主講老師: | 余星冰 | ![]() |
課時安排: | 1-2天,6小時/天 | |
學習費用: | 面議 | |
課程預約: | 隋老師 ![]() |
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課程簡介: | 本課程將通過已經使用AI在業務中實現降本增效的企業案例為主線,通過實際操作帶來體驗,解析企業如何從先有業務走向智能化的必經之路。 | |
內訓課程分類: | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 | | |
更新時間: | 2024-12-06 17:03 |
《AI在企業端的應用實踐案例》
以案例拆解企業數智化必經之路
主講:余星冰老師
【課程背景】
隨著GPT-4o的發布,和微軟數十個AI應用的開源,人工智能70多年的科研階段正式邁入了全面商業應用階段。而很多企業在使用AI做業務降本提效時,往往會有以下問題:
1、對AI類產品不了解:很多員工對AI不了解,不知道怎么使用
2、AI為業務降本增效的切入口怎么找:就算使用上了AI,也不知道具體怎么應用到業務里面
3、從原有業務如何走向智能化:業務目前的發展階段距離智能化似乎很遙遠,到底要怎樣才能一步步走向智能化
本課程將通過已經使用AI在業務中實現降本增效的企業案例為主線,通過實際操作帶來體驗,解析企業如何從先有業務走向智能化的必經之路。
【課程收益】
1、了解市面上10款比較熱門的AI產品及應用場景
2、以案例為導入,呈現市面上在AI實踐上的領先企業目前的AI應用程度
3、以案例解析為主線,結構企業走向智能化的必經之路和4個關鍵步驟
【課程特色】
1、理論結合實際,聚焦真實工作任務,提供實戰型解決策略及步驟
2、豐富互動及演練,激發學員思考,促進知識理解,強化操作記憶
【課程對象】
本課程適用于企業內的管理層,如:總裁、總經理、產品、銷售、市場、運營、財務、技術、人事等部門負責人,以及各條線的業務骨干和高潛人群。
【課程時間】
1-2天(6小時/天)
【課程大綱】
第一部分:環境掃碼-進入精彩紛呈的AI世界
1、 引言
a) AI技術的現狀與未來展望
2、 AI基礎概念解析
a) 人工智能定義
b) 核心技術概覽(機器學習、深度學習、自然語言處理等)
3、 行業影響概覽
4、 環境掃描
a) 全球及地區AI發展趨勢
b) 政策支持與投資環境分析
第二部分:標桿實踐-AI應用的實踐前沿案例
1. 智能客服案例研究——阿里巴巴(羚羊&新零售)
a) 自動化服務流程展示
b) 客戶滿意度提升數據
c) 應用場景:在新零售領域,內容AI平臺通過個性化推薦、智能內容生成等技術,優化用戶體驗
d) 技術創新:運用自然語言處理(NLP)和計算機視覺(CV)技術,實現商品描述生成、圖片識別與分類
e) 實踐成效:增強用戶購物體驗,提高轉化率,推動銷售增長
2. 智能制造轉型案例——某制造行業企業
a) 工廠自動化與預測性維護實例
b) 成本節約與效率提升效果
c) 客戶應用:某制造企業與阿里合作,部署了全鏈路視覺AI巡檢平臺,實現生產線自動化監測
d) 技術應用:集成CV技術,自動識別生產缺陷,實時報警
e) 實踐成效:減少了人工檢查成本,提升了產品質量控制效率。
3. 醫療健康創新案例——達摩院
a) AI輔助診斷系統介紹
b) 疾病預防與個性化治療案例
4. 智慧城市構建案例——某建筑行業企業
a) 數據驅動的城市管理方案
b) 生活質量改善的實際成效
5、人工智能在各行業應用及案例
c) 智能零售
d) 智慧物流
e) 人工智能+金融服務
f) 人工智能+科技、通訊與媒體
g) 智能教育
第三部分:案例解析-企業走向智能化的必由之路
1.人工智能產業鏈構成
2.人工智能巨頭布局
3.人工智能行業全景
4. AI戰略規劃
a) 識別業務需求與AI匹配點
b) 制定AI實施路線圖的必經之路4個階段:數字化-標準化-系統化-智能化
5. 技術選型與集成
a) 關鍵技術評估標準
b) 圍繞必經之路4個階段,制定系統集成與數據整合策略
6. 組織變革與人才建設
a) 圍繞必經之路4個階段,團隊重組與技能提升計劃
b) 文化調整以促進創新
7. 風險管理與合規
a) 數據安全與隱私保護措施
b) 法規遵從性考量
第四部分:實操演練-尋找自身的AI之路
1. 自我診斷工具
a) 企業AI成熟度自評指南
2. 應用場景工作坊
a) 分組討論:識別并設計特定場景的AI解決方案
3. 技術體驗區
a) 互動環節:體驗最新AI工具與平臺
4. 行動計劃制定
a) 制定個人或企業AI實施的下一步行動步驟
5. 總結與展望
a) 強調學習要點與未來趨勢
b) 鼓勵持續探索與創新
第五部分:結尾與總結
1. 核心信息回顧
2. 成功要素強調
a) 明確戰略、技術創新、組織適應與風險控制的重要性
b) 步驟回顧:數字化-標準化-系統化-智能化
3. Q&A環節
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