适合对象

企业全员

课程定位与主要问题

《增效秘籍：企业AI转型落地实战》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

核心收益

场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准
围绕洞见AI——生成式技术演进与实战应…梳理关键判断点，避免停留在概念解释
借助企业知识库构建与应用完成一次可复盘的应用演练
输出智能体和工作流程自动化相关的后续跟进清单，方便课后跟踪

课程背景与交付信息

AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从洞见AI——生成式技术演进与实战应用全景切入，再对齐企业知识库构建与应用与课后复用方式。

课程时间

1天，6小时

授课方式

讲师讲授、案例分析、实操演练

课程内容重点

01洞见AI——生成式技术演进与实战应用全景

02企业知识库构建与应用

03智能体和工作流程自动化

04数据看板与智能分析

05合规与安全——树立AI应用中的合规意识

课程大纲

洞见AI—生成式技术演进与实战应用全景

一、生成式AI技术演进与核心原理

AI发展脉络与技术底层逻辑
大模型三大核心：算力、算法、数据
生成式AI的原理解析
从概率模型到认知突破

二、主流大模型及大模型应用场景解析

1. 国内外主流通用大模型优劣势分析
国外：ChatGPT、Claude、Gemini、Grok
国内：Deepseek、豆包、文心一言、通义千问
2. 解码DeepSeek核心优势
核心优势：强大推理性能，架构创新、极致成本效益、国产化生态
3. Deepseek成功的关键
1. 突破算力-性能不可能三角
2. 开源生态+国产化替代
3. 免费策略：重新定义AI经济模型
4. 用人和管理策略

三、提示词设计与调教方法论

1. 揭秘提示词冠军的万能公式
万能公式：CO-STAR
2. 推理模型提示词
技巧一：反问Deepseek
技巧二：示例引导Few-shotprompting
技巧三：定目标，直抒胸臆，但注意细节
技巧四：说人话
3. AI时代的认知升级——乔哈里视窗应用
提示设计中如何使用乔哈里视窗
四类问题应对策略

企业知识库构建与应用

一、知识库核心认知

知识库核心价值
提升效率，降低成本
弥补专业领域知识不足
提升回复准确性
解决大模型幻觉问题
ima知识库的优势
ima知识库类型
创建个人知识库
创建共享知识库
知识广场

二、知识库搭建全流程实战

知识获取与清洗：多源数据导入（版本、网页、会议记录、聊天记录）
知识结构化：标签体系、权限管理、版本控制
知识库优化技巧
防幻觉设计：添加可信来源标注与置信度提示
检索增强：基于语义的智能搜索与推荐
知识更新：设置定期回顾与自动提醒机制

三、知识库的应用场景与效能提升

智能问答助手
项目知识沉淀
新人培训加速
实战
演练：任务一：构建一个部门知识库

智能体和工作流程自动化

一、什么是AI智能体（Agent）

1. 大模型协同模式
2. 智能体(Agent）的核心模块
3. 智能体(Agent）与人工智能的关系

三、智能体搭建平台Coze实战

1. Coze平台核心功能
1. 智能体应用场景剖析
2. Coze开发平台优势
低门槛
生态整合
商业化潜力
开源与私有化部署优势
3. 工作流基础与搭建
插件添加与配置
工作流基础

数据看板与智能分析

一、数据分析流程

定义问题：明确分析目的
收集数据：识别并收集相关数据
清洗数据：处理数据质量问题
分析数据：应用分析方法和工具
创建可视化报告
验证结果：确保准确性和有效性
迭代和优化

二、数据智能分析与可视化：从数据到决策

1. Excel复杂公式记不住？——自然语言转函数代码
重点：解决复杂函数记忆与应用难题
技巧：精准定位表格+自然语言转公式错误调试
2. HR 数据看板的实现
技巧：生成人力资源看板

三、AI助力数据分析方法

1. HR 数据报告制作耗时长、分析浅？——AI 高效生成 HR 数据报告
重点：解决 HR 数据整合繁琐、报告产出慢、数据洞察不深入的难题
2. 客户反馈量大难拆解？——AI 高效分析反馈数据
重点：解决反馈数据繁杂、核心需求难提炼分析难题
技巧： AI 智能提取关键需求点 + 多维度情感倾向深度研判

合规与安全—树立AI应用中的合规意识

一、大模型技术盲点和风险预警

数据安全风险
案例解析：三星半导体数据泄露事件（通过ChatGPT导致设计泄露）
敏感信息识别与防护：客户数据、财务信息、核心技术版本
合规与法律风险
案例解析：美国律所使用ChatGPT生成虚假案例被罚事件
知识产权风险：AI生成内容的版权归属与侵权认定
行业合规要求：金融、医疗、政务等行业的特殊监管政策
模型与输出风险
幻觉（Hallucination）问题：错误信息的生成与辨别
偏见与歧视：训练数据偏差导致的输出问题

二、构建企业AI合规使用框架

1. 制定AI使用政策
明确可使用场景与禁止场景
规定数据分类与上传权限（如禁止上传核心商业秘密）
建立AI生成内容的审核与验证流程

三、安全实践与伦理边界

1. AI伦理核心原则
2. 企业AI治理体系建设
设立AI治理负责人或委员会
开展员工AI安全与合规定期培训
建立AI应用风险评估与应急响应机制
雷曼老师 AI效率实战专家
微软AI产品经理认证
微软AI数据分析认证
谷歌生成式AI领导者(AI Leader) 认证
美国项目管理师（PMP）认证

讲师介绍

雷曼

AI办公提效与数字化生产力重塑专家

前微软资深产品经理，北航硕士。专注AI办公提效与新媒体IP打造，拥有多项国际AI权威认证。全网粉丝80万+，单条视频播放破1300万，服务多家头部企业，助力办公效率10倍提升

金融银行电力能源通信政府国企互联网科技教育培训

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课程差异说明

本课程页面围绕《增效秘籍：企业，训练AI转型落地实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

增效秘籍：企业AI转型落地实战