AI赋能数智化升级与业务场景重塑

AI赋能数智化升级与业务场景重塑适合带着现有问题进入课堂,通过数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标把做法和跟进节奏校准清楚

1天,6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

工具会用但流程接不上、结果不好验时,课程可以用于梳理现状、练习方法,并明确课后的跟进责任

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
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  • 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

新一轮科技革命和产业变革深入发展,新质生产力作为引领高质量发展的核心动力,已成为国家战略竞争的关键焦点。以科技创新推动产业创新,特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能,发展新质生产力。这标志着中国经济发展模式正经历深刻转型,从传统要素驱动全面转向创新驱动、科技驱动、数据驱动

此前,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。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、医疗等行业的数字化转型路径。与此同时,在政府工作报告提出,持续推进人工智能+行动,围绕传统产业的数字化转型、智能化改造,是发展新质生产力的核心抓手

数字化转型是利用新一代信息技术,对企业经营形态进行长期洞察和整体重构的系统性工程。数字化转型并无行业之分,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

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

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
  • 【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
  • 【行动指南】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. 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、数字化转型规划和顶层设计1. 基础建设:数字基因六大模块、数字技术平台架构2. 组织建设:数字运营开发流程、数字生态应用场景、数字资产长效机制
  • 3. 人才建设:数据驱动能力、跨界融合能力、场景转化能力、创新发展能力五、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…
  • 【行动指南】如何完善基础数据治理,打通数据堵点,完成数据贯通和闭环
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. 图文音影多模态生成解析能力
  • 2. 自然语言处理和逻辑推理能力
  • 3. 商业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、科学决策等……
三、人机协同:AI应用重塑业务
  • 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

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
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课程差异说明

本课程页面围绕《AI赋能数智化升级与业务场景重塑》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