AI大模型应用培训：轻松掌握数字化转型的实战方法

企业数字化转型中的AI大模型应用

在当今快速变化的商业环境中，企业面临着许多挑战，如如何提高运营效率、降低成本和增强决策能力。随着技术的不断进步，尤其是生成式AI技术的迅猛发展，企业亟需找到将这些新技术有效融入现有系统的方法。尤其是以DeepSeek为代表的AI大模型，通过其独特的能力，能够帮助企业有效解决这些痛点，推动数字化转型进程。

李勇：企业DeepSeek等AI大模型驱动的AGENT内部应用实战

在生成式AI技术迅速发展的今天，企业迫切需要掌握AI大模型与现有技术的深度融合。本课程专为国央企中高层管理者、产品设计师及业务骨干设计，通过深入解析DeepSeek等大模型的应用场景，帮助学员理解AI AGENT的设计与实施方法

李勇 培训咨询

企业面临的痛点

许多企业在数字化转型过程中遭遇了不同程度的困境，这些困境不仅影响了企业的运营效率，也制约了其业务增长。以下是一些主要的痛点：

• 代码冗余：传统的开发模式往往需要每次新增需求时重新开发模块，这导致了大量的时间和资源浪费。
• 响应迟滞：在面对市场变化时，企业流程的调整周期往往需要数月，难以快速适应。
• 人力依赖：企业在技术开发上高度依赖专业开发者资源，导致技术人才短缺带来的压力。
• 数据孤岛：不同部门之间的数据共享困难，使得信息传递不畅，影响决策效率。

随着市场竞争的加剧，企业必须尽快找到解决这些问题的有效途径，以保持竞争力。

AI大模型的核心价值

AI大模型，尤其是DeepSeek，通过其强大的数据处理能力和灵活性，能够为企业提供全新的解决方案。以下是其核心价值：

• 自然语言即代码：业务人员可以直接用自然语言定义需求，减少了技术人员与业务人员之间的沟通成本。
• 动态自适应：AI系统能够自动响应流程变化，大幅提高了需求响应效率。
• 智能化转译能力：通过将复杂的业务需求转化为可落地的AI任务单元，使得企业能够更高效地进行业务管理。
• 高价值细分场景覆盖：AI大模型能够应用于多个核心领域，包括办公、流程优化和决策支持，帮助企业挖掘更多的业务价值。

如何应对技术挑战

在数字化转型过程中，企业需要对技术挑战有清晰的认识，并能够采取相应的对策。例如，面对AGENT能力的三重天花板，企业可以通过组合不同的技术工具来弥补不足：

• 数据闭环：通过与外部数据源的集成，确保AGENT能够获取到所需的信息。
• 硬件交互：结合物理执行能力，实现AGENT与实际设备的互动。
• 长链条逻辑：通过流程标准化和任务拆解，减少多步骤任务的出错率。

这样的技术融合能够使得AGENT更好地服务于业务场景，提高整体效率。

智能化转译方法论

为了有效进行数字化转型，企业需要掌握智能化转译的方法论。这一方法论主要包括四个层面的拆解：

• 业务目标层：明确企业的核心目标，是否是降本、增效还是风控。
• 流程节点层：识别出可自动化的环节，优化工作流程。
• 数据输入层：了解结构化与非结构化数据的占比，及时调整数据处理策略。
• 决策复杂度：根据不同的业务需求，选择规则驱动或模型驱动的决策方式。

通过这样的拆解，企业能够将复杂的业务流程转化为清晰的AI任务单元，进而提高整体工作效率。

高价值场景与应用案例

AI大模型在多个高价值场景中展现出巨大的应用潜力，例如：

• 办公效率场景：如智能会议纪要，能够自动提取待办事项并分配给责任人，节省了人工整理的时间。
• 流程优化场景：智能排班AGENT可以动态匹配人力与订单量，提高资源利用率。
• 决策支持场景：如招投标分析AGENT，能够实时生成竞争对手策略报告，提升决策的准确性。

通过这些应用案例，企业可以看到AI大模型如何具体提升各个业务环节的效率，进而实现整体业务目标。

技术栈搭建与实施路径

成功实施AI解决方案需要建立适合企业需求的技术工具矩阵。企业可以从以下几个方面入手：

• 基础层：选择合适的AI模型和API，如DeepSeek的API，进行微调以适配特定业务。
• 执行层：结合RPA工具，实现自动化操作，提升工作效率。
• 数据层：利用向量数据库和知识图谱工具，确保数据的准确性和可用性。
• 监控层：借助AI链观测平台，实时监控AGENT的运行效果，确保其稳定性。

通过这些步骤，企业能够建立起适合自身的技术框架，从而更有效地推动数字化转型。

未来的演进与挑战

随着技术的不断进步，AI AGENT的应用将持续演进。企业需要关注以下几个趋势：

• 技术融合趋势：未来，AGENT将与数字孪生、区块链等新兴技术深度融合，提升业务的智能化水平。
• 组织优化：企业需要建立AI中台团队，设计人机协作的KPI体系，确保技术与业务的良性互动。

这种演进不仅仅是技术上的变革，更是企业在管理和组织结构上的深度调整。因此，企业必须未雨绸缪，提前制定相应的战略，以应对未来可能面临的挑战。

总结

AI大模型的应用为企业的数字化转型提供了强大的动力和支持。通过有效地应用这些技术，企业能够破解传统开发模式的困局，实现运营效率的大幅提升。在未来的市场竞争中，掌握AI技术将成为企业制胜的关键。企业在技术应用的过程中，需结合自身特点，制定合适的实施路径，才能确保在激烈的市场中立于不败之地。