王昱

2023级数字化营销与大数据专业

DAY 1-分批抵达柏林

所有的行程安排，在出发前学校便都已经下发给同学，也提供了一个专门的APP供我们查看所有与行程和访问公司相关的信息。

周日这天，同学们分了三批陆续抵达柏林机场，然后乘坐学校包的专车下榻酒店，办理入住。去酒店的路上，负责我们本次行程的向导老师，简单介绍了一下第二天的行程安排，并分发了第二天要用的地铁票，强调了集合时间和地点。稍后大家便回到酒店休息，准备第二天的正式行程。

DAY 2 AI如何为工作流程和商业模式创造更多可能

第二天在酒店用过早餐后，我们8点便集合一起前往第一个地点。上午，第一个议程请到了OpenAI的开发团队大使Natalie Pistunovich。她依据以下几点向同学们分享了当下AI领域最新的一些信息和在实际应用中AI工具的发展情况。

1. LLM&ChatGPT如何为人类的生活带来影响，背后不同模型之间的差异
2. 在声音、图像和视频等媒体领域中，有什么现存的AI工具，如VanGoghPaint、MidJourney等，以及目前的AI技术可以达到的效果
3. 自治代理（Autonomous AI Agent）的概念

作为学习Data Science的学生，Natalie带来的分享无疑是课堂知识之外的一种很好的补充。让我们链接到最前沿的行业动向，并从实际应用角度看见目前AI领域的蓬勃生命力和广阔的应用前景。

上午的第二个议程则是由TomTom的产品经理为我们分享他的从业经验和心得，他作为一个拥有强大coding背景的程序员，是如何一步步找到自己的职业发展方向，如何在不断的求职历程中调整心态、自我成长，最后在问答环节，分享了一些在德国求职的小技巧。

下午听会的地点学校安排得别具心裁，正好在柏林大教堂的后面。利用午饭后的剩余时间。我们漫步柏林街头，欣赏颇具罗马建筑风格的景点，并趁着难得的阳光，在大教堂前记录下了柏林的秋。

下午的第一个议程首先邀请到了一个世界领先的科技媒体公司——Unicepta，由Unicepta的团队向学生介绍，在媒体产业中，是如何在不同环节结合人工智能技术，以驱动生意增长。比方说，在对于消费者的需求捕捉环节、消费者对产品的情绪反馈环节、以及媒介广告投放出去之后的节点检测和效果评估环节，人工智能是如何帮助评估商业问题，并导向更为准确高效的结果。

最后请到了Urban Sports Club的工程师总监为我们结束这第一天的分享座谈会。Urban Sports Club是德国最大的健身俱乐部之一，工程师总监首先介绍了健身俱乐部的线上平台构建，以及她们如何通过优化平台的不同板块和提供的服务，在“疫情”期间维持自身的品牌竞争力。第二部分则是从女性工程师的角度出发，分别讲述她在自己的国家、美国、和德国的工作体验和遇到的困难。并就身为一个跨国工作者为emlyon的非欧盟学生分享了一些在欧洲打工的经验。 她身上的Girl’s Power吸引了很多同学在演讲结束后仍然围绕在她身边交流心得，请教求职经验。

DAY 3参观德国国会大厦、拜访知名金融科技公司

上午的第一个议程是德国线上B2B协同工作平台Seetti的营销总监向我们分享做Marketing的经验。提到了几点非常有助于DMDS学生的信息，包括明确消费者需求需要经历的步骤，‘创造需求’和‘捕捉需求’两种不同路径之间可用的营销策略和对应工具，以及找到目标消费者这一环的必备技能。

最后仍然是固定的求职分享环节，总监分享了非常实用的一些小技巧，比如如何判断自己更适合已形成一定规模的大公司，还是加入小而美的初创团队？如何通过做技能分布图明晰自己在一众竞争者中的核心优势？

接下来是参观德国国会大厦，机会难得，我们在国会大厦内参观了平时最高级的议会地点，又专门的解说员向我们了解国会的一般议程和场上座位分布对应的含义。

下午，全球知名的金融科技公司Ayden有着覆盖全球的B2B线上交易服务。Ayden在数字化交易环节中，承担了银行和企业之间的中转角色。致力于为双方提供更加便利、快捷、一体化的支付服务，简化支付流程、保障数据和资金的安全。Ayden经理还从数据管理的角度着重介绍了他们如何管理客户的金融数据隐私。

对于我们大部分非传统商科出身的同学来说，这次了解金融科技行业的一部分业务能很好的拓展我们的视野，更多地了解到人工智能和数据科学在生活中各个方面的应用潜力。

第三天的最后，我们分为两组分别去拜访不同的公司。我所在的小组则是前往一个小型的创意热店公司，学习AI技术是如何助力于创意生产产业。印象最为深刻的是CEO在演讲结尾的一句话：“AI 并不会取代创新者，但是会使用AI一部分创新创意从业者，必将取代那些不会使用AI工具的人。”

DAY 4 团队合作--领导者的必备技能与决策逻辑

上午，在一个小型创业公司的访问中，我们深入了解了领导者在团队合作中所需具备的必备技能和决策逻辑。

该公司的创始人分享了公司成立以来的发展历程，从最初的初创阶段到逐渐壮大的过程中所面临的挑战和机遇。她强调了团队合作在公司成功中的关键作用，以及如何在不断变化的市场环境中调整策略和方向。

特别是在疫情期间，公司面临了前所未有的挑战。在经济压力和资源有限的情况下，公司做出艰难的决策，包括裁员和重新调整团队结构。她强调了在这些困难时期，领导者需要展现出坚定的决心和远见，同时也需要学会关心和照顾到每一个团队成员的情感和利益，学会用一定的情感纽带凝聚起整个团队。

访问中，她尤其强调，“管理能力”是以任务为导向，而“领导能力”则是以人为导向。领导者除去优秀的项目管理能力，还应该磨练的是如何通过有效的沟通和协调，激发团队的潜力和创新能力。

下午，Jina AI企图为企业和开发人员提供创新平台，以利用人工智能的力量创造价值和节省成本。Jina AI的首席人工智能工程师Florian 讨论了多模态人工智能在解决实际方案时的无限潜力。 Jina AI目前在 GitHub 上开源的突破性技术已使全球超过 40,000 名开发人员能够无缝构建和部署复杂的多模式应用程序。而Florian在向我们介绍公司业务时提到，他们之所以可以服务多个行业并保持作为agency的竞争优势，就在于模型的及时优化。这是我们第一次接触到类似于提供多模式人工智能服务的公司，尽管很多前沿的技术观念还未能完全理解，Florian的分享仍让我们觉得很新奇，原来早有人在AI浪潮中开辟了新的业务模式。

DAY 5 结束前的chill out day

上午，Foodora是一家外卖平台，正在企图跨越单一的食品外卖，往品类聚合式外送平台上迈进。我们有幸与Foodora的数据分析师进行了深入的交流，她为我们揭示了虚拟数字商务中数据分析的核心工作和方法论。她从数据生产流程的角度上，详细介绍了如何提出关键的数据问题，并为这些问题设定明确的测量指标。

但数据分析不仅仅是关于数字和统计。数字分析师强调，它也与业务紧密相关。她与我们分享了一些公司实际案例，展示了数据分析如何帮助企业更好地理解市场趋势，优化产品策略，甚至重新定义商业模式。这些实例为我们提供了宝贵的实践经验和启示，让我们更加深入地理解数据分析在现代商业环境中的价值和意义。

总的来说，这次交流为我们打开了一扇窗，让我们看到了数字分析在外卖和其他行业中的巨大潜力，以及如何将数据转化为实际的业务价值。

下午学校安排了一些轻松的活动，把我们集体送往东柏林，发掘柏林艺术性的一面。在遍布涂鸦的片区，当地的向导分组和我们介绍德国街头涂鸦艺术的起源和不同作品的含义。每一幅涂鸦作品都有其独特的故事和含义。

有的作品反映了艺术家对社会现象和政治议题的思考，有的则展现了对生活的热爱和对未来的憧憬。比如一个手指天空、比着胜利手势，宣传反战题材的小男孩，还有一只由街头各种废弃交通工具零部件搭建而成的鹦鹉。

跟随学校大巴回到酒店稍作休息之后，我们又继续出发了。今天是最后一个chill night，我们一起来到了一个酒吧，在这里进行最后的酒会。

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