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，便于课后在同一套判断标准下继续推进

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场景下，参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏

核心收益

深入解读DeepSeek、AI大模型行业应用最新动态，把握智能化未来发展脉络
采用「认知→工具→应用→思维→趋势」的递进式框架，确保在零基础的情况下
也能快速建立起系统的AI知识体系和实践能力

查看更多收益收起更多收益

实现管理思维升级，构建AI思维框架，突破传统业务思维定式，破解AI基因密匙
深度挖掘AI大模型在不同领域的典型应用案例，为各业务环节优化提供可行性参考
正确认识AI 时代所属行业面临的机遇和挑战，主动适应变化，提升企业核心竞争力

课程背景与交付信息

以DeepSeek为代表的生成式AI的爆发式发展彻底改写了技术应用边界——AI正以超进化姿态渗透到各行各业。DeepSeek凭借其突破性的强化学习驱动推理和模型蒸馏技术，迅速成为现象级顶流。其开源策略和低成本算力需求打破了传统AI对高端资源的依赖，推动技术普惠化进程，重构了包括政务、金融、制造、医疗等行业的智能化转型路径。企业若无法快速掌握AI工具，将在效率、创新和客户体验三大维度落后

据世界经济论坛《未来工作报告》，2026年全球86%的企业面临AI技能鸿沟，而DeepSeek在内容生成、流程优化、管理决策等场景的案例已验证其商业价值

近年来，我国人工智能的蓬勃发展正在为各行各业赋能，为企业与个人的发展带来新机遇。工业和信息化部赛迪研究院数据显示，2023年，我国生成式人工智能的企业采用率已达15%，市场规模约为14.4万亿元。相关机构预测，2035年生成式人工智能有望为全球贡献近90万亿元的经济价值，其中我国将突破30万亿元

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工具 - 开箱即用的赋能利器

02AI应用 - 业务场景重构实践

03DeepSeek重新定义AI

04人工智能概述、实现要素及趋势

05DeepSeek突围启示与科技创新

课程大纲

AI工具 - 开箱即用的赋能利器

一、DeepSeek重新定义AI

1. 人工智能概述、实现要素及趋势
2. DeepSeek突围启示与科技创新
3. 生成式AI的底层逻辑和三个核心指标
4. 为什么说DeepSeek是AI普惠化里程碑
【案例解析】AI智能体龙虾爆火出圈

二、大数据+大算力+强算法=大模型1. 参数规模：千亿级参数成为主流

2. 技术架构：基于人类反馈反馈的强化学习
3. 模态支持：文本、图片、影像、语音等多模态
4. 应用领域：通用大模型VS行业大模型

三、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
【实操演示】多模态生成、数据清洗/数据分析/数据可视化、科学决策等……

四、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. 国内外主流大模型解析及优劣势对比

AI应用 - 业务场景重构实践

一、降本增效：创新增长双引擎

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

二、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，重塑企业竞争力

三、AI+企业级九大场景化应用

1. 高效办公：报表版本多模态秒速处理
2. 市场推广：基于用户画像的精准营销
3. 客户服务：用户体验提升与定制化服务
4. 科学决策：多维度数据分析和风险预警
5. 方案设计：大幅度提升创意效率及质量
6. 财务管理：预算方案生成及税务规划
7. 人力资源：招聘筛选和岗位胜任力模型
8. 技术研发：创新思路引发和模拟仿真验证
9. 风险管控：模型实时监测和动态评估分析

四、企业本地化部署方案

1. 需求评估与场景选择：避免盲目投入
2. 轻量化部署：降低技术门槛和硬件成本
3. 社区协作与轻量级外包结合
4. 分阶段价值验证&持续优化
5. 知识库搭建&安全性与合规保障

AI思维 – 倒逼管理者思维升级

一、思维升级驱动企业转型

1. 用户思维——技术转化能力
2. 产品思维——业务打磨能力
3. 迭代思维——持续学习能力
4. 数据思维——数据驱动能力
5. 创新思维——创造性输出能力
6. 跨界思维——跨学科知识能力

二、数据驱动决策金字塔

1. 从【我觉得】到【数据说】的决策跃迁
2. 决策因子可视化：AI辅助下的选项评估
3. 案例解析：某消费品牌大数据思维和颠覆式创新

三、人机协同创新方法论

1. 人类做决策，AI做执行的黄金分割点
2. 创意众筹：AI脑暴会的组织技巧
3. 案例解析：某家电企业运营模式转型策略

AI趋势 - 未来已来的战略准备

一、前沿技术演进风向标

1. 多模态裂变：打通视觉-语言-行动的任督二脉
2. 具身智能：从数字世界走向物理世界
3. 数字孪生：在虚拟世界中映射现实

二、组织进化路线图

1. AI原生企业：组织变革与内部协同
2. 人才战略：培养「AI+」复合型人才梯队
3. 行动指南：制定企业AI转型路径

三、AI时代的机遇和挑战

1. 企业级应用与AI时代岗位分化
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
课程回顾、总结、分享和行动
1. 场景应用：选取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. 任务实践：设计一个自动化报告生成工具，输入业务数据，输出可视化分析结论；搭建一个智能问答助手，针对自身的业务特性提供常见问题解答
3. 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

查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《AI大模型企业级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 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

AI大模型企业级应用与业务场景重塑