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李勇:AI大模型应用|解锁数据驱动企业价值的潜力,掌握未来竞争优势

在AI时代,企业如何高效利用数据要素,实现价值创造与转型升级?通过深入探讨AI大模型的应用场景与数据要素的优化策略,帮助管理者理解并应对当下的机遇与挑战。课程结合最新技术动态与实战案例,提供可操作的方法论,旨在提升企业对数据驱动价值的认知与应用能力。

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曹大嘴老师
  • 数据要素数据要素是企业在AI大模型应用中的核心资源。理解其概念与分类,有助于企业在应用中挖掘潜在价值。
  • AI大模型AI大模型提供了强大的数据处理能力与智能决策支持,企业可借此提升业务效率与市场竞争力。
  • 应用场景挖掘并优化企业应用场景是实现数据价值的关键,通过案例分析帮助管理者找到最佳实践。
  • 价值创造数据要素与AI结合,将为企业创造可持续的商业价值,推动业务增长与创新。
  • 实操演练通过上机实操演练,帮助学员掌握数据分析与AI模型应用的实际技能,增强应用能力。

数据要素与AI大模型的战略联动:构建企业增长新引擎 在数字化转型的浪潮中,企业需准确理解数据要素及其与AI大模型的关联,才能把握市场机遇。通过解析数据要素的本质与应用场景,帮助企业明确战略方向,优化资源配置,实现可持续增长。

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从数据到价值:构建AI驱动的企业增长体系

通过系统分析与案例探讨,帮助企业厘清数据要素在AI大模型应用中的重要性,明确战略切入点,找准增长起点,确保企业在竞争中立于不败之地。
  • AI大模型介绍

    深入了解AI大模型的分类与应用现状,为后续学习奠定基础,帮助企业识别技术机会。
  • 数据要素作用

    解析数据要素在AI大模型中的核心作用,为企业应用提供理论支撑,帮助管理者优化资源配置。
  • 场景发现方法

    学习如何有效发现企业应用场景的方法与技巧,提升团队的市场洞察能力和敏锐度。
  • 案例分析

    通过成功案例分析,理解数据要素如何在客服等领域创造价值,激发学员的思考与实践。
  • 实操环节

    进行上机实操演练,巩固理论知识,提升实际应用能力,确保学员能够将所学知识转化为行动。
  • 数据与AI关系

    探讨数据要素与AI应用的相互关系,帮助企业优化AI大模型的应用效果,提升运营效率。
  • 互动环节

    通过学员间的互动交流,分享经验与心得,促进共同学习与成长,提升整体学习效果。
  • 案例探讨

    探讨数据要素结合其他领域的应用场景,扩宽学员的视野,激发更多创新思路。
  • 价值提升

    深入讨论数据要素结合AI大模型如何提升企业各领域的效率与价值,推动企业可持续发展。

掌握数据驱动的战略思维,提升企业市场竞争力

通过本次学习,企业管理人员将建立系统的战略思维,能够在复杂的市场环境中找到突破口,提升企业的整体市场竞争力。
  • 理解AI大模型

    全面了解AI大模型的基本概念、分类及其在企业中的应用现状,识别潜在机遇与挑战。
  • 数据要素分析

    掌握数据要素的概念与分类,能够有效分析数据在AI大模型中的应用效果,为决策提供依据。
  • 发现应用场景

    学会如何发现和优化企业的应用场景,通过案例学习提升实际操作能力。
  • 案例学习

    通过案例学习了解数据要素结合AI在客服领域的成功实践,为企业提供借鉴和启发。
  • 实操能力提升

    增强实际操作能力,通过上机实操演练,将理论知识应用于实际工作中。
  • 团队协作

    通过互动环节提升团队协作能力,分享经验与观点,实现共同成长。
  • 优化策略

    掌握优化企业应用场景的策略与实践,为企业创造更大的价值。
  • 市场敏锐度

    提升市场敏锐度,能够快速反应市场变化,调整战略方向。
  • 创新思维

    培养创新思维,激发在数据驱动背景下的市场机会识别与价值创造能力。

应对数据驱动时代的挑战,构建企业成长新路径

在数据驱动的时代,企业面临着数据管理、技术应用与市场竞争等多重挑战。通过系统学习,企业将能够有效应对这些问题,找到适合自身的发展路径。
  • 战略模糊

    解决企业在数据驱动背景下战略不清晰的问题,帮助管理者明确发展方向。
  • 执行力不足

    提升企业执行力,让战略目标与实际行动紧密结合,确保战术落地。
  • 数据利用不当

    优化数据要素的使用效率,提升数据在AI应用中的价值创造能力。
  • 市场反应慢

    提升企业的市场敏锐度,快速识别市场变化,调整战略应对。
  • 技术应用不当

    帮助企业有效运用AI大模型,避免技术应用中的误区与盲点。
  • 场景发现困难

    解决企业在发现应用场景时的困难,提供系统的方法与技巧。
  • 协同不足

    提升团队协同能力,确保不同部门间的有效沟通与合作。
  • 创新乏力

    激发企业的创新潜力,推动数据与AI结合下的新业务模式探索。
  • 价值创造不足

    帮助企业通过数据要素与AI应用提高效率,实现更高的商业价值。

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