课程总览
内容重点
- 课程导入—AI如何让信息系统会思考
- 问题墙构建：各业务部门信息系统使用痛点收集与分类
- 课程价值承诺：2天后每位学员将带着本业务域智能化方案离开
AI赋能企业信息系统智能化升级
AI赋能信息系统的技术基石、信息系统智能化的五大突破场景和建筑行业智能化方案工作坊连成一组训练主线，减少课堂内容与岗位动作之间的断点
授课讲师：
冰洋 · 数字化转型与AI智能体实战专家
课程大纲
AI赋能信息系统的技术基石
内容重点
- 知识模块
- 知识点一：机器学习如何让系统具备经验学习能力
- 生活化比喻：像老中医诊脉，随着病例增加诊断越精准
- 技术实质：监督/无监督学习在数据分类、预测中的应用逻辑
- 知识点二：自然语言处理（NLP）如何理解业务需求
信息系统智能化的五大突破场景
内容重点
- 知识模块
- 知识点一：智能数据填报与核验
- 创新点：OCR识别自动填充表单，AI交叉核验数据逻辑
- 成效：某建工集团物资验收单处理时间减少70%
- 知识点二：业务流程自动化（AI+RPA）
建筑行业智能化方案工作坊
内容重点
- 知识模块
- 知识点一：项目管理场景智能化设计
- 小组任务：重新设计项目进度上报-分析-预警流程
- 参考框架：谷器数据数字工厂的异常管理机制
- 知识点二：供应链协同智能化方案
适合对象
分公司各部门负责人（运营部、财务部、项目管理部等） 信息系统关键用户及业务骨干 数字化转型推进小组成员 相关技术支撑人员
课程定位与主要问题
AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目需要的不只是方法介绍，还要处理现场动作不稳定的问题
核心收益
- 洞察AI能力边界：掌握机器学习、自然语言处理等技术与信息系统的结合点，能够准确评估AI解决业务问题的可行性
- 设计智能业务流程：学会将传统人工流程改造为人机协同智能流程，实现从数据填报到自动分析的转变
- 构建诊断报告体系：能够运用AI技术建立系统问题自动诊断机制，生成精准化分析报告
查看更多收益 收起更多收益
- 降低技术应用门槛：通过低代码平台和自然语言交互技术，使业务人员也能参与智能化系统建设
- 制定实施路线图：获得分公司信息系统智能化升级的渐进式实施方案，避免盲目投入
- 强化数据驱动文化：培养通过数据智能分析进行业务决策的思维模式，提升组织数字化素养
课程背景与交付信息
当前，建筑行业正面临数字化转型的关键时期，各分公司的信息系统仍以人工填报为主，缺乏智能化分析能力，导致数据价值难以充分释放，决策效率低下。系统间数据孤岛现象严重，业务流程依赖人工经验，无法实现预测性分析和自动化处理，制约了分公司的运营效率提升
本次课程将围绕分公司数据集成系统的特点，采用场景-技术-方案三维教学法，第一模块解析AI核心技术在信息系统中的应用逻辑，第二模块深入业务场景设计智能化解决方案，第三模块结合建筑行业特性进行实战演练
通过本次培训，学员将掌握AI与信息系统融合的方法论，为构建可自感知、自决策、自执行的智能系统奠定基础，最终实现业务流程自动化率提升40%以上，数据分析效率从小时级缩短至秒级响应
课程时间
2天，12小时
授课方式
工作坊教学，采用四阶收益式教学法： 情境导入（真实业务场景再现） 技术解构（AI原理生活化比喻） 方案共创（小组跨界协作设计） 路演评审（可行性评估与优化）
课程内容重点
01AI赋能信息系统的技术基石
02信息系统智能化的五大突破场景
03建筑行业智能化方案工作坊
讲师介绍
冰洋
数字化转型与AI智能体实战专家
数字化转型与AI智能体实战专家。北航硕士，前华为/腾讯架构师。擅长企业架构顶层设计、AI智能体工程及数据治理，主导多个千万级标杆工程，致力于将前沿技术转化为可落地的生产力工具
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI赋能企业信息系统智能化升级》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？
分公司各部门负责人（运营部、财务部、项目管理部等） 信息系统关键用户及业务骨干 数字化转型推进小组成员 相关技术支撑人员。
学习这门课可以获得什么收益？
洞察AI能力边界：掌握机器学习、自然语言处理等技术与信息系统的结合点，能够准确评估AI解决业务问题的可行性；设计智能业务流程：学会将传统人工流程改造为人机协同智能流程，实现从数据填报到自动分析的转变。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按2天，12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？
课程主要采用工作坊教学，采用四阶收益式教学法： 情境导入（真实业务场景再现） 技术解构（AI原理生活化比喻） 方案共创（小组跨界协作设计） 路演评审（可行性评估与优化），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
