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课程大纲
第1天 — AI与业务应用导论
模块1 — 人工智能导论
- AI是什么,不是什么
- AI系统的类型
- 生成式AI与大型语言模型
- AI的迷思与现实
- 当前企业采用AI的趋势
- AI的机遇与局限性
模块2 — 现代业务中的AI应用
- 企业如何应用AI
- AI在制造业与运营中的应用
- AI在销售与客户沟通中的应用
- AI在人力资源与招聘中的应用
- AI在采购与物流中的应用
- AI在财务与报告中的应用
- AI在质量管理与合规中的应用
实践练习
参与者测试AI工具,用于:
- 总结,
- 报告生成,
- 邮件起草,
- 工作流支持,
- 文档分析,
- 会议记录,
- 运营规划。
第2天 — 实用AI生产力与工作流自动化
模块3 — AI驱动的生产力
- 管理者的AI助手
- 业务用户的提示工程
- 创建有效的业务提示
- 使用AI进行:
- 报告,
- 规划,
- 演示,
- 文档,
- 会议准备,
- 决策支持
模块4 — 数据分析与业务洞察
- 使用AI进行业务分析
- 从文档和电子表格中提取信息
- AI辅助的预测与趋势分析
- KPI监控与运营洞察
- 处理结构化和非结构化业务数据
实践工作坊
团队处理真实业务场景:
- 生产报告,
- 销售预测,
- 供应商分析,
- 人力资源文档,
- 运营仪表板,
- 质量问题分析。
参与者构建与其部门相关的实用AI支持工作流。
第3天 — AI在运营、规划与决策中的应用
模块5 — AI在运营管理中的应用
- AI提升运营效率
- 工作流优化
- 库存与仓库支持
- 预测性维护概念
- 流程标准化
- AI辅助决策
模块6 — 部门特定AI应用
生产与运营
- 生产监控
- 根本原因分析
- SOP生成
- 运营报告
销售与业务发展
- 潜在客户筛选
- 提案生成
- 客户沟通
- 竞争分析
人力资源
- 职位描述
- 面试准备
- 培训计划
- 内部沟通
财务与会计
- 财务摘要
- 发票/文档分析
- 合规支持
- 报告自动化
质量管理
- 不合格分析
- 文档支持
- 审计准备
- 风险跟踪
实践工作坊
参与者设计:
- 一个部门特定的AI用例,
- 一个自动化机会,
- 一个可衡量的生产力提升计划。
第4天 — AI治理、风险与实施
模块7 — AI治理与合规
- 负责任地使用AI
- 数据隐私与保密
- 生成式AI的风险
- AI治理政策
- 人工监督与验证
- 理解欧盟AI法案
- 伦理与运营考虑
模块8 — 实用AI实施
- 如何在组织内部引入AI
- 识别快速收益
- 选择工具与流程
- 应变管理考虑
- 衡量AI计划的投资回报
- 制定AI采用路线图
小组练习
团队评估:
- 哪些流程应或不应使用AI,
- 运营风险,
- 实施优先级,
- 内部采用挑战。
第5天 — 业务模拟与AI战略工作坊
模块9 — AI战略工作坊
参与者以团队形式制定:
- 部门AI行动计划,
- 实施优先级,
- 风险评估,
- 可衡量的运营目标。
最终实践项目
团队展示:
- 一个真实的AI实施提案,
- 预期的业务收益,
- 运营影响,
- 风险,
- 采用策略。
最终讨论与建议
- AI采用的下一步
- 内部AI倡导者
- 推荐工具与工作流
- 长期AI能力发展
要求
目标受众
- 生产经理
- 战略规划经理
- 销售与业务发展领导者
- 人力资源经理
- 采购与仓库经理
- 创新领导者
- 财务与会计专业人员
- 质量经理
- 运营与行政经理
35 小时