《AI驱动业务创新：工具实战与落地规划》
《AI驱动业务创新：工具实战与落地规划》详细内容
《AI驱动业务创新：工具实战与落地规划》
《AI驱动业务创新：工具实战与落地规划》
主讲：黄光伟老师
【课程背景】
全球数字化进程加速，AI技术已成为企业降本增效、模式创新的核心驱动力。国内AI工具（如豆包、DeepSeek、Kimi）在客服、数据分析、流程优化等领域快速落地，但多数企业对工具选择、场景适配及投入产出缺乏系统认知。本课程通过趋势分析、工具对比、实战案例拆解，帮助学员快速掌握AI与业务的结合逻辑，制定可落地的执行路径。
【课程收益】
理解数字化与AI对企业战略的价值，建立“技术+业务”双轮驱动思维，掌握国内主流AI工具的核心功能、适用场景及操作技巧，并结合跨行业案例，梳理企业AI应用的优先级与ROI评估模型。
【课程特色】
工具操作演示+案例沙盘推演，覆盖制造业、零售、金融等多行业，所有数据标注来源（如IDC、艾瑞咨询），案例均来自公开报道（如美的、海尔），且每个模块均包含成本收益分析，避免“为技术而技术”。
【课程对象】
传统企业高、中、低层管理人员，兼顾跨行业通用性。
【课程时长】
0.5~1天（6小时/天）
【课程大纲】
一、数字化与AI趋势：企业必须抓住的三大机遇
1、全球数字化变革现状与数据洞察
全球企业数字化渗透率：制造业仅35%（麦肯锡2023报告）
中国AI产业规模：2025年突破4000亿元（中国信通院数据）
典型行业AI投入产出比：制造业ROI 1:3.2（IDC 2024调研）
2、AI技术驱动的三大商业变革
流程重构：AI质检替代人工
案例：格力空调AI质检效率提升40%
体验升级：智能客服响应速度提升70%
案例：京东物流客服机器人
模式创新：C2M反向定制
案例：海尔智家用户需求预测系统
3、跨行业AI应用对标分析
制造业：预测性维护
案例：三一重工设备故障率下降25%
零售业：动态定价
案例：永辉超市库存周转率提升18%
金融业：智能风控
案例：蚂蚁集团坏账率降低1.2%
二、国内AI工具实战：选型、操作与避坑指南
1、主流工具功能对比矩阵
豆包：长文本处理优势（适用合同审核、报告生成）
DeepSeek：多模态数据分析（适用市场趋势预测）
Kimi：代码生成与自动化（适用IT部门流程优化）
2、工具选型ROI评估模型
成本计算模板（人力替代成本与工具采购成本）
效率提升公式（任务耗时减少比例×人工单价）
三、AI业务落地规划：从试点到规模化
1、跨行业可复制案例拆解
制造业：宝钢AI原料配比优化
建筑业：中建八局BIM+AI进度管理
服务业：海底捞智能排班系统
2、企业AI应用优先级评估
四象限法：按实施难度与收益划分优先级
敏捷试点清单：3个月见效场景
3、落地执行三步法
试点验证：选择1~2个高ROI场景
组织适配：建立“业务+IT”联合工作组
规模化复制：制定6个月推广路线图
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