王长乐：企业AI战略：工业 AI应用落地三问（场景在哪？价值多大？路径多长？）

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 工作技能

课程编号 : 35024

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适用对象

董事长 / CEO / 总裁 / 事业部总经理

课程介绍

【课程背景】

在中国机械工业百强企业数字化转型进程中，三类致命问题正持续吞噬企业竞争力：

1. 数据基建薄弱引发 "盲人摸象式决策"

设备联网率超 60%，但 90% 的振动、温度、压力传感器数据仅用于基础监控，未被转化为预测性维护的有效输入，导致非计划性停机频发（某重型装备企业年停机损失超 8000 万元）

工艺参数与质量数据的割裂存储，使工程师仍在用 Excel 手工匹配加工参数与成品缺陷关系，新产品良率爬坡周期长达 6 个月

供应商数据与生产系统未打通，库存预测误差率长期高于 35%，原材料积压与紧急采购并存成为常态

2. 技术应用陷入 "试点 - 废弃" 死亡循环

AI 质检系统因误报率过高（某变速箱企业误判率达 42%），被产线工人弃用，数百万投入沦为 "机房摆设"

算法团队开发的设备健康预测模型，因缺乏工艺专家参与，关键特征维度缺失，预警准确率不足 30%

管理层在 "点状创新" 中迷失：生产部门自研的智能排产系统，与供应链部门的动态补货模型数据标准不互通，形成新的数据孤岛

3. 组织机制缺失导致 "转型内耗"

工艺专家与数据科学家互斥：前者认为 AI 模型是 "黑箱玄学"，后者抱怨 "老师傅经验无法量化"

生产部门为保 KPI，拒绝开放实时工况数据，技术部门只能在离线数据上构建 "温室模型"

高管层陷入两难：既担忧被跨界对手降维打击（如特斯拉用一体化压铸颠覆传统机加工），又恐重蹈同行 AI 项目 "投 300 万省 50 万" 的覆辙

这门课程的价值锚点：

针对机械制造企业 "有数据不会用、有技术不对症、有人才不协同" 的顽疾，以 "供需连模型 + 破界创新方法论" 为核心武器：

破除数据幻觉：教会企业从海量设备数据中提取 "会说话" 的关键特征（如通过主轴电流纹波识别刀具微崩刃）

根治试点陷阱：用动态 ROI 模型验证 AI 场景的真实经济价值，确保每个项目都具备 "投入 - 收益" 可量化性

打通组织栓塞：建立工艺参数与 AI 算法的双向翻译机制，让老师傅的经验转化为可迭代的数字资产

规避战略误判：通过三一重工、徐工等先行者的血泪教训，建立 AI 转型的风险预警雷达系统

本课程不是通用的 AI 科普，而是专为机械制造高管设计的转型手术刀 —— 用行业深度案例与实战工具，切除阻碍 AI 落地的三大毒瘤。

【课程收益】

ü 掌握 AI 需求识别双引擎：运用JTBD模型精准定位高价值场景，通过第一性原理方法论突破传统业务边界

ü 获得机械行业 AI 工具箱：包含 AI 机会矩阵画布、动态 ROI 测算仪表盘、工艺参数优化沙盘等 6 个实战工具

ü 了解标杆企业进阶路径：拆解三一重工智能运维、徐工 AI 质检等 5 个已验证成功场景的实施图谱

ü 带走可执行的 AI 路线图：完成从场景优先级排序到 12 个月落地计划的完整策略文档

ü 了解工业 AI 前沿突破点：掌握数字孪生、工业知识图谱等新技术在设备预测性维护中的实战用法

【课程特色】

痛点可视化、方法论显性化、行动导向、场景具象化

【课程对象】

董事长 / CEO / 总裁：需把握 AI 转型战略方向与资源投入节奏

事业部总经理：负责具体业务线的 AI 价值落地验证

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、AI 浪潮下，机械行业正在经历怎样的范式重构？

1. 行业变局的三重冲击波

Ø 数据维度：设备联网率突破 60% 带来的决策革命

Ø 政策维度："智能制造 2025" 政策补贴的窗口期倒计时

Ø 竞争维度：徐工集团 AI 质检系统降低 30% 返修率的启示

2. 供需连模型下的机会扫描

Ø 需求侧：设备全生命周期服务需求图谱

Ø 供给侧：工业知识图谱与数字孪生技术成熟度评估

Ø 连接侧：设备数据与供应链金融的跨界融合可能性

二、为什么传统业务场景难以适配 AI 技术特性？

1. 机械行业 AI 应用的四大死亡陷阱

Ø 数据陷阱：SCADA 系统数据的 "三无" 困局（无标注 / 无时序 / 无场景）

Ø 价值陷阱：降本 1% VS 改造投入 500 万的 ROI 悖论

Ø 组织陷阱：工艺专家与算法团队的 "巴比伦之困"

2. 破界创新的三阶突破法

Ø 第一性原理思考：从 "提升精度" 到 "重构生产范式"

Ø 约束条件破除：用数字孪生突破物理实验次数的限制

Ø 价值网络重构：三一重工 "根云平台" 的生态玩法

三、如何构建 AI 场景的 "需求 - 价值" 匹配模型？

1. AI 机会矩阵工具实战

Ø 横轴：业务痛点烈度评估（质量 / 成本 / 交付维度）

Ø 纵轴：AI 适配度评估（数据可用性 × 技术成熟度）

2. 三步场景设计法

Ø 需求锚定：从客户投诉日志中提取高频关键词

Ø 价值验证：用蒙特卡洛模拟预测经济价值

Ø 技术选型：CV/NLP/ 知识图谱的适用边界

四、AI 应用如何跨越 "试点成功 - 规模复制" 的死亡鸿沟？

1. 实施路径双轨设计

Ø 1.1 技术轨：MVP 验证→模块解耦→平台沉淀

Ø 1.2 组织轨：AI 卓越中心建设的三阶段路线图

2. 风险控制的三道防火墙

Ø 2.1 数据安全：工业数据分级管控沙盒机制

Ø 2.2 人才断层：工艺专家 AI 赋能训练营设计

Ø 2.3 投资失控：动态 ROI 仪表盘构建

五、如何打造 AI 时代的组织进化飞轮？

3. 领导力升级的四个关键动作

Ø 1.1 从 KPI 驱动到数据驱动的决策模式转型

Ø 1.2 建立 "试错预算" 与创新容错机制

4. 文化基因再造工程

Ø 2.1 破除 "车间禁忌"：设备数据透明化变革

Ø 2.2 构建 AI 人才 "三明治" 培养体系

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• 王长乐：破解效率瓶颈—DeepSeek助力职场办公百倍提效: 【课程背景】在数字化转型浪潮下，高新技术企业与科研机构虽坐拥海量数据资源，却普遍面临“效率瓶颈”与“创新乏力”的双重挑战： Ø 决策滞后，错失先机：管理者需在庞杂的市场数据、财务报表与研发反馈中抽丝剥茧，但人工分析耗时数周，导致关键决策滞后，难以应对瞬息万变的市场竞争； Ø 重复劳动，效率低下：项目组因沟通延误反复修正进度、科研人员深陷数据清洗与文献分析的机械劳动，大量精力被低效流程消耗； Ø 工具失效，转型受阻：部分企业虽引入AI技术，却因场景脱节、员工技能不足陷入“用不好”的困境——自动化报表系统因提示词不精准生成无效分析，文献工具因操作复杂被弃用，最终导致数字化投入与产出严重失衡。为何AI技术难以真正落地？核心症结在于缺乏“场景化适配”与“深度应用能力”： Ø AI工具功能与业务需求错位，管理者难见实效，员工抵触使用； Ø 提示词设计、数据分析等关键技能缺失，导致AI输出质量低下； Ø 跨部门数据孤岛阻碍协同，AI价值无法贯穿全流程。本课程直击痛点，破解困局：聚焦高新技术企业与科研机构的典型场景，通过“工具实操+方法论沉淀+案例拆解”，帮助学员： Ø 掌握AI提示词优化、数据分析自动化等核心技能，将AI深度嵌入文档生成、决策支持、科研创新等高频场景； Ø 突破“有工具无效果”的僵局，实现从“被动适应工具”到“主动驾驭技术”的跨越； Ø 构建数据驱动的高效协作体系，缩短决策周期50%以上，释放科研与管理的创新潜能。本课程不是简单的工具教学，而是通过AI赋能，重塑组织效能基因，让技术真正成为效率跃迁与创新突破的引擎。【课程收益】 Ø 熟悉3种适用于文档生成、数据分析和市场洞察的AI提示词撰写策略。 Ø 了解科研项目中数据采集、清洗和结果分析的全流程AI自动化应用。 Ø 掌握企业管理决策支持中的AI数据可视化和财务分析工具，提高决策效率。 Ø 学会定制个性化AI助手，提升日常任务的处理速度和准确度。【课程特色】 Ø 实战导向，学以致用：以企业和科研单位真实场景为案例，重点讲解AI工具在实际工作中的应用方法。 Ø 逻辑清晰，层层递进：内容设计科学严谨，从概念到实操逐步展开，确保学员循序渐进掌握AI技术。 Ø 干货满满，直击痛点：不讲多余理论，直接聚焦效率提升、决策支持、数据分析等核心问题的解决方案。 Ø 互动教学，参与感强：通过现场实操、提示词优化练习和案例讨论，充分调动学员参与，促进深度学习。【课程对象】 Ø 科研人员：希望提升科研效率，优化数据处理、文献分析、实验报告生成等工作环节的科研从业者。 Ø 科研管理人员：负责科研项目管理与决策支持，需掌握AI技术在项目管理、资源分配、成果评价中的应用。 Ø 企业管理人员：面临运营、财务、市场等多重管理挑战，需借助AI提升决策效率和数据驱动能力的中高层管理者。 Ø 企业员工：在日常工作中需处理大量数据分析、报告生成、市场情报整理等任务的业务人员和职能部门员工。 Ø 信息化及数字化转型负责人：推进企业数字化、智能化升级的管理者和技术团队，需掌握AI在转型中的应用策略。 Ø 研发与产品团队成员：关注如何利用AI优化产品创新流程，加速研发周期、产品发布与市场反馈分析。【课程时间】 1天（6小时/天）【课程大纲】一、为什么说“不会用AI的人“将被“会用AI的人”替代 1、AI如何突破职场瓶颈？ Ø 数据孤岛：打通信息壁垒 Ø 重复劳动：提高工作效率 Ø 决策延迟：提升决策效能 2、DeepSeek的使用方法 Ø DeepSeek的web使用方法及技巧 Ø DeepSeek的本地化部署及使用技巧 3、DeepSeek核心优势解读 Ø 垂直领域知识库训练：金融/法律/制造等行业适配性 Ø 企业级安全架构：数据加密与权限管理设计 4、互动练习 Ø 现场注册deepseek，并进行互动问答测试 5、分组讨论 Ø 针对“数据孤岛”、“重复劳动”及“决策延迟”的案例进行讨论，并设计出利用AI解决问题的初步方案二、如何让AI进行更高质量输出 1、提示词是什么 Ø 定义提示词（Prompt）的基本概念及其在AI输出中的作用 2、提示词设计的关键原则 Ø 清晰性 n 要求语言明确，避免歧义 n 实例比较：展示模糊提示词与清晰提示词的输出对比 Ø 具体性 n 详细描述任务背景和要求 n 小练习：学员尝试改写不具体的提示词为具体描述 3、如何写提示词 Ø 写作流程介绍 Ø 常见错误及优化策略 4、提示词的要素集合 Ø 提示词要素构成 Ø 提示词要素权重分析 5、如何深度挖掘AI潜力 Ø 四种调教方法让AI工作效果更出众 6、项目实战 Ø 现场制作解决自身业务问题的提示词，测试不同调教方法的效果差异三、AI赋能职场通用能力有哪些 1、信息获取 Ø 讲解传统搜索与AI智能搜索的区别 Ø 案例分析：展示智能搜索如何优化信息获取及信息处理 Ø AI文件、文献结构化分析 n 案例解析：展示自动文献结构化分析实例 n 讲解如何提取关键信息、构建知识图谱 2、数据洞察 Ø 数据洞察的底层逻辑：从非结构化数据（报告、会议记录、邮件）到结构化分析 Ø 非结构化数据的特征 Ø 讲解报告、会议记录、邮件等非结构化数据的共性 Ø 案例练习：对会议记录进行结构分析 3、管理决策 Ø 表象问题与根本原因分析 n 讲解常见团队管理问题及其背后深层原因 Ø AI辅助问题诊断 n 介绍利用结构化思考方法诊断团队管理问题 Ø 课堂实操：模拟使用AI工具分析，发现潜在矛盾 4、文件生成 Ø 论文、立项书、结题报告的生成 n 分析不同文档类型的要求与自动生成方法 n 案例解析：展示自动生成报告的实际应用效果 Ø 模板优化与内容定制 n 探讨如何在模板化基础上实现个性化定制 n 小练习：学员分组设计一份定制化的立项报告模板 Ø AI辅助PPT生成 n 常见AI+PPT工具介绍 n AI辅助PPT生成逻辑讲解 n 课堂练习：生成工作岗位相关PPT 四、定制化个人AI助理 1、AI智能体搭建 Ø 智能体基础架构设计 n 讲解智能体常用AI工具及操作 n 案例分析：解析论文阅读整理智能体的实际架构 Ø 行业场景智能体搭建 n 介绍如何根据行业需求定制智能体（如市场活动策划） n 小组实践：学员分组讨论并设计适合本单位的智能体原型 1、智能体搭建练习 Ø 分配具体任务，要求学员使用现有平台搭建简单的个人AI助理 n 现场指导：讲师巡回答疑、提供技术支持 Ø 成果展示与反馈 n 每组展示所搭建智能体的功能与使用流程 Ø 评估讨论：各组互评并讨论优化方案

• 王长乐：破解效率瓶颈：AI驱动企业创新（高新企业与科研单位如何用AI提升效能）: 【课程背景】企业和科研单位在当下快速变化的市场与技术环境中，普遍面临效率和创新难题。管理者发现，面对大量的市场数据、财务报表、研发反馈，分析与决策时间过长，往往错失市场机遇。财务部门要花数周时间手动整合报表，项目管理部门因沟通延迟导致产品开发进程反复延误。与此同时，科研人员面对海量文献和数据，耗费大量精力进行数据清洗、结果分析，进展缓慢且重复性工作繁多，影响了创新效率。这些现象在很多企业和科研机构中屡见不鲜。为了缓解上述问题，部分企业尝试引入AI技术，但实施效果不理想。AI工具的功能与实际工作场景不匹配，管理者难以理解AI的价值，导致员工对AI的使用率低、效果差。比如，企业部署了自动化报表系统，但员工因缺乏提示词优化知识，无法生成准确的财务分析报告；科研人员引入文献分析工具，但因操作繁琐、结果不直观，最终回归人工操作。企业的数字化转型因此陷入停滞，投入与产出不成正比。本课程的意义在于解决这些实际工作中的痛点，针对高新技术企业和科研单位的典型场景，提供AI工具的深度应用方法。我们将通过实操案例、工具演示和提示词优化训练，帮助管理者和科研人员真正掌握AI技术，提升效率、加速创新。课程旨在打破“工具好用却用不好”的局面，促进学员在工作中高效应用AI，实现组织效率跃升与科研成果突破。【课程收益】 Ø 熟悉3种适用于文档生成、数据分析和市场洞察的AI提示词优化策略。 Ø 了解科研项目中数据采集、清洗和结果分析的全流程AI自动化应用。 Ø 掌握企业管理决策支持中的AI数据可视化和财务分析工具，提高决策效率。 Ø 学会定制个性化AI助手，提升日常任务的处理速度和准确度。【课程特色】 Ø 实战导向，学以致用：以企业和科研单位真实场景为案例，重点讲解AI工具在实际工作中的应用方法。 Ø 逻辑清晰，层层递进：内容设计科学严谨，从概念到实操逐步展开，确保学员循序渐进掌握AI技术。 Ø 干货满满，直击痛点：不讲多余理论，直接聚焦效率提升、决策支持、数据分析等核心问题的解决方案。 Ø 互动教学，参与感强：通过现场实操、提示词优化练习和案例讨论，充分调动学员参与，促进深度学习。【课程对象】 Ø 科研人员：希望提升科研效率，优化数据处理、文献分析、实验报告生成等工作环节的科研从业者。 Ø 科研管理人员：负责科研项目管理与决策支持，需掌握AI技术在项目管理、资源分配、成果评价中的应用。 Ø 企业管理人员：面临运营、财务、市场等多重管理挑战，需借助AI提升决策效率和数据驱动能力的中高层管理者。 Ø 企业员工：在日常工作中需处理大量数据分析、报告生成、市场情报整理等任务的业务人员和职能部门员工。 Ø 信息化及数字化转型负责人：推进企业数字化、智能化升级的管理者和技术团队，需掌握AI在转型中的应用策略。 Ø 研发与产品团队成员：关注如何利用AI优化产品创新流程，加速研发周期、产品发布与市场反馈分析。【课程时间】 2天（6小时/天）【课程大纲】一、为什么说“不会用AI的人“将被“会用AI的人”替代 1、AI如何突破职场瓶颈？ Ø 数据孤岛：打通信息壁垒 Ø 重复劳动：提高工作效率 Ø 决策延迟：提升决策效能 2、DeepSeek的使用方法 Ø DeepSeek的web使用方法及技巧 Ø DeepSeek的本地化部署及使用技巧 3、DeepSeek核心优势解读 Ø 垂直领域知识库训练：金融/法律/制造等行业适配性 Ø 企业级安全架构：数据加密与权限管理设计 4、互动练习 Ø 现场注册deepseek，并进行互动问答测试 5、分组讨论 Ø 针对“数据孤岛”、“重复劳动”及“决策延迟”的案例进行讨论，并设计出利用AI解决问题的初步方案二、如何让AI进行更高质量输出 1、提示词是什么 Ø 定义提示词（Prompt）的基本概念及其在AI输出中的作用 2、提示词设计的关键原则 Ø 清晰性 n 要求语言明确，避免歧义 n 实例比较：展示模糊提示词与清晰提示词的输出对比 Ø 具体性 n 详细描述任务背景和要求 n 小练习：学员尝试改写不具体的提示词为具体描述 3、如何写提示词 Ø 写作流程介绍 Ø 常见错误及优化策略 4、提示词的要素集合 Ø 提示词要素构成 Ø 提示词要素权重分析 5、如何深度挖掘AI潜力 Ø 四种调教方法让AI工作效果更出众 6、项目实战 Ø 现场制作解决自身业务问题的提示词，测试不同调教方法的效果差异三、AI赋能职场通用能力有哪些 1、信息获取 2、数据洞察 3、管理决策 4、文件生成 5、视觉生成四、AI赋能信息获取 1、AI智能搜索 Ø 搜索引擎原理 n 讲解传统搜索与AI智能搜索的区别 n 案例分析：展示智能搜索如何优化信息获取 Ø 搜索策略与优化技巧 n 讨论关键词、上下文及语义理解在搜索中的应用 n 小练习：学员设计优化搜索策略并进行现场测试 2、AI文件、文献结构化分析 Ø 自然语言处理技术概述 n 介绍文本挖掘、语义分析及摘要生成技术 n 案例解析：展示自动文献结构化分析实例 Ø 文献结构化与知识提取 n 讲解如何提取关键信息、构建知识图谱五、AI赋能数据洞察 1、底层逻辑 Ø 数据洞察的底层逻辑：从非结构化数据（报告、会议记录、邮件）到结构化分析 Ø 非结构化数据的特征 n 讲解报告、会议记录、邮件等非结构化数据的共性 n 案例讨论：探讨非结构化数据处理中的难点 Ø 结构化分析方法 n 介绍文本分类、信息抽取与数据标注技术 n 小练习：学员尝试对一段非结构化数据进行标注并分类 2、科研应用：实验数据异常模式识别 3、管理应用：财务报表自动解读与风险提示 4、研发应用：用户反馈分析与需求挖掘小练习：使用AI进行案例数据分析 Ø 选取实际案例数据，分组使用AI工具进行结构化分析与异常模式识别 Ø 各组展示结果，并讨论改进策略六、AI增强管理决策 1、团队管理中表象问题的深度思考 Ø 表象问题与根本原因分析 n 讲解常见团队管理问题及其背后深层原因 Ø AI辅助问题诊断 n 介绍利用结构化思考方法诊断团队管理问题 Ø 课堂实操：模拟使用AI工具分析，发现潜在矛盾 2、AI辅助进行沟通意图分析 Ø 自然语言理解在沟通分析中的应用 n 讲解语义分析、情绪识别在沟通意图中的实现 n 案例分享：展示AI识别沟通中潜在情感与意图的实例 Ø 沟通数据反馈机制 n 探讨如何构建基于AI的实时沟通改进反馈系统 n 小组讨论：设计一个基于沟通数据分析的管理决策辅助系统七、AI赋能文件生成 1、底层逻辑 Ø 信息整合与结构化 n 讲解从碎片信息、草图、会议录音到完整文档的转换过程 n 案例展示：现场示范如何将杂乱数据整合成技术方案 Ø 自动生成技术原理 n 介绍文本生成模型、模板匹配与上下文理解 n 课堂实操：学员试用AI工具生成简单会议纪要 2、AI赋能报告生成（论文/立项书/结题报告） Ø 论文、立项书、结题报告的生成 n 分析不同文档类型的要求与自动生成方法 n 案例解析：展示自动生成报告的实际应用效果 Ø 模板优化与内容定制 n 探讨如何在模板化基础上实现个性化定制 n 小练习：学员分组设计一份定制化的立项报告模板 3、deepseek高效合同风险审查 Ø 合同文本结构化分析 n 讲解合同中关键条款的识别与提取方法 n 案例讨论：分析实际合同风险点识别案例 Ø 风险提示与自动警报机制 n 介绍利用AI进行合同风险预警的实现机制 n 课堂演练：学员模拟合同文本风险审查并给出改进建议八、AI赋能多媒体内容生成 1、AI图片内容生成 Ø 数据分析可视化 n 讲解如何将数据转化为直观图像 n 案例演示：现场展示AI生成科研图表与数据可视化案例 Ø 科研图表可视化设计 n 探讨科研报告中常用图表的自动生成技巧 Ø 小练习：学员使用工具生成并设计一个科研图表 2、AI音频内容生成 Ø 音频AI工具介绍 n 优秀AI工具应用展示 n 案例分享：展示基于AI生成科研讲解音频的实例 Ø 应用场景与优化技巧 n 分析音频内容在会议记录、播客中的应用 n 小组讨论：讨论音频生成在实际工作中的最佳实践 3、AI视频内容生成 Ø 视频自动生成技术 n 讲解视频脚本生成、素材匹配与自动剪辑原理 n 案例展示：展示自动生成科研成果介绍视频的实例 Ø 视频编辑与后期处理 n 探讨如何利用AI进行视频特效、字幕自动添加 n 小练习：学员尝试利用工具生成并编辑一个短视频内容九、定制化个人AI助理 1、AI智能体搭建 Ø 智能体基础架构设计 n 讲解智能体常用AI工具及操作 n 案例分析：解析论文阅读整理智能体的实际架构 Ø 行业场景智能体搭建 n 介绍如何根据行业需求定制智能体（如市场活动策划） n 小组实践：学员分组讨论并设计适合本单位的智能体原型 3、智能体搭建练习 Ø 分配具体任务，要求学员使用现有平台搭建简单的个人AI助理 n 现场指导：讲师巡回答疑、提供技术支持 Ø 成果展示与反馈 n 每组展示所搭建智能体的功能与使用流程 Ø 评估讨论：各组互评并讨论优化方案

• 王长乐：低代码平台普及与应用: 【课程背景】在企业数字化转型的浪潮中，低代码开发平台逐渐成为企业构建信息系统、优化业务流程、推动创新的重要工具。低代码技术通过“拖拽式开发”和“可视化配置”，极大地降低了开发门槛，使非技术人员也能快速创建应用程序，从而大幅缩短开发周期、降低成本并提升效率。对于金融行业，尤其是像上交所这样的大型机构，低代码平台的应用具有重要意义：行业复杂性：金融行业涉及大量的审批流程、数据管理和合规操作，传统开发方式往往需要耗费大量时间和资源，而低代码平台可以快速构建这些业务系统，显著提升运营效率。多变的市场需求：金融市场瞬息万变，企业需要更快响应市场需求的能力，而低代码平台提供了敏捷开发的可能性，实现业务需求的快速落地。数字化转型需求：随着数字化进程的加速，金融企业亟需打通数据孤岛，实现业务流程的自动化和智能化，低代码平台在此过程中扮演了不可或缺的角色。然而，尽管低代码平台的市场潜力巨大，但许多企业和从业人员对市面上的低代码平台及其特点缺乏系统了解，导致平台选型与实际需求匹配度不高，甚至未能充分发挥低代码技术的优势。本课程旨在解决以下问题：市场认知不足：企业内部对市面上的主流低代码平台（如阿里云宜搭、Microsoft Power Apps、OutSystems等）缺乏全面了解，不清楚它们的核心功能和适用场景。平台选型困难：面对众多低代码平台，企业难以根据自身需求选择合适的平台。实际应用能力不足：许多企业员工缺乏低代码平台的实操经验，难以将工具高效应用于实际工作场景。通过本课程，学员将全面了解低代码开发的核心理念与市场现状，熟悉主流低代码平台的功能与特点，并掌握如何将低代码技术应用于企业的日常工作中，为大型机构的数字化转型提供技术支持和创新驱动力。【课程收益】通过本课程，学员不仅能够熟悉低代码平台的应用场景和技术优势，还能将其转化为推动企业创新与效率提升的实际能力，为上交所等大型机构的数字化进程提供有力支持。 ü 全面了解低代码开发的核心理念与市场现状系统掌握低代码开发的基本原理、工作机制以及行业背景，了解低代码技术在企业数字化转型中的价值。 ü 熟悉主流低代码平台的功能与特点了解市面上主流低代码平台（如阿里云宜搭、Microsoft Power Apps、OutSystems、金蝶云等）的技术特点、适用场景及优劣势，为企业选型提供科学依据。 ü 构建适合企业的低代码应用工作流学会结合企业实际需求设计低代码开发流程，构建高效、灵活的业务系统，提高企业信息化水平。 ü 提升业务敏捷性与效率通过低代码技术缩短业务系统开发周期，实现快速响应业务需求的目标，有效降低开发成本、提高运营效率。 ü 推动企业数字化转型深刻理解低代码技术对企业数字化转型的作用，助力企业实现数据打通、流程优化、智能化管理的目标。 ü 增强个人职业竞争力提升对低代码技术的掌握水平，掌握未来数字化时代的必备技能，为个人职业发展提供新的助力。【课程特色】全面覆盖，深入浅出；行业聚焦，精准设计；主流对比，选型指导；实践为主，即学即用。【课程对象】金融行业从业人员：上交所及其他金融行业机构中的业务管理、流程优化、数据分析等岗位人员，关注如何通过低代码技术提升工作效率和业务敏捷性。企业IT与技术团队成员：企业内负责系统开发、技术支持和数据管理的IT团队成员，希望通过低代码技术实现高效开发与智能化管理。业务部门负责人：负责企业内部审批流程、数据管理及业务系统需求的部门领导，希望了解如何利用低代码技术快速响应业务需求，推动流程优化。数字化转型负责人：负责企业数字化战略实施的管理者，关注低代码技术在企业流程优化和系统开发中的应用价值，以支持数字化转型目标的达成。低代码技术初学者：对低代码开发感兴趣但没有开发经验的人员，希望通过系统学习快速掌握低代码技术的原理、平台使用与实际应用方法。企业管理层与决策者：企业高层管理者及决策者，关注低代码平台对企业效率提升、成本控制和流程优化的战略价值，寻求科学的选型与实施方案。跨部门协作相关人员：在工作中需与技术部门合作的非技术背景从业者（如项目管理、市场、运营等岗位），希望通过学习低代码技术，提升协作效率并增强对技术工具的理解。备注：课程适合零基础人员，不需要具备编程经验或技术背景，所有对低代码技术感兴趣并希望将其应用于工作实践的学员均可参与。【课程时间】 0.5天（6小时/天）【课程大纲】一、什么是低代码开发平台？ 1、低代码开发的核心概念 Ø 什么是低代码？与传统开发模式相比有哪些优势？ Ø 低代码平台的工作原理与主要功能。 Ø 数据：低代码开发在企业应用中的效率提升与成本节约。 2、低代码平台为何受到市场的青睐？ Ø 市场现状：低代码平台的行业趋势与发展动态。 Ø 低代码对企业数字化转型的推动作用。 Ø 使用低代码平台的典型场景与适用范围。互动：学员分享对低代码开发的初步了解和预期用途。二、市面上有哪些主流低代码平台？ 1、国内主流低代码平台概览 Ø 平台：阿里云宜搭、腾讯云微搭、用友YonBuilder、金蝶云苍穹、简道云、轻流等。 Ø 特点：易用性、部署方式、功能模块、适配场景等对比分析。 2、国际主流低代码平台概览 Ø 平台：OutSystems、Mendix、Microsoft Power Apps、Salesforce Lightning。 Ø 特点：技术能力、集成优势、全球影响力对比。 3、如何根据需求选择适合的低代码平台？ Ø 企业规模、开发需求、成本预算等选择标准。 Ø 开放性与扩展性：平台与企业现有系统的兼容性。案例：对比阿里云宜搭与Microsoft Power Apps在金融行业应用中的表现。三、各类低代码平台的核心功能与应用场景 1、通用功能模块 Ø 数据管理：表单设计与数据流转功能。 Ø 工作流自动化：审批流与业务流程设计。 Ø 可视化开发：拖拽式界面设计与逻辑编排。 2、平台特定功能与应用领域 Ø 金融行业的低代码应用：客户管理、审批系统、合规检查等。 Ø 企业内部管理：人力资源、资产管理、考勤与费用报销系统开发。案例：某金融企业如何利用低代码平台快速搭建内部审批系统四、低代码平台的优劣势与选型策略 1、低代码的优势与局限 Ø 优势：开发周期短、技术门槛低、维护成本低。 Ø 局限：复杂逻辑处理的能力不足，安全性与扩展性问题。 2、如何评估低代码平台的适用性？ Ø 根据企业需求与行业特点选择合适平台。 Ø 定制化开发能力与与现有系统集成能力评估。讨论：学员结合实际工作场景，分析适用的低代码开发工具五、如何高效上手并应用低代码平台？ 1、低代码开发的学习路径 Ø 平台基础操作：表单设计、流程搭建、数据管理等。 Ø 进阶应用：API集成、数据分析、报表生成。 2、平台上手实操 Ø 使用选定平台完成从需求分析到功能开发的全流程。 Ø 学习常见问题的解决方案，如权限管理、数据安全、性能优化。六、低代码平台未来发展趋势与创新应用 1、低代码技术的前沿发展 Ø AI与低代码结合：智能化的开发助手与推荐功能。 Ø 趋势：低代码平台与企业生态系统的深度集成。 2、低代码平台在企业数字化转型中的角色 Ø 金融行业的数字化转型案例解析。 Ø 低代码平台对企业内部创新的驱动作用。案例：某金融企业通过低代码实现内部流程自动化的案例拆解

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