AI赋能培训：掌握DeepSeek助力企业降本增效的实战技能

企业在数字化转型中的挑战与机遇

在当今快速发展的商业环境中，企业面临着愈发复杂的挑战。技术的不断进步和市场需求的快速变化，使得企业必须迅速适应，以保持竞争力。尤其是在数字化转型方面，很多企业仍然在探索如何有效地整合新技术，以提高效率、降低成本并实现可持续发展。

黄洁：人工智能+：基于DeepSeek的AI赋能实战

【课程背景】在人工智能技术快速迭代的今天，DeepSeek作为国内领先的AI技术与平台，正以卓越的算法能力和场景化应用推动行业变革。本课程聚焦AI+的理论和时间场景，深度解析其在各领域的创新实践。课程将围绕DeepSeek核心能力，揭示其如何助力企业实现降本增效与数字化转型。通过理论与实践结合，本课程将帮助学员掌握AI赋能与数字化的落地方法论，成为AI驱动的业务创新引领者。【课程收益】前沿趋势洞察：了解DeepSeek在AGI、AI Agent等领域的布局，预判未来AI演进方向。业务融合思维：建立AI技术与业务需求深度绑定的创新思维，推动企业智能化升级。场景化应用能力：通过产业领域的实战案例，掌握AI解决方案的设计与部署逻辑。数据价值挖掘：深刻理解人工智能+与数据要素x的关系，提升数据驱动决策能力。工具实操技能：熟练使用DeepSeek以及其他AI工具，并了解BI与可视化，短时间内具备高水平的实操能力。【课程特色】讲师讲授+DeepSeek工具实操+行业案例拆解+分组演练+场景化工作坊【课程对象】企业CTO/CIO、数据科学家、AI工程师、业务部门管理者、数字化转型负责人以及业务核心骨干人员【课程时间】1天（6小时）【课程大纲】一、从产业角度上看deepseek以及“人工智能+”1、DeepSeek的核心竞争力解析从技术到生态：DeepSeek的分布式训练框架与多模态模型优势关键概念厘清：AI、ML、DL、AIGC、GAI、NLP、LLM、GPT、Agent、AGI、低代码开发、场景泛化、人机协同优化研讨分析：DeepSeek与国内外主流AI平台的差异点2、从产业角度洞察“人工智能+”什么是“人工智能+”？AI的产业结构以及AI的行业架构人工智能在数字经济当中的重要作用洞察研讨分析：人工智能如何助力企业做到降本增效？ DeepSeek实战：降本增效与行业赋能1、工具赋能：从效率到创新DeepSeek：零代码构建行业应用（如智能客服、风险预测）提示词工程进阶：基于DeepSeek的精准需求解析与模型调优2、行业场景深度适配“人工智能+“赋能降本增效“机器换人”与“人机耦合”探秘AI应用： 1 用AI大模型工具赋能工作效率提升与创作深度理解提示词工程以及智能体的发展解人工智能的技术前沿与行业中的现实应用工具介绍：AI大模型融合平台应用实战初探：AI+PPT，AI+音乐创作，AI+论文撰写，AI+数据分析，AI+短视频，AI+数字人，AI+编程（零基础学员可迅速掌握）讲解：AI与人类的核心区别在哪里？如何做AI的“驾驭者”3、“人工智能+”如何赋能行业？理解2024年政府工作报告中的“人工智能+”AI产业落地已经到了“拼应用”的下半场如何构建AI应用“场景”？2024年中国AI产业图谱解读与产业落地分析大协同：AI Agent与未来的大协同展望国央企加速大模型布局分析 三、DeepSeek场景化应用：技术与业务的融合1、多模态能力落地实践AI如何“说”：NLP与LLMAI如何“记”：知识图谱的应用AI如何“思考”：机器学习、深度学习与强化学习工具实操：DeepSeek本地私有化部署与企业级应用2、数据要素驱动业务增长DeepSeek数据治理框架：从原始数据到资产化闭环人工智能+与数据要素x 四、DeepSeek与未来生态：前沿趋势与组织变革1、技术边界探索DeepSeek在AGI领域的布局：从专用模型到通用智能体开源生态VS闭源商业化：DeepSeek的技术路线选择2、组织与人才转型“大中台+小团队”：基于DeepSeek的敏捷组织架构设计人机协同新范式：AI训练师与业务专家的角色重构数字化领导力——关键先生的核心能力分组研讨：制定企业级数字化AI赋能路线图成果输出：可落地的DeepSeek应用方案

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其中，人工智能的快速发展为企业的数字化转型提供了新的机遇。然而，许多企业在实施AI技术时，常常遭遇以下几个痛点：

• 技术人才短缺：目前，具备人工智能技术能力的人才稀缺，企业往往难以组建高效的AI团队。
• 数据治理问题：企业在使用AI进行决策时，缺乏有效的数据治理框架，导致数据质量参差不齐。
• 应用场景不明：许多企业对AI技术的应用场景缺乏深入理解，无法有效地将其与业务需求结合起来。
• 转型成本高：数字化转型过程中的高昂成本，给企业带来巨大的财务压力。

人工智能如何推动企业降本增效

面对这些挑战，企业迫切需要找到有效的解决方案，以推动数字化转型的进程。人工智能作为一种新兴技术，其在提升企业效率、优化业务流程、降低运营成本等方面的潜力不容忽视。

具体来说，人工智能可以通过以下几种方式帮助企业实现降本增效：

• 自动化流程：通过AI技术，企业可以实现对重复性、低效率工作的自动化，从而提升整体工作效率。
• 精准决策：AI能够分析海量数据，提取有价值的信息，帮助企业更快速、更准确地做出决策。
• 客户体验提升：通过智能客服等AI应用，企业能够更好地满足客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
• 风险管理：AI技术可以实时监测和分析潜在风险，帮助企业及时调整策略以应对市场变化。

AI赋能与数字化转型的结合

为了有效地利用人工智能推动数字化转型，企业需要深入理解AI技术的核心能力，以及如何将其与自身业务深度融合。AI赋能不仅仅是技术的引入，更是业务思维的转变。

在这一过程中，企业需要关注以下几个关键点：

• 业务需求与技术的深度结合：企业需要在业务需求的基础上，探索AI技术的应用场景，确保技术能够真正服务于业务。
• 数据驱动的决策能力：随着人工智能的引入，企业需要提升数据处理能力，确保决策能够基于真实、准确的数据。
• 工具与实操技能的培养：企业应注重员工的AI工具使用能力，通过实操训练提升团队的整体技术水平。
• 持续的创新与优化：在人工智能的应用过程中，企业需要不断进行创新与优化，以适应市场的变化。

场景化应用与实战案例分析

为了更好地理解人工智能在企业中的应用价值，分析实际案例是非常必要的。通过具体的行业场景，企业能够清晰地看到AI技术如何解决实际问题。

例如，在智能客服领域，企业通过引入AI技术，能够实现24小时不间断服务，显著提高了客户满意度和服务效率。在金融行业，AI技术被广泛应用于风险预测与管理，帮助企业有效降低了不良贷款率。

此外，制造业也开始逐步引入AI技术，通过智能化的生产线实现了生产效率的提升和资源的优化配置。这些案例充分展示了人工智能在不同领域的广泛应用潜力和价值。

AI技术的未来趋势与企业的应对策略

展望未来，人工智能技术将继续快速发展，企业在面对新的技术趋势时，需要做好充分的准备。以下是一些未来趋势及企业应对策略：

• AGI（通用人工智能）的崛起：随着AGI技术的不断进步，企业应关注如何将AGI应用于复杂的业务场景中，以提升决策和执行能力。
• 数据隐私与安全：随着AI技术的普及，数据隐私问题日益突出，企业需要加强数据治理，确保信息安全。
• 跨界融合与生态建设：企业应探索与其他行业的合作，通过资源共享与技术融合，创造新的商业模式。
• 人才培养与组织变革：面对技术变革，企业需要持续培养AI相关人才，并重构组织架构，以适应新的商业环境。

总结：AI赋能的核心价值与实用性

在数字化转型的过程中，人工智能赋能不仅是一个趋势，更是企业提升竞争力的关键所在。通过深入理解AI技术的应用价值，企业能够有效解决降本增效、提升效率等一系列问题。

AI赋能的核心价值在于其对业务流程的优化、决策的精准化以及客户体验的提升。企业在实施人工智能技术时，需要结合自身的业务特点，探索适合自己的数字化转型路径。

通过持续的学习与实践，企业能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。面对未来，拥抱人工智能的企业将会在数字经济中占据更为重要的位置。