适合对象

建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界转成课后可继续推进的动作

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法

核心收益

采用「认知→工具→应用→思维→趋势」递进式框架，快速建立AI知识体系和实践能力
强化数据驱动意识，学会用业务语言定义AI需求，高效使用大模型完成专业任务
消除业务与技术的语言鸿沟，用数字化思维促进职能岗位与IT部门高效沟通

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构建AI思维框架，突破传统业务思维定式，提升场景洞察和聚焦能力，能针对岗位痛点设计"AI+业务"可落地的应用方案

课程背景与交付信息

制造业正处于从"规模扩张"向"质量效益"转型的关键阶段，工信部发布的《人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单》显示，已有151项AI应用案例在制造业落地，涵盖智能质检、预测性维护、供应链优化等多个领域。然而，与生产部门相比，职能部门（人力资源、财务、采购、行政、质量管理等）的AI应用仍处于起步阶段，存在明显的"数字鸿沟"

制造业职能部门长期面临"事务性工作繁重、数据分析能力薄弱、跨部门协同效率低"三大痛点。与此同时，AI技术的"科技平权"为职能部门带来了改变机会。截至2025年6月，已有1200家制造业企业通过AI实现"提质降本"，平均生产效率提升28%，其中职能部门效率提升贡献率占比达35%

很多企业已经在职能部门AI应用方面积累了可复制的经验，AI落地不需要高深的技术背景，关键在于"业务场景+合适工具+操作方法"有机结合。本课程正是基于这一逻辑，针对实际工作场景，特别关注职能部门的核心诉求：一是"减负"，通过AI工具将事务性工作时间大大压缩；二是"增值"，利用数据驱动能力从"执行者"转型为"业务伙伴"；三是"协同"，打破部门数据孤岛，实现跨职能的智能化协作。掌握可直接落地的AI应用方法，构建"人机协同"的新型职能部门，为全面数字化转型奠定基础

课程时间

1天，6小时

授课方式

讲师讲授、案例解析、实操演示、互动答疑

课程内容重点

01AI赋能——效率革命与业务重塑

02人机协同：经验主义VS AI驱动

03提示词优化的黄金法则

04从普通用户到指令大师

05提示词是与大模型沟通的咒语

课程大纲

AI赋能—效率革命与业务重塑

一、AI大模型三项核心能力

1. 图文音影多模态解析生成能力
2. 自然语言处理和逻辑推理能力
3. 业务逻辑洞察和系统输出能力

二、人机协同：经验主义VS AI驱动

1. 提示词优化的黄金法则
2. 从普通用户到指令大师
3. 调教技巧-避坑指南-使用禁忌
4. 提示词是与大模型沟通的咒语
5. 国内外主流大模型及优劣势对比

三、降本增效：AI应用重塑业务

1：版本智能体：三件套自动化产出
2. 数据指挥官：非结构化数据治理
3. 创意加速器：探爆款内容秒产出
4. 业务创新助手：AI生成改进建议

四、AI驱动智能工作范式全景图

1. 智能对话平台：企业级知识库快速搭建
2. 数据分析套件：Excel小白秒变分析专家
3. RPA流程自动化：重复工作的终结者
4. 知识图谱：让岗位经验不再随人员流失
5. 预测分析：从「事后诸葛」到「未卜先知」
6. 管理者如何拥抱AI技术，重塑职业竞争力

五、AI+职能部门九大场景化应用

1. 高效办公：报表版本多模态秒速处理
2. 客户服务：客户体验提升与定制化服务
3. 方案设计：大幅度提升创意效率及质量
4. 科学决策：多维度数据分析和风险预警
5. 财务管理：预算方案生成及税务规划
6. 人力资源：招聘筛选和岗位胜任力模型
7. 智能质检：AI视觉检测提升缺陷识别率
8. 设备维保：AI预测模型提前规避故障隐患
9. 风险管控：模型实时监测和动态评估分析

六、人工智能+背景下的机遇和挑战

1. 企业级AI应用与岗位分化
2. 大模型及AI未来发展的十大趋势
3. 发现问题的能力比解决问题更重要
4. 用想象力、创造力驾驭，做AI做不了的事
5. 潜在风险：信息滥用、数据安全、科技作恶

AI驱动—数据治理和决策支持

一、决定AI是否聪明的是数据质量

1. 数据确权与责任矩阵：谁是数据的主人
2. 业务部门是数据的生产者和使用者
3. 打破唯IT论：为什么数据治理首先是管理问题

二、数据标准与数据质量管理

1. 业务术语标准：统一业务语言，消除理解歧义
2. 数据元标准：明确定义数据的基本属性
3. 参考数据标准：管理码值、分类、状态等静态数据
4. 主数据标准：管理核心业务实体的唯一视图
5. 指标数据标准：统一计算口径、维度定义、展现格式

三、从数据资源到数据资产

1. 没有小数据，只有大数据
2. 数据是业务创新关键支点
3. 数字化运营三个核心指标
4. 数据开发应用的四个层面

四、大数据特性解析和开发流程

1. 大数据类型划分和三个要素
（1）大——海量与实时并重
（2）数——结构化和非结构化融合
（3）据——精准和可信的决策依据
2. 大数据六个特征：时间、空间、行为、偏好、规律、预测
3. 确立符合业务实际的数据开发流程
（1）数据采集：确保数据源合规性，建立采集日志
（2）数据清洗：制定清洗规则，保留原始数据备份
（3）数据整合：建立主数据管理，统一身份识别
（4）数据分析：结合业务场景，避免纯技术分析

五、大数据分析挖掘方法及要点

1. 统计性分析
（1）结合业务场景设定关键指标
（2）多维度交叉的统计模型构建
（3）聚焦问题，导向性数据提取
2. 预测性分析
（1）捕捉各个因素之间的内在关联
（2）从历史数据中发现周期性规律
（3）建立预警模型，提前识别风险
3. 可视化分析
（1）形成观点和结论，避免"图表堆砌"

六、数据安全与合规带来的风险规避

1. 企业面临的三大法律风险
（1）合规风险：数据采集、存储、传输过程中违规操作
（2）侵权风险：用户隐私泄露导致的巨额赔偿
（3）经营风险：因数据问题导致上市受阻或业务关停
2. 构建企业数据安全防线：从制度到技术双重保障
（1）建立数据分类分级管理制度
（2）数据全生命周期的安全管控
3. 《数据安全法》、《个人信息保护法》最新执法动态

AI思维—能力进化与场景落地

一、用户思维——技术转化能力

1. 傻瓜式、简单可依赖
2. 不要让用户做选择题
3. 需求洞察与痛点捕捉
4. 用户需求VS应用

二、产品思维——业务打磨能力

1. 无痛点，不产品（服务）
2. 做减法，不做加法（功能）
3. 小步快跑，快速迭代（效率）
4. 避免过度的流程设计（机制）

三、迭代思维——持续进化能力

1. 避免完美主义导致停滞
2. 目标拆解为可执行步骤
3. 以低成本试错获取反馈
4. 想办法干掉昨天的自己

四、创新思维——创造性输出能力

1. 否定是创新的开始
2. 创新不是瞎折腾
3. 创新是有中生无
4. 创新是发现更多可能性
5. 脱离真实场景的创新是一厢情愿
课程回顾、总结、分享和行动
1. 场景应用：梳理目前自己工作中存在的3个业务痛点，并结合对课程内容的理解，给出一套可行的AI应用解决方案
2. 业务改进：制定未来3个月的AI赋能计划，包括1个可落地的AI试点场景，AI与现有系统的整合路径，以及可能的障碍和应对策略

讲师介绍

张世民

AI应用及数字化转型实战专家

AI应用及数字化转型实战专家，17年互联网+传统产业经验，曾任多家平台CEO/COO。专注AI落地与数字化战略，累计授课超4500小时，服务政府、能源、金融等多行业头部客户

政府国企电力能源通信金融银行烟草制造业

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课程差异说明

本课程页面围绕《职能部门，训练AI应用与业务场景重塑》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

职能部门AI应用与业务场景重塑