余星冰：AI在企业端的管理实践应用

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 人工智能

课程编号 : 38454

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适用对象

企业内的管理层，如：总裁、总经理、产品、销售、市场、运营、财务、技术、人事等部门负责人，以及各条线的业务骨干和高潜人群

课程介绍

【课程背景】

随着GPT-4o的发布，和微软数十个AI应用的开源，人工智能70多年的科研阶段正式迈入了全面商业应用阶段。而很多企业在使用AI做业务降本提效时，往往会有以下问题：

1、对AI类产品不了解：很多员工对AI不了解，不知道怎么使用

2、AI为业务降本增效的切入口怎么找：就算使用上了AI，也不知道具体怎么应用到业务里面

3、从原有业务如何走向智能化：业务目前的发展阶段距离智能化似乎很遥远，到底要怎样才能一步步走向智能化

4、人与AI如何更好地结合：在启用AI的同时，如何让企业保持温度和人的创造创新能力？

本课程将通过已经使用AI在业务中实现降本增效的企业案例为主线，通过实际操作带来体验，解析企业如何从先有业务走向智能化的必经之路。

【课程收益】

1、了解市面上10款比较热门的AI产品及应用场景

2、以案例为导入，呈现市面上在AI实践上的领先企业目前的AI应用程度

3、以案例解析为主线，结构企业走向智能化的必经之路和4个关键步骤

4、了解AI在日常工作和管理运营中可以发挥的作用

5、培养创新思维，推动组织内部的数字化转型

【课程特色】

1、理论结合实际，聚焦真实工作任务，提供实战型解决策略及步骤

2、丰富互动及演练，激发学员思考，促进知识理解，强化操作记忆

【课程对象】

本课程适用于企业内的管理层，如：总裁、总经理、产品、销售、市场、运营、财务、技术、人事等部门负责人，以及各条线的业务骨干和高潜人群。

【课程时间】

1-2天（6小时/天）

第一部分：环境扫码-进入精彩纷呈的AI世界

1、引言

a) AI技术的现状与未来展望

2、 AI基础概念解析

a) 人工智能定义

b) 核心技术概览（机器学习、深度学习、自然语言处理等）

3、行业影响概览

4、环境扫描

a) 全球及地区AI发展趋势

b) 政策支持与投资环境分析

第二部分：标杆实践-AI应用的实践前沿案例

1. 智能客服案例研究——阿里巴巴（羚羊&新零售）

a) 自动化服务流程展示

b) 客户满意度提升数据

c) 应用场景：在新零售领域，内容AI平台通过个性化推荐、智能内容生成等技术，优化用户体验

d) 技术创新：运用自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)技术，实现商品描述生成、图片识别与分类

e) 实践成效：增强用户购物体验，提高转化率，推动销售增长

2. 智能制造转型案例——某制造行业企业

a) 工厂自动化与预测性维护实例

b) 成本节约与效率提升效果

c) 客户应用：某制造企业与阿里合作，部署了全链路视觉AI巡检平台，实现生产线自动化监测

d) 技术应用：集成CV技术，自动识别生产缺陷，实时报警

e) 实践成效：减少了人工检查成本，提升了产品质量控制效率。

3. 医疗健康创新案例——达摩院

a) AI辅助诊断系统介绍

b) 疾病预防与个性化治疗案例

4. 智慧城市构建案例——某建筑行业企业

a) 数据驱动的城市管理方案

b) 生活质量改善的实际成效

第三部分：案例解析-企业走向智能化的必由之路

1. 战略规划

a) 识别业务需求与AI匹配点

b) 制定AI实施路线图的必经之路4个阶段：数字化-标准化-系统化-智能化

2. 技术选型与集成

a) 关键技术评估标准

b) 围绕必经之路4个阶段，制定系统集成与数据整合策略

3. 组织变革与人才建设

a) 围绕必经之路4个阶段，团队重组与技能提升计划

b) 文化调整以促进创新

4. 风险管理与合规

a) 数据安全与隐私保护措施

b) 法规遵从性考量

第四部分：实战研讨- AI在日常管理中的应用

1：AI在任务自动化中的应用

o RPA（机器人流程自动化）在办公自动化中的使用

o 如何创建简单的自动化脚本来辅助日常工作

o 制造业案例

2：AI驱动的沟通与协作

o 智能会议记录与摘要生成

o 企业社交平台中的AI助手功能

o 制造业案例

3：AI在人力资源管理中的应用

o 招聘流程中的AI筛选工具

o 基于AI的员工绩效评估与培训建议

o 巧用AI做好内部需求响应和员工关怀

o 制造业案例

4：AI在战略规划与执行中的作用

· AI支持的市场分析与预测

o 利用AI进行市场趋势预测

o 竞争对手情报收集与分析

o 制造业案例

· AI在供应链与物流管理中的应用

o 库存优化与需求预测

o 物流路线规划与实时追踪

o 制造业案例

· AI与客户关系管理

o 利用AI进行客户细分与个性化营销

o 聊天机器人在客户服务中的应用

o AI辅助质量管理

o 制造业案例

第五部分：AI伦理与治理

· AI伦理原则

o 数据隐私保护与合规性

o 避免算法偏见的方法

· AI治理框架

o 构建内部AI使用政策

o AI审计与透明度提升

· AI之外，超越AI

o 释放人的创造创新力

第六部分：结尾与总结

1. 核心信息回顾

2. 成功要素强调

a) 明确战略、技术创新、组织适应与风险控制的重要性

b) 步骤回顾：数字化-标准化-系统化-智能化

3. Q&A环节

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• 余星冰：AI在企业端的应用实践案例: 【课程背景】随着GPT-4o的发布，和微软数十个AI应用的开源，人工智能70多年的科研阶段正式迈入了全面商业应用阶段。而很多企业在使用AI做业务降本提效时，往往会有以下问题： 1、对AI类产品不了解：很多员工对AI不了解，不知道怎么使用 2、AI为业务降本增效的切入口怎么找：就算使用上了AI，也不知道具体怎么应用到业务里面 3、从原有业务如何走向智能化：业务目前的发展阶段距离智能化似乎很遥远，到底要怎样才能一步步走向智能化本课程将通过已经使用AI在业务中实现降本增效的企业案例为主线，通过实际操作带来体验，解析企业如何从先有业务走向智能化的必经之路。【课程收益】 1、了解市面上10款比较热门的AI产品及应用场景 2、以案例为导入，呈现市面上在AI实践上的领先企业目前的AI应用程度 3、以案例解析为主线，结构企业走向智能化的必经之路和4个关键步骤【课程特色】 1、理论结合实际，聚焦真实工作任务，提供实战型解决策略及步骤 2、丰富互动及演练，激发学员思考，促进知识理解，强化操作记忆【课程对象】本课程适用于企业内的管理层，如：总裁、总经理、产品、销售、市场、运营、财务、技术、人事等部门负责人，以及各条线的业务骨干和高潜人群。【课程时间】 1-2天（6小时/天）【课程大纲】第一部分：环境扫码-进入精彩纷呈的AI世界 1、引言 a) AI技术的现状与未来展望 2、 AI基础概念解析 a) 人工智能定义 b) 核心技术概览（机器学习、深度学习、自然语言处理等） 3、行业影响概览 4、环境扫描 a) 全球及地区AI发展趋势 b) 政策支持与投资环境分析第二部分：标杆实践-AI应用的实践前沿案例 1. 智能客服案例研究——阿里巴巴（羚羊&新零售） a) 自动化服务流程展示 b) 客户满意度提升数据 c) 应用场景：在新零售领域，内容AI平台通过个性化推荐、智能内容生成等技术，优化用户体验 d) 技术创新：运用自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)技术，实现商品描述生成、图片识别与分类 e) 实践成效：增强用户购物体验，提高转化率，推动销售增长 2. 智能制造转型案例——某制造行业企业 a) 工厂自动化与预测性维护实例 b) 成本节约与效率提升效果 c) 客户应用：某制造企业与阿里合作，部署了全链路视觉AI巡检平台，实现生产线自动化监测 d) 技术应用：集成CV技术，自动识别生产缺陷，实时报警 e) 实践成效：减少了人工检查成本，提升了产品质量控制效率。 3. 医疗健康创新案例——达摩院 a) AI辅助诊断系统介绍 b) 疾病预防与个性化治疗案例 4. 智慧城市构建案例——某建筑行业企业 a) 数据驱动的城市管理方案 b) 生活质量改善的实际成效 5、人工智能在各行业应用及案例 c) 智能零售 d) 智慧物流 e) 人工智能＋金融服务 f) 人工智能＋科技、通讯与媒体 g) 智能教育第三部分：案例解析-企业走向智能化的必由之路 1．人工智能产业链构成 2．人工智能巨头布局 3．人工智能行业全景 4. AI战略规划 a) 识别业务需求与AI匹配点 b) 制定AI实施路线图的必经之路4个阶段：数字化-标准化-系统化-智能化 5. 技术选型与集成 a) 关键技术评估标准 b) 围绕必经之路4个阶段，制定系统集成与数据整合策略 6. 组织变革与人才建设 a) 围绕必经之路4个阶段，团队重组与技能提升计划 b) 文化调整以促进创新 7. 风险管理与合规 a) 数据安全与隐私保护措施 b) 法规遵从性考量第四部分：实操演练-寻找自身的AI之路 1. 自我诊断工具 a) 企业AI成熟度自评指南 2. 应用场景工作坊 a) 分组讨论：识别并设计特定场景的AI解决方案 3. 技术体验区 a) 互动环节：体验最新AI工具与平台 4. 行动计划制定 a) 制定个人或企业AI实施的下一步行动步骤 5. 总结与展望 a) 强调学习要点与未来趋势 b) 鼓励持续探索与创新第五部分：结尾与总结 1. 核心信息回顾 2. 成功要素强调 a) 明确战略、技术创新、组织适应与风险控制的重要性 b) 步骤回顾：数字化-标准化-系统化-智能化 3. Q&A环节

• 余星冰：AI在职场中应用: 【课程背景】在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）已成为提升物业企业管理效率和服务水平的关键技术。通过AI技术的应用，物业企业可以实现自动化的物业管理、智能安防监控、高效客户服务等，从而提高工作效率，降低运营成本，增强客户满意度。然而，许多物业企业员工对于如何将AI技术融入日常工作流程仍然缺乏了解。本课程旨在帮助物业企业员工掌握AI工具的使用，以实现工作流程的优化和效率的提升。【课程收益】 1、掌握AI在职场中的核心应用 2、掌握运用AI提升工作效率，优化服务流程 3、掌握AI化思维，助力企业智能化转型【课程对象】需要使用AI办公软件的全体员工【课程时间】 1-2天（6小时/天）【课程大纲】第一章：AI技术概述与职场应用前景 1.1 人工智能的发展历程 1.1.1 人工智能的起源与演变 1.1.2 当前AI技术的主要流派 1.1.3 AI技术在物业行业的应用案例 1.2 AI技术在职场中的潜力与挑战 1.2.1 AI技术如何改变工作方式 1.2.2 职场中AI技术的潜在风险与挑战 1.2.3 应对AI挑战的策略 1.3 物业企业AI应用的未来趋势 1.3.1 案例：智能楼宇管理的AI应用 1.3.2 案例：行政及客服自动化的AI技术 1.3.3 数据驱动的决策支持系统 1.4 关于AI未来的探讨 1.4.1 AI为我们带来的终局 1.4.2 绝大部分的工作会被替代 1.4.3 只有两类人会留下：做决策&有想法 1.4.4 AI会毁灭人类吗案例：18年图灵奖得主案例，智能化终局解读，元宇宙加持下的后AI时代第二章：AI工具与职场效率提升 2.1 主流AI工具介绍 2.1.1 当前主流的AI大模型概览（通义、kimi、豆包、智谱清言、讯飞星火等） 2.1.2 国内外大模型能力对比 2.1.3 大模型提问技巧（写好提示词、创建统一话题、控制输出长度、利用追问） 2.2 AI写作与文档处理 2.2.1 使用AI工具撰写物业通知与公告 2.2.2 自动生成工作报告与会议纪要 2.2.3 AI辅助的文档校对与润色 2.3 AI在数据分析与决策支持中的应用 2.3.1 数据整理与自动化报表生成 2.3.2 AI辅助的财务预算与成本分析 2.3.3 利用AI进行市场趋势预测与风险评估 2.4 AI在客户服务与物业管理中的应用（重点讲） 2.4.1客户服务 o 智能客服系统的搭建与运维 o 使用AI处理业主投诉与建议 2.4.2设施管理 o 利用AI预测设备维护周期 o AI辅助设施故障诊断 2.4.3安全管理 o AI在安防监控中的作用 o 使用AI分析安全风险 2.4.4财务管理 o 使用AI工具进行财务报表分析 o 自动化财务报告编制 2.4.5数据分析 o 使用AI工具做数据处理 o 自动生成函数完成计算分析 2.4.6汇报与文档管理 o 使用AI工具生成工作报告 o 制作PPT的逻辑思路与版式规范第三章：AI技能实操演练 3.1 AI写作工具的实操练习 3.1.1 实操：使用AI工具撰写物业服务报告 3.1.2 实操：AI辅助的合同与协议撰写 3.1.3 实操：自动生成新闻稿与通讯稿如何利用AI生成物业管理相关的公告、通知 3.2 AI数据分析工具的实操练习 3.2.1 实操：使用AI工具进行数据整理与分析 3.2.2 实操：AI辅助的Excel数据处理 3.2.3 实操：AI在市场分析中的应用如何利用AI将分析结果生成PPT或海报 3.3 AI客户服务工具的实操练习 3.3.1 实操：构建智能客服系统 3.3.2 实操：使用AI进行客户满意度分析 3.3.3 实操：AI在物业设施维护中的应用 AI在客户服务中的应用演示 *本章节，实操演练的点评要点：正确书写提示词：让AI回答的实用性提升70% ● 提示词为什么重要，好的提示词和坏的提示词差距有多大 ● 如何撰写合格的提示词（三明确：角色、任务、要求） ● 提示词撰写核心技巧（五大基本原则：背景、目标、技巧、约束、流程） ● 提示词高阶技巧，让AI帮你写提示词 ● 指定某项任务，通过正确书写提示词，让AI产出高分答案 ● AI提问的错误示范 ● 宽泛提问、抽象提问、需求不明确的提问 ● AI提问的基本结构：任务+要求 ● AI提问的升级技巧 ● 循环提问、反向提问、角色扮演、完善提问、示例提问、物料投喂第四章：AI技术在物业企业中的长期战略规划 4.1 AI技术在物业企业中的长期价值 4.1.1 AI技术对物业企业核心竞争力的提升 4.1.2 AI技术在物业企业中的可持续发展 4.1.3 AI技术在物业企业中的创新驱动 4.2 构建AI驱动的物业企业 4.2.1 制定AI技术应用的长期规划 4.2.2 培养AI技术人才与团队 4.2.3 建立AI技术应用的评估与反馈机制 4.3 物业企业AI应用的未来展望（含数字孪生的应用） 4.3.1 物业企业AI应用的潜在领域 4.3.2 物业企业AI应用的挑战与机遇 4.3.3 物业企业AI应用的伦理与社会责任第五章：AI时代的未来展望 5.1在无人化的时代，人应该做什么 5.2应对办法：回归人“本身”的价值 5.3没有工作的人会做什么：“爱”干嘛干嘛 5.4我们应该如何应对即将到来的AI浪潮 5.5案例：openAI官方给出最容易受chatGPT影响的岗位

• 余星冰：AI在金融行业的应用与未来: 【课程背景】随着人工智能技术的迅猛发展，金融行业正迎来前所未有的变革。AI不仅提升了金融服务的效率和精准度，还为客户提供了个性化的体验。在风险管理、智能投顾、欺诈检测等领域，AI的应用正在重塑传统金融业务模式，推动行业向智能化、数字化转型。本课程旨在深入探讨AI在金融行业的当前应用及未来发展趋势。我们将分析AI技术如何助力金融机构优化运营、提升决策能力，并通过实际案例展示AI在信贷审批、财富管理和市场预测等方面的成功应用。此外，课程还将启发学员思考如何在自身工作中有效运用AI技术，推动业务创新与效率提升。通过本课程，参与者将全面了解AI在金融行业的应用现状与前沿趋势，掌握将AI技术融入日常工作的实用方法，为未来的金融服务提供更具竞争力的解决方案。【课程收益】 · 介绍当前金融行业中的AI应用实例。 · 展望未来AI在金融领域的潜在应用场景。 · 启发学员在日常工作中如何应用AI技术，提升业务效率和创新能力。【课程对象】金融行业企业的中高层管理者、业务团队负责人、人资部、财务部、技术部负责人等【课程时间】 1-2天（6小时/天）【课程大纲】上午：AI在金融行业的应用现状与趋势 1. 开篇导入（30分钟） o 分享目标与期望设定 o 互动讨论：金融行业面临的挑战与AI的潜在价值 2. AI技术概述与发展历程（1小时） o 人工智能的基本概念与发展历程 o 人工智能产业链全景图 o 人工智能技术发展现状与趋势 3. AI在金融行业的应用现状（1-1.5小时） o 人工智能+金融行业概念界定 o 人工智能技术助力传统金融业务转型升级 o 金融科技化的发展历程 1) AI在金融行业的现状概览 2) 全球及中国金融机构在AI领域的进展 3) AI技术在金融行业的渗透率与影响 4) 技术进步推动金融行业由信息化向智能化方向演进 o AI前沿应用分享 5) 智能投顾与个性化服务 6) 实时风险管理与欺诈检测 7) 自动化交易与市场预测 8) 区块链与AI的融合 9) 语音助手与自然语言处理（NLP） 4. 茶歇与交流（15分钟）下午：AI前沿应用的金融业启发 5. AI在金融行业的具体应用案例（1-1.5小时） o 数据分析与预测： 1) AI在高频交易、市场预测中的应用 2) 实时数据分析与决策支持 o 客户服务与智能投顾： 1) 智能客服、多模态数字人提升客户体验 2) 个性化投资建议与资产配置 o 运营优化与监管科技： 1) AI在运营流程优化、合规管理中的作用 2) 监管科技与智能反洗钱系统 o 智能投顾： 3) 全面财富管理：AI将能够根据用户的财务状况、风险偏好和投资目标，提供全面的财富管理建议。 4) 动态调整：实时监控市场变化，自动调整投资组合，最大化收益 5) 风险管理： i. 信贷审批、信用风险评估、反欺诈 ii. 大模型在风险预警与管理中的应用 o 区块链与AI的结合： 6) 智能合约：利用AI技术优化智能合约的设计和执行，提高透明度和安全性。 7) 去中心化金融：AI在去中心化金融（DeFi）中的应用，如智能借贷平台和自动做市商。 o 情感分析： 8) 市场情绪预测：通过分析社交媒体、新闻和论坛上的信息，预测市场情绪和趋势。 9) 客户情绪管理：利用情感分析技术，及时发现和解决客户不满，提升客户忠诚度。 6. AI应用场景启发与讨论（1小时） o 信用评估与贷款审批 o 财富管理与资产配置 1) 成功案例： i. 摩根大通的COiN平台：利用AI技术加速合同审核过程。 ii. 蚂蚁金服的智能风控系统：通过大数据和机器学习，提升风险控制能力。 2) 失败案例： i. 某银行的AI信贷模型：因数据偏差导致的误判案例。 o 小组讨论：如何将AI技术应用到具体业务中（启发学员在自己工作中的应用） 7. AI在金融行业的未来展望（30-45分钟） o AI技术的持续进化： 1) 大模型、生成式AI的未来发展 2) AI在具身智能、跨模态理解等前沿领域的应用 o 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 3) 沉浸式金融服务：通过AR/VR技术，提供更加直观和交互式的金融服务体验。 4) 虚拟理财顾问：在虚拟环境中，为客户提供个性化的理财咨询和教育。 o 金融行业的数字化转型深化： 1) AI驱动的个性化金融服务 2) AI驱动的数字化、智能化金融生态体系 3) AI在普惠金融、绿色金融等新兴领域的应用 4) 与区块链、云计算等前沿技术的深度融合 o 监管与合规的新挑战： 1) AI黑箱特性与决策透明性问题 2) 法律法规体系建设与数据安全保护 i. 智能风控与反欺诈： a) 如何利用AI技术提升风险防控的精度和效率 b) 实战案例分析：中信银行反欺诈系统的应用 ii. 智能投顾与财富管理： a) AI在个性化投资建议、资产配置中的应用 b) 实战案例分析：Wealthfront平台的个性化服务 iii. 多模态交互与数字人： a) AI在员工培训、客户服务中的创新应用 b) 实战案例分析：邮储银行“邮储大脑”计划 8. 总结与反馈（30分钟） o 学员分享：各组讨论成果与应用思路 o 讲师总结：提炼分享要点，提供后续行动建议

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