课程总览
内容重点
- （重点）
郑科博士—人工智能企业应用—AI时代的企业生产力革命
AI到底是什么——从搜索工具到生成引擎和1 大语言模型 vs 搜索引擎会先校准做法，再收束到课后的跟进动作
授课讲师：
郑科 · 宏观经济分析与AI金融科技应用专家
课程大纲
第一章 AI到底是什么——从搜索工具到生成引擎
1.1 大语言模型 vs 搜索引擎
- 搜索引擎：检索已有信息（Google逻辑）
- 大模型：生成最可能的答案（概率机制）
- 本质差异：找答案 vs 造答案
1.2 与AI沟通：不是问，而是对话+建模
- 人类提问 → AI生成 → 人类修正
- AI更像实习生而不是专家
- 企业场景：技术问题 vs 战略问题
1.3 企业误区案例
- 把AI当搜索用 → 得到错误决策建议
- 直接复制AI输出 → 产生业务风险
- 错误理解AI权威性
- 案例：某企业用AI生成投标材料出现错误数据
第二章 AI的能力边界——为什么它会胡说八道
2.1 AI幻觉（Hallucination）的本质
- 定义：看似合理但不真实的信息
- 原因
- 训练机制是预测下一个词
- 被鼓励猜答案而不是说不知道
2.2 典型错误类型
- 编造数据/文献
- 混淆事实（人名、时间、技术）
- 逻辑自洽但错误
2.3 判断力的重要性
- AI时代核心能力
- 信息鉴别能力
- 逻辑判断能力
- 常识校验能力
- 案例：AI编造行业报告/虚构引用
第三章 企业风险与合规——哪些不能输入AI
3.1 企业AI使用的三大风险
- 数据泄露风险（客户/合同/技术）
- 知识产权风险
- 决策误导风险
3.2 企业禁止输入内容（红线）
- 未公开商业数据（合同、报价、成本）
- 技术图纸、核心工艺
- 客户信息与个人数据
- 内部战略与会议纪要
3.3 合规建议
- 建立AI输入分级制度
- 使用企业私有模型或隔离环境
- 关键输出必须人工复核
- 案例：员工上传代码/合同导致泄密
第四章 AI作为能力放大器——正确使用流程
4.1 标准使用流程（核心方法论）
- 提问 → 生成 → 质疑 → 修正 → 输出
4.2 错误用法 vs 正确用法
- 复制粘贴
- 一次性提问
- 不校验直接用
- 多轮迭代
- 结构化提问
- 交叉验证
4.3 企业场景应用
- 报告撰写
- 技术方案整理
- 客户沟通材料
- 数据分析辅助
- 案例：AI辅助工程方案优化流程
第五章 如何与AI沟通——什么是好问题
5.1 好问题的结构
- 背景（Context）
- 目标（Goal）
- 限制（Constraint）
- 输出格式（Format）
5.2 提问技巧（Prompt Engineering）
- 角色设定（你是一个工程专家…）
- 分步骤提问
- 示例驱动（few-shot）
5.3 差问题 vs 好问题对比
- 模糊问题 → 模糊答案
- 精准问题 → 高质量输出
- 练习：同一问题三种问法效果对比
第六章 如何判断AI输出质量
6.1 四大评估维度
- 事实准确性
- 逻辑一致性
- 完整性
- 可执行性
6.2 验证方法
- 多AI交叉验证
- 与权威数据比对
- 反向提问（challenge AI）
6.3 看起来对 ≠ 真的对
- AI语言流畅 ≠ 正确
- 高置信表达反而更危险
- 案例：AI生成财务分析错误但极具说服力
第七章 主流AI工具对比与选型
7.1 主流模型介绍
- ChatGPT（通用能力强）
- Claude（安全与长文本）
- Grok（实时信息能力）
- DeepSeek（性价比与推理能力）
- 豆包（本土生态）
7.2 核心差异
- 能力侧重点
- 幻觉控制能力
- 成本与部署方式
7.3 企业选择建议
- 通用办公 vs 专业分析
- 公有云 vs 私有部署
- 成本与安全权衡
- 案例：不同AI完成同一任务对比
适合对象
企业管理层 技术、运营、市场及职能部门人员 数字化/信息化相关团队
课程定位与主要问题
工具会用但流程接不上、结果不好验时，训练重点应放在判断标准和后续跟进方式上
核心收益
- 场景边界更清楚：风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级
- 提示与校验更稳定：风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点
- 流程复用更容易：场景复盘明确风险信号、处置流程和协同边界
- 人工复核有抓手：用于日常检查、沟通留痕和后续跟进的操作清单
课程背景与交付信息
在能源与工程服务行业数字化转型加速背景下，大模型（LLM）正成为企业效率提升的重要工具。但与此同时
AI并非事实机器，而是概率生成器，存在幻觉与误导风险
员工普遍存在不会问盲目信乱输入的使用误区
课程时间
6小时
授课方式
线下面授、 案例互动、 AI实操演示 课程主要收益 建立AI正确认知（避免误用与盲信） 掌握高质量提问与输出评估方法 明确企业AI使用的风险边界与合规原则 掌握AI作为能力放大…
课程内容重点
01AI到底是什么——从搜索工具到生成引擎
021 大语言模型 vs 搜索引擎
03搜索引擎：检索已有信息（Google逻辑）
04大模型：生成最可能的答案（概率机制）
05本质差异：找答案 vs 造答案
讲师介绍
郑科
宏观经济分析与AI金融科技应用专家
哈佛MPA与斯坦福MBA，CFA持证人，20年金融科技跨界实战专家。曾任世行特约研究员及多所高校实践教授，擅长将宏观经济洞察、AI前沿技术与金融实务深度融合，主导多个国家级重大项目，为政府与金融机构提供战略咨询与数字化转型培训
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本课程页面围绕《郑科博士—人工智能企业应用—AI时代的企业生产力革命》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 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？
企业管理层 技术、运营、市场及职能部门人员 数字化/信息化相关团队。
学习这门课可以获得什么收益？
识别风险合规场景中的关键风险点、触发信号和处置优先级；掌握风险识别、规范判断、沟通提醒和处置跟进的操作要点。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按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？
课程主要采用线下面授 + 案例互动 + AI实操演示 课程主要收益 建立AI正确认知（避免误用与盲信） 掌握高质量提问与输出评估方法 明确企业AI使用的风险边界与合规原则 掌握AI作为能力放大…，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
