AI工具应用培训：助力企业降本增效与数字化转型

人工智能赋能企业的转型与创新

在当前数字经济的浪潮中，企业面临着前所未有的机遇与挑战。随着人工智能技术的迅速发展，如何有效地将这些技术应用于企业的日常运营与长期战略中，已成为管理者们亟需解决的关键问题。尤其是对那些希望实现降本增效和数字化转型的企业而言，掌握先进的AI技术与工具显得尤为重要。

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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行业需求与企业痛点

随着市场竞争的加剧，企业往往面临着多重压力，如成本控制、效率提升和创新驱动等。传统的业务模式已无法满足快速变化的市场需求，企业需要通过数字化转型来提升竞争力。以下是一些主要的企业痛点：

• 成本控制：许多企业在运营中面临着不断上升的成本，尤其是在人工和管理费用上。如何通过技术手段降低成本，成为企业亟待解决的问题。
• 效率提升：在日益激烈的市场竞争中，企业的工作效率直接影响到市场响应速度和客户满意度。
• 创新能力不足：面对快速变化的市场，企业需要不断创新以保持竞争优势，但许多企业缺乏有效的创新机制和工具。
• 数据驱动决策的缺失：随着数据量的激增，如何有效挖掘数据价值并将其转化为决策依据，成为企业面临的一大挑战。

人工智能的解决方案

在解决上述痛点的过程中，人工智能技术展现出了巨大的潜力。通过AI技术的应用，企业可以实现更高效的运营管理和更具创新性的业务模式。以下是人工智能在企业中的具体应用场景：

• 智能客服：通过AI技术，企业可以建立智能客服系统，减少人工成本，提高客户服务效率。
• 风险预测：利用AI进行数据分析，企业能够提前识别潜在风险，制定相应的应对措施。
• 数据分析：借助AI工具，企业能够深度分析市场数据，挖掘客户需求，为决策提供数据支撑。
• 业务流程自动化：通过流程自动化，企业可以显著提升工作效率，减少人为错误。

如何实现AI赋能

尽管人工智能为企业提供了众多解决方案，但如何将这些技术真正落地应用，依然是一个复杂的过程。以下是一些关键要素，有助于企业实现AI赋能：

• 构建AI与业务深度结合的思维：企业需要培养员工对AI技术的理解与应用能力，使其能够将AI技术与业务需求相结合，推动智能化的升级。
• 场景化应用能力的提升：通过实际案例的学习和分析，企业应掌握AI解决方案的设计与部署逻辑，确保技术的有效应用。
• 数据驱动决策能力的增强：理解人工智能与数据要素之间的关系，培养基于数据进行决策的能力，提升企业的整体决策水平。
• 工具实操技能的培养：企业需加强员工对AI工具的使用能力，确保他们能够熟练掌握并运用这些工具进行日常工作。

AI技术的核心价值

通过以上分析，我们可以看到，人工智能在企业转型中的核心价值主要体现在以下几个方面：

• 降本增效：通过自动化和智能化手段，企业能够显著降低运营成本，提高工作效率。
• 驱动创新：AI技术的应用为企业提供了新的业务模式和创新思路，助力企业持续发展。
• 提高决策水平：数据驱动的决策方式使企业能够更加科学地进行业务规划和市场预测。
• 增强竞争力：通过有效的AI赋能，企业能够在市场竞争中占据优势地位。

总结与展望

随着人工智能技术的不断演进，企业在转型与创新的过程中，需不断更新自身的技术能力与业务模式。通过系统学习和实践，企业能够掌握AI赋能的核心方法论，从而在数字化转型的道路上走得更加稳健。未来，随着AI技术的进一步发展，企业将迎来更多机遇，如何把握这些机遇，将是每一个企业管理者需要深入思考的问题。

在这个快速变化的时代，保持对技术前沿的敏感和对市场动态的洞察，是企业成功的关键。通过有效的学习与实践，企业不仅能够提升自身的技术能力，还能够在新的商业环境中找到属于自己的位置，实现可持续发展。

总而言之，人工智能不仅仅是一项技术，更是推动企业转型升级的重要力量。企业应当积极探索AI的应用场景，提升自身的数字化能力，以便在未来的市场中立于不败之地。