曾滨源先生谈项目风险管理

7月29日,PMI广州志愿者团队邀请到爱立信的曾滨源先生,跟大家聊项目风险管理的相关话题。由于是访谈式的节目,所以没有完整的ppt。还好我拿到了当时的录音,把录音整理成思维导图。

虽然知识点比较离散,但是交谈的过程中不乏很多经验汇集之谈,我用红色标注起来,希望读者细细体会。

 

1 风险识别

  1.1 忌讳漫无边际得找风险

  1.2 需要找一条主线去寻找风险

  1.3 可以用时间轴作为主线

  1.4 什么是专家

    1.4.1 掌握你项目所需资源的人

    1.4.2 客户也是专家

  1.5 专家判断

    1.5.1 delphi法

    1.5.2 建议多种方法结合

    1.5.3 项目经理主导,列提纲,再汇总

  1.6 分类找风险

    1.6.1 例如项目的类型

    1.6.2 外围因素,如法律

    1.6.3 公司政策

    1.6.4 客户特有规定

2 风险管理是贯穿始终的

  2.1 没有风险控制,项目失败几率会达到85%

  2.2 做得比较好的情况下,会达到95%

3 中国人的风险管理理念比较薄弱

  3.1 中国人偏向框架性思维

  3.2 不喜欢step by step考虑问题

4 如何确定某个风险应该进行定性还是定量分析

  4.1 优先做定性,在做定量

  4.2 对于关键风险才进行定量

  4.3 因为要考虑到管理成本

  4.4 公司考核时,应该关注风险分解后谁去跟进

  4.5 希望精确计算风险概率意义不大

5 项目中的不确定性都是风险

  5.1 实际中,着重关心消极风险

6 风险应对的方式

  6.1 对下,将风险责任分摊

  6.2 对上,建立良好的沟通计划来应对

  6.3 通过老板所关心的问题,将风险转让他关心

  6.4 老板要关注的问题很多,不要期望老板也是项目管理专家

7 如何看待风险的成本

  7.1 不是所有的风险都需要关注

  7.2 识别的风险越多越好,管理的风险要有限

  7.3 老板不会担心关心风险

  7.4 高层关心的是什么

    7.4.1 收益

    7.4.2 成本

    7.4.3 资金利用率

    7.4.4 其他资源利用率

  7.5 跟高层沟通风险

    7.5.1 第一步讲这些风险会造成多少成本的增加

    7.5.2 第二步将“我”能够搞定!

    7.5.3 第三步,“我”需要你的支持!

  7.6 人都有趋利避害的倾向

8 以何种程度来应对各种风险

  8.1 小型项目以PM为中心找风险

  8.2 大型项目将风险分类,然后让不同的人去处理

  8.3 不熟悉某一块业务或者技术的情况下,让专家处理

  8.4 风险的过滤

    8.4.1 风险已经发生了,就从列表中删除

    8.4.2 如果一个风险不影响项目走向,那么也剔除

  8.5 对不同客户的态度不同

    8.5.1 企业客户的风险较小

    8.5.2 企业客户有时即使发生了风险,也并不十分关注

9 组织结构对风险应对的影响

   9.1 项目型组织,便于风险管理

   9.2 矩阵型对风险管理有影响

10 风险识别的经验

  10.1 不要过多追求工具

  10.2 不一定需要公司级的历史数据归档

      10.2.1 以前的项目经理有很多资源

  10.3 项目风险的数据来源很重要

  10.4 沟通计划才是关键

  10.5 公司的流程制度是项目风险的一大来源

11 如何应对客户意图的大范围变动

  11.1 风险和沟通很难剥离

  11.2 一般说明项目中没有好的机制保证干系人对项目的理解是透彻的

  11.3 大部分是因为干系人对项目的理解不透彻

  11.4 大部分项目失败的原因是内部

12 风险登记册的管理

  12.1 每次打的阶段完成需要评估

  12.2 把沟通计划和风险计划放入甘特图进行关注


录音下载链接

http://www.vdisk.cn/down/index/3649880A8352

http://www.vdisk.cn/down/index/3649878A4533

内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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