AI赋能数字化经营决策｜企业内训课程

课程大纲

课程总览

内容重点

导言：开启数字化经营分析的新范式
从报表驱动到AI驱动：一场深刻的经营决策变革
经营数据分析的三重境界
1. 看数据：看见发生了什么
2. 问数据：探究为什么发生

第一部分：高质量提问——让AI成为您的首席分析师

一、AI数据分析的底层逻辑与提问艺术

输入决定输出：为什么高质量提问是驾驭AI的核心关键
高价值数据分析提示词的五大核心支柱
1. 角色（Role）：赋予AI专家身份
2. 任务（Task）：下达精准分析指令
3. 数据（Data）：提供清晰分析原料
4. 方法（Method）：指定高级分析模型
5. 格式（Format）：要求专业输出呈现
AI数据分析的常见误区与规避策略

二、四类核心经营分析场景的提示词构建实战

经营诊断类提示词：让AI精准定位经营异常，深度挖掘问题根因
趋势洞察类提示词：让AI敏锐识别经营趋势，捕捉关键拐点信号
对标分析类提示词：让AI实现多维度经营对标，解读核心差异
预测推演类提示词：让AI科学推演经营走势，进行前瞻性风险预判

三、提示词的优化迭代与资产化管理

从模糊到精准：提示词三轮追问迭代法
从个体智慧到组织能力：构建企业级经营分析提示词库
AI输出质量的评估体系与人工校验机制
【AI练习】构建一个经营数据诊断的高质量提示词并进行迭代优化
【工具练习】搭建本企业经营分析的提示词模板库

第二部分：体系化诊断——数据模型方法论与诊断落地

一、经营数据诊断的战略方法论框架

独创的经营数据诊断RMCC罗盘模型
1. 指标选择(Result)：选对北极星指标
2. 多维拆解(Measure)：层层分解探究竟
3. 对比基准(Compare)：建立价值参照系
4. 因果归因(Cause)：锁定根本驱动力
经营数据诊断的三大黄金分析视角
1. 结果视角：洞察经营成果
2. 过程视角：透视业务流程
3. 结构视角：诊断系统健康度
从数据洞察到经营决策：诊断闭环的五步实战法

二、核心数据诊断模型与实战应用

杜邦分析法：从ROE拆解，层层穿透经营效率与盈利能力
异常诊断模型：对经营指标异动进行快速定位与根因追溯
结构分析模型
1. 收入结构：诊断增长质量与多元化
2. 成本结构：诊断成本效益与优化空间
3. 客户结构：诊断客户价值与生命周期健康度

三、经营驾驶舱的设计与应用

经营数据看板的设计哲学：关键指标选择与战略层级逻辑
经营驾驶舱看板：核心经营指标的一屏总览与智能预警机制
AI赋能数据看板：用自然语言指令，驱动AI自动生成看板与动态更新

四、数据诊断报告的输出与呈现

高管案头的数据诊断报告：从发现到建议的结构化模板
数据故事力：让诊断结论具备强大说服力，驱动决策层共识
AI一键生成：高效辅助诊断报告撰写与核心观点可视化
【AI练习】用AI对模拟经营数据集进行诊断分析并输出一份高管报告
【小组研讨】选择一个关键经营场景，设计数据诊断框架并确立核心指标
【工具练习】用AI生成一个经营数据看板原型

第三部分：实战中内化——数字化经营决策的案例复盘

内容重点

案例一：破解销售增长迷局——业绩持续下滑的深度诊断与决策扭转
案例背景：某企业销售连续三个季度下滑的真实困境
诊断路径：从总指标异动出发，沿区域-产品-渠道进行多维穿透式拆解
AI应用复盘：全流程中的高质量提示词应用与输出效果对比
决策转化：如何将数据发现转化为具体的管理行动与资源配置调整

适合对象

企业经营者、高层管理者、事业部/分公司负责人、核心业务管理者、数据分析与运营管理人员、HRBP等

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核复盘时，问题、方法和课后检查点需要连起来，便于回到岗位继续推进

核心收益

场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕高质量提问——让AI成为您的首席分…校准目标和边界，明确课堂重点动作
流程复用更容易：体系化诊断——数据模型方法论与诊断…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用

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人工复核有抓手：实战中内化——数字化经营决策的案例…相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

数字化转型已从概念普及进入深水攻坚，企业沉淀了海量经营数据，但数据价值的挖掘率却不足15%，这已成为制约增长的普遍瓶颈。面对数据汪洋，管理者常常陷入看不清、看不透、看不快的决策困境，导致企业报表越积越多，经营决策却愈发依赖直觉与经验。传统的数据分析模式，不仅技术门槛高、执行周期长，更在业务部门与数据部门之间筑起了难以逾越的需求错位与沟通壁垒

当下，企业在经营分析领域正面临三大核心挑战

缺乏战略性提问能力：面对纷繁指标，不知该向数据问什么战略性问题，缺乏系统化的诊断框架，难以启动有效分析

课程时间

1天，6小时

授课方式

战略讲授、案例深度剖析、AI实景演示、提示词现场练习、工具实操、小组研讨

课程内容重点

01高质量提问——让AI成为您的首席分析师

02体系化诊断——数据模型方法论与诊断落地

03实战中内化——数字化经营决策的案例复盘

讲师介绍

马超

AI赋能的组织效能与人力资源管理专家

17年经验AI赋能组织效能与人力资源管理专家，擅长人力资源战略规划、绩效管理及AI+HR应用。主导10+知名企业人力变革项目，服务国家电网等知名企业，致力于通过数字化手段提升组织效能

政府国企电力能源通信制造业互联网科技医药医疗

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课程差异说明

本课程页面围绕《AI赋能数字化经营决策》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

企业经营者、高层管理者、事业部/分公司负责人、核心业务管理者、数据分析与运营管理人员、HRBP等。

学习这门课可以获得什么收益？

明确工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕高质量提问——让AI成为您的首席分…校准目标和边界，明确课堂重点动作。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天，6小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用战略讲授、案例深度剖析、AI实景演示、提示词现场练习、工具实操、小组研讨，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配

AI赋能数字化经营决策