做金融培训直播,要做好这三点

本文介绍了金融企业如何通过直播进行员工培训,包括必备的直播设备、直播方案制定及人员配置等内容,并探讨了直播视频的二次利用价值。

在2020年,直播成为大多企业的选择,金融行业也不例外。

金融机构做直播的内容就包括有理财科普、股票讲解、员工培训等,其中员工培训是比较受金融企业的青睐。

这不仅仅是因为金融企业的网点遍布全国,还因为通过直播,员工培训的成本更低,效率更快。

那么做金融培训直播需要准备什么吗?

一是备好直播设备。做金融直播一般是金融企业,那么对于直播设备就不能节省了。

首先就是良好的网络环境,即一根可联网的网线。其次就是手机或电脑、专业摄像头等,即可以让观众看到你的设备。最后是直播辅助工具,美颜补光灯,即是让你看上去更好看的工具。

二是确定直播前中后的方案。做金融直播之前,就需要讲师做好课程主题、内容、问题以及培训学员的作业等,让学员对培训有一个紧迫感。同时直播还需要确定好直播互动,以及直播后的数据运营。

三是直播人员的确定。做金融直播之前,金融培训人员包括有讲师一名,助教若干,培训员工若干等。

同时,金融企业还可以做好直播视频的二次利用。金融企业可以将直播回放的视频进行二次利用,让后续的员工还可以继续利用这个视频进行培训学习,节省培训成本,又可以避免讲师的重复讲述。

然而金融行业的产品知识和政策息息相关,政策改变时,产品知识也要随之更新,那么培训直播视频只能使用一段时间,后续还需要继续更新补充最新的知识。

做金融培训直播很适合当前的金融企业,不仅仅是疫情的原因,更多的是可以节省培训的费用成本和时间成本。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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