人工智能企业内训

本课程为AI应用团队和数字化部门提供了一套系统化的培训与辅导方案，通过“培训-辅导-竞赛”全流程服务，显著提升学员的AI落地能力和方案成熟度。课程内容涵盖模型选型、提示工程、私有化部署等实战技能，帮助学员在实际场景中解决问题。同

本课程为证券行业的管理和技术人员量身定制，深入探讨AI大模型技术在行业数字化转型中的应用。通过对DeepSeek的核心技术和不同模型的解析，学员将获得宝贵的技术认知与应用场景理解。课程不仅帮助学员掌握低成本、高性能AI的优势，还

在AI大模型迅速推动产业变革的时代，专为企业中高层管理者及数字化转型负责人设计的这门课程，将深入探讨模型选型、部署实施和安全保障等关键问题。通过方法论、工具链与实战案例的结合，学员不仅能够建立完整的决策框架，还能灵活应对安全与成

本课程专为企业中高层管理人员及数字化转型相关人员设计，深入探索AI大模型技术对企业管理的深远影响。通过“认知-体验-设计-落地”的学习方法，学员将获得AI技术的核心理解，以及在实际办公场景中的应用技巧。课程涵盖从场景识别到解决方

【课程背景】 在当今数字经济时代，人工智能（AI）与企业数字化转型的深度融合正重塑着各行各业的商业模式与运营逻辑。对于某省移动公司而言，作为通信与信息技术服务的领头羊，面临着前所未有的机遇与挑战。一方面，客户需求日益个性化与多元化，市场竞争愈发激烈；另一方面，技术迭代加速，尤其是AI、大数据、云计算等技术的成熟应用，为企业提供了前所未有的提效降本与创新可能。因此，如何把握AI带来的商机，深化智改数转战略，优化营销策略，提升客户体验，成为公司三、四级经理（包括客户经理与产品经理）亟需掌握的核心能力。 【课程收获】 1. 智转深化理解：掌握AI与数字化转型核心，明确“三化”实践路径。 2. 营销策略升级：学习AI在营销各环节的应用，借鉴成功案例优化策略。 3. 构建智能营销体系：整合技术工具，实现营销全链条智能化管理。 4. 问题解决实战技巧：掌握问题分析到方案制定方法，实战行业策略。 5. 能力与团队成长：提升个人策略、创新及客户管理能力，增强团队效能。 【课程对象】通讯运营服务商 【课程时长】2天 【课程大纲】 一、AI商机解读、三大场景（AI、智改数转、三化）融合方案赋能和典型案例拆解 1. 智改数转的核心理念：企业数字化转型 2. “三化”对智改数转的内涵性表述：线上化、智能化、云化 3. 智能化的关键：AI 4. 当AI+“三化”+智改数转下的融合方案解析 （1）智改数转的根本要求是企业业务进行智能化的改革 （2）当前阶段：基本上完成线上化和云化 （3）关键决胜在于：AI下的智能化 5. AI商机解读 （1）分析性AI赋能各个业务环节提效降本 （2）生成式AI，加速各个业务环节提效降本 （3）RPA+AI=IPA，实现整个业务（项目）流程的整体提效降本 （4）Agent+IPA+知识库，实现企业内部全业务链的提效降本与敏捷适应 【案例】华为盘古大模型、AIGC、实在RPA赋能各类企业提效降本 【案例拆解】 1. 索菲亚家居的AI agent,实现营销、客服的全面智能化 2. 有赞RPA+营销+LLM，实现营销智能化 3. 神州数码“RPA+AI”实现数字员工交付 4. 北京电信凭借OCR+RPA，加速“智改数转” 二、AI+营销，场景故事 1. 定义营销 2. AI（含大模型）+营销（场景）涵盖的内容： 1）市场定位与品牌策划（用户+需求+竞争+价值定位） AI应用： 利用AI大模型分析用户行为数据，识别细分市场需求和偏好，同时监控竞争对手动态，辅助制定差异化品牌策略。 【案例】 Nike运用AI分析顾客购买记录和社交媒体互动，精准定位年轻消费者对可持续时尚的需求，推出环保材料鞋款，成功树立绿色品牌形象。 2）媒体推广（选题+策划+内容+分发） AI应用： AI模型能根据历史数据预测热门话题，辅助内容创作；通过内容分析优化标题、正文以提升吸引力；并利用算法智能分发到目标用户群体。 【案例】 Buzzfeed使用AI工具来分析用户兴趣，自动生成文章选题建议，个性化推荐内容，有效提升点击率和用户参与度。 3）渠道管理（规划、开拓、激励、赋能、筛选） AI应用： l AI可以帮助企业分析各渠道效果 l 预测新渠道潜力，自动化管理合作伙伴关系，通过数据分析优化激励机制，以及智能化筛选高效渠道 【案例】 阿里巴巴利用AI算法评估不同电商平台和社交媒体的营销效果，自动调整广告预算分配，高效开拓和维护销售渠道。 4）用户运营（拉新、促活、转化、复购、转介） AI应用： l AI技术通过用户画像和行为模式分析，精准推送个性内容，提高拉新效率 l 利用机器学习优化用户体验，促活跃和转化 l 预测用户复购周期，实施定制化促销；并利用社交网络分析促进口碑传播 【案例】Netflix的推荐系统基于用户观看历史和偏好，使用AI模型个性化推荐内容，有效提升用户留存和订阅续费率。 5）用户服务（客服） AI应用： l 通过AI聊天机器人和语音识别技术提供24/7客户服务 l 处理常见查询和问题，减少人工客服负担 l 提升响应速度和服务质量 【案例】Airbnb采用AI客服系统，自动处理入住指南查询、退改签请求等，不仅减轻了客服团队压力，还大幅提升了用户满意度和处理效率。 3. 营销Agent+LLM+RPA+本地化知识库，搭建自动化智能营销体系 1) 营销Agent 2) 大型语言模型 (LLM): 3) 机器人流程自动化 (RPA): 4) 本地化知识库 【案例】索菲亚整体营销agent介绍 三、问题分析与改善+行业打法 1. 定义问题 2. 构建业务分析模型 3. 借助分析方法分析问题原因 4. 提出改善方案 5. 常见行业打法（基于项目管理） 1）产品设计 l 需求调研-商业模型 l 价值主张 l AI+行业，IT架构模型 2）AI+行业的解决方案 l 场景解决方案 l 业务流程IPA解决方案 3）客户线索获取、需求收集个性化方案制定 l 客户线索 l 需求收集 l 个性化方案制定 4）方案演示与招投标 5）项目交付 【案例】腾讯、华为、有赞的AI+营销，以及实在RPA的AI agent+营销

【课程背景】 大数据时代下，企业的数字化转型离不开云服务和数字化产品，基于数字技术，电信业务也逐渐从传统业务走向了数字化业务，基于云服务的人工智能产品逐渐走向政企客户。 本课程重点围绕企业数字化转型展开，分别从整个价值链条中的：产品、运营和组织三个维度以实战的角度加以阐述和分享，带领学员系统性认知企业数字化转型，了解公司业务正在转向人工智能和云化服务。 【课程收获】 知识储备：分析政策机遇、产业/行业分析、需求挖掘和竞争对手分析等全方面做好调研。 数字化产品：云化服务和人工智能化产品 市场渠道与销售管理：市场公关、渠道管理、销售管理与销售技巧 客服服务与客户成功：赋能政企类客户实现经营绩效的提升 【授课对象】产品经理（技术）、客户经理（市场）、运营管理（客户） 【课程时长】1天（6h/天） 【课程大纲】 一、知识储备，做政企类客户必须要了解的产业知识 1.国家“十四五”规划与数字经济 2.数字化产业、产业数字化与数字社会 3.产业数字化机遇与企业的数字化转型 （1）什么是企业的数字化转型 （2）企业为什么必须要做数字化转型 （3）企业数字化转型要实现的结果和目标 （4）企业数字化转型的必备条件——数字化产品 4.数字化产品（云化服务） （1）前台、中台与后台 （2）数字化产品的分类：2B、2B2C （3）数字化产品的部署：私有化部署、云化部署与混合云部署 （4）私有化或混合云部署产品的运营：从需求分析到产品开发到产品交付和客户成功 5.国内主流云服务商和垂类行业的数字化服务商介绍 6.云服务赛道 （1）云服务行业级应用解决方案：零售、政务、金融、医疗、教育等 （2）政企采购平台建设 【案例】 行业级解决方案云服务 政企采购平台整体架构解析 二、数字化产品：人工智能化和云化服务 1. 企业数字化产品的云化服务类型 （1）了解Iaas、Paas和Saas服务 （2）企业数据迁移云化服务 （3）电信的云化服务 2. 人工智能正在深度融合 （1）一个数字化产品的内部架构 （2）人工智能所扮演的角色 （3）数字产品正在从信息化、数字化走向智能化 【案例】某款RPA+AI+MR数字化产品解析 三、市场媒体公关、渠道管理、销售管理与销售技巧 1.通过媒体与公关，打开垂直与区域市场，传递市场声浪 2、多渠道开挖，实现全渠道协同发展 （1）2B渠道，发展区域代理商，借助代理商手中客户，快速转化成交 （2）2b渠道，发展区域咨询培训机构，构建与数字化专家、培训机构的合作，互相成就 （3）2C渠道，打造精益直销电销团队，通过官网、电话等实现自营拓客 （4）渠道管理：实现代理商、咨询培训专家和公司渠道管理人员的协同配合 【案例】某零售云整合区域代理实现区域市场的快速开挖 四、非标类产品（私有化产品）的商务公关与招投标 1.项目性销售决策流程 2.商务公关与公关实战 3.给方案的技巧——如何避免“套方案” 4.招投标标书的结构 5.招投标的技巧 【案例】某县智慧农业项目招投标实战分享 五、客户服务与客户成功 1.以客户为中心，以客户成功为目标的区域复合供给侧构建 【案例】华为“铁三角”在为客户运营服务中的设计 2.本地化区域客户服务团队的搭建 3.低成本高效服务区域客户 4.本地化生态赋能，帮助B端企业实现客户成功 5.客户成功：政企类类产品客户服务的终极目标 6.标杆的打造：从寻找、实现到挖掘整理 7.批量化客户成功打造 【案例】某零售云学院的成立与区域商盟的搭建，辅助商家实现自助式学习 8.个性化客户深度服务 【案例】 某零售云区域服务商及其合作模式介绍

课程背景： AI大模型依托强大的语言理解、生成和推理能力，为各行各业带来了前所未有的创新和变革机遇。在面向企业（2B）和家庭（2H）的业务场景中，AI大模型正逐渐展现出其巨大的应用潜力和商业价值。本课程旨在深入探讨AI大模型在2B/2H业务中的具体应用，帮助学员了解和掌握这一前沿技术，为未来的工作发展奠定坚实基础。 课程收获： 1.深入理解AI大模型的基本原理和关键技术。 2.掌握AI大模型在2B/2H业务中的应用场景和前景。 3.提升解决实际问题的能力。 课程对象：运营商 课程时长：0.5天-1天（根据客户需求） 课程大纲 一、AI大模型介绍 1.AI历史发展的关键三个节点 2.机器学习与深度学习 3.大模型的诞生 4.影响大模型发展的关键要素 5.国内外大模型的发展现状 6.大模型的发展趋势 二、AI大模型+应用 1.制约AI大模型应用的关键要素 （1）算法 （2）数据：通用数据、专业数据（行业、领域） （3）算力 2.目前国内外AI大模型主要应用方向 （1）算法： Transformer模型、多模态模型、扩散模型、EfficientNet系列、强化学习、网络学习 （2）数据：通用数据AIGC、行业数据、企业/个人私有数据源（知识库） （3）算力：GPU、分布式计算训练网络、云边结合、硬件AI化 3.目前在产业的应用 （1）通用：各类算法+通用AIGC大模型 （2）行业：行业大模型 （3）企业：私有化本地化部署大模型 三、AI大模型+通讯+2B 1. AI大模型+通讯+通用=AIGC+通讯 （1）主要应用：内容生成（文本、图片、视频、音频等） （2）2B业务主要应用场景 ² 市场分析（行业、客户、竞争、外部环境等）信息及报告生成 ² 市场推广：借助通用大模型，生成相关宣传资料进行投放 ² 行业解决方案的生成：借助通用大模型，完成解决方案的生成 ² 需求挖掘：行业客户需求挖掘及依托大模型完成客户需求的整理 ² 方案定制：生成定制方案 ² 项目管理：借助AI大模型+基础信息，生成进度、成本、质量、风险、资源等管理计划与项目文件 ² 招投标：依托AI大模型生成相关投标文件（标书、应答文件、报价单等） ² 合同：依托AI大模型完成合同的编制 ² 产品使用手册：依托AI大模型生成产品适用手册、帮助文档等 2. AI大模型+私有数据+本地化部署+agent=企业知识库 （1）应用场景：2B业务的全业务流程所涉及到的相关内容生成 （2）借助低代码、无代码技术可以实现个性化的本地化应用开发 （3）借助RPA技术，可以实现大模型聚合下的自动化调用 【案例】ollama、扣子agent、移动磐匠agent等相关 四、AI大模型+通讯+2H 1. AI大模型+通讯+通用=AIGC （1）整体智慧家庭的设计 （2）产品设计 （3）市场营销 （4）客服 2. 产品与服务：AI大模型+2H+云部署+终端 （1）为家庭做云化知识库 （2）为家庭做云化应用开发（低代码） （3）AI大模型终端产品 3. 内部管理：2H端业务运营的本地化知识库建设

【课程背景】 人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在各个行业中的应用日益广泛，尤其是在通信行业。AI不仅改变了传统通信方式，还为通信行业带来了前所未有的转型机遇。 本课程将深入探讨AI的发展趋势，尤其是AI大模型的出现，以及它在推动通信行业转型中的重要作用。我们将从AI技术的基础原理出发，分析其在通信网络优化、客户服务自动化、安全防护等方面的应用，同时展望AI在未来通信技术中的潜在影响。 【课程收获】 1. 深入理解AI技术：掌握AI的基本概念、核心算法和技术原理 2. 把握AI在通信行业的发展趋势： 3. 提升解决实际问题的能力：课程将结合实际案例和实践操作，培养学员运用AI技术解决通信行业实际问题的能力 4. 增强创新意识和竞争力：通过学习AI在通信行业的创新应用，学员将能够激发创新思维，提升个人在职场中的竞争力。 【课程对象】 通信行业的从业人员 【课程时长】6小时 【课程大纲】 一、AI大模型介绍 1.AI历史发展的关键三个节点 2.机器学习与深度学习 3.大模型的诞生 4.影响大模型发展的关键要素 5.国内外大模型的发展现状 6.大模型的发展趋势 二、AI大模型+应用 1.制约AI大模型应用的关键要素 （1）算法 （2）数据：通用数据、专业数据（行业、领域） （3）算力 2.目前国内外AI大模型主要应用方向 （1）算法： （2）数据：通用数据AIGC、行业数据、企业/个人私有数据源（知识库） （3）算力：GPU、分布式计算训练网络、云边结合、硬件AI化 3.目前在产业的应用 （1）通用：各类算法+通用AIGC大模型 （2）行业：行业大模型 （3）企业：私有化本地化部署大模型 三、AI在通信领域的具体机遇及应用 （1）产品创新： – 基于大数据分析实现的智能化产品创建 – AI技术可以助力运营商实现自动化网络管理（网络规划、维护、故障检修等） – 基于AI，可以为政企客户提供更具价值的产品（信息化系统） 案例：运营商能够基于AI实现自动化网络配置、故障排除和性能优化等功能。 （2）渠道管理： – 基于大数据AI实现渠道业绩分析 – 借助大模型生成渠道经营的可视化报表 – 依托AI实现个性化渠道运营对策 案例：运营商基于AI模型和当前数据，预测未来销售业绩 （3）营销创新： – 基于用户画像的智能需求识别与产品的智能推荐（智能产品推荐） – 基于AIGC大模型智能生成营销内容（含活动策划、内容生成等） – 基于RPA技术实现营销推送的智能化和自动化 案例：基于AI对用户画像的分析，制定针对性的个性化内容推荐 （4）客户服务： – 智能语音导航 – 智能问答系统 – 智能坐席客服 – 智能客服质检 – 智能化客户运营 案例：AI大模型智能客服 （5）风险控制： – 依托AI，实时分析网络流量和用户行为，识别异常模式 – 对安全事务做出预警、风险原因回溯 （6）内部职能部门提升效率 – 内部管理流程自动化 – 办公效率提升 案例：基于AIGC的应用，公司内部大幅提升办公效率 四、AI大模型在CHBN市场中的应用 （1）在CH公众市场的应用 – 产品设计：智慧家庭、AIPC、 – 智能化营销 – 智能客服系统 （2）在BN政企市场的应用 – 市场分析（行业、客户、竞争、外部环境等）信息及报告生成 – 市场推广：借助通用大模型，生成相关宣传资料进行投放 – 行业解决方案的生成：借助通用大模型，完成解决方案的生成 – 需求挖掘：行业客户需求挖掘及依托大模型完成客户需求的整理 – 方案定制：生成定制方案 – 项目管理：借助AI大模型+基础信息，生成进度、成本、质量、风险、资源等管理计划与项目文件 – 招投标：依托AI大模型生成相关投标文件（标书、应答文件、报价单等） – 合同：依托AI大模型完成合同的编制 – 产品使用手册：依托AI大模型生成产品适用手册、帮助文档等 （3）企业内部小模型的搭建AI Agent – 应用场景：全业务流程所涉及到的相关内容生成 – 借助低代码、无代码技术可以实现个性化的本地化应用开发 – 借助RPA技术，可以实现大模型聚合下的自动化调用 【案例】AI 智能体数字员工的搭建  

【课程背景】 大模型（Large Language Models, LLMs）现已成为AI领域的一个热点。这些模型以其庞大的参数规模、强大的语言理解和生成能力，以及在多种任务中展现出的高级认知能力，正在改变我们与技术的交互方式。大模型正在以其独特的方式提供各类帮助和改进。但这些模型的成功应用都依赖于强大的数据基座构建，以及对算力、算法和数据的协同优化。 本课程将从AI大模型的整体结构体系拆开来分享AI大模型的特点、技术原理，进而提出对数据、算力的要求，以及目前在通讯行业的应用。 【课程收获】 1. 了解AI大模型的特点、技术原理及要求 2. 理解智算计算和算力网络 3. 了解AI大模型在特定行业的一些应用 【课程时长】1天（6h） 【课程对象】三级经理 【课程大纲】 Part1:AI大模型通识 1 AI大模型是什么？ 1.1 什么是模型，AI与模型之间什么关系？ 1.2 AI发展史 1.3 机器学习的主要学习范式：监督、无监督、强化、深度学习 1.4 具体的模型架构：CNN、RNN、GAN 2 AI大模型要回答什么问题？ 2.1 大模型又是什么？ 2.2 大模型常见的学习范式 2.3 大模型常用的模型架构 2.4 大模型的学习算法：梯度下降、优化技巧、并行与分布式训练 2.5 大模型区别于传统AI的独特能力 3 方法论：AI大模型是如何实现目标的？ 3.1 大模型形成的工作流 3.2 模型构建：架构选择、参数配置、初始化策略、正则化、优化器选择 3.3 数据训练：数据预训练、批处理、梯度下降、学习率调度、训练监控 3.4 模型评估：评估指标、交叉验证、测试集、误差分析 3.5 模型部署：模型导出、服务化、硬件优化、负载均衡 3.6 模型维护：模型监控、数据更新、模型在训练、版本控制 3.7 模型应用：用户接口、场景适配、反馈循环、伦理与合规 Part2:面向AI大模型的智算与相关技术 1. AI大模型对算力的要求 1.1 智算的出现 1.2 AI大模型对智算的算力要求 1.3 全球智算格局解析 2. AI大模型下，如何破解算力问题 2.1 高端智算芯片的持续性开发投入和升级 2.1.1 高性能AI芯片 2.1.2 专用智能芯片开发 2.2 并行计算技术 2.2.1 模型并行 2.2.2 数据并行 2.2.3 分布式并行计算 2.3 软件平台优化 2.4 架构优化 2.4.1 知识蒸馏 2.4.2 其他模型架构 2.5 算力网络建设 2.5.1算力网络的出现 2.5.2 云网协同 2.5.3 云网融合 2.5.4 算力感知、算力路由和算力交易 2.6 开源与闭源模型结合：大模型+小模型 2.7 通信量优化技术 Part3:AI大模型的行业应用 1. 自然语言处理和意图识别 【案例】华为发布的通信行业首个大模型提供了基于角色的Copilots和基于场景的Agents两类应用能力，帮助运营商提升员工赋能和用户满意度 2. 网络智能化调度：实时分析用户数据和网络负载，预测网络需求，预测频段和流量管理 3. 网络维护：提高电信网络的智能规建、运维和管控能力 【案例】中兴通讯推出了新一代智算中心基础设施产品和AI加速芯片，以支持大模型训练和推理，提升企业效率并降低大模型推理成本 4. 客户服务：在客服领域中显著提升用户体验。 【案例】ChatGPT等生成式AI技术被广泛应用于会话系统中，能够理解人类意图并生成相应的回答或解决方案 5. 运维效率：AI大模型为5G乃至6G通信网络的生产力跃升提供了重要支撑。 【案例】华为发布的无线智能体结合了通信大模型、无线数字孪生系统和智能算力，旨在重塑运维流程、网络体验和业务发展模 6. AI与通信融合及在无线通信系统中的应用 6.1AI大模型在卫星通讯领域展现出巨大潜力 6.2无线智能体构建 6.3 运维流程重塑与业务模式创新 【综合案例】中兴通讯AI解决方案

【课程背景】 人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在各个行业中的应用日益广泛，尤其是在通信行业。AI不仅改变了传统通信方式，还为通信行业带来了前所未有的转型机遇。 本课程将深入探讨AI的发展趋势，尤其是AI大模型的出现，以及它在推动通信行业转型中的重要作用。我们将从AI技术的基础原理出发，分析其在通信网络优化、客户服务自动化、安全防护等方面的应用，同时展望AI在未来通信技术中的潜在影响。 【课程收获】 1. 深入理解AI技术：掌握AI的基本概念、核心算法和技术原理 2. 把握AI在通信行业的发展趋势： 3. 提升解决实际问题的能力：课程将结合实际案例和实践操作，培养学员运用AI技术解决通信行业实际问题的能力 4. 增强创新意识和竞争力：通过学习AI在通信行业的创新应用，学员将能够激发创新思维，提升个人在职场中的竞争力。 【课程对象】 通信行业的从业人员 【课程时长】6小时 【课程大纲】 一、AI大模型介绍 1.AI历史发展的关键三个节点 2.机器学习与深度学习 3.大模型的诞生 4.影响大模型发展的关键要素 5.国内外大模型的发展现状 6.大模型的发展趋势 二、AI大模型+应用 1.制约AI大模型应用的关键要素 （1）算法 （2）数据：通用数据、专业数据（行业、领域） （3）算力 2.目前国内外AI大模型主要应用方向 （1）算法： （2）数据：通用数据AIGC、行业数据、企业/个人私有数据源（知识库） （3）算力：GPU、分布式计算训练网络、云边结合、硬件AI化 3.目前在产业的应用 （1）通用：各类算法+通用AIGC大模型 （2）行业：行业大模型 （3）企业：私有化本地化部署大模型 三、AI在通信领域的具体机遇及应用 （1）产品创新： – 基于大数据分析实现的智能化产品创建 – AI技术可以助力运营商实现自动化网络管理（网络规划、维护、故障检修等） – 基于AI，可以为政企客户提供更具价值的产品（信息化系统） 案例：运营商能够基于AI实现自动化网络配置、故障排除和性能优化等功能。 （2）渠道管理： – 基于大数据AI实现渠道业绩分析 – 借助大模型生成渠道经营的可视化报表 – 依托AI实现个性化渠道运营对策 案例：运营商基于AI模型和当前数据，预测未来销售业绩 （3）营销创新： – 基于用户画像的智能需求识别与产品的智能推荐（智能产品推荐） – 基于AIGC大模型智能生成营销内容（含活动策划、内容生成等） – 基于RPA技术实现营销推送的智能化和自动化 案例：基于AI对用户画像的分析，制定针对性的个性化内容推荐 （4）客户服务： – 智能语音导航 – 智能问答系统 – 智能坐席客服 – 智能客服质检 – 智能化客户运营 案例：AI大模型智能客服 （5）风险控制： – 依托AI，实时分析网络流量和用户行为，识别异常模式 – 对安全事务做出预警、风险原因回溯 （6）内部职能部门提升效率 – 内部管理流程自动化 – 办公效率提升 案例：基于AIGC的应用，公司内部大幅提升办公效率 四、AI大模型在CHBN市场中的应用 （1）在CH公众市场的应用 – 产品设计：智慧家庭、AIPC、 – 智能化营销 – 智能客服系统 （2）在BN政企市场的应用 – 市场分析（行业、客户、竞争、外部环境等）信息及报告生成 – 市场推广：借助通用大模型，生成相关宣传资料进行投放 – 行业解决方案的生成：借助通用大模型，完成解决方案的生成 – 需求挖掘：行业客户需求挖掘及依托大模型完成客户需求的整理 – 方案定制：生成定制方案 – 项目管理：借助AI大模型+基础信息，生成进度、成本、质量、风险、资源等管理计划与项目文件 – 招投标：依托AI大模型生成相关投标文件（标书、应答文件、报价单等） – 合同：依托AI大模型完成合同的编制 – 产品使用手册：依托AI大模型生成产品适用手册、帮助文档等 （3）企业内部小模型的搭建AI Agent – 应用场景：全业务流程所涉及到的相关内容生成 – 借助低代码、无代码技术可以实现个性化的本地化应用开发 – 借助RPA技术，可以实现大模型聚合下的自动化调用 【案例】AI 智能体数字员工的搭建

【课程背景】 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐渐渗透到各个行业领域，为传统行业带来前所未有的创新与变革。水电厂作为国家能源的重要支柱，其智能化转型对于提升效率、保障安全、促进绿色发展具有重要意义。本课程旨在帮助水电厂员工了解人工智能的基础概念、原理及其在水电厂的创新应用，从而推动水电厂的智能化转型与发展。 【课程收获】 1. 了解人工智能的基础概念、背景、原理 2. 了解人工智能在水电厂的创新应用 3. 了解落地要领 【课程对象】水电厂相关员工 【课程时长】1天 【课程大纲】 一、大数据、AI赋能产业智能化变革大背景 1. 中国式现代化建设亟待产业创新转型 2. 能源电力产业转型方向：提效降本、绿色安全 3. 数字化、智能化变革成为能源产业升级的方向和路径 二、大数据、AI赋能水电智能化的基础原理 1. 智能化的核心要求：提效降本、绿色安全 2. 提效降本、绿色安全依托科学决策 3. 科学决策，需要摆脱经验主义，走向数据决策 4. 数据决策需要三大要素 （1）决策模型（AI） （2）实时大数据 （3）强大的算力支持 5.大模型、智算、超算的战略机遇解读 三、数据决策三要素（AI、大数据、算力技术前沿及发展趋势） 1.决策模型——AI （1）AI的诞生和目的 （2）AI为什么可以抗衡个人经验 （3）AI是如何构建业务模型的 （4）AI在构建业务模型的发展趋势 Ø 分析性AI Ø 生成式AI大模型 （5）生成式AI大模型 Ø 生成式AI与分析性AI的区别 Ø 大模型与GPT Ø 通用AIG与行业大模型 Ø 能源电力大模型和大模型服务商 2.大数据——大数据技术与数据基座 （1）大数据的4V特征 （2）数据治理——4V特征下，大数据如何才能成为有价值的数据 数据获取、数据传输、数据集成、数据管理、数据可视化、数据挖掘 （3）数据分析，在AI模型的加持下，实现数据结果呈现 （4）数据资产，让数据参与到整个能源电力产业协同效率提升中 3.算力——云计算、智算、超算 （1）算力的定义 （2）算力与芯片的关系 （3）算力的发展现状及趋势   四、AI+电厂业务的创新应用：（分析性AI+能源大模型应用） 1.管理智能化 (1) 智能化决策支持系统 (2) 自动化办公与流程优化 (3) 数据分析与预测模型 (4) AI可以帮助水电厂实现智能化经营决策   2.设备设施的智能化 （1）一体化大数据管控整体设备设施，实现智能化运行 （2）3D可视化+智能传感+AI+大数据分析+预警系统，构建安全电厂 （3）依托大数据建模等实现资源在生产环节和流通环节的绿色高效   3.安全生产的智能化 (1) 安全风险识别与预警 (2) 应急响应与事故处理 (3) 安全培训与模拟演练   4.绿色生产的智能化 (1) 清洁能源利用与排放控制 (2) 水资源的智能化管控 (3) 生态环境监测与保护 (4) 绿色运营策略与实践   五．AI+办公领域的创新应用 1. AIGC的大模型：ChatGPT、Sora、Pika及国内大模型 2. AIGC的应用领域 （1）办公提效（图文、公文、数据分析、ppt制作等） （2）自媒体 （3）企业培训 （4）客服机器人 3. AIGC大模型实践 （1）国内大模型工具文心大模型简介 （2）借助文心大模型进行内容生成和场景应用 4. AIGC工具生成内容（以文心大模型为例） （1）三分钟快速掌握文心一言基础指令技巧 （2）四步生成高质量内容 （3）应用实战——办公效率类 六、AI赋能创新转型的落地要领 1. AI赋能产业智能化变革的关键要素 （1）战略重视 （2）相关的推进部门或小组 （3）相关资源：人才、资金和技术 （4）基础支撑体系 Ø 人才支撑：项目团队与项目小组 Ø 技术支持：搭建整体数智化技术基座 （5）项目管理 2. 技术支持的主要核心工作 （1）整体中台系统的搭建 （2）一体化大数据平台和数据资产管理平台建设 （3）强化技术中台AI和数据中台的建设 （4）·AI大模型MaaS和Daas的应用 3. 创新组织文化，鼓励创新性应用的落地 （1）创新整体组织文化 （2）进行组织架构变革 （3）以项目为抓手，展开应用，实现产业智能化升级

【课程背景】 AI大模型的出现，已经逐渐从AIGC领域开始向电力行业渗透。结合早期的分析性AI（机器学习和神经网络学习），AI大模型给电力行业带来的变革是革命性的，是颠覆型的。本节课讲沿着AI的发展脉络，从早期的知识图谱、专家系统、到分析性机器学习到当前的通用AI逐个分析，帮助学员了解AI的发展以及在电力系统中的应用。 【课程收获】 1. 了解AI的发展史 2. 了解分析性AI：机器学习（监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习（视觉CV和语言NLP） 3. 了解AI大模型LLM 4. 了解AI在电力系统中的应用 【课程对象】产品经理、技术中心、数字化中心等 【课程时长】1天（6小时） 【课程大纲】 课题一：AI 1. 诞生：AI是如何诞生的 2. 命题：AI是解决什么问题的？ 3. 发展：AI在解决问题的路上都走过了哪些阶段？ 4. 趋势：AI的分类 （1）分析性AI：机器学习与深度学习 - 监督学习 - 无监督学习 - 强化学习 - 深度学习：图像识别与人类自然语言理解 （2）生成式AI：GPT与大模型 二、AI大模型的发展历程与现状 1. 早期AI模型的发展 - 从传统机器学习到深度学习的转变 - 早期深度学习模型的局限性 2. AI大模型的崛起 - 预训练模型的出现与影响 - 大规模数据集与算力的推动作用 3. 当前AI大模型的发展现状 - 全球范围内的研究热点与趋势 - 主流AI大模型的对比分析 三、国内外主流AI大模型介绍 1. 国际主流AI大模型 - GPT系列：GPT-4、GPT-4o的特点与应用场景 - 其他国际知名大模型：如BERT、T5等 2. 国内主流AI大模型 - 华为盘古大模型 - 百度飞桨文心大模型 - 阿里巴巴的M6大模型 - 科大讯飞的星火大模型 3. 大模型的评估与比较 - 性能指标与评价方法 - 各模型的优缺点分析 课题四：电力AI大模型介绍 1. AGI大模型的分类：AIGC与AGI+产业大模型 2. 国内外主流AGI+产业大模型介绍 3. 电力大模型与南网“大瓦特”介绍 4. 对接指南 （1）国内目前主流能源大模型平台：百度飞浆 （2）电力系统做大模型的定位： Ø 差异化功能 Ø 本地化知识库训练 （3）主要的方法 Ø 借助百度飞浆等开源模型进行产业特定领域大模型的开发 Ø 借助开源平台和API接口进行本地化部署训练 【案例解析】南网电网X华为技术联合开发“大瓦特”MaaS系统 课题五：AI、AI大模型和AIGC在电网中的应用 1. 电力规划 （1）依托AI+历史数据+经济数据+气象数据构建电力规划 （2）借助AI大模型主动发掘电网的薄弱环节 （3）优化电网风险点阈值 （4）设计仿真方案 （5）演算推演确认规划结果的可靠性 2. 电力营销： （1）AI大模型可用于创建能与客户进行对话的聊天机器人，智能客服体系 （2）基于NLP的自动机器人 （3）智能工单的自动生成 3.电力运检领域： （1）AI大模型用于工单、工作票的文本自动生成。 （2）更高效、自动化、智能化运检 3.电力调度领域： （1）服务智慧城市电网调度 （2）生产调度操作票 （3）通过智能分析做内容处理 （4）平台化设定，生成更专业、更小、更细分的应用，轻量化应用 4.有效参与电力系统运行与电力市场 （1）更加准确的预测负荷 （2）为电力交易市场提供准确数据 5.AI及AI大模型应用于电力需要迈过的三道坎 （1）高质量的电力知识库，突破电力专业术语环境中的逻辑推理难题 （2）具备实施在线处理能力 （3）需要与电力认知大模型采用的双向预测模式优势互补。 6.AIGC的应用领域 （1）办公提效（图文、公文、数据分析、ppt制作等） （2）自媒体 （3）企业培训 （4）客服机器人 （5）企业内部知识库本地化部署

【课程背景】AI的发展，直接带动了各行各业的迭代更新。每家企业都需要了解AI的概念、目的和解决问题的原理。结合自身企业的业务情况，需要掌握相关的技术，赋能自身业务。 【课程收获】 1. 了解AI的发展史、AI的分类 2. 理解AI是如何赋能科学决策的 3. 了解AI在日常业务中的应用 【课程对象】电力系统相关成员 【课程时长】1天 【课程大纲】 第一篇：AI的发展史 一、AI 1. 诞生：AI是如何诞生的 2. 命题：AI是解决什么问题的？ 3. 发展：AI在解决问题的路上都走过了哪些阶段？ 4. 趋势：AI的分类 （1）分析性AI：机器学习与深度学习 - 监督学习 - 无监督学习 - 强化学习 - 深度学习：图像识别与人类自然语言理解 （2）生成式AI：GPT与大模型 二、AI大模型的发展历程与现状 1. 早期AI模型的发展 - 从传统机器学习到深度学习的转变 - 早期深度学习模型的局限性 2. AI大模型的崛起 - 预训练模型的出现与影响 - 大规模数据集与算力的推动作用 3. 当前AI大模型的发展现状 - 全球范围内的研究热点与趋势 - 主流AI大模型的对比分析 三、国内外主流AI大模型介绍 1. 国际主流AI大模型 - GPT系列：GPT-3、GPT-4的特点与应用场景 - 其他国际知名大模型：如BERT、T5等 2. 国内主流AI大模型 - 华为盘古大模型 - 百度飞桨文心大模型 - 阿里巴巴的M6大模型 - 科大讯飞的星火大模型 3. 大模型的评估与比较 - 性能指标与评价方法 - 各模型的优缺点分析 四、AI大模型在提升办公效率和产业数字化方面的应用 1. AI大模型在办公自动化中的应用 -基于NLP的文本处理 - 基于CV的图像生成和视频生成 - 基于语音的语音助手和智能会议记录 2. AI产业大模型在产业数字化中的应用案例 - 金融行业：智能风控与投资决策支持 - 医疗行业：病历分析与疾病预测 - 教育行业：智能辅导与个性化教学 - 电商行业：智能推荐与营销策略优化 五、AI大模型的挑战与未来发展 1. 技术挑战与解决方案 - 模型的可解释性与透明度问题 - 数据隐私与安全问题 - AI算力资源与环境的可持续性 2. 未来发展趋势与预测 - 多模态大模型的融合与发展 - 个性化与定制化服务的需求增长 - AI大模型与其他技术的结合创新（如AIoT、5G等）   第二篇：AI的应用 一．无人机巡检 1. AI在无人机巡检中的应用 2. 无人机巡检的技术原理 - 监督学习 - 图像识别技术 - 大模型的介入 二．智能客服 1.智能客服搭建的指导思想 - 全渠道，打通前台所有渠道，实现全渠道集成化接入 - 全链条，从渠道-客服-CRM全链条，业务数据指导客服工作 - 数据化，SCRM（来源、标签、画像、交易），实现个性化、场景化服务 - 集成化，人工坐席+机器人客服+工单+SRCM+质检+培训 - 智能化，NLU+培训机器人+数字人，实现客服的智能化、智慧化 2.智能客服系统阶段性技术配置 - 初期标配：在线客服、工单系统、云客服、云呼叫中心 - 普及配置：文本机器人与语音机器人 - 专业配置：智能质检与坐席辅助 - 创新配置：培训机器人与数字人 【解析】2024年智能客服产品热力图 3.智能客服体系搭建 - 多渠道客服构建=呼叫中心+微信+微博+抖音+... - 全渠道智能工单：计划工单、批量建单与自定义SLA - .SCRM系统，搭建客户标签画像、业务订单、历史会话消息等 - 坐席辅助，辅助人工呼叫和坐席客服，实现高效服务 - 智能质检，借助AI技术实现人工客服的智能质检 - 机器人客服，人机交互技术，大幅度提升服务效率，降低企业运营成本 4.ChatGPT在智能客服中的应用 - 生成式AI大模型的建立 - ChatGPT赋能用户实现更好的体验 - ChatGPT在智能客服中应用的现状及未来趋势 三．智能充电桩 1. 智能调度与管理 2. 充电需求预测与优化 3. 智能维护与故障预测 4. 能源管理与节能减排 5. 个性化服务推荐 6. 安全与防盗 【案例】华为智能充电桩的解决方案解读 四．智能营销 1. 用户数据分析 2. 个性化推荐语精准化营销 3. 智能广告投放 4. 营销自动化与小率提升 5. 市场趋势预测与策略制定 【案例】有赞微商城的智能营销体系

【课程背景】 随着大数据、人工智能技术的快速发展，产业智能化变革已成为必然趋势。电网作为国家重要的基础设施，正面临着智能化转型的挑战与机遇。本课程旨在帮助电网员工深入了解数据赋能产业智能化变革的战略意义，掌握大模型、超算与智算的相关知识，提升电网智能化水平。 【课程收获】 1. 了解数据赋能产业智能化变革的背景 2. 掌握AI、大数据、云计算赋能产业智能化变革的基本原理 3. 了解数字技术新趋势：AI大模型、超算与智算的内容 4. 了解AI、AI大模型以及超算、智算在电网中的应用 【课程对象】 本课程适用于电网企业的各级领导、技术研发人员、运营管理人员以及其他对电网智能化感兴趣的相关人士。 【课程时长】本课程时长为6小时 【课程大纲】 一、数据赋能产业智能化变革大背景 1. 中国式现代化建设亟待产业升级 2. 电力、能源产业升级的要求：提效降本、绿色安全 3. 产业数字化、智能化变革成为电力能源产业升级的方向和路径 4. 产业智能化的具体表现（认识产业智能化） 二、数据赋能产业智能化的基础原理与新技术下的战略机遇 1. 电力能源产业智能化的核心要求：提效降本、绿色安全 2. 提效降本、绿色安全依托科学决策 3. 科学决策，需要摆脱经验主义，走向数据决策 4. 数据决策三大要素 （1）决策模型 （2）实时大数据 （3）强大的算力支持 5.大模型、智算、超算的战略机遇解读 三、数据决策三要素（AI、大数据、算力技术前沿及发展趋势） 1.决策模型——AI （1）AI的诞生和目的 （2）AI为什么可以抗衡个人经验 （3）AI是如何构建业务模型的 （4）AI在构建业务模型的发展趋势 Ø 分析性AI Ø 生成式AI大模型 （5）生成式AI大模型 Ø 生成式AI与分析性AI的区别 Ø 大模型与GPT Ø 通用AIG与行业大模型 Ø 能源电力大模型 2.大数据——大数据技术与数据基座 （1）大数据的4V特征 （2）数据治理——4V特征下，大数据如何才能成为有价值的数据 Ø 数据获取、数据传输、数据集成、数据管理、数据可视化、数据挖掘 （3）数据分析，在AI模型的加持下，实现数据结果呈现 （4）数据资产，让数据参与到整个能源电力产业协同效率提升中 Ø 数据资产的形成 Ø 大数据平台 Ø 数据中台 3.算力——云计算、智算、超算 （1）算力的定义 （2）算力与芯片的关系 （3）算力的发展现状及趋势 （4）基础算力 Ø 通用型CPU Ø 云计算 Ø 边缘计算 （5）智能算力 Ø GPU、FPGA、ASIC等AI芯片 Ø 智算主要应用领域：AI训练、语音、图像和视频的处理 （6）超算算力 Ø 超级计算机集群 Ø 超算主要应用领域：行星模拟、药物分子设计、基因分析 四、AI大模型、数据基座和智算/超算在电力系统中的应用 1. 输变电系统 （1）输电线路巡检与航道规划 （2）户外作业安全监察 （3）变电站巡检、故障预警、故障原因分析、故障问题追溯、故障处理 2. 配电系统 （1）微电网智慧规划 （2）配网智能巡检、故障预警、故障处理等 （3）复合能源智慧化管理与智能自愈机制 （4）智能调度与交易：智能负荷预测、智能化交易、 （5）智能线损管理与分析 （6）现场作业与智能安监 3. 供服系统 （1）智能客服 （2）智能用电方案服务 （3）智能化营业厅 （4）智能办电业务 4. 智慧化管理 （1）精细化经营管理 （2）基于RPA的管理流程自动化 （3）财务风控的智慧化 五、企业落地要领 1. 数据赋能产业智能化变革的关键要素 （1）战略重视 （2）相关的推进部门或小组 （3）相关资源：人才、资金和技术 （4）基础支撑体系 Ø 人才支撑：项目团队与项目小组 Ø 技术支持：搭建整体数智化技术基座 （5）项目管理 2. 技术支持的主要核心工作 （1）整体中台系统的搭建 （2）一体化大数据平台和数据资产管理平台建设 （3）强化技术中台AI和数据中台的建设 （4）·AI大模型MaaS和Daas的应用 3. 创新组织文化，鼓励创新性应用的落地 （1）创新整体组织文化 （2）进行组织架构变革 （3）以项目为抓手，展开应用，实现产业智能化升级

课程背景： 在当今瞬息万变的商业环境中，企业的发展高度依赖于管理层的战略执行与团队效能。然而，现实中，70%以上的管理者是从业务骨干直接晋升而来，他们虽然专业能力突出，却缺乏系统的管理思维与实战技能，往往过于依赖个人经验而非科学方法推动管理。调研显示，76%的企业管理者普遍存在以下四大核心痛点问题： 角色模糊：缺乏全局视角，对管理职责认知不清，未建立起应有的管理思维与习惯，过度关注“做事”而忽略“带人”； 流程缺失：依赖感觉与主观经验驱动工作执行，缺乏流程与体系支撑，忽视科学化的管理闭环设计； 团队失能：团队成员动力不足、协作低效，互不信任，扯皮推诿，人员成长跟不上，管理者经常处于救火状态； 领导僵化：不能针对不同场景及部属情况适时调整最恰当的领导方式，难以发挥作为团队领导者的领导力。 AI技术的快速发展为管理者解决上述难题提供了助力，特别是DeepSeek的出现，让管理者如虎添翼。通过AI工具，管理者可以快速识别痛点、分析问题、创意方案、最终有效地解决问题。 本课程聚焦管理者面临的主要痛点，从四个维度入手，深度融合DeepSeek的AI工具，赋能从"角色认知-流程闭环-团队赋能-领导跃迁"四位一体的管理者能力全景锻造，帮助管理者系统提升自己的管理技能，将管理层打造成合格的管理者，为企业培养出综合素质能力强的管理团队。 课程收益：  角色觉醒：通过DeepSeek建立管理者角色转换标准，实现认知及行为升级； 流程掌控：运用DeepSeek制定目标落地行动计划，构建全流程闭环管理； 团队赋能：基于DeepSeek诊断团队问题，激活团队动能，打造高效团队； 领导跃迁：借助DeepSeek快速生成情境领导智能管理方案，实现动态管理。 主要成果： 成果1：《人的问题分析解决方案表》 成果2：《OGSM-T工作计划表》 成果3：《目标落地具体行动方案》 成果4：《员工工作状态问题解决表》 成果5：《领导者智慧带人视图》 成果6：《管理者能力四维全景图谱》 课程时间：2天，6小时/天 授课对象：企业中高层管理者 授课方式：讲解30%+互动20%+案例10%+活动10%+练习20%+工具10% 课程大纲 第一讲：角色觉醒——DeepSeek助力管理定位认知升级 一、认知升维：管理本质解码 1．管理工作的本质 互动：管理的目的+对象+成果 解析：何为经济、有效果、有效率的管理 2．从专业到管理者的角色转变 解析：从专业到管理者的七大转变 二、角色转变：三大立场转换 1．管理者的角色定位 互动：画出你的角色定位 2．管理者角色转换分析 解析：管理者角色与立场转换 工具表单：《角色定位转变演练表》 小组演练：研讨管理者角色转换的行为标准 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成管理者的角色转换三维行为标准 三、心智筑基：六项基本姿态 案例：老妇人与泰勒 1．强烈的达成意愿 2．持续打破现状 3．保持效率意识 4．运用科学的方法 解析：科学方法的六大步骤 5．进行全面的判断 解析：何谓全面的判断 6．实施有意识的管理 工具表单：《六项基本姿态自我检查与改善表》 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成管理者六项基本姿态的改进计划 四、思维跃迁：有意识的管理 解析：四阶段法-解决人的问题 【阶段1】：掌握事实 注意事项：要掌握全部事实经过 【阶段2】：慎思决定 要点：整理全部事实，分析相互关系 注意事项：切记不可急于下结论 【阶段3】：采取措施 要点：责任、能力、权限、时机 注意事项：不要推卸责任 【阶段4】：确认结果 要点：成果、工作态度、相互关系是否得到了改善 注意事项：所采取的措施对工作是否有利 案例解析：张强的问题 工具表单：《人的问题分析解决方案表》 小组研讨：根据案例-资深员工的问题，研讨解决方案 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，结合四阶段法的原理与流程，形成问题解决的思路与创意，并对创意方案进行评估 【本讲成果产出】：完成《人的问题分析解决方案表》/《管理者角色定位转换行为标准》 第二讲：流程掌控——DeepSeek驱动工作推进闭环引擎 一、认知管理闭环 1．管理流程的底层逻辑 2．经典管理模型的拆解 二、五步闭环工作法 【步骤1】：精准计划制定 解析：计划的程序与方法 工具表单：《OGSM-T工作计划表》 课堂演练：OGSM-T计划制定 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成《OGSM-T行动计划》 【步骤2】：科学任务分配 互动：工作分配时应考虑的因素 解析：工作分配的四大原则 【步骤3】：高效指令传达 互动：如何避免下达指令时的误解？ 互动：下达指令时如何激发部属意愿？ 解析：何为命令系统的统一性原则 【步骤4】：动态过程管控 解析：过程控制的四大行为 【步骤5】：深度任务复盘 解析：高效复盘四步骤 参考工具：《工作复盘（模板）》 三、团队共创计划的方法 流程解析：团队共创的运作流程 工具表单：《团队共创-领养孩子》 工具表单：《团队共创-行动计划表》 课堂演练：团队共创行动计划方案 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，结合团队共创的流程，快速生成落地行动计划 【本讲成果产出】：团队共创完成《OGSM-T工作计划表》/《目标落地具体行动方案》 第三讲：团队赋能——DeepSeek助力高敏捷的团队打造 一、解码高效团队 1．团队的解析 互动：团队=1+1>2 案例：瑞格尔曼的拉绳实验 2．团队的三大特征 互动：高绩效团队有哪些典型的特征？ DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速进行高效团队特征分析 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速进行现有团队发展诊断 二、团队凝聚力：建立信赖关系 【要诀1】：换位思考——同理心三重解码 解构：从角色心理到冰山模型 工具应用：同理心互动沟通公式 【要诀2】：管理差异——个性化沟通适配 助攻测试：你的角色性格类型 研讨：DISC性格类型互动策略 【要诀3】：双赢思维——冲突处理五策略 互动：采取了哪种冲突处理策略？ 【要诀4】：情感储蓄——人际资产的累积 研讨：如何形成情感账户清单 工具表单：《情感账户实践表》 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成DISC性格互动策略 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成个性化的冲突处理动态管理方案表 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成个性化的情感账户实践表 三、赋能辅导：推动团队成长 1．带教传承四阶段 【阶段1】：心智预热 互动：该阶段的要点有哪些 【阶段2】：授业传导 互动：该阶段的要点有哪些 【阶段3】：实战演练 互动：该阶段的要点有哪些 【阶段4】：效验评估 互动：该阶段的要点有哪些 研讨：带教辅导前需做哪些准备 工具表单：《带教辅导-工作分解表》 DeepSeek应用：利用DeepSeek工作分解工具，快速生成带教辅导的工作分解表 2．如何进行启发式辅导 解析：启发式辅导程序 模拟演示：辅导中的猴子管理原则 案例解析：教练式辅导-GROW模型应用 工具表单：《GROW流程实施评估表》 DeepSeek应用：通过DeepSeek问题设计工具，提供GROW问题模板设计及辅导方案设计。 四、动能激发：保持员工动力 1．主动激发员工的动力 四步表扬法：从观察到强化的正向循环 工具表单：《表扬反馈-BIA实践表》 工具表单：《修正反馈-BID实践表》 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，提供标准化工作反馈模板，并结合实际案例提供反馈优化建议 2．解决员工工作状态问题 互动：你与部属有哪些需求 解析：需求与需求不满的行动 解析：员工工作状态问题解决思路 工具表单：《员工工作状态问题分析表》 课堂演练：王小英与魏经理的案例研讨 3．带人带心的五个层次 解析：从安全感到荣耀感的带人思路 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，快速进行案例分析，并提供坚决解决方案。 【本讲主要产出】：团队合创完成《员工工作状态问题解决表》/《情感账户实践改进表》/《GROW教练式辅导模板设计》 第四讲：领导跃迁——DeepSeek赋能智慧领导四维突破 一、从管理到领导 1．领导绩效的三大元素 2．卓越领导者两大修炼 一、解码：领导力四维风格 互动：领导者每天都在做些什么？ 解析：四种领导风格典型特征 助攻测试：领导风格与风格适应度 DeepSeek应用：通过DeepSeek快速生成情境领导力智能管理工具，实现对部属及团队的动态管理。 二、适配：因势利导情境领导 1．员工准备度的四个阶段 2．因势利导的弹性领导应用 解析：领导风格与准备度匹配策略 参考工具：《智慧带人视图》 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，快速匹配16种不同情境下的管理匹配思路，为管理者提供具体的带队思路 【本讲主要产出】：完成《领导者智慧带人视图》 【课程总复盘产出】：完成《管理者能力四维全景图谱》

课程背景： 在当今快速变化的商业环境中，企业管理者面临的挑战日益复杂。领导力不仅是管理者驾驭自身与组织前途的关键利器，更是影响和改善下属绩效的重要保证。为什么同样的团队在不同的领导下会呈现出截然不同的结果？为什么相同岗位的领导者，创造的价值与财富却大相径庭？这些现象的背后，根本原因在于领导者的领导力。领导力不仅要你自己做得卓越，更要激发他人表现卓越。卓越领导者与传统管理者的本质差异在于：前者能通过情境智慧实现组织能量的指数级释放，后者往往陷入事务性管理的效能陷阱。卓越的领导者才能在当前剧变的市场环境中引领企业走向未来。 AI技术的快速发展特别是DeepSeek的出现，为传统管理者加速转型提供了助力，通过AI工具，管理者可以快速分析问题及有效地解决问题。本课程聚焦管理者在领导力提升方面普遍存在的痛点，深度融合DeepSeek的AI工具，赋能管理者突破”角色转型壁垒“、”能力转型壁垒“、“思维转型壁垒”这三大壁垒，从而发挥出卓越的领导力。 课程收益：  突破传统瓶颈：通过DeepSeek建立领导力五维修炼计划，引领领导力跃迁； 破解效能密码：借助DeepSeek生成情境领导智能管理方案，实现动态管理； 构建信任基石：结合DeepSeek诊断人际问题并提供方案，提升关系领导力； 激活成长引擎：运用DeepSeek输出人才计划与教练方案，推动团队成长； 激发双轮驱动：基于DeepSeek诊断员工状态并予以解决，让员工保持动能； 实现智慧授权：利用DeepSeek助力“五步法”授权实施，发挥卓越领导力。 主要成果： 成果1：《领导者自我定位行为标准》 成果2：《员工准备度与领导策略》 成果3：《人的问题分析解决方案表》 成果4：《情感账户情感账户实践改进表》 成果5：《人员培育辅导计划表》 成果6：《GROW教练式辅导方案模板》 成果7：《员工工作状态问题解决表》 成果8：《授权任务沟通计划表》 成果9：《领导者智慧带人视图》 课程时间：2天，6小时/天 授课对象：企业中高层管理者 授课方式：讲解30%+互动20%+案例10%+活动10%+练习20%+工具10% 课程大纲 第一讲：破局重塑——DeepSeek助力领导者五维修炼 一、管控到引领：组织发展的双核驱动 解析：企业发展中的两种力 互动研讨：管理与领导的区别 互动：何为领导力 解析：领导绩效的三大要素 二、领导力跃迁：卓越领导者五大修炼 1．定位突围：角色认知与情境驾驭 解析：何为角色心理 工具表单：《不同情境的自我定位演练表》 课堂演练：不同情境下的自我定位 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成管理者三维自我定位标准 2．要事第一：高效决策的优先级管理 互动研讨：如何对相关任务排定优先顺序？ 参考工具：工作管理矩阵 工具表单：《管理者每日工作安排表》 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速进行工作规划与工作安排 3．人才经营：激发人才价值的密码 解析：人才经营的核心策略与实施路径 4．权力进化：从职位权到个人权的魅力转型 解析：硬权力与软实力的协同应用 5．升级迭代：领导力2.0三大跃迁 解析：领导力迭代2.0-三大转变 DeepSeek应用：利用DeepSeek快速生成管理者五维修炼动态管理计划 【本讲成果产出】：团队合创完成《领导者自我定位行为标准》 第二讲：驭势赋能——DeepSeek辅助适配情境领导力 一、解码：领导力四维风格 1．工作行为与关系行为 互动：领导者每天都在忙些什么？ 2．四种不同的领导风格 解析：四种领导风格典型特征 现场演练：四种不同的领导风格 助攻测试：领导风格与风格适应度 二、诊断：四阶段员工准备度 1．什么是员工准备度 解析：员工准备度的两把标尺 解析：员工准备度的四个阶段 2．诊断技术—准备度诊断步骤与流程 案例解析：诊断员工的准备度 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具快速诊断部属准备度 三、适配：因势利导情境领导 1．员工准备度匹配分析 解析：领导风格与准备度匹配模型 2．领导风格适应度测试解析 课堂演练：领导风格的弹性应用 DeepSeek应用：通过DeepSeek快速生成情境领导力智能管理工具，实现对部属及团队的动态管理。 【本讲成果产出】：团队合创完成《员工准备度与领导策略》 第三讲：信任筑基——DeepSeek赋能提升关系领导力 一、沟通与领导力 1．沟通与领导力 2．人际互动三定律-内容、态度与关系 模拟展示：如何建立信任的互动关系 二、四阶段法-建立信赖关系 【阶段1】：掌握事实 要点：调查了解迄今为止的全部事情经过 注意事项：要掌握全部事实经过 【阶段2】：慎思决定 要点：整理全部事实，分析相互关系 注意事项：切记不可急于下结论 【阶段3】：采取措施 要点：责任、能力、权限、时机 注意事项：不要推卸责任 【阶段4】：确认结果 要点：成果、工作态度、相互关系是否得到了改善 注意事项：所采取的措施对工作是否有利 案例解析：张强的问题 工具表单：《人的问题分析解决方案表》 课堂演练：资深员工的问题 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，结合四阶段法的原理与流程，形成问题解决的思路与创意，并对创意方案进行评估 三、相处之道-构建关系领导力 1．换位思考 课堂体验：同理心-换位思考 解读：同理心-冰山模型 参考工具：同理心互动公式 2．尊重差异 互动：不同个性风格的核心特点 助攻测试：我的性格类型 讨论：如何与不同性格沟通 3．双赢思维 互动：采取了哪种冲突处理策略？ 4．累积人际资产 解析：情感账户法则 工具表单：《情感账户实践表》 课堂演练：分析下属成员的领导策略 参考工具：《智慧带人视图》 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成DISC性格互动策略 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成个性化的冲突处理动态管理方案表 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成个性化的情感账户实践表 【本讲成果产出】：团队合创完成《人的问题分析解决方案表》/《情感账户情感账户实践改进表》 第四讲：启智进化——DeepSeek驱动发挥教练领导力 一、精准诊断：从需求到计划制定 案例解析：从需求诊断到培育计划制定 工具表单：《人员成长需求诊断表》 工具表单：《个性化培育与辅导计划表》 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速进行培训需求分析并生成个性化培育与辅导计划 二、赋能辅导：带教传承四阶段法 【阶段1】：心智预热 互动：该阶段的要点有哪些 【阶段2】：授业传导 互动：该阶段的要点有哪些 【阶段3】：实战演练 互动：该阶段的要点有哪些 【阶段4】：效验评估 互动：该阶段的要点有哪些 研讨：带教辅导前需做哪些准备 工具表单：《带教辅导-工作分解表》 DeepSeek应用：利用DeepSeek工作分解工具，快速生成带教辅导的工作分解表 三、心智启发：教练助推加速成长 解析：启发式辅导程序 模拟演示：辅导中的猴子管理原则 案例解析：教练式辅导-GROW模型应用 工具表单：《GROW流程实施评估表》 DeepSeek应用：通过DeepSeek问题设计工具，提供GROW问题模板设计及辅导方案设计。 【本讲成果产出】：完成《关键人才培育辅导计划表》/《GROW教练式辅导方案模板》 第五讲：动能激发——DeepSeek助力驱动激励引擎 一、主动激发：让员工持续保持动能 四步表扬法：从观察到强化的正向循环 工具表单：《表扬反馈-BIA实践表》 工具表单：《修正反馈-BID实践表》 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，提供标准化工作反馈模板，并结合实际案例提供反馈优化建议 二、动能修复：解决状态不佳的问题 1．有效激励从认知需求开始 互动：你与部属有哪些需求 解析：需求与需求不满的行动 课堂演练：王小英与魏经理 解析：员工工作状态问题解决思路 工具表单：《员工工作状态问题分析表》 2．带人带心的五个层次 解析：从安全感到荣耀感的带人思路 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，快速进行案例分析，并提供坚决解决方案。 【本讲成果产出】：完成《员工工作状态问题解决方案》/《工作反馈标准模板》 第六讲：敏捷突围——DeepSeek赋能授权技术发挥 一、理念启航：高效授权的涵义 案例研讨：洪主管的不满 解析：高效授权的六大原则 解析：高效授权的权变因素 二、五步成章：高效授权的步骤 1．确定授权项目 研讨：任务授权考虑的两个维度 解析：工作分类及授权策略分析 工具表单：《工作分类与授权计划表》 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，快速进行工作分析，并提供授权计划方案。 2．选定被授权者 互动：确定被授权者应考虑的因素 解析：确定授权对象的五个原则 工具表单：《授权对象分析表》 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，快速进行人员分析，确定被授权对象。 3．任务分派与授权沟通 互动：如何避免授权误解？ 互动：如何激发部属意愿？ 工具表单：《授权任务沟通表》 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，快速生成授权任务沟通表 4．跟踪授权过程 解析：授权跟踪的原则 参考工具：过程跟踪自检问题清单 5．复盘总结与论功行赏 解析：高效复盘四步骤 参考工具：复盘画布 三、避坑指南：授权陷阱与实战技巧 1．如何避免越级授权 案例研讨：陈经理授权有何问题 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，快速进行授权问题分析，并提供决策建议。 2．如何避免反向授权 要点1：不要接受工作中的“半成品” 要点2：不要让猴子甩给你 3．有效授权十项要诀 【本讲成果产出】：团队合创完成《授权任务沟通计划表》 【课程总复盘产出】：团队合创完成《领导者智慧带人视图》

课程背景： 管理者的核心职责不仅仅是完成个人任务，更重要的是通过团队的力量实现组织目标。管理者的绩效并非仅仅体现在个人的工作成果上，而是通过团队的集体绩效来衡量的。因此，管理者能否有效地培养和辅导部属，直接决定了团队的整体表现和组织的长期竞争力。部属培育是管理者的一项重要职责，它关系到团队的持续发展和组织的战略目标实现。员工在完成工作任务的同时，如果不能得到持续的进步与成长，团队将难以保持持久的竞争力。管理者必须在正确认知管理与角色定位的基础上，进一步掌握部属培育辅导的技能，帮助员工迅速成长，进而形成团队合力，共同提高组织的绩效。 AI技术的快速发展特别是DeepSeek的出现，为管理者有效实施部属培育提供了助力，通过AI工具，通过场景化教学设计，帮助管理者突破四大核心困境：如何精准识别员工能力短板？如何制定个性化发展路径？如何将日常任务转化为培养契机？如何运用教练技术激发员工潜能？最终实现从"业务执行者"到"团队赋能者"的转型升级，打造自驱动、高协同的战斗团队。 课程收益：  收益1：通过DeepSeek诊断员工培育需求，输出培育辅导计划； 收益2：利用DeepSeek输出工具，进行员工辅导的动态化管理； 收益3：运用DeepSeek诊断员工状态异常根源，启发良好态度； 收益4：运用DeepSeek输出教练式辅导方案，内化教练式领导力。 主要成果： 成果1：《岗位工作资格条件表》 成果2：《员工培育辅导计划表》 成果3：《关键项目工作分解表》 成果4：《员工工作状态问题解决方案》 成果5：《GROW模型经典问题设计》 课程时间：2天，6小时/天 授课对象：企业各阶层管理者 授课方式：讲解30%+互动20%+案例10%+活动10%+练习20%+工具10% 课程大纲 第一讲：精准定位——培育需求与计划制定 一、部属培育的价值与挑战 思考1：进行部属培育之后，会有哪些效果？ 思考2：在部属培育过程中，会有哪些效果？ 研讨：为何有些主管不愿带教部属？ 二、培育需求与计划制定 解析：为何直线主管为下属培育第一责任人？ 解析：人才培育的三大模式-OJT/OFFJT/SD 1．识别部属培育需求 【要点1】：部属培育的内容-知识、技能与态度 【要点2】：培育本质在于员工现状与基准之间存在差距 互动讨论：如何了解员工现状？ 互动讨论：如何确定员工的目标期望水准？ 案例解析：如何制定员工工作资格条件 案例解析：如何进行训练需求的分析与评估 工具表单：《工作资格条件表》 工具表单：《员工培育需求分析表》 DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速进行工作资格条件与培育需求分析 2．制定培育与辅导计划 案例解析：个性化培育计划制定 工具表单：《个性化培育辅导计划表》 案例解析：团队技能管理的要点 课堂演练：培育需求与辅导计划制定 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成个性化培育辅导计划 【本讲成果产出】：团队合创完成 《岗位工作资格条件表》/《员工培育辅导计划表》 第二讲：实战突破——场景化工作辅导技巧 一、工作辅导七大要领 互动研讨：辅助学习的一般原则 研讨1：什么情况下的学习容易记住、容易理解？ 研讨2：采用哪些方法辅导容易让他人记住并理解？ 【要领1】：消除障碍 【要领2】：唤起意愿 【要领3】：以学习者为中心 【要领4】：具体执行过程中的辅导 【要领5】：五大感官的充分运用 【要领6】：活用成就感 【要领7】：反复持续成习惯 二、工作辅导的步骤与方法 互动：不完善辅导的方法 结论：员工没掌握，是指导者没教好 现场模拟：正确的员工辅导方法 1．工作辅导的四阶段法 【阶段1】：学习准备 互动：该阶段的要点有哪些？ 【阶段2】：传授工作 互动：该阶段的要点有哪些？ 【阶段3】：尝试练习 互动：该阶段的要点有哪些？ 【阶段4】：检验成效 互动：该阶段的要点有哪些？ 2．工作分解表的制定 解析：如何制定工作分解表 参考工具：工作分解表-自问法 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成带工作分解表 三、工作辅导中的实战技巧 互动研讨：工作辅导有哪些具体的方式 互动研讨：工作辅导的时机选择 1．如何进行启发式工作辅导 模拟演示：辅导中的猴子管理原则 2．如何运用经典案例强化辅导 3．示范与工作辅导 案例解析：某种辅导方法 4．如何区分不同情况灵活采用辅导方式 【研讨1】：如何区分内容采用灵活的辅导方式 【研讨2】：如何区分工作性质采用灵活的辅导方式 【研讨3】：如何针对部属不同采用灵活的辅导方式 5．如何利用授权委派对部属辅导 解析：授权跟踪辅导六步骤 6．复盘与工作辅导 解析：高效复盘四步骤 参考工具：复盘画布 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，进行员工辅导的动态化管理 四、如何启发良好的态度 解析：人的行动的基本原理 案例研讨：王小英与魏经理 解析：如何启发良好的态度 工具表单：《员工工作状态问题分析表》 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，快速进行案例分析，并提供坚决解决方案。 【本讲成果产出】：团队合创完成 《关键项目工作分解表》/《员工工作状态问题解决方案》 第三讲：心智赋能——教练技术的实践运用 一、从管理到教练 互动研讨：两段对话有何不同 1．教练的内涵 2．教练型管理者的三大角色 【角色1】：镜子-反应员工的心态与行为 【角色2】：催化剂-加速团队成长 【角色3】：钥匙-打开员工内心改变之门 二、教练型管理者三大能力 1．倾听能力 互动：不良的倾听习惯 解析：倾听的内容-事实、感受与意图 解析：3R倾听技巧 课堂演练：3R与同理心倾听 2．提问能力 互动：提问的作用 解析：提问的流程 案例解析：如何进行问题设计 提问技巧1：多问开放式，少问封闭式 提问技巧2：多问未来导向问题，少问过去导向问题 提问技巧3：假如型问题，打破思维框架 课堂练习：如何进行问题的转化 DeepSeek应用：通过DeepSeek问题设计工具，进行问题设计 3．反馈能力 解析：积极性反馈 工具表单：《积极性反馈-BIA实践表》 解析：发展性反馈 工具表单：《发展性反馈-BID实践表》 课堂练习：如何进行发展性反馈 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，提供标准化反馈模板，并结合实际案例提供反馈优化建议 三、常用的教练工具与流程 1．四大教练工具 【工具1】：度量尺 【工具2】：开放式问题线 课堂练习：运用开放式问题线提出有力量的问题 【工具3】：逻辑层次 【工具4】：SMART目标框架提问法 2．教练辅导流程-GROW模型 【步骤1】：G-聚焦目标 解析：如何明晰目标？ 【步骤2】：R-分析现状 解析：如何分析现状？ 【步骤3】：O-探索方案 解析：如何启发思考？ 【步骤4】：W-强化意愿 解析：如何强化意愿？ 案例解析：教练式辅导-GROW模型应用 工具表单：《GROW流程实施评估表》 DeepSeek应用：通过DeepSeek问题设计工具，提供GROW问题模板设计及辅导方案设计。 【本讲成果产出】：团队合创完成 《GROW模型问题模板及方案设计》

课程背景： 在当今快速变化的商业环境中，管理者扮演着至关重要的角色。他们不仅是组织战略与执行之间的“桥梁”，更是团队动力与效率的“引擎”。一个优秀的管理者能够有效地协调资源，激发团队潜能，推动组织目标的实现。然而，许多管理者在角色转换过程中面临挑战，他们往往缺乏对管理本质的深刻理解，难以准确把握自身的角色定位，以及在实践中如何有效地实施管理。 本课程旨在帮助管理者深入理解管理的核心本质，明确自身的角色与职责，破解从专业贡献者到团队赋能者的转型密码，并借助AI技术特别是DeepSeek帮助管理者掌握有效的管理技巧与工具方法，从而在组织中发挥管理者应有的职能与作用。通过角色认知升维、管理思维重塑、工作闭环重构三大模块，帮助管理者从专业人才向管理高手转变，提升他们的管理能力和职业素养。 课程收益：  角色觉醒：通过DeepSeek建立管理者角色转换标准，实现认知及行为升级； 思维重构：结合DeepSeek诊断人际问题并提供方案，并完成有意识管理的思维转变； 流程掌控：运用DeepSeek制定目标落地行动计划，构建全流程闭环管理。 主要成果：  成果1：《管理者角色定位转换行为标准》 成果2：《人的问题分析解决方案表》 成果3：《OGSM-T工作计划表》 课程时间：1天 授课对象：企业新晋升及储备管理者 授课方式：讲解30%+互动10%+案例20%+活动10%+练习20%+工具10% 课程大纲 第一讲：明晰定位——管理者角色认知升级 一、认知升维：管理本质解码 1．管理工作的本质 互动：管理的目的+对象+成果 解析：何为经济、有效果、有效率的管理 2．从专业到管理者的角色转变 解析：从专业到管理者的七大转变 二、角色转变：三大立场转换 1．管理者的角色定位 互动：画出你的角色定位 2．管理者角色转换分析 解析：管理者角色与立场转换 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成管理者的角色转换三维行为标准 三、心智筑基：六项基本姿态 案例：老妇人与泰勒 1．强烈的达成意愿 2．持续打破现状 3．保持效率意识 4．运用科学的方法 解析：科学方法的六大步骤 5．进行全面的判断 解析：何谓全面的判断 6．实施有意识的管理 工具表单：《六项基本姿态自我检查与改善表》 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成管理者六项基本姿态的改进计划 【本讲成果产出】：团队合创完成《管理者角色定位转换行为标准》 第二讲：管理思维——进行有意识的管理 一、人的管理：信赖关系形成 【解析】：建立信赖关系的基本要诀 【要诀1】：要告诉下属工作情形如何 【要诀2】：表现好时要及时表扬 【要诀3】：对下属有影响变动要事先通知 【要诀4】：要充分发挥下属的能力 案例研讨：李明的问题 二、四阶段法：解决人的问题 【阶段1】：掌握事实 注意事项：要掌握全部事实经过 【阶段2】：慎思决定 要点：整理全部事实，分析相互关系 注意事项：切记不可急于下结论 【阶段3】：采取措施 要点：责任、能力、权限、时机 注意事项：不要推卸责任 【阶段4】：确认结果 要点：成果、工作态度、相互关系是否得到了改善 注意事项：所采取的措施对工作是否有利 案例解析：张强的问题 工具表单：《人的问题分析解决方案表》 课堂演练：资深员工的问题 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，结合四阶段法的原理与流程，形成问题解决的思路与创意，并对创意方案进行评估 【本讲成果产出】：团队合创完成《人的问题分析解决方案表》 第三讲：管理流程——工作推进的闭环引擎 一、认知管理闭环 1．管理流程的底层逻辑 2．经典管理模型的拆解 二、五步闭环工作法 【步骤1】：精准计划制定 解析：计划的程序与方法 工具表单：《OGSM-T工作计划表》 课堂演练：OGSM-T计划制定 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成《OGSM-T行动计划》 【步骤2】：科学任务分配 互动：工作分配时应考虑的因素 解析：工作分配的四大原则 【步骤3】：高效指令传达 互动：如何避免下达指令时的误解？ 互动：下达指令时如何激发部属意愿？ 解析：何为命令系统的统一性原则 【步骤4】：动态过程管控 解析：过程控制的四大行为 【步骤5】：深度任务复盘 解析：高效复盘四步骤 参考工具：《工作复盘（模板）》 三、如何提供工作效率 1．工作管理矩阵与解析 解析：时间矩阵四个象限的说明 互动：两大评判标准-如何确定重要性？如何确定紧急性？ 2．如何进行要事第一的工作管理 解析：如何运用周计划解决“大石块” 互动：如何高效安排每日工作？ DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速生成工作统筹个性化管理工具表 【本讲成果产出】：团队合创完成《OGSM-T工作计划表》

课程背景： 大量的研究结果表明：影响一个人成功的要素仅有20%取决于专业技术能力，80%则来自于高效的沟通和人际交往，沟通成为影响一个人一生发展的关键。对管理者而言，管理者工作的本质在于透过他人将事情做对，管理者需要不断地与他人沟通、协调、处理人际冲突，才能有效地推动工作。管理工作有两个重要的70%定律：管理者的工作，有70%的内容属于沟通的工作，管理工作出现的问题，其中有70%的原因是由于沟通不善引起的，具有高品质的沟通能力对管理者尤为重要。 本课程帮助学员了解高品质沟通的原理、技巧与方法，在此基础上,借助AI（主要是DeepSeek）工具，输出各种场景下的沟通计划、方案、工具、话术，帮助学员高品质地进行职场互动沟通，包含高难度的职场对话与沟通，从而高效地推动工作，并为个人发挥助力，使得学员能够在与他人互动交往过程中游刃有余，事半功倍。 课程收益：  把握高品质沟通原则、技巧与方法，提升高品质沟通能力； 掌握职场中如何高效与上司、下属、横向与跨部门沟通，并通过DeepSeek工具，针对职场对上、对下、横向沟通以及高难度的对话沟通，提出针对性解决方案。 主要成果： 成果1：《ORID沟通对话模板》 成果2：《向上经典场景沟通模板》 成果3：《人的问题分析解决方案表》 成果4：《情感账户改进实践表》 课程时间：1-2天 授课对象：企业各阶层管理者 授课方式：讲解30%+互动20%+案例10%+活动10%+练习20%+工具10% 课程大纲 第一讲：高品质沟通的基本能力 一、高品质沟通的核心 解析：高效沟通三定律-内容、态度与关系 解析：沟通视窗-从建立信任关系开始 二、高品质沟通基本能力 1．如何主动倾听 互动：倾听的作用 【解析1】：对“听”的解析 【解析2】：倾听的内容 【解析3】：倾听的三重境界 2．如何有效表达 解析：逻辑强大的三大条件-条理清楚+维度全面+节奏感好 【研讨1】：如何做到条理清楚 参考工具：2W1H DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速生成话术模板 【研讨2】：如何做到维度全面 示例：如何进行横向扩展 示例：如何做好纵向深入 DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速生成话术模板 【研讨3】：如何保持节奏感好 示例：通过做好时间规划保持好的节奏 示例：通过有效的提问保持好的节奏 DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速生成话术模板 3．与他日常沟通表达技巧 【技巧1】：融洽的题外话 【技巧2】：有异议时强调一致 【技巧3】：体验认同拉近心理距离 【技巧4】：时刻准备一把梯子 工具实践：ORID沟通对话与表扬赞美 DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速生成话术模板 【本讲成果产出】：团队合创完成《ORID沟通对话模板》 第二讲：高品质职场沟通的技巧 一、向上沟通：如何与上司相处 1．与上司相处的与原则 【原则1】：做一个帮助上级解决问题的人 【原则2】：让汇报沟通成为工作的一部分 【原则3】：请示建言用请教或引申式 【原则4】：接受任务要坚决，毫无怨言 【原则5】：站在上级的角度思考问题 2．向上沟通的经典场景 【经典场景1】：如何接受工作任务 研讨：接受上级的工作安排，通常会遇到哪些坑？ 话术：有效反馈的初级版与高级版 DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速生成话术模板 解析：对于上级安排的工作，若第一次遇到，应该怎么办？ 话术：第一次面对的话术初级版与高级版 DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速生成话术模板 【经典场景2】：如何汇报工作进展 研讨：领导为何会催问工作？ 话术：工作进展汇报的基础版、进阶版与成熟版 DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速生成话术模板 【经典场景3】：如何展现工作成果 研讨：如何汇报工作才能让工作显得“有高度”？ 研讨：如何汇报才能体现工作的深度价值？ DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速生成话术模板 二、向下沟通：建立信赖关系 1．建立信赖关系的基本要诀 【要诀1】：要告诉部属工作情形如何 【要诀2】：表现好时及时表扬 【要诀3】：对部属有影响的变动要事先通知 【要诀4】：充分发挥部属的能力 2．四阶段法-解决与人有关的问题 【阶段1】：掌握事实 要点：调查了解迄今为止的全部事情经过 注意事项：要掌握全部事实经过 【阶段2】：慎思决定 要点：整理全部事实，分析相互关系 注意事项：切记不可急于下结论 【阶段3】：采取措施 要点：责任、能力、权限、时机 注意事项：不要推卸责任 【阶段4】：确认结果 要点：成果、工作态度、相互关系是否得到了改善 注意事项：所采取的措施对工作是否有利 案例解析：张强的问题 工具表单：《人的问题分析解决方案表》 小组研讨：根据案例-资深员工的问题，研讨解决方案 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，结合四阶段法的原理与流程，形成问题解决的思路与创意，并对创意方案进行评估 3．向下沟通-经典场景 【经典场景1】：下达指令 互动：如何避免下达指令时的误解？ 互动：下达指令时如何激发部属意愿？ DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速生成话术模板 【经典场景2】：工作辅导 模拟演示：辅导过程中的猴子管理原则 【经典场景3】：表扬与反馈 四步表扬法：从观察到强化的正向循环 工具表单：《表扬反馈-BIA实践表》 工具表单：《修正反馈-BID实践表》 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，提供标准化工作反馈模板，并结合实际案例提供反馈优化建议 三、横向沟通：高效与人协作 【要诀1】：换位思考——同理心三重解码 解析：同理心-角色心理 课堂体验：换位思考 解读：同理心-冰山模型 工具应用：同理心互动沟通公式 DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速生成话术模板 【要诀2】：管理差异——个性化沟通适配 互动：不同个性风格的核心特点 助攻测试：我的性格类型 研讨：DISC性格类型互动策略 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成DISC性格互动策略 【要诀3】：双赢思维——冲突处理五策略 互动：采取了哪种冲突处理策略？ DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成个性化的冲突处理动态管理方案表 【要诀4】：情感储蓄——人际资产的累积 研讨：如何形成情感账户清单 工具表单：《情感账户改进实践表》 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成个性化的情感账户实践表 四、高难度沟通：关键对话技巧 【步骤1】：明确沟通目的 基本原则：目的不变，手段机动 【步骤2】：管理对方情绪 解析：对话内容与对话氛围的关注 互动：如何消除不被尊重的威胁？ 互动：如何建立共同目的？ 【步骤3】：管控自己情绪 解析：情绪管理ABC 【步骤4】：陈述表达观点 解析：高难度冲突对话三步骤 【步骤5】：深入互动交流 探讨：如何引导对方深入对话交流？ 探讨：如何针对对方观点不同方向恰当应对？ 【本讲成果产出】：团队合创完成《向上经典场景沟通模板》/《人的问题分析解决方案表》/《情感账户改进实践表》 课程总结与答疑解惑

【课程背景】 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到社会的各个领域，而在金融领域的应用尤为突出。AI技术的引入不仅改变了传统金融行业的运营模式，推动了金融产品和服务的创新，还极大地提高了金融服务的效率和客户体验。为了帮助学员深入了解AI在金融领域的应用，本课程将系统地介绍AI的起源、发展历程、技术原理、主要流派及特点，并结合实际工具和案例，详细阐述AI在金融产品创新、渠道管理、营销创新、客户服务、风险控制等领域的应用。 【课程收益】 通过本课程的学习，学员将能够： 1. 全面了解AI的起源、发展历程和技术原理，掌握AI在金融领域的应用背景和发展趋势。 2. 深入了解AI在金融领域的主要应用及其优势，了解AI如何推动金融行业的创新和发展。 3. 学习如何利用AI技术进行金融产品的创新、渠道管理和营销创新，提升金融业务的竞争力和市场占有率。 4. 掌握AI在客户服务中的应用，提升客户体验，增强客户满意度和忠诚度。 5. 了解AI在金融风险控制中的应用，降低金融风险，保障金融业务的稳健发展。 【课程对象】 金融行业的从业人员、金融科技爱好者、以及对AI在金融领域应用感兴趣的相关人士。 【课程时长】 本课程总时长为6小时 【课程大纲】 一、AI的起源、目的与发展历程 （1）AI的起源与定义： – AI的基本概念、起源和发展历程 – AI要实现的目的 （2）AI的发展阶段与里程碑 – 起步期、反思期、应用期、平稳期、蓬勃期 – 机器学习与深度学习的兴起 – 生成式AI与大模型的涌现 （3）AI在金融领域的引入及其目的及逻辑 – AI在金融领域的引入背景、目的和意义 – AI助力金融行业的创新和发展的底层逻辑 二、AI的技术原理与主要流派 （1）机器学习原理及分类： – 机器学习的基本原理和分类 – 监督学习、无监督学习、半监督学习等 – 机器学习的核心思想和应用场景 （2）深度学习原理及应用： – 深度学习的原理、模型和应用 – 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）与生成对抗网络（GAN）等， – 深度学习在金融领域的应用案例 （3）自然语言处理（NLP）原理及应用： – NLP的基本原理、技术和应用 – 文本分类、情感分析、机器翻译等 – NLP在金融领域的应用案例，如智能客服、智能投顾等。 （4）其他AI技术简介及应用 三、AI在金融领域的应用 （1）产品创新： – 基于大数据分析实现的智能化产品创建 – 基于AI的量化投资与智能投顾 案例：某证券公司基于大数据和AI自动生成投资类产品 （2）渠道管理： – 基于大数据AI实现渠道业绩分析 – 借助大模型生成渠道经营的可视化报表 – 依托AI实现个性化渠道运营对策 （3）营销创新： – 基于用户画像的智能需求识别与产品的智能推荐（智能投顾） – 基于AIGC大模型智能生成营销内容（含活动策划、内容生成等） – 基于RPA技术实现营销推送的智能化和自动化 （4）客户服务： – 智能语音导航 – 智能问答系统 – 智能坐席客服 – 智能客服质检 – 智能化客户运营 （5）风险控制： – 信贷审批、反欺诈 – 供应链金融 – AI风控模型 （6）内部职能部门提升效率 – 内部管理流程自动化 – 业财一体化与智能化 四、AI在金融领域的挑战与未来趋势 （1）数据隐私与安全问题： – AI在金融领域应用中面临的数据隐私和安全问题 – 相应的解决方案和应对策略 （2）AI的伦理与监管问题： – AI在金融领域应用中涉及的伦理和监管问题 – 金融机构如何应对和遵守相关法规和伦理准则 （3）AI在金融领域的未来发展趋势 – AI在金融领域的未来发展趋势，包括技术创新、应用拓展

课程背景： 在新时代教育变革背景下，学校管理者面临多元化挑战：教育政策迭代、学生需求升级、家校协作复杂化。教育领导力不仅是管理者推动学校发展的核心能力，更是激发教师潜能、促进学生成长的关键。传统管理方式已难以适应教育创新需求，卓越的教育领导者需突破“角色固化”“动能不足”“策略单一”等瓶颈，通过情境智慧释放团队能量，引领学校从“管理”向“育人”跃迁。 AI技术的快速发展特别是DeepSeek的出现，为教育管理者加速转型提供了助力，通过AI工具，管理者可以快速分析问题及有效地解决问题。本课程聚焦教育管理者在领导力提升方面存在的痛点，深度融合DeepSeek的AI工具，帮助发挥出卓越的领导力。 课程收益：  · 突破管理瓶颈：通过DeepSeek建立领导力修炼计划，引领领导力跃迁； · 提升情境效能：借助DeepSeek生成情境领导智能管理方案，实现动态管理； · 构建信任关系：结合DeepSeek诊断人际问题并提供方案，提升关系领导力。 课程时间：0.5天 授课对象：校长、中层干部、骨干教师 授课方式：讲解30%+互动20%+案例10%+活动10%+练习20%+工具10% 课程大纲 一、跃迁：教育领导力三维修炼 1．定位突围：角色认知与情境驾驭 解析：何为角色心理 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成学校管理者三维定位标准 2．效能跃迁：从“事务优先”到“价值优先” DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速进行工作规划与工作安排 3．思维进化：从“经验驱动”到“数据驱动” DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速进行问题分析 二、赋能：教师发展的情境领导力 1．工作行为与关系行为 互动：领导者每天都在忙些什么？ 2．四种不同的领导风格 解析：四种领导风格典型特征 3．教师发展四阶段 解析：教师发展阶段的两把标尺 解析：教师发展的四个阶段 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具快速诊断教师准备度 DeepSeek应用：通过DeepSeek快速生成情境领导力智能管理工具，实现对教师队伍的动态管理。 三、共生：关系领导力共情法则 1．换位思考 课堂体验：同理心-换位思考 解读：同理心-冰山模型 参考工具：同理心互动公式 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成沟通话术模板 2．尊重差异 互动：不同个性风格的核心特点 助攻测试：我的性格类型 讨论：如何与不同性格沟通 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成DISC性格互动策略 3．双赢思维 互动：采取了哪种冲突处理策略？ DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成个性化的冲突处理动态管理方案表

课程背景： 在当今快速变化的环境中，管理者作为战略落地的核心力量，肩负着创造良好团队绩效的重任。为此需要不断加强团队管理并能高效决策，提升效率。AI技术的快速发展为管理者实现上述目标提供了助力：DeepSeek能够帮助建立团队共识目标、诊断团队问题、提供决策标准与方案、生成个性化效率管理工具，为此将为管理者管理职能的发挥不断赋能，将管理层打造成合格的管理者，为企业培养出综合素质能力强的管理团队。 课程收益：  目标启航：利用DeepSeek战略解码与目标对齐，实现上下同欲的目标联动； 信任筑基：结合DeepSeek诊断团队协作问题并提供解决方案，提升凝聚力； 人才赋能：运用DeepSeek输出人才培育计划与实施方案，推动团队成长； 效率提升：基于DeepSeek生成决策标准与管理工具，推动决策效率提。； 课程时间：1天 授课对象：企业各阶层管理者 授课方式：讲解30%+互动20%+案例10%+活动10%+练习20%+工具10% 课程大纲 第一讲：目标启航——DeepSeek驱动团队目标共识 一、战略解码：从组织目标到团队目标 解析：战略解码双引擎 参考工具：目标承接矩阵表 参考工具：价值链贡献路径图 DeepSeek应用：利用DeepSeek目标分析工具，根据上级目标，快速生本团队（岗位）的分解目标 二、目标构建：六步骤锻造团队共识 案例解析：团队目标共识制定六步法 工具表单：《团队（部门）目标创建表（模板）》 小组演练：各小组选取某一成员管理的团队，根据六步法制定团队目标 DeepSeek应用：利用DeepSeek团队（岗位）目标制定工具，快速生本团队（岗位）目标意向清单，并最终形成团队目标 第二讲：信任筑基——DeepSeek筑牢团队凝聚基础 一、基本要诀：建立信赖关系 【要诀1】：换位思考——同理心三重解码 解构：从角色心理到冰山模型 工具应用：同理心互动沟通公式 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成沟通话术要诀 【要诀2】：管理差异——个性化沟通适配 研讨：DISC性格类型互动策略 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成DISC性格互动策略 【要诀3】：情感储蓄——人际资产的累积 研讨：如何形成情感账户清单 工具表单：《情感账户改进实践表》 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成个性化的情感账户实践表 二、四阶段法：解决人的问题 【阶段1】：掌握事实 要点：调查了解迄今为止的全部事情经过 注意事项：要掌握全部事实经过 【阶段2】：慎思决定 要点：整理全部事实，分析相互关系 注意事项：切记不可急于下结论 【阶段3】：采取措施 要点：责任、能力、权限、时机 注意事项：不要推卸责任 【阶段4】：确认结果 要点：成果、工作态度、相互关系是否得到了改善 注意事项：所采取的措施对工作是否有利 案例解析：张强的问题 工具表单：《人的问题分析解决方案表》 小组研讨：根据案例-资深员工的问题，研讨解决方案 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，结合四阶段法的原理与流程，形成问题解决的思路与创意，并对创意方案进行评估 第三讲：人才赋能——DeepSeek驱动团队人才成长 一、精准诊断：从需求到计划制定 案例解析：从需求诊断到培育计划制定 工具表单：《人员成长需求诊断表》 工具表单：《个性化培育与辅导计划表》 小组研讨：各小组选取公司某一关键岗位，进行培训需求分析及辅导计划制定 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速进行培训需求分析并生成个性化培育与辅导计划 二、赋能辅导：从带教传承到教练启发 解析：带教传承四阶段法 解析：启发式辅导程序 模拟演示：辅导中的猴子管理原则 案例解析：教练式辅导-GROW模型应用 工具表单：《GROW流程实施评估表》 DeepSeek应用：通过DeepSeek问题设计工具，提供GROW问题模板设计及辅导方案设计。 第四讲：效率提升——DeepSeek助力高效决策与统筹 一、决策制定：让你做出正确的抉择 解析：决策制定的步骤 【步骤1】：阐明决策的目标 【步骤2】：确定决策的标准 【步骤3】：评估决策的方法 【步骤4】：进行风险评估并作出决策 参考工具：《决策制定工具表》 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具，快速生成决策标准与风险评估 二、效率提升：工作统筹安排的技巧 1．工作管理矩阵与解析 解析：时间矩阵四个象限的说明 互动：两大评判标准-如何确定重要性？如何确定紧急性？ 2．如何进行要事第一的工作管理 解析：如何运用周计划解决“大石块” 互动：如何高效安排每日工作？ DeepSeek应用：利用DeepSeek，快速生成工作统筹个性化管理工具表

课程背景： 在当今快速变化的商业环境中，企业管理者面临的挑战日益复杂。领导力不仅是管理者驾驭自身与组织前途的关键利器，更是影响和改善下属绩效的重要保证。为什么同样的团队在不同的领导下会呈现出截然不同的结果？为什么相同岗位的领导者，创造的价值与财富却大相径庭？这些现象的背后，根本原因在于领导者的领导力。领导力不仅要你自己做得卓越，更要激发他人表现卓越。卓越领导者与传统管理者的本质差异在于：前者能通过情境智慧实现组织能量的指数级释放，后者往往陷入事务性管理的效能陷阱。卓越的领导者才能在当前剧变的市场环境中引领企业走向未来。 AI技术的快速发展特别是DeepSeek的出现，为传统管理者加速转型提供了助力，通过AI工具，管理者可以快速分析问题及有效地解决问题。本课程聚焦管理者领导力提升，并深度融合DeepSeek的AI工具，赋能管理者发挥出卓越的领导力。 课程收益：  突破传统瓶颈：通过DeepSeek建立领导力自我修炼计划，引领领导力跃迁； 破解效能密码：借助DeepSeek生成情境领导智能管理方案，实现动态管理； 主要成果： 成果1：《领导者自我定位行为标准》 成果2：《员工准备度与领导策略》 成果3：《领导者智慧带人视图》 课程时间：0.5天，6小时/天 授课对象：企业各阶层管理者 授课方式：讲解30%+互动20%+案例10%+活动10%+练习20%+工具10% 课程大纲 一、跃迁：卓越领导者自我修炼 1．定位突围：角色认知与情境驾驭 解析：何为角色心理 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速生成管理者三维自我定位标准 2．要事第一：高效决策的优先级管理 互动研讨：如何对相关任务排定优先顺序？ 参考工具：工作管理矩阵 DeepSeek应用：利用DeepSeek工具，快速进行工作规划与工作安排 二、解码：领导风格与员工准备度 1．四种不同的领导风格 解析：四种领导风格典型特征 助攻测试：领导风格与风格适应度 2．诊断员工准备度 解析：员工准备度的四个阶段 案例解析：诊断员工的准备度 DeepSeek应用：通过DeepSeek工具快速诊断部属准备度 三、适配：因势利导的情境领导力 1．员工准备度匹配分析 解析：领导风格与准备度匹配模型 2．领导风格适应度测试解析 演练：领导风格的弹性应用 扩展：领导者智慧带人的16种匹配策略 DeepSeek应用：通过DeepSeek快速生成情境领导力智能管理工具，实现对部属的动态管理。

课程背景： AI技术的革新，尤其是ChatGPT与LLM大模型的出现，以及Agent技术和低代码/无代码平台的融合，正在为金融行业带来前所未有的变革。银行作为金融行业的重要参与者，需要紧跟技术发展的步伐，利用这些新兴技术提升服务质量、优化客户体验、加强风险管理，以保持竞争力。 课程收获： 1. AI技术发展历程：了解AI技术的发展历程和未来趋势。 2. ChatGPT与LLM大模型：掌握ChatGPT与LLM大模型的核心技术和应用。 3. Agent与低代码技术的融合：学习Agent技术与低代码/无代码技术的结合及其优势。 4. 金融业务创新：探索AI技术在金融产品研发、市场营销、渠道管理、客户服务和风险合规等方面的应用。 课程对象： 1. 银行高层管理人员 2. 银行技术部门负责人 3. 银行业务部门负责人 4. 风险管理部门负责人 课程时长：4小时 课程大纲： 第一部分：AI技术革新与金融行业（2小时） 1. AI的发展史（30分钟） - AI技术的起源与发展 - 人工智能的主要里程碑 2. ChatGPT与LLM大模型的出现（45分钟） - ChatGPT与LLM大模型的定义与特点 - 在金融行业中的应用案例 3. Agent与低代码技术的融合（45分钟） - Agent技术的基本概念和应用 - 低代码/无代码技术的起源和发展 - 两者融合在金融行业中的应用   第二部分：AI技术在金融业务中的具体应用（1.5小时） 1. 产品研发 - 应用场景一：利用AI进行市场趋势分析和新产品开发 - 应用场景二：AI辅助的个性化金融产品推荐系统 - 应用场景三：AI在金融产品风险评估和定价中的应用 - 案例：摩根大通利用AI技术优化其贷款产品 2. 市场营销 - 应用场景一：AI驱动的客户细分和个性化营销策略 - 应用场景二：社交媒体分析和市场趋势预测 - 应用场景三：AI在客户生命周期价值(LTV)分析中的应用 - 案例：美国银行通过AI技术提升客户定向营销效果 3. 渠道管理 - 应用场景一：AI在多渠道客户体验优化和个性化服务 - 应用场景二：AI在客户旅程映射和渠道性能分析中的应用 - 应用场景三：AI在客户反馈分析和渠道改进中的应用 - 案例：花旗银行使用AI技术改善在线和移动银行服务 4. 客户服务 - 应用场景一：AI在智能客服机器人和自动化客户支持中的应用 - 应用场景二：AI在客户情绪分析和服务质量提升中的应用 - 应用场景三：AI在客户问题预测和主动服务中的应用 - 案例：汇丰银行部署智能客服机器人以提升客户服务效率 5. 风控与合规 - 应用场景一：AI在信用评分和信贷风险评估中的应用 - 应用场景二：AI在反洗钱(AML)和欺诈检测中的应用 - 应用场景三：AI在监管合规性监控和报告生成中的应用 - 案例：富国银行利用AI技术加强信贷风险管理 第三部分：AI在银行领域落地的具体要领（0.5小时） 1. 战略规划：如何制定AI技术在银行业务中的长期战略 2. 技术选型：选择合适的AI技术和工具 3. 人才培养：建立AI技术人才队伍 4. 数据治理：确保数据质量和合规性 5. 风险管理：评估和管理AI技术带来的风险

【课程背景】 随着金融科技的迅速进步，银行数字化转型已成必然趋势，要求金融机构尤其是邮政运营数据中心的管理层深刻理解这一转变的核心要素，并有效利用AI大模型驱动业务创新与效率提升。本课程专为邮政运营数据中心处级管理人员设计，旨在深入解析银行数字化转型的关键领域，探讨AI大模型在金融行业的实际应用，并通过实例讲解如何成功将AI大模型融入业务流程，推动业务落地与效能升级。 【课程收获】 - 深入理解银行数字化转型的关键领域及金融科技的革新影响。 - 精准把握AI大模型在金融业的前沿应用与发展趋势。 - 实战学习如何运用AI大模型促进银行业务的具体实施与成效。 【课程对象】邮政运营数据中心处级管理人员 【课程时长】0.5天 【课程大纲】 一、银行数字化转型核心领域 1.银行数字化转型的关键领域 l 产品创新：智能投顾实例（如招商银行摩羯智投）、数字货币探索（如中国央行数字货币DC/EP）。 l 营销数智化：基于大数据与AI的精准营销案例分析（招商银行信用卡个性化推荐系统）。 l 客户运营：数字技术优化服务体验案例（工商银行智能客服“工小智”）。 l 风险控制：AI风险评估与预警实战（浦发银行智能风控系统）。 2.银行数字化技术特点与策略 l 信息化基础：云计算、大数据等关键技术介绍。 l 数字化转型步骤：从数据整合到业务流程重塑。 l 智能化服务管理：AI驱动的个性化服务与自动化管理案例分享。 3. AI大模型对银行数字化的影响 l 应用场景分析：智能客服、反欺诈系统的优势案例。 二、AI大模型在金融领域的应用与发展 1.AI大模型发展趋势与行业应用 l 发展历程、未来展望及跨行业应用 2. 金融业大模型概览 l 智能投顾系统（蚂蚁金服“帮你投”） l 信用评估模型（微众银行“微业贷”） l 技术特点与业务价值分析 三、银行业AI大模型的业务落地实践 1. 国内大模型工具的选择与应用：常用大模型工具与平台 l 推荐使用：百度文心、阿里云CoCo，以及华为ModelArts等国内主流AI开发平台。 l 案例支撑：通过百度文心在智能文档审阅中的应用，展示其在提高工作效率方面的价值。 2. AI Agent的部署与实战 l 代表应用：腾讯云小微智能客服在银行客户服务中的部署，提升用户满意度与响应速度。 l 清言智能体：在在线贷款咨询中的自动化处理，减少人力成本同时保持服务质量。 l Coze、文心智能体、智谱清言智能体 3. AI Agent与RPA的融合创新：大模型+AI Agent+RPA综合应用 l 代表案例：实在智能的RPA解决方案在银行后台操作自动化中的应用，如自动报表生成与数据分析。 l 业务价值：展现该融合方案在提高作业效率、减少错误率及优化人力资源配置上的显著成效。 l 发展前景：讨论AI+RPA技术未来在银行业的潜在应用场景与战略意义。

【课程背景】 科技的飞速发展，让人工智能（AI）已成为推动社会进步的核心力量。在两会精神的指引下，AI与产业的深度融合对于培育新质生产力、促进经济高质量发展具有重大意义。 本课程旨在结合马克思主义经济学理论，深入探讨AI如何赋能产业，激发新质生产力，为中央企业、国企在践行AI+政策时提供理论支撑和实践指导。 【课程收获】 1. 深刻理解新质生产力的内涵及其在当代经济发展中的重要性。 2. 深入掌握AI技术的基本原理、发展历程及应用领域。 3. 了解AI+产业如何促进产业升级和效率提升，并探讨具体的实施路径。 4. 探讨中央企业、国企在AI+政策下的战略定位、责任担当及面临的挑战。 【课程对象】中央企业、国企领导人，AI领域从业者，经济学者，以及对AI与产业融合感兴趣的专业人士。 【课程时长】1天（6小时） 【课程大纲】 模块一：新质生产力的解读（1.5小时） 第一节：马克思主义生产力理论（30分钟） 1. 是马克思主义生产力理论的中国创新和实践 2. 劳动者：强调劳动者的知识和技能更新 3. 生产资料：智能设备与大数据 4. 劳动对象：更高附加值的产品和服务 5. 资源配置：通过数字化、网络化实现资源优化配置和高效利用 6. 特点：创新性、高效性、可持续性、变革性 第二节：新质生产力的特征（45分钟） 1. 新质生产力的内涵及与传统生产力的区别。 （1）技术水平 （2）生产效率 （3）可持续性 （4）产业结构 2. 新质生产力的主要特征（创新性、协同性、可持续性等）。 3. 新质生产力在当代经济发展中的表现形式。 第三节：新质生产力的重要性与作用（30分钟） 1. 新质生产力对经济增长的贡献。 2. 新质生产力在推动社会进步中的作用。 3. 新质生产力对未来经济发展的影响与趋势。 模块二：AI技术概述与原理（1.5小时） 第一节：AI技术的基本概念与发展历程（45分钟） 1. AI的定义与主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）。 2. AI技术的发展历程与重要里程碑。 3. 当前AI技术的热点领域与前沿动态(生成式AI、大模型与AI agent)。 第二节：AI技术的基本原理与核心算法（45分钟） 1. 机器学习的基础理论与常用算法（监督学习、无监督学习、强化学习等）。 2. 深度学习的原理与神经网络架构（卷积神经网络、循环神经网络。生成对抗网络等）。 3. 自然语言处理的关键技术与挑战（语义理解、机器翻译等）。 第三节：AI技术的应用领域与前景展望（30分钟） 1. AI在各行各业的应用案例与成功经验。 2. AI技术的未来发展趋势与潜在影响。 3. 面临的挑战与伦理问题。 模块三：AI+产业，赋能新质生产力（1.5小时） 第一节：AI+制造业的深度融合（30分钟） 1. 智能制造的概念与发展趋势。 2. AI在制造业中的应用案例（智能工厂、工业机器人等）。 3. AI如何提升制造业的生产效率与产品质量。 第二节：AI+服务业的创新应用（45分钟） 1. AI在服务业中的应用领域（金融、医疗、教育等）。 2. AI如何改善服务体验与提高服务效率。 3. 智慧金融、智慧医疗等典型案例分享。 第三节：AI+农业的可持续发展（30分钟） 1. AI在农业中的应用前景与挑战。 2. 精准农业的概念与实践案例。 3. AI如何助力农业实现可持续发展目标。 模块四：中央企业、国企践行AI+政策的路径（1小时） 第一节：解读两会关于AI与产业发展的相关政策（20分钟） 1. 两会精神中关于AI与产业发展的重要论述。 2. 相关政策对中央企业、国企的指导意义与要求。 第二节：中央企业、国企在AI+产业中的战略定位（20分钟） 1. 中央企业、国企在AI+产业中的角色与责任。 2. 制定符合自身特点的AI+产业发展战略。 第三节：面临的挑战与应对策略（20分钟） 1. 技术创新、人才培养与跨界合作等方面的挑战。 2. 制定针对性的应对策略与措施。 3. 成功案例分享与经验借鉴。 模块五：互动与讨论（0.5小时） 1.学员提问与答疑。 2.分组讨论：如何在各自企业中实施AI+战略。 3.分享交流：各组代表汇报讨论成果，共同探讨AI+产业的未来发展。

【课程背景】 随着信息技术的飞速发展，产业数字化已成为推动经济社会发展的新引擎。数字技术正深刻改变着各行各业的运作模式和服务形态。特别是近年来，人工智能（AI）技术的突破性进展，为产业数字化提供了强大的智力支持和创新动力。AI大模型，作为人工智能领域的前沿技术，具备强大的数据处理能力、深度学习能力和自然语言理解能力。AI大模型的出现，为产业数字化带来了新的机遇和挑战，它要求从业者不仅要掌握传统的业务知识，还要具备数据科学、机器学习等跨学科的能力。 本课程旨在培养学员在产业数字化背景下，运用AI大模型解决实际问题的能力。课程将结合理论讲解、案例分析、实践操作等多种教学方式，帮助学员深入理解AI大模型的基本原理和应用场景，掌握使用AI大模型进行数据分析、业务优化和创新发展的方法和技能。 【课程收获】 1. 深入理解产业数字化的内涵和发展趋势，明确AI在推动产业升级中的作用和价值 2. 掌握AI大模型的基本原理和核心技术 3. 通过实际操作，学习如何将AI应用于不同的工作场景中，解决实际业务问题，提高决策效率和创新能力。 4. 培养学员的数据思维和算法思维，提升从数据中洞察商业机会和潜在风险的能力。 5. 拓展学员的视野和思维方式，激发创新思维，为未来的职业发展奠定坚实基础。 【课程对象】中高层管理干部 【课程时长】2天（含实操训练） 【课程大纲】 一、数据赋能产业智能化变革大背景 1. 中国式现代化建设亟待各类产业升级 2. 酒水产业升级的要求：提效降本、绿色安全 3. 产业数字化、智能化变革成为白酒产业升级的方向和路径 4. 产业智能化的具体表现 二、数据赋能产业智能化的基础原理与新技术下的战略机遇 1. 酒水产业智能化的核心要求：提效降本、绿色安全 2. 提效降本、绿色安全依托科学决策 3. 科学决策，需要摆脱经验主义，走向数据决策 4. 数据决策需要三大要素 （1）决策模型 （2）实时大数据 （3）强大的算力支持 5.大模型、智算、超算的战略机遇解读 三、数据决策三要素（AI、大数据、算力技术前沿及发展趋势） 1.决策模型——AI （1）AI的诞生和目的 （2）AI为什么可以抗衡个人经验 （3）AI是如何构建业务模型的 （4）AI在构建业务模型的发展趋势 Ø 分析性AI Ø 生成式AI大模型 （5）生成式AI大模型 Ø 生成式AI与分析性AI的区别 Ø 大模型与GPT Ø 通用AIG与行业大模型 Ø 白酒快消零售业大模型和大模型服务商 2.大数据——大数据技术与数据基座 （1）大数据的4V特征 （2）数据治理——4V特征下，大数据如何才能成为有价值的数据 Ø 数据获取、数据传输、数据集成、数据管理、数据可视化、数据挖掘 （3）数据分析，在AI模型的加持下，实现数据结果呈现 Ø 数据分析的模型 Ø 数据分析的基础 Ø 数据智能化分析 （4）数据资产，让数据参与到整个能源电力产业协同效率提升中 Ø 数据资产的形成 Ø 大数据平台 Ø 数据中台 3.算力——云计算、智算、超算 （1）算力的定义 （2）算力与芯片的关系 （3）算力的发展现状及趋势 （4）基础算力 Ø 通用型CPU、云计算。边缘计算 （5）智能算力 Ø GPU、FPGA、ASIC等AI芯片 Ø 智算主要应用领域：AI训练、语音、图像和视频的处理 （6）超算算力 Ø 超级计算机集群 Ø 超算主要应用领域：行星模拟、药物分子设计、基因分析 四、AI产业应用：（分析性AI+产业大模型应用） 1. AI产业云服务商(含AI大模型服务商） （1）华为阿里腾讯百度（盘古大模型、通义大模型、混元大模型、飞浆大模型） （2）三大通讯运营服务商 （3）垂直行业软件集成服务商 2. 应用 （1）产品创新：C2M，借助需求数据，敏捷性创新产品 【案例】元气森林的产品创新 （2）智能制造：IMS，依托ERP、MES、PLM等系统数据展开智能化精细化排产 【案例】上海清美面包的定制化生产 （3）数字化供应链：ILS，依托智能物联数据和AI建模，实现智慧物流体系 【案例】上海洋山港码头智慧物流 （4）品牌与市场：基于目标用户数据展开品牌细分与精准市场营销 【案例】瑞幸咖啡的精准市场投放 （5）消费者体验：依托消费者数据展开个性化场景设计 【案例】成都大悦城基于用户数据展开个性化场景搭建 （6）渠道数字化管理：依托渠道数据分析，展开对渠道的精细化管理赋能 【案例】美的D2C的渠道数字化与数据分析 （7）用户运营：基于SCRM数据，展开对用户的精细化运营和RPA智能化运营 【案例】中国移动的客户数据分析在用户运营方面的应用 五、AI在AIGC领域的应用（实操训练） 1. AIGC的大模型：ChatGPT、Sora、Pika及国内大模型 2. AIGC的应用领域 （1）办公提效（图文、公文、数据分析、ppt制作等） （2）自媒体 （3）企业培训 （4）客服机器人 3. AIGC大模型实践 （1）国内大模型工具文心大模型简介 （2）借助文心大模型进行内容生成和场景应用 4. AIGC工具生成内容（以文心大模型为例） （1）三分钟快速掌握文心一言基础指令技巧 Ø 指令（Prompt）基本格式 Ø 一条优秀的指令词=参考信息+动作+目标+要求 Ø 一条好的指令=任务+参考信息+输出要求+示例+本次输入+输出项 Ø 复杂课题的处理技巧 l 多轮优化、步步精进 l 复杂任务、分而治之 l 常见的几类高阶应用技巧：特定指令、指令模板、示例模式、代理模式、混合模式 （2）四步生成高质量内容 Ø 明确主题：借助文心一言多种方法明确内容创作主题 Ø 架构框架：以结构化思维构建内容框架体系 Ø 内容生产：以指令（prompt）生成内容 Ø 内容装饰：优化润色实现内容的快速迭代 （3）应用实战——办公效率类 Ø 文案创作类 Ø 图片设计类 Ø 数据处理类 Ø 短视频类 Ø 公文写作类 【任务】通过简单的基础指令完成营销文案、销售数据、创意图片等的生成 【任务】借助文心一言生成特定的文件、图片 六、企业落地要领 1. 数据赋能产业智能化变革的关键要素 （1）战略重视 （2）相关的推进部门或小组 （3）相关资源：人才、资金和技术 （4）基础支撑体系 Ø 人才支撑：项目团队与项目小组 Ø 技术支持：搭建整体数智化技术基座 （5）项目管理 2. 技术支持的主要核心工作 （1）整体中台系统的搭建 （2）一体化大数据平台和数据资产管理平台建设 （3）强化技术中台AI和数据中台的建设 （4）·AI大模型MaaS和Daas的应用 3. 创新组织文化，鼓励创新性应用的落地 （1）创新整体组织文化 （2）进行组织架构变革 （3）以项目为抓手，展开应用，实现产业智能化升级

【课程背景】 科技的飞速发展，让人工智能（AI）已成为推动社会进步的核心力量。在两会精神的指引下，AI与产业的深度融合对于培育新质生产力、促进经济高质量发展具有重大意义。 本课程旨在结合马克思主义经济学理论，深入探讨AI如何赋能产业，激发新质生产力，为中央企业、国企在践行AI+政策时提供理论支撑和实践指导。 【课程收获】 1. 深刻理解新质生产力的内涵及其在当代经济发展中的重要性。 2. 深入掌握AI技术的基本原理、发展历程及应用领域。 3. 了解AI+产业如何促进产业升级和效率提升，并探讨具体的实施路径。 4. 探讨中央企业、国企在AI+政策下的战略定位、责任担当及面临的挑战。 【课程对象】中央企业、国企领导人，AI领域从业者，经济学者，以及对AI与产业融合感兴趣的专业人士。 【课程时长】1天（6小时） 【课程大纲】 模块一：新质生产力的解读（1.5小时） 第一节：马克思主义生产力理论（30分钟） 1. 是马克思主义生产力理论的中国创新和实践 2. 劳动者：强调劳动者的知识和技能更新 3. 生产资料：智能设备与大数据 4. 劳动对象：更高附加值的产品和服务 5. 资源配置：通过数字化、网络化实现资源优化配置和高效利用 6. 特点：创新性、高效性、可持续性、变革性 第二节：新质生产力的特征（45分钟） 1. 新质生产力的内涵及与传统生产力的区别。 （1）技术水平 （2）生产效率 （3）可持续性 （4）产业结构 2. 新质生产力的主要特征（创新性、协同性、可持续性等）。 3. 新质生产力在当代经济发展中的表现形式。 第三节：新质生产力的重要性与作用（30分钟） 1. 新质生产力对经济增长的贡献。 2. 新质生产力在推动社会进步中的作用。 3. 新质生产力对未来经济发展的影响与趋势。 模块二：AI技术概述与原理（1.5小时） 第一节：AI技术的基本概念与发展历程（45分钟） 1. AI的定义与主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）。 2. AI技术的发展历程与重要里程碑。 3. 当前AI技术的热点领域与前沿动态(生成式AI、大模型与AI agent)。 第二节：AI技术的基本原理与核心算法（45分钟） 1. 机器学习的基础理论与常用算法（监督学习、无监督学习、强化学习等）。 2. 深度学习的原理与神经网络架构（卷积神经网络、循环神经网络。生成对抗网络等）。 3. 自然语言处理的关键技术与挑战（语义理解、机器翻译等）。 第三节：AI技术的应用领域与前景展望（30分钟） 1. AI在各行各业的应用案例与成功经验。 2. AI技术的未来发展趋势与潜在影响。 3. 面临的挑战与伦理问题。 模块三：AI+工业赋能新质生产力的基础原理与新技术下的战略机遇 1. 化工产业智能化的核心要求：提效降本、绿色安全 2. 提效降本、绿色安全依托科学决策 3. 科学决策，需要摆脱经验主义，走向大数据决策 4. 大数据决策三大要素 （1）决策模型 （2）实时大数据 （3）强大的算力支持 5.大模型、智算、超算的战略机遇解读 模块四、AI大模型、数据基座和智算/超算在化工产业中的应用 1. 实施设备全生命周期智能化管理 （1）BIM设计 （2）区块链+大数据采购 （3）BIM+物联网+大数据+AI建造 （4）基于数据分析的智能运行监控 （5）大数据分析的智能故障预警、问题诊断和故障检修 （6）大数据+AI设施设备的报废与重建 2. 数字化产品创新、生产管理、绿色、安全 （1）大数据赋能新品研发 （2）大数据赋能科学的生产计划 （3）大数据提升原材料质检 （4）大数据赋能供应链管理 （5）大数据精准工艺控制，提升产品品质 （6）大数据赋能做好进度控制、成本控制和资源投入控制 （7）大数据赋能生产安全 （8）大数据赋能绿色生产 3. 数字化营销与服务 （1）大数据洞察市场变化与客户动态需求 （2）大数据做好精准营销 （3）大数据提升客户体验 （4）大数据优化渠道管理 4. 智慧化经营管理 （1）精细化经营管理 （2）基于RPA的管理流程自动化 （3）财务风控的智慧化 五、企业落地要领 1. 数据赋能产业智能化变革的关键要素 （1）战略重视 （2）相关的推进部门或小组 （3）相关资源：人才、资金和技术 （4）基础支撑体系 Ø 人才支撑：项目团队与项目小组 Ø 技术支持：搭建整体数智化技术基座 （5）项目管理 2. 技术支持的主要核心工作 （1）整体中台系统的搭建 （2）一体化大数据平台和数据资产管理平台建设 （3）强化技术中台AI和数据中台的建设 （4）·AI大模型MaaS和Daas的应用 3. 创新组织文化，鼓励创新性应用的落地 （1）创新整体组织文化 （2）进行组织架构变革 （3）以项目为抓手，展开应用，实现产业智能化升级

【课程背景】 随着科技的飞速发展，智能建造与数字化建设已成为建筑行业的新趋势。成都市作为积极响应国家智能建造战略的城市，推出了《成都市建设工程项目智能建造水平评价要点》和《成都市智能建造企业水平评价指标》，为本地建筑行业的转型升级提供了政策指引。本课程旨在深入解读成都政策要点，全面探讨智能建造的概念、技术原理及其在具体项目中的应用，为建筑行业人士提供一场前沿、实战、深度的学习体验。 【课程收获】 1. 深入理解成都市智能建造相关政策法规； 2. 掌握智能建造的核心技术原理及应用范围； 3. 学习智能建造在工程项目全过程中的实际应用； 4. 通过案例分析，提升智能建造项目的规划与实施能力； 5. 为企业智能建造转型提供策略支持和实践指导。 【课程对象】 适用于建筑工程项目管理人员、技术负责人、设计师、施工人员等 【课程时长】0.5天 【课程大纲】 一、智能建造与数字化建设概述 1. 智能建造的定义与发展趋势 2. 数字化建设在建筑行业中的应用价值 3. 国内外智能建造案例分享 二、成都市智能建造政策解读 1. 《成都市建设工程项目智能建造水平评价要点》详解 2. 《成都市智能建造企业水平评价指标》解读 3. 成都智能建造政策对企业发展的影响与机遇 三、智能建造技术原理及应用 1. 智能组织：基于大数据组织资源 2. 智慧设计：借助BIM技术在智能建造中的应用 3. 智能施工（项目管理）： （1）人员智慧化管理 （2）门禁考勤管理 （3）视频监控 （4）起重机械检测 （5）绿色施工 （6）实时视频监控和危险预警 （7）物质验收智能化 （8）智慧化安全教育 （9）质量管理：全流程、全环节数据监管，打造安全高质工程 （10）装配式建筑，利用信息化技术协同推进智能建造于新型建筑工业化 （11）进度管理与成本管理：大数据与人工智能在项目管理中的优化作用 （12）3D打印技术在建筑领域的前沿探索 四、智能建造全过程管理 1. 智能建造在项目策划与设计阶段的应用 2. 数字化施工管理与现场监控技术 3. 智能建造在竣工验收与维护管理中的实践 4. 智能建造全过程中的数据安全与保障措施 五、智能建造实战案例分析 【案例导入】 Ø 新华三工程建筑行业数字化转型案例分享 Ø 雄安新区《区块链监理管理系统》 Ø 中交基于BIM的安全管理系统 Ø 东海岸新城综合管廊工程项目提供的安质保智慧建造云服务平台 1. 成都本地智能建造项目案例剖析 2. 智能建造技术在复杂工程中的应用策略 3. 从传统建造到智能建造的转型升级经验分享 4. 智能建造项目实施中的风险管理与应对措施 六、课程总结与展望 1. 智能建造未来发展趋势预测 2. 企业如何结合自身实际推进智能建造 3. 智能建造人才培养与团队建设建议 4. 互动交流与答疑环节

【课程背景】 随着科技的进步，教育正迎来一场革新。智慧课堂，借助人工智能、大数据等技术，旨在实现更高效、个性化的教学。它不仅能帮助教师更好地理解学生，调整教学策略，还能为学生提供更灵活、符合个人需求的学习方式。本课程将为学员带来深入了解智慧课堂的核心理念、关键技术和实际应用。 【课程收获】 1. 了解智慧课堂的理念、工具及技术 2. 了解整个智慧课堂的工作原理 3. 了解数据分析和效果评估的方法 4. 了解国内外的主要应用 【课程群体】学校、相关产品开发人员 【课程时长】0.5-1天 【课程大纲】 一、智慧课堂：基础与概述 1. 智慧课堂的概念、发展历程和应用场景 2. 国内外智慧课堂的发展现状和趋势 3. 智慧课堂与传统课堂的比较优势 4. 智慧课堂相关工具和技术简介 二、智慧课堂的技术原理：学生状态识别、抓取、分析与评估 1. 生物特征识别技术和行为特征分析技术介绍 2. 数据抓取的工具和方法，如智能摄像头、传感器等 【案例】某中学利用智能摄像头进行学生状态识别的探索 3. 数据分析的方法和流程，包括数据清洗、预处理、分析和可视化呈现 4. 教学效果评估的工具和技术，如学习分析系统、成绩管理系统等 【案例】某高校运用数据分析提升教学质量的应用案例 5. 学员个性化评价的理念和方法，包括因材施教的理念和实践、个性化评价的技术手段 6. 学生能力模型的构建与评价的工具和技术，如个性化推荐系统、智能辅导系统等 【案例】某培训机构利用人工智能进行学员个性化评价的探索 三、智慧课堂的挑战与展望 1. 智慧课堂面临的挑战和问题，包括技术应用、数据隐私和安全、教育公平等问题及其解决方案 2. 智慧课堂的发展趋势和展望，如5G、AI等技术在智慧课堂中的应用前景 3. 如何更好地利用智慧课堂工具和技术提升教学质量和学习效果 【案例】芬兰Helsinki Design School的智慧课堂、美国哈佛大学、斯坦福大学等高校智慧课堂的前瞻性应用解析

【课程背景】 随着科技的飞速发展，传统物业管理模式正面临着前所未有的挑战与机遇。智慧物业作为现代城市管理和生活服务的重要组成部分，利用物联网、大数据、人工智能等前沿技术，实现了物业管理的智能化、高效化、个性化。这不仅提升了物业管理的响应速度与服务质量，还极大增强了资源的合理配置与环境的可持续发展能力。面对办公环境的日益复杂、业主需求的多元化以及运营成本控制的挑战，掌握智慧物业管理的知识与技能成为了物业管理人员不可或缺的能力。 本课程旨在为物业管理人员、房地产开发商、设施运维人员及相关行业从业者提供一套全面、实用的智慧物业管理知识体系，通过理论讲解、案例分析、实操演练等多种教学方式，帮助学员深入了解智慧物业的核心理念，掌握其在办公环境改造、保洁绿植管理、车辆餐饮管理、设备系统周期运维及数字化解决方案中的应用，为推动物业行业的数字化转型与智慧升级贡献力量。 【课程收获】 1. 深化理解智慧物业理念：全面了解智慧物业的概念、发展趋势及国内外实践案例，为物业管理的智能化转型奠定理论基础。 2. 提升管理效率与服务质量：学习如何运用智能化技术优化办公环境，提升保洁、绿植管理的自动化水平，实现车辆餐饮服务的高效便捷，从而显著提高物业管理的整体效能和服务品质。 3. 掌握先进运维管理技巧：通过深入学习设备系统周期运维管理，熟练运用智能化监控与故障预警系统，有效降低运营成本，延长设备使用寿命。 3. 实现数字化物业管理：掌握数字化物业管理平台的构建与应用，利用大数据分析提升决策效率，增强业主参与度与满意度。 4. 前瞻未来趋势，促进创新发展：了解并探索5G、区块链、边缘计算等新兴技术在智慧物业领域的潜在应用，激发创新思维，为物业管理的未来发展做好准备。 【课程对象】物业管理人员、设备运维人员、开发商等 【课程时长】6 小时 【课程大纲】 一、智慧物业基础与理念 1.智慧物业概论 - 智慧物业的定义与发展背景 - 智慧物业与传统物业管理的区别 2. 智慧物业的目的与价值 - 提升服务效率与质量 - 优化资源配置与节能减排 - 增强用户体验与满意度 3.智慧物业的技术支撑体系 - 物联网（IoT）技术 - 大数据与云计算平台 - 人工智能（AI）与机器学习 【案例】国内外智慧物业成功案例分享 二、智慧物业的应用 1. 办公环境智能化改造 - 智能化照明、温控系统设计 - 智能窗户与遮阳系统 - 空气质量监测与优化 - 智能办公设备与软件 【案例】某社区物业的智慧办公环境改造方案解读 2. 保洁绿植管理的智能化升级 （1） 智能保洁管理系统 - 自动化清洁机器人与路径规划 - 清洁效率与质量的智能监控 - 远程监控及作业规范智能识别 - 片区垃圾智能识别及预警 - RPA 垃圾处理流程自动化 - 智能工单，业主问题上报自动化 - AI 大模型辅助内部培训 【案例】某社区使用 RPA 技术第一时间处理业主问题 （2） 智能绿植管理系统 - 自动灌溉与土壤检测技术 - 绿植健康状态智能分析 - 大数据分析进行精准化片区绿植管理 - AI 智能识别绿植病虫害问题 - 远程监控及绿植养护数据看板 【案例】某物业公司依托绿植检测系统，监控绿植养护状态，进行精准维护 3. 绿色办公与可持续发展策略 - 废弃物智能分类与回收系统 - 环境友好型材料应用 - 积分系统与积分商城 - 智能垃圾桶 【案例】某小区都智能回收箱与数字化回收系统 4. 车辆餐饮管理的智慧化实践 （1） 智慧停车场解决方案 - 自动泊车系统与车位管理 - 电动车充电设施的智能化管理 - 智能计费系统与缴费 【案例】某社区智慧车位费管理系统 （2） 智慧餐饮管理系统 - 在线订餐与智能支付 - 食品安全追溯与营养健康管理 - 远程监控与运营数据监控 - 大数据分析赋能原材料采购与供应控制，避免浪费 - 大数据赋能菜品创新 - 智能身份识别与扣费 【案例】某学校的食堂智能化改造 5. 设备系统周期运维管理与数字化工具 - 设备状态监测与数据分析 - 故障预警与故障问题追溯 - 预测性维护技术与应用 - 维护作业数字化工具操作 - CMMS 使用培训 - AR辅助维修与故障诊断演示 - AI 大模型辅助设备维护 【案例】某社区设备智能化管理解析 三、数字化物业管理解决方案与项目规划 1. 数字化物业管理平台构建 - 平台功能模块解析 - 业主服务与社区互动管理 - 数据驱动的决策支持系统 - BI工具与数据分析在物业管理中的应用 2. 数智化项目规划与实施策略 - 智慧物业改造项目规划 - 风险评估与效益分析

【课程背景】 随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在各行各业中的应用逐渐广泛。烟草营销领域也开始积极探索AI技术的融入与应用。本课程旨在帮助烟草行业从业者深入理解AI技术的核心概念、原理、分类及发展趋势，并探讨如何将AI技术应用于货源配置、客户管理、品牌营销、终端管理、用户经营等烟草营销的关键环节，从而提升营销效率，增强品牌影响力。 【课程收获】 1. 掌握AI技术的基本概念、原理及分类。 2. 了解AI技术在烟草营销领域的现状与发展趋势。 3. 学习如何运用AI技术进行货源配置、客户管理、品牌营销等实际操作。 4. 提升烟草营销团队的数字化营销能力与创新思维。 【课程对象】 烟草企业营销管理人员、市场策划人员、销售人员等对AI技术在烟草营销中应用感兴趣的相关从业者。 【课程时长】1天 【课程大纲】 一、AI技术概述 1. AI的概念与目标 2. AI技术的原理与分类 3. AI技术的现状与趋势 二、AI在烟草营销领域的应用基础 1. 烟草营销数字化转型的必要性 2. AI技术在烟草营销中的应用场景分析 三、货源配置与AI技术 1. 基于AI的货源预测与调度 2. AI在库存管理中的应用 四、客户管理与AI技术 1. AI在客户画像构建中的应用 2. 基于AI的客户行为分析与需求预测 3. AI驱动的个性化客户服务策略 五、品牌营销与AI技术 1. AI在品牌传播策略中的应用 2. 基于AI的消费者情感分析与品牌口碑管理 3. AI驱动的精准营销策略 六、终端管理与AI技术 1. AI在销售终端优化布局中的应用 2. 基于AI的终端销售数据分析与预测 七、用户经营与AI技术 1. AI在用户画像更新与用户价值评估中的应用 2. 基于AI的用户留存与激活策略 八、AI技术在烟草营销的落地方案 1. AI技术应用的具体步骤与实施要点 2. AI技术应用中可能面临的挑战与应对策略 3. 成功案例分享与经验交流 九、课程总结与前瞻 1. AI技术在烟草营销领域的未来展望 2. 烟草企业如何持续跟进AI技术的发展与应用 【课程结束】 课程结束后，学员将能够全面理解AI技术在烟草营销领域的应用，并掌握实际操作技能。同时，课程还将提供与业内专家的交流机会，以便学员能够获取最新的行业信息与最佳实践案例，为烟草企业的数字化转型提供有力支持。

【课程背景】 “两会”中把AI+，正式纳入了今年重点的发展赛道。AI的快速发展和广泛应用正在深刻地改变着各行各业，为传统产业注入了新的活力。烟草行业作为我国经济的重要支柱之一，正面临着转型升级的重大机遇与挑战。为了适应新时代的发展要求，提升烟草行业的竞争力和可持续发展能力，引入AI技术并实现与烟草产业的深度融合已成为行业的迫切需求。 本课程将深入探讨AI技术在烟草行业的应用前景，分析烟草专卖领域面临的挑战，并介绍如何通过AI技术的创新应用来赋能烟草行业，实现高质量发展。通过学习本课程，学员将能够全面了解AI技术在烟草专卖领域的最新动态和实践案例，为自身在未来的职场竞争中占据有利地位打下坚实的基础。 【课程收获】 1. 全面了解AI技术：深入了解AI技术的基本原理、发展历程以及应用领域 2. 掌握AI在烟草专卖中的应用：AI在烟草专卖市场分析、供应链管理、零售终端以及监管执法等各个环节的具体应用，帮助学员掌握实际应用技能和方法。 3. 提升创新能力和竞争力 【课程对象】烟草专卖青年员工 【课程时长】1天 【课程大纲】 课题一：AI 1. 诞生：AI是如何诞生的 2. 命题：AI是解决什么问题的？ 3. 发展：AI在解决问题的路上都走过了哪些阶段？ 4. 趋势：AI的分类 （1）分析性AI：机器学习与数据建模 （2）生成式AI：AGI和大模型的诞生 课题二：分析性AI 1. 分析性AI的目的：赋助人工做出科学判断 2. 科学决策三大核心要素 （1）数据模型 （2）大数据 （3）超高算力 3. 数据模型：分析性AI——机器学习 （1）监督学习、无监督、强化学习 （2）深度学习与机器视觉 课题四：生成式AI：AGI与大模型 1.GPT与生成式大模型 2.生成式大模型的三大核心要素解读 （1）数据模型：GPT等AIGC和产业大模型 （2）大数据 （3）算力 3.生成式AI的原理 4.国内外生成式AICG大模型介绍 （1）国外：Open AI：GPT-4与Sora （2）国内：百度文心一言（千帆大模型）、火星大模型、阿里通义千问等 5.产业行业大模型应用 （1）百度飞桨 （2）华为盘古   课题五：AI技术在烟草专卖的具体应用 1. 智能识别与数据分析： （1）通过AI技术，可以实现对涉烟包裹、卷烟喷码等的智能识别， （2）对市场销售数据进行挖掘和分析，为烟草专卖局提供科学的决策依据 【案例】成都新都区烟草专卖局开发的“悟空侦查员”程序，能够精准高效识别涉烟包裹，辅助办案人员快速判断涉烟包裹的真伪。 2. 智能市场监管与效率提升： （1）大数据销售数据预警监管 （2）RPA机器人流程自动化 （3）基于大数据的智能化管理 【案例】浙江上虞区烟草专卖局通过AI连接城市各处的监测数据收发器，实现了更为高效的市场监管。 3. 涉烟违法行为侦查与打击： （1）通过AI技术对市场数据进行监测和分析可以发现异常销售行为和可疑交易 （2）打击假冒伪劣卷烟等违法行为提供线索。 4. 卷烟喷码智能识别： 案例：保山市烟草专卖局应用了卷烟32位喷码智能识别系统，能够轻松识别各种不同包装盒材质和主题色卷烟烟盒背景，解决了人眼识别难题。 5. 烟草SKU自动识别与库存盘点 案例：极视角联合烟草局开发的AI视觉算法能够自动识别烟草SKU种类及其数量。 6.智能物流优化与追踪： （1）AI优化烟草制品的配送路线，减少运输成本和时间。 （2）通过实时追踪货物的位置和状态，AI能够确保货物的安全性和可追溯性，降低丢失或被盗的风险。 7.智能促销与个性化营销： （1）AI可以帮助烟草专卖局制定更精准的促销策略。 （2）通过分析消费者的购买历史、偏好和行为模式，实现个性化的营销推荐。 8.智能合规与法规遵守： 帮助企业确保合规性，通过自动监控销售活动、交易记录和库存情况，及时发现潜在的违规行为并采取相应的纠正措施。 9.智能客服与消费者互动： （1）构建智能客服系统，处理消费者的咨询、投诉和建议。 （2）通过自然语言处理和语音识别技术，智能客服可以实时响应消费者的问题 提供个性化的服务解决方案，并收集反馈以改进AI的功能。 课题六：AI赋能烟草专卖高质量发展的实施路径 1. AI发展战略规划的制定与执行 （1）明确AI技术在烟草专卖中的定位 （2）制定切实可行的发展规划与实施步骤 2. AI技术应用体系的构建与完善 （1）选择适合的技术平台与工具 （2）建立完善的技术应用流程与标准 3. AI人才队伍的培养与引进 （1）制定人才培养计划与政策 （2）拓展人才引进渠道与方式

课程背景： 随着科技的发展，人工智能（AI）和大数据正在改变各个行业的发展模式，烟草行业也不例外。在数据驱动的新经济时代下，烟草行业的数字化转型已经成为必然。本课程将深入讲解如何利用AI和大模型进行烟草行业的数字化转型，通过实例分析和实践操作，帮助学员掌握这一新兴技能。 课程收益： 1. 理解并掌握AI与大模型的基本理论和应用方法； 2. 学会如何运用AI与大模型进行数据分析和决策支持； 3. 了解烟草行业的数据转型策略和方法； 4. 学习到最新的AI技术和工具，如机器学习、深度学习、自然语言处理等； 5. 能够根据具体的工作场景，设计和实施AI与大模型的解决方案。 课程时长：2天 课程大纲： 第一单元：企业数字化转型（2小时） 1. 数字经济与产业数字化 2. 产业数字化：数字技术与实体产业融合性发展 3. 烟草企业数字化转型的目标：财务指标、竞争力、效率、客户体验 4. 烟草企业数字化转型的内容： （1）工业：数字工厂与智能制造 （2）商业：智慧物流、数字化营销、数字化专卖管理 5. 烟草企业数字化转型路径设计 6. 烟草企业数字化转型落地要素 （1）一把手数字化战略性认知 （2）数字化文化与组织变革 （3）数字化系统 第二单元：AI、大数据、云计算赋能烟草行业数智化转型的原理及应用（4小时） 1. 数字化转型的关键——科学决策 2. 科学决策的基础：数据分析与智能决策 3. 数据分析三要素：业务模型、大数据技术与工具 4. AI建模三要素：算法、数据与算力 5. AI——业务模型建模 （1）AI的起源 （2）AI算法建模的两大分支：机器学习与神经网络学习 （3）AI算法的发展：分析性AI与生成式AI （4）生成式AI、GPT与AIGC 6. 大数据技术——数据的采集、处理、集成、管理、资产化与可视化 （1）大数据的特点 （2）数据采集、传输与存储：手工、互联网、物联网、5G与光纤、云计算 （3）数据治理与数据安全：大数据平台建设 （4）数据管理与数据可视化：数据分析 7. 算力——云计算 （1）定义与评估算力 （2）算力的价值和意义 （3）影响算力高低的因素 8. AI在烟草行业的应用 （1）工业（智能制造）：烟叶种植、病虫害防护、烟叶收购、不适用烟叶处理、溯源分析、烟叶复烤生产运营、卷包数据采集、原辅材料跟踪、防差错管理、设备管理、智慧工艺系统、产品研发管理、卷烟及滤棒全自动化、智能化物理检测管控系统等 （2）商业：智慧物流、智慧仓储、数字化供应链、数字化营销（货源投放、品牌培育、客户管理）、智慧厅店等 （3）专卖：执法工具箱、违法预警、溯源、RPA处理 第三单元：AI的发展——AI大模型（2小时） 一、AI大模型介绍 1.大模型的诞生 2.大模型的指导思想 3.大模型的技术主要技术原理 4.影响大模型发展的关键要素 5.国内外大模型的发展现状 6.大模型的发展趋势 二、AI大模型+应用 1.制约AI大模型应用的关键要素 （1）算法 （2）数据：通用数据、专业数据（行业、领域） （3）算力 2.目前国内外AI大模型主要应用方向 （1）算法： Transformer模型、多模态模型、扩散模型、EfficientNet系列、强化学习、网络学习 （2）数据：通用数据AIGC、行业数据、企业/个人私有数据源（知识库） （3）算力：GPU、分布式计算训练网络、云边结合、硬件AI化 3.目前在产业的应用 （1）通用：各类算法+通用AIGC大模型 （2）行业：行业大模型 （3）企业：私有化本地化部署大模型 三、AI大模型+烟草 1. AI大模型+烟草+通用=AIGC+烟草 （1）主要应用：内容生成（文本、图片、视频、音频等） （2）主要应用场景 Ø 市场调研：数据收集（上游原材料、下游用户需求、外部市场舆论等） Ø 生产管理：质量控制（基于图像识别） Ø 客户服务：内容撰写、帮助文档、宣传稿件 Ø 内部办公：写作、表格整理、PPT创作、短视频生成、公文写作 2. AI大模型+私有数据+本地化部署+agent=企业知识库 （1）应用场景：全业务流程所涉及到的相关内容生成 （2）借助低代码、无代码技术可以实现个性化的本地化应用开发 （3）借助RPA技术，可以实现大模型聚合下的自动化调用 【案例】ollama、扣子agent、移动磐匠agent等相关 第四单元：AI大模型赋能提升办公效率（3.5小时） 一、国内外通用大模型工具介绍 1. 国外：GPT、ollama、LaMDA、Titan 2. 国内：文心一言、kimi、讯飞星火 3. 相关网址导航、账号注册及应用说明 二、提示词输入技巧 1三分钟快速掌握文心一言基础指令技巧 （1）指令（Prompt）基本格式 （2）一条优秀的指令词=参考信息+动作+目标+要求 （3）指令词构造示例 2.一条好的指令=任务+参考信息+输出要求+示例+本次输入+输出项 1. 多轮优化、步步精进 2. 复杂任务、分而治之 3. 常见的几类高阶应用技巧 l 特定指令 l 指令模板 l 示例模式 l 代理模式 l 混合模式 三、应用： 1. 文本生成（以kimi和文心一言为例） （1）常见的文案类型：公文、新闻资讯、新媒体图文、办公、文稿、诗词、剧本、脚本、评论、演讲稿等 （2）文案创作必须要掌握的结构化思维（结构） （3）文案创作必须要明确的内容优质的标准（内容要求） （4）明确文案创作的要素：IP人物（风格、角色、文风）、主题（解决什么问题、目标）、内容（场景、格式） （5）复合标准的示例与范式 （6）评论家与自我审查机制 （7）文案创作的示例演示 2. 图片生成（以文心一格为例） （1）图片的基本功能：创意化表达创作者的思想 （2）图片生成的基本要素构成：人物、主题、故事、色彩、形状、风格、景别、构图、画风、应用场景 （3）图片优质与否的判定标准 （4）文心一言提示词与其生态内大模型插件的对照 （5）图片生成的常见场景 l 利用文心一言生成设计图 l 利用文心一言实现图片的优化和后期处理 l 创意营销图片生成 l 个性化图片素材的生成 3. Ppt生成（以AIPPT为例） (1) 智能大纲生成 (2) PPT大纲修正 (3) PPT智能生成 4. 短视频生成（以即梦、度加为例） (1) 国内外AI生成视频软件解析 (2) 国内外文本/图片生成视频成品类型 (3) AI生成视频，五步走 Ø 短视频项目周期：选题-策划-脚本-素材-剪辑 Ø 第一步：选题，借助NLP大模型提供更多参考 Ø 策划，依托长文本解读能力，架构整体框架与创意 Ø 脚本，依托文本大模型，生成相关口播稿 Ø 素材，借助AI工具，生成视频 Ø 视频集成与剪辑 第五单元：课程总结与未来展望（0.5小时） 1. 课程回顾与总结 2. AI与大模型未来发展趋势预测 3. 烟草行业数字化转型的前景与挑战 4. 学员提问与互动交流