AI驱动下业务场景重塑与数字化转型实践

数字化是产业升级必由之路和数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标会先校准做法,再收束到课后的跟进动作

2天,12小时 人工智能应用

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,把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界转成课后可继续推进的动作

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界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

  • 先确认工具场景、输入要求和输出校验,让训练目标更具体
  • 数字化是产业升级必由之路和数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极…会被串成一组可练习的AI应用
  • 流程复用更容易:提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
查看更多收益 收起更多收益
  • 人工复核有抓手:数字化背景下,企业生存之道——保持…相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

2026年作为十五五规划的开局之年,不仅是一个时间刻度,更是一个标注发展高度、攸关长远态势的战略起点。在这一关键时期,数字化转型作为推动经济高质量发展的核心动力,其重要性日益凸显。十五五规划为企业发展描绘了清晰的产业蓝图和行动指南:各行业数字化转型从可选课题变为必答题,是提升运营效率、创新商业模式的关键

数字化转型没有行业之分,底层逻辑高度一致。数字化转型不只是技术实现问题,更是组织变革问题。然而,大部分企业在数字化方面处于盲人摸象、舍本逐末的状态。对数字化转型的理解过于碎片化,仍然停留在工具应用的层面,未能触及数字化的核心。数字化转型的难点在于顶层设计和实施路径,而落地最大的障碍是缺少数字基因

目前,很多企业在数字化转型方面呈现出典型的不均衡特征,即业务需求导向与技术支撑之间出现了脱节现象。甚至很多业务部门认为,数字化转型就是上一套软件或使用公司提供的现成工具。他们习惯于作为用户去等待IT部门或数字化部门交付产品,而没有意识到数字化转型的本质是业务流程的再造和管理模式的升级。这种等、靠、要的心态,导致他们未能主动梳理本部门的业务流程痛点,未能提出清晰的数字化需求,使得技术部门在开发系统时缺乏业务侧的深度输入,最终导致开发出的工具与业务实际脱节,使用效果大打折扣。这种不均衡的状态,导致企业虽然拥有先进的数字…

课程时间

2天,12小时

授课方式

讲师讲授、案例解析、小组讨论、互动答疑

课程内容重点

01数字化是产业升级必由之路
02数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
03数字化背景下,企业生存之道——保持危机感
04什么是数字化转型六度法则,如何将数字化真正落地
05企业数字化变革常见问题

课程大纲

课程总览

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
二、数字化的三个基本特征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】华为数字化工具应用的启示
  • 【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. 战略层面数据孤岛与协同难题
  • 2. 业务层面信息化基础相对薄弱
  • 3. 实施层面技术与业务容易脱节
  • 4. 组织层面人才队伍上储备不足
  • 【案例解析】麦肯锡最新报告:数字化转型成功率普遍不高?
四、数据驱动是传统产业的短板
  • 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,缺少应用的成功案例
  • 【案例解析】某知名企业客服中心如何把人气出内伤
六、数字化转型实践五步曲(数转模型)
  • 1. 内部管理信息化
  • (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,从点到线到面一体
  • 2. 业务流程可视化
  • (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
  • (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
一、DeepSeek重新定义AI
  • 1. 人工智能概述及实现要素
  • 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. 为什么说DeepSeek是AI普惠化里程碑
二、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……
三、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

讲师介绍

张世民 讲师头像

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
查看讲师主页

课程差异说明

本课程页面围绕《AI驱动下业务场景重塑与数字化转型实践》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 个主要模块,便于快速判断培训匹配度