AI驱动商业模式创新与盈利增长路径

Q: 这门课适合哪些学员参加？

企业负责人、核心管理层、相关领域人员

课程大纲

第一单元 AI应用解析与企业盈利增长新路径

一、人工智能+与新质生产力

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. 中国开展人工智能+行动的战略意义
4. 中小企业 AI 应用的 "黄金窗口期"

二、AI 智能体"龙虾"爆火出圈

1. OpenClaw——开源 AI 智能体框架
2. 拥有"大脑"和"身体"的数字员工
3. 优缺点对比：效率革命还是"双刃剑"
4. 使用要求：养"小龙虾"装备检查清单
5. 核心注意事项：安全"养虾"六大原则
【实操演示】智能体"龙虾"落地应用的垂直

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

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AI大模型工具特性解析

五、降本增效：AI应用重塑业务

1：文档智能体：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
【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……

六、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

七、AI+企业级九大场景化应用

1. 高效办公：报表文档多模态秒速处理
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
【案例解析】AI大模型在制造业、服务业、金融、医药等行业的应用

八、AI驱动下前沿技术演进风向标

1. 多模态增长：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
【案例解析】数字孪生工厂颠覆传统生产路径

第二单元 AI赋能企业转型和数字化升级策略

一、数字化是产业升级必由之路

1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
2. 数字化背景下，企业生存之道——保持危机感
3. 什么是数字化转型六度法则，如何将数字化真正落地
【案例解析】德国大众为什么炒掉软件部门多名高管

二、数字化三个基本特征1. 数据业务化——消灭物理介质2. 流程标准化——减少人为干预3. 管理精细化——全程闭环可控

【案例解析】华为财经部门AI工具应用的启示
【小组讨论】在目前的业务场景中，有哪些不符合数字化要求的节点，如何优化？

三、企业数字化变革常见问题

1. 战略层面缺乏系统性顶层设计
2. 管理层面变革阻力与制度保障
3. 组织层面技术与业务容易脱节
4. 实施层面AI+复合型人才不足
【案例解析】某知名企业AI客服如何把人气出内伤

四、数据治理是传统产业的短板

1. 数据思维：数据意识相对弱，专业能力欠缺
2. 数据采集：数据积累时间较长，但质量不佳
3. 数据贯通：数据难整合，无法发挥协同作用
4. 数据开发：应用场景单一，缺乏业务突破点
5. 数据应用：条件所限，缺少整体性成功案例
【行动指南】如何完善基础数据治理，打通数据堵点，支撑AI应用落地

五、数字化转型落地三个要点1. 科技+业务双轮驱动2. 让听得见炮火的士兵做决定3. 借助专业第三方力量推进实施

【案例解析】麦肯锡AI最新报告：只有39%的组织吃出了真金白银

六、数字化转型实践五步曲（数转智改模型）

1. 内部管理信息化（AI+RPA）
（1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化
（2）简化流程、无纸化，数据埋点，数据格式标准化
2. 业务流程可视化（AI辅助决策）
（1）进度清晰可见、节点流转可控
（2）流程标准化，减少人为和不确定因素
3. 产品服务数据化（AI分析/迭代）
（1）建立指标体系，拆解、匹配适合运营方法
（2）分析和改善指标，以数据导向总结优化
4. 营销推广个性化（AI画像模型）

第三单元智能经济新形态倒逼商业模式创新

一、智能经济是新质生产力核心载体

1. 核心定义：什么是智能经济新形态
2. 数字经济VS智能经济：从连接到决策+执行

二、新在何处：智能经济3大核心跃迁：

1. 要素升级：从数据原料到智能决策
2. 基建升级：从云网端到智算一体
3. 融合升级：从产业数字化到产业数智化

三、智能经济开启商业领域新赛道

1. 智能制造：工厂进入黑灯时代，从人力密集走向智力密集
2. 智能生活：终端主动服务，生活从被动使用走向主动智能
3. 智能服务：交通、医疗、教育、金融实现效率提升和公平普惠
4. 未来产业：人形机器人、低空经济、6G等新兴产业集体爆发

四、商业模式定义、演进与核心要素

1. 从如何赚钱到如何创造并获取价值：商业模式的本质再思考
2. 核心要素解剖：价值主张、用户细分、业务系统、盈利模式、核心资源

五、用户主权意识觉醒：核心特征与挑战

1. 权力转移：从品牌中心到用户中心
2. 价值诉求变化：情绪价值成为关键购买驱动力
3. 决策逻辑变化：品牌承诺与实际行动一致性备受审视
【案例解析】西贝、始祖鸟翻车背后：用户主权时代到来

六、AI加持下商业模式构建新逻辑

1. 模式重构：从卖产品到卖服务、卖数据
2. 重资产到轻资产：平台化、数字化运营逻辑重塑
3. 规模导向到定向赋能：将行业知识封装为AI解决方案
【案例解析】门店暴增，某品牌商业逻辑重构和颠覆式创新

七、科技创新类AI项目融资策略

1. 项目融资主流工具及特性
2. 项目融资全流程实战指南
3. 商业计划书制作和项目路演
【实战分享】某家电生产企业商业计划书解析

第四单元新形势下管理思维升级和能力进化

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应用场景
【案例解析】懒人四件套背后的商业逻辑
【思考方向】业务部门如何提高需求甄别能力，规避技术开发反复，减少内耗

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）
【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒
【思考方向】技术部门如何把控需求标准，并完善产品和服务的颗粒度

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
【案例解析】双童吸管做到全球领先背后的思维蝶变

四、数据思维——数据驱动能力

1. 没有小数据，只有大数据
2. 数据是商业模式关键支点
3. 数字化运营三个核心指标
4. 数据开发应用的四个层面
【案例解析】比亚迪D1电动侧滑门的数据支撑

五、平台思维——开拓整合能力

1. 边际成本与规模效应
2. 利益相关者的交易结构
3. 商业逻辑决定商业空间
4. 四度法则：深度、广度、维度、力度
【实战分享】某新能源车充电桩运营平台的纠结

六、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
【案例解析】给纸箱装上拉链，一年卖6个亿
【思考方向】业务导向与技术实现之间的衔接，如何避免出现脱节问题
课程回顾、总结、分享和行动
1. 基于AI发展趋势，从产品研发、技术升级、渠道拓展、管理变革、客户服务提升、资源整合利用等角度，探索现阶段AI与企业经营相结合的发展路径
2. 结合课程内容所述，系统性分析所在企业现行商业模式，撰写一份不超过5页的PPT或文档，指出当前模式的不足之处与潜在风险，并提出可行性的改进建议

适合对象

企业负责人、核心管理层、相关领域人员

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

提升宏观战略视野，理解AI发展的紧迫性与重要性，增强危机感和前瞻性布局意识
建立完整的AI+认知体系，深入理解AI演进图谱、工具类型、应用场景及转化价值
流程复用更容易：AI赋能企业数字化转型的系统方法，并结合业务现状制定应用策略和实施路径

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深刻理解AI时代商业模式的核心要素，对现有商业模式进行解析、诊断和创新重构

课程背景与交付信息

2026年是中国 AI 商业化应用元年，从 "技术炫技" 全面转向 "商业落地"。阿里、华为、浪潮、科大讯飞等企业全面打响AI 应用下沉战，推出轻量化大模型，多地政府出台针对性补贴政策，对中小企业部署工业大模型给予 50% 资金补贴

AI 技术不再局限于解决单一问题，而是深度融入企业价值链的各个环节。然而，中小企业 AI 转型仍面临三大挑战：一是认知不足，47% 的中小企业主认为 AI 是 "大企业的游戏"，与自身无关；二是人才匮乏，85% 的中小企业缺乏专业 AI 人才；三是资金有限，62% 的中小企业 AI 预算不足。这些挑战催生了对系统化、实战化 AI 转型课程的迫切需求，协助中小企业看清机会、明确方向、掌握落地路径，以最小成本获取最大 AI 红利

此外，今年政府工作报告首次提出"打造智能经济新形态"，标志着我国经济发展进入以人工智能为核心驱动力的新阶段。传统商业模式依赖规模扩张、重资产投入和线性增长，已经难以应对由技术革命、消费者主权崛起和价值链重构带来的多重挑战。一方面，必须理解AI带来的效率革命和生态重构，重新思考价值创造的方式；另一方面，必须把握用户主权的时代特征，在商业模式中嵌入信任与赋权基因。二者缺一不可——忽视AI的效率红利，将被竞争对手降维打击；漠视用户的主权诉求，将在信任崩塌的时代失去立足之地

课程时间

2天，12小时

授课方式

讲师讲授、案例解析、小组研讨、互动答疑

课程内容重点

01AI应用解析与企业盈利增长新路径

02人工智能+与新质生产力

03人工智能概述、实现要素及趋势

04DeepSeek突围启示与科技创新

05中国开展人工智能+行动的战略意义

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。本课程与其数字化转型方向相关

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《AI驱动商业模式创新与盈利增长路径》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？

企业负责人、核心管理层、相关领域人员。

学习这门课可以获得什么收益？

提升宏观战略视野，理解AI发展的紧迫性与重要性，增强危机感和前瞻性布局意识；建立完整的AI+认知体系，深入理解AI演进图谱、工具类型、应用场景及转化价值。

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？

课程主要采用讲师讲授+案例解析+小组研讨+互动答疑，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