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“AI+”戰(zhàn)略的狂飆與暗礁:企業(yè)高質(zhì)量數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路

課程編號:61370

課程價格:¥17000/天

課程時長:2 天

課程人氣:7

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:戰(zhàn)略管理 

授課講師:張軒榮

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】
國央企、上市公司、民企、政府部門、產(chǎn)業(yè)園、銀行與保險、各類基金

【培訓(xùn)收益】
■ 了解AI技術(shù)的前世今生—?dú)v史的回響與啟發(fā) ■ 搞清當(dāng)今AI分類、特點與火爆原因; ■ 弄懂企業(yè)究竟如何抓住這波AI浪潮 ■ 學(xué)習(xí)企業(yè)AI戰(zhàn)略與規(guī)劃實施中的風(fēng)險與對沖機(jī)制 ■ 養(yǎng)成“AI思維”,收益不止AI本身

第一講:從“技術(shù)神話”到“詐騙犯”,再到今天
一、AI的底層認(rèn)知——走到AI狂歡的背后
1. AI從何而來?
——達(dá)特茅斯會議、感知機(jī)誕生、二元分類的黑暗、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的希望、鏈?zhǔn)椒▌t的光芒
2. AI究竟是個啥?
本質(zhì):一個人人都能理解的“函數(shù)”,一個對“輸入”有智力反應(yīng)的“輸出”
產(chǎn)業(yè)鏈:基礎(chǔ)層(芯片、數(shù)據(jù)中心)、技術(shù)層(算法中臺)、應(yīng)用層(如DeepSeek)
3. AI發(fā)展的難點與挑戰(zhàn)
難點:算力、模型設(shè)計、能源、材料
挑戰(zhàn):數(shù)據(jù)偏見、計算資源、泛化能力、創(chuàng)造能力、倫理道德與監(jiān)管等
4. 人們在為AI瘋狂與焦慮什么?
——科技自信、多應(yīng)用場景、新“基礎(chǔ)設(shè)施”重塑產(chǎn)業(yè)、文/理雙高水平、對現(xiàn)有崗位的替代
二、AI模型的分類、特點與應(yīng)用工具
1. AI模型的分類
1)按領(lǐng)域分:通用大模型、行業(yè)大模型、場景大模型
2)按任務(wù)分:生成式模型、判別式模型、混合式模型
3)按數(shù)據(jù)模態(tài)分:單模態(tài)模型、多模態(tài)模型
4)按生成方式分:自然語言模型、視覺模型、語音處理模型
5)按模型架構(gòu)分:Transformer架構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN架構(gòu)
2. 怎樣評價一款A(yù)I大模型
如何理解“大模型”的大
——準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、邏輯性、創(chuàng)造性、一致性、響應(yīng)速度、易用性、安全性、成本效益
3. 熱門AI大模型產(chǎn)品及特點
——DeepSeek、ChatGPT、Gemini、阿里Qwen、豆包、Kimi、Xmind等
模型展示與操作

第二講:企業(yè)如何抓住“AI+”創(chuàng)新浪潮
一、AI在戰(zhàn)略、產(chǎn)品與服務(wù)方面的應(yīng)用
1. 戰(zhàn)略規(guī)劃與決策方面
適配點:環(huán)境與情景模擬、動態(tài)產(chǎn)研地圖、競爭態(tài)勢感知、方案評價、風(fēng)險預(yù)測
典型產(chǎn)業(yè):金融、通訊、能源、冶金、裝備制造、新材料、醫(yī)療、交通、運(yùn)輸
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2. 研發(fā)與生產(chǎn)方面
適配點:工業(yè)設(shè)計、藥物分子設(shè)計、疾病診療、軟件開發(fā)、智能制造、數(shù)字孿生
典型行業(yè):生物醫(yī)藥、醫(yī)療器械、汽車、電子、化工、軟件服務(wù)、數(shù)字創(chuàng)意等
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3. 市場營銷方面
適配點:用戶畫像鎖定、消費(fèi)行為預(yù)測、智能廣告、AIGC生成素材、個性化營銷
典型領(lǐng)域:跨境電商、快消品、零售業(yè)、教育行業(yè)、游戲與影視、旅游酒店、大健康
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二、AI在運(yùn)營降本增效方面的應(yīng)用
1. 供應(yīng)鏈與倉儲物流
——需求預(yù)測、供應(yīng)商管理、智能倉儲、路徑規(guī)劃與預(yù)警、智能調(diào)度與質(zhì)控、智能分揀與包裝、智能合約
2. 財務(wù)與行政流程優(yōu)化
——財務(wù)管理、票據(jù)處理、檔案管理、會議安排與紀(jì)要、人員考勤、績效管理、派單排班、信息安全、倉儲物流、知識管理等
3. 智能服務(wù)
——智能客服、異議處理、RPA機(jī)器人、客戶情緒分析與管理、全渠道語言服務(wù)
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第三講:穿越業(yè)務(wù)與AI技術(shù)的鴻溝
一、企業(yè)AI戰(zhàn)略矩陣與適配基礎(chǔ)
1. 企業(yè)AI戰(zhàn)略通用適配模型圖
——“行業(yè)+企業(yè)價值鏈”模型
2. 企業(yè)AI戰(zhàn)略精準(zhǔn)適配的三大基礎(chǔ)
1)數(shù)字化水平:數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)字化率、IT基礎(chǔ)設(shè)施、“數(shù)據(jù)枷鎖”情況
2)人才與組織:AI架構(gòu)師/策略師、創(chuàng)新文化建設(shè)等
3)技術(shù)路線與方案:模型選擇與本地部署、軟件集成等1)數(shù)字化水平:數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)字化率、IT基礎(chǔ)設(shè)施、“數(shù)據(jù)枷鎖”情況
2)人才與組織:AI架構(gòu)師/策略師、創(chuàng)新文化建設(shè)等
3)技術(shù)路線與方案:模型選擇與本地部署、軟件集成等
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二、企業(yè)AI戰(zhàn)略的可靠路徑與風(fēng)險對沖
1. 技術(shù)中臺搭建的五層架構(gòu)
——基礎(chǔ)設(shè)施層IaaS、數(shù)據(jù)層Data、算法倉庫層、場景服務(wù)層(API)、監(jiān)控層
2. 方法論構(gòu)建與專家賦能四大機(jī)制
1)知識圖譜構(gòu)建:行業(yè)建模、多源數(shù)據(jù)對齊、動態(tài)關(guān)系推理、業(yè)務(wù)場景嵌入
2)賦能四大機(jī)制
——業(yè)務(wù)需求的技術(shù)翻譯機(jī)制、算法輸出的業(yè)務(wù)驗證機(jī)制、人機(jī)協(xié)同的增量學(xué)習(xí)機(jī)制、多行業(yè)混搭共創(chuàng)機(jī)制設(shè)計
3.風(fēng) 險推演與解決方案
風(fēng)險:模型失效、反饋延遲、路徑依賴、倫理公平、風(fēng)險熱力圖等
解決方案:參數(shù)優(yōu)化器、自適應(yīng)校準(zhǔn)機(jī)制、熔斷機(jī)制等
4. 企業(yè)AI戰(zhàn)略與實施中的常見誤區(qū)
——盲目追求、預(yù)期過度、技術(shù)復(fù)雜度與業(yè)務(wù)價值倒掛、數(shù)據(jù)規(guī)模與質(zhì)量陷阱、與場景和業(yè)務(wù)脫節(jié)、AI欺詐、組織慣性、文化建設(shè)缺位等
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課程總結(jié)、成果交付與作業(yè)
 

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