
· 团队管理实践案例
3. 策略类项目实战
3.1 如何通过内容冷启动提升创作者留存？
3.2 Push的优化，如何做push能提升CTR和push的归因dau？
3.3 新增TAB的尝试，如何提升TAB次留？
3.4 新内容的引入如何做收益预估？
策略产品经理实践工作坊
主讲人：韩瞳
东北大学数学系，本科，MCM国际一等奖，数学建模23次比赛经验，由于数学建模的经验走向策略产品岗位。
《策略产品经理实践》作者，2014年加入字节跳动，前500员工，今日头条核心产品经理（3年，3-1），后续在快看漫画、伴鱼绘本等产品负责社区推荐等工作。
现10年策略产品经理经验，前知乎推荐产品负责人，在知乎期间YOY app总时长+57%，次留+4%，adload降低同时提升了收入，现任百度小说搜推增产品负责人；
擅长搜推策略（10年）、社区生态策略（7年）、数据分析（10年）、团队管理（4年）
《策略产品经理实践》作者，2014年加入字节跳动，前500员工，今日头条核心产品经理（3年，3-1），后续在快看漫画、伴鱼绘本等产品负责社区推荐等工作。
现10年策略产品经理经验，前知乎推荐产品负责人，在知乎期间YOY app总时长+57%，次留+4%，adload降低同时提升了收入，现任百度小说搜推增产品负责人；
擅长搜推策略（10年）、社区生态策略（7年）、数据分析（10年）、团队管理（4年）
《策略产品经理实践》作者
前知乎推荐产品负责人
产品策略
数据产品
大纲内容
1. 开场介绍
在当今数字化时代，AI 与金融的融合正以前所未有的速度重塑着金融行业的格局。其中，大模型作为 AI 领域的关键技术，更是成为推动金融创新发展的核心驱动力。今天，我们就一起来深入探讨大模型在金融领域能做到什么、不能做到什么，以及基于此的 AI + 金融产品设计思路。
2. 大模型在金融领域能做到什么
2.1 智能投研分析
2.2 精准风险评估与管理
2.3 客户服务与营销升级
3. 大模型在金融领域不能做到什么
3.1 完全替代专业金融判断
3.2 解决所有数据问题
3.3 保证绝对的准确性与可靠性
4. AI + 金融产品设计思路
4.1 以用户需求为导向进行产品定位
4.2 充分发挥大模型优势构建核心功能
4.3 注重产品的安全性与合规性设计
4.4 促进产品的持续创新与优化
1. 开场介绍
在当今数字化时代，AI 与金融的融合正以前所未有的速度重塑着金融行业的格局。其中，大模型作为 AI 领域的关键技术，更是成为推动金融创新发展的核心驱动力。今天，我们就一起来深入探讨大模型在金融领域能做到什么、不能做到什么，以及基于此的 AI + 金融产品设计思路。
2. 大模型在金融领域能做到什么
2.1 智能投研分析
2.2 精准风险评估与管理
2.3 客户服务与营销升级
3. 大模型在金融领域不能做到什么
3.1 完全替代专业金融判断
3.2 解决所有数据问题
3.3 保证绝对的准确性与可靠性
4. AI + 金融产品设计思路
4.1 以用户需求为导向进行产品定位
4.2 充分发挥大模型优势构建核心功能
4.3 注重产品的安全性与合规性设计
4.4 促进产品的持续创新与优化
AI +金融：大模型的能力、边界及产品方法论
王睿
曾任职于招商银行、平安银行总行，创新多个核心产品系统和供应链金融系统，在交易银行、投资银行、企业数字化、产业互联网和 Web3 等多个领域拥有丰富的实战经验。
联易融数字科技集团副总裁兼Chief of Staff
PM组委会由业界在产品经理或相关领域具有显著成就和影响力的产品人发起，邀请联合主席团专家一起挖掘全球产品领域的创新突破，旨在推动产品领域的知识分享和能力提升，促进行业产品创新。我们相信，通过持续的学习和交流，产品人能够在快速变化的市场环境中不断成长，创造更多的用户价值和商业价值。同时依托智盟创课国内领先的人才能力提升服务供应商，组织专业的会务服务团队，全面推进会议的顺利落地，保证参会者体验。
服务总线：400-183-9980
商务、媒体合作：木子 151-2264-3988
演讲分享：丽媛 186-0005-0529
购票咨询：小娟 159-0126-5561