数智化实战落地｜企业内训课程

课程大纲

数智化认知破局——从概念迷雾到本质清晰

一、信息化、数字化、数智化：一层比一层难，90%企业死在第二层

三级进化一句话讲透
信息化 = 流程线上化（手脚）
数字化 = 数据全自动采集（血液）
数智化 = 决策模型化（大脑）
为什么企业必须往上升级
信息化只解决"不乱、可查"，不解决"赚不赚钱、决策准不准"
数字化让数据说话，但不代替人做判断
数智化让系统会思考，辅助/代替人脑决策
行业真相：信息化=数字化，只是干得透不透
信息化是浅的、粗的、大血管

二、数智化的核心真相：不是AI，不是大屏，是决策模型

戳破两大谎言
"AI自动生成决策模型"——全是忽悠
"大数据算出最优算法"——企业数据量根本不够
决策模型的唯一来源
管理者实战经验 → 梳理成标准逻辑 → 转化为系统模型
案例：客户价值评分模型、报价智能测算模型拆解
AI的真实定位
AI是手脚，不是大脑
AI只配做三件事：自动取数、自动计算、自动执行
决策模型必须人定，好坏标准必须人定

三、数智化与组织生命体的关系

信息化：企业的"神经系统"——让事跑起来
数字化：企业的"监控系统"——让事看清楚
数智化：企业的"大脑决策系统"——让决策做正确

数智化落地方法论——颠覆性思路：用数智化倒推数字化

一、90%企业的错误路线：大而全数字化

传统思路的死循环
两大致命悖论
领导递归式无知：不知道要什么，要求全部给
数字化保护性冗余：不敢精简，只能全做上
结果：巨大、昂贵、复杂、90%没用的数字化怪物

二、唯一正确的路线：数智化倒推数字化

核心逻辑翻转
以前：数字化铺路，数智化走路（路宽车无用）
现在：数智化开车，数字化修路（车要多宽，路修多宽）
四步落地法
第一步：定决策——锁定高管最关心的6-10个高频决策
第二步：拆模型——每个决策对应模型，拆出必需指标
第三步：建数字化——只采这些数据，只建这些字段
第四步：跑数智化——模型自动取数、计算、预警、推送
四大核心价值
数字化极轻量、员工不折腾、数智化立刻能用、成本砍半

三、传统企业破局：只做4件小事

放弃全流程，只选一条最小业务线
线索→报价→合同 / 订单→交付→收款 / 报修→处理→结案
找对关键人：业务流程主理人（非领导、非IT）
完全懂业务、能说清细节、愿意较真梳理
不碰系统，先把业务动作拆透画出来
阶段、任务、动作、责任人、时限、依赖关系
用最简工具跑通：钉钉/企业微信表单+基础流程
动作发生，数据自动留痕，告别人工填表

决策模型构建实战——把管理经验变成可执行公式

一、企业数智化只有4种基础算法

加权评分法（最常用）：指标×权重→算总分→分等级
规则引擎法（if/else）：满足A且B→输出结果X
预测推演法：未来值=当前数据×历史规律系数
阈值预警法：超过/低于某数值→自动预警

二、全套决策模型模板（可直接套用）

经营决策类模型
订单/项目承接模型：毛利
销售决策类模型
线索质量评分模型：行业25+规模20+需求25+决策人20+地域10
回款风险预警模型：逾期>7天黄、>15天橙、>30天红
销售业绩预测模型：预测业绩=已成交+Σ(商机金额×转化率)
生产/项目决策类模型
产能负荷决策模型：负荷率=已占用工时/总可用工时×充分
项目延期预警模型：健康度=实际进度/计划进度×100
财务/风险决策类模型

三、模型定制三步法

替换你的规则：权重、阈值、比例换成企业经验
梳理必需数据：只提取模型需要的指标，杜绝冗余
本地部署落地：数据不出厂、自主掌控、自动运行

AI与数智化架构——本地化、自动化、安全可控

一、AI不能当老板：决策模型必须人定，AI只配做执行

AI根本不懂"什么是好，什么是坏"
报价低了是抢单还是乱价？AI不知道
客户流失是客户问题还是策略问题？AI判断不了
AI生成的模型全是垃圾，企业不敢用
不知道合规红线、业务潜规则、风险底线
AI的唯一定位：超级计算器+超级执行者
自动取数、自动计算、自动执行
不能创造模型、不能定义标准、不能做商业决策

二、数智化最后一公里：本地部署、自动触发、自动决策

决策模型多久跑一次
实时型：业务事件发生即算（新线索→算质量分）
每日型：每天凌晨2点自动跑（业绩预测、回款预警）
周期型：每周一/每月1号（客户排名、人效分析）
三种自动触发方式
事件触发：新增客户→自动跑风险模型
定时触发：Cron表达式设置
阈值触发：进度
本地部署工具选择
最简单：低代码平台（简道云、明道云、钉钉自建）

数智化全景与战略边界——企业数智化的完整版图

一、企业数智化全景图：决策模型—数据指标—数字化系统

顶层：数智化=决策模型大脑（6大类32个模型）
中间：数据指标=全身血液（6大类核心数据）
完整运行关系

二、战略、经营、管理三层决策：内部数字化管哪一层？

战略决策（老板层）：方向问题
核心变量90%在企业外部，内部数字化撑不起
内部数据的价值：战略落地验证、战略跑偏预警、战略路线测算
经营决策（总经理层）：赚钱问题
内部数据占60-70%，数智化决策模型全覆盖
客户筛选、报价定价、订单承接、回款管控、业绩预测
管理决策（部门经理层）：效率问题
几乎充分依靠内部数据
人员调配、流程优化、任务推进、进度管控
一句话记牢

三、To B企业务实数智化：把信息化做深一级，就够了

To C要原子级，To B只需要任务级
To C平台靠用户动作赚钱，必须拆到原子级
To B企业靠销售、关系、方案赚钱，拆到任务级足够
任务级深度信息化四标准
颗粒度到任务级，不钻牛角尖
关键节点自动留痕，不用人工填
流程简单可视，不搞花里胡哨
数据自动生成，不用人编
一页纸落地标准
流程梳理、数据采集、系统实现、人员分工、验收标准、避坑红线

数智化实战工作坊——企业专属方案现场产出

一、企业现状诊断

当前信息化/数字化/数智化层级判断
核心决策场景梳理（6-10个高频决策）
痛点与误区识别

二、决策模型现场构建

选定1个核心业务决策
拆解输入指标、算法规则、输出结果
权重与阈值设定（基于企业实际经验）

适合对象

企业高层管理者、数字化转型负责人、业务部门负责人、IT管理者

课程定位与主要问题

内容结构、互动设计、试讲反馈和课后转化会被放进具体任务里校准，便于参训团队形成同一套做法

核心收益

经验拆解更清楚：学员画像、课堂目标和转化任务，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕数智化认知破局——从概念迷雾到本质…校准目标和边界，明确课堂重点动作
转化任务更可用：数智化落地方法论——颠覆性思路：用…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用

查看更多收益收起更多收益

内部复制有抓手：决策模型构建实战——把管理经验变成…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

数智化已成为企业转型升级的核心命题，但90%的企业在数字化转型中陷入误区：将信息化当作数字化，把数字化等同于数智化；盲目追求大而全的系统建设，最终沦为"面子工程"；被厂商概念绑架，花大钱做无用功

本课程基于"组织生命体"模型，从信息化→数字化→数智化三级进化路径出发，系统拆解企业数智化的底层逻辑、决策模型构建、AI落地应用及实战方法，帮助企业避开概念陷阱，找到真正可落地、能见效的数智化路径

课程时间

2天，12小时

授课方式

教案讲授、案例分析、模型演练、小组研讨、实战工作坊

课程内容重点

01数智化认知破局——从概念迷雾到本质清晰

02数智化落地方法论——颠覆性思路：用数智化倒推数字化

03决策模型构建实战——把管理经验变成可执行公式

04AI与数智化架构——本地化、自动化、安全可控

05数智化全景与战略边界——企业数智化的完整版图

06数智化实战工作坊——企业专属方案现场产出

讲师介绍

韩冬

组织效能提升与人力资源体系建设专家

曾任华为北研中心体系建设总监，专注组织发展与流程再造、人力资源三支柱与绩效管理。拥有12年大型企业管理实战经验，主导及参与咨询项目70余起，年均授课120天以上，提供全案咨询与培训服务

电力能源政府国企通信制造业金融银行互联网科技

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课程差异说明

本课程页面围绕《数智化实战落地》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 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？

企业高层管理者、数字化转型负责人、业务部门负责人、IT管理者。

学习这门课可以获得什么收益？

明确学员画像、课堂目标和转化任务，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕数智化认知破局——从概念迷雾到本质…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？

课程主要采用教案讲授、案例分析、模型演练、小组研讨、实战工作坊，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

数智化实战落地