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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：各业务与职能部门负责人；流程与运营负责人；财务、客服、法务、采购、人力等有大量结构化重复任务的岗位主管；HR/D负责人；AI/数字化项目负责人与关键骨干用户。
授课形式：方法讲解+岗位拆解+案例复盘+协同演示+分组实战+成果点评
授课天数：2 天
课程背景| Course Background
这两年，很多企业开始尝试“数字员工”：有名字、有头像，会对话、能写材料、能回邮件，演示场景里看起来像多了一个不用发工资的新同事。但用一段时间后，不少企业会发现，它确实能完成一些任务，却没有真正进入岗位职责和流程闭环；原来压在员工身上的工作，很多仍然压在原来那几个人身上。
另一个问题更隐蔽：AI工具确实提升了部分员工的效率，但提升的是“会用AI的个人”，不是“这个岗位”。一旦熟练员工休假、离职或换岗，效率很快回落；提示词、判断标准、异常处理经验仍然留在人脑子里，企业并没有沉淀出稳定的岗位能力。
这两个问题的根源是一样的：企业忙着给岗位配工具、造数字人，却没有真正重构岗位本身。一个岗位到底有哪些任务？哪些可以交给AI做草稿？哪些必须人工判断？交接处谁审核？出错谁兜底？优秀员工的经验如何变成规则、模板和案例库？这些问题不拆开，数字岗位就立不起来。
本课程面向岗位、流程与数字化负责人，不做“数字员工”产品介绍，而是围绕岗位任务拆解、AI适配判断、人机协同设计、SOP沉淀和运行指标评估，帮助企业把AI从个人提效工具，转化为可运营、可衡量、可复制的岗位能力。
课程收益| Program Benefits
1. 掌握岗位任务拆解与重构方法：把岗位拆到具体任务、输入材料、交付结果和责任边界，判断AI能介入哪里、不能触碰哪里，并据此重新分配任务，而不是给老岗位硬塞一个工具。
2. 掌握AI适配度判断框架：判断哪些任务适合AI做草稿，哪些适合半自动流转，哪些因风险、数据或责任问题必须暂缓，分清“拟人化产品”和“岗位能力重构”两件事。
3. 掌握人机协同流程设计能力：设计“AI先处理→人工确认→系统留痕→异常兜底→逐步放权”的协作链路，让业务敢用、流程负责人敢接、风险可控。
4. 掌握岗位经验沉淀与SOP方法：把优秀员工脑子里的隐性经验显性化，转化为提示模板、审核规则、异常处理和案例库，沉淀成留在企业手里的组织能力。
5. 掌握数字岗位运行评估指标：用效率、质量、返工率、人工介入率、持续复用等指标，判断数字岗位是否真的在岗、真的有效，降低项目组介入后是否仍能稳定运行。
课程大纲| Course Outline
第一讲：认知破局——跳出数字人误区，重新定义可落地的数字岗位
一、厘清AI岗位落地误区
误区一：拟人化不等于岗位能力：名字、头像和对话解决的是体验，不等于能承接职责
误区二：像人不等于顶用：能聊天容易，能稳定在流程里承担工作才难
误区三：演示不等于真实岗位：真实岗位里有数据缺口、责任边界和大量例外
二、界定岗位边界，区分产品体验与组织能力
区分：数字员工是拟人化产品，数字岗位是组织能力
1. 三个问题判断数字岗位
第一问：活怎么进来
第二问：出错谁负责
第三问：做完怎么变得更好
2. 两层楼看数字岗位
1）上层：LOOp——岗位进化
2）下层：Harness——模型先稳稳上岗
3. 数字岗位唯一框架（五件套）
——没有岗位意识的自动化，错误会一遍遍回来
——企业用AI最危险的，是一上来就追求全自动
案例+实战演练：用某大型协同办公AI项目复盘，对照“配工具／造数字人／重构岗位”三种状态；
讨论：本企业的AI现在停在哪一种？
第二讲：岗位拆解——精细化拆分岗位任务，重构人机分工底层逻辑
一、颗粒化拆解任务（五件套拆解）
1. 进接活口
2. 工具链
3. 规则尺
4. 运行账
5. 交接门
案例：船期报价（一句询价）／报销审核（发票+预算→五件套）／IT工单（故障描述）
工具：接活口靠表单/IM/工单/邮件接入
二、任务的四维标签分类
标签一：AI独立
标签二：草稿+人确认
标签三：必须人
标签四：暂不能碰（数据、权限或责任未成熟）
案例：某公司的发票对账
工具：高结构化用工作流程图
三、重构任务体系
第一步：重构——重新分配任务
第二步：转向判断——对外协作
第三步：AI产出接下一环——新版岗位分工图
案例：报销审核岗——AI验票+占预算
工具：agent+工具能解决的，别上多智能体
案例：船期报价岗跑通工作台（接活→调用→校验→留痕→交接）
实战演练：拆解你自己的目标岗位，逐项装进五件套并贴标签。
第三讲：科学选型——三维度适配研判，规避AI数字化落地陷阱
一、三维适配研判AI任务承接能力
一看：任务结构化程度
二看：数据可得性
三看：出错代价
案例：某企业的月度经营分析
二、四档分级处置，落地AI差异化应用
1. 可自动：高结构化、低风险、数据稳定
2. 半自动：AI处理大部分，关键节点人确认
3. 仅做草稿：AI辅助表达和整理，人负责判断
4. 必须暂缓：风险、数据或责任任一不过关
三、划定风险红线，明确人工兜底暂缓标准
1. 规则尺判到红线就停：命中红线→不越界→带证据走交接门转人工（决策门）
2. 五种边界长相：价格过期／来源冲突／状态未确认／数据缺口／要求强承诺
案例：合同审查岗五方案定档+船期转人工终态
实战演练：为你的任务清单逐项定档，并标出每个岗位“必须转人工”的边界。
第四讲：人机协同流程设计——让业务敢用、流程负责人敢接
一、可追溯的人机协同链路
第一步：接活口接入
第二步：工具链取数
第三步：规则尺判定
第四步：运行账留痕
第五步：交接门转人工
第六步：异常兜底
留痕是底线：AI做了什么、人确认了什么都要可查；异常有明确出口
案例：订舱跟进——从截关提醒到舱位冲突转操作
方法：用工作流/状态机把五件套串成链路
二、厘清人机权责，制定分层放权策略
1. 责任设计的三类动作：可交给AI／必须人审／必须人兜底
2. 放权节奏：AI草稿→人审→规则沉淀→逐步放权
案例：客服赔付——小额自动、大额转主管的渐进放权
三、业务落地卡点打通
1. 控制权（关/改/回滚）
2. 责任边界（草稿/确认/签字/担责分开）
3. 一线参与
多智能体落点：展示协同链路，不做工具功能秀
实战演练：拿一个岗位，标出关停开关、回滚点、签字人
案例+实战演练：船期工作台演示一条完整协同链路
实战演练：画出你目标岗位的协同链路与放权节奏
第五讲：资产沉淀——萃取岗位隐性经验，打造企业专属数字化组织能力
一、岗位经验流失难题
1. 判断留在老师傅脑子里
——个人提效≠组织沉淀
2. 只用不复盘
案例：同类发票错误反复犯／同类客诉反复人工承诺／同类合同反复一刀切
工具：日志/审计
二、可复用岗位资产沉淀
1. 审核规则→规则尺
2. 异常与升级→交接门
3. 模板与正反例→工具链
4. 运行留痕→运行账
工具：提示词库/检索
三、数字岗位持续进化
1. 闭环定义：观察运行历史→发现系统性偏差→回改五件套→带新版再跑
2. 真闭环vs假闭环
1）人每次都改、系统从不记住＝假闭环
2）回写岗位能力＝真闭环
案例：合同审查岗v1. 0→回改→v2. 0（对赌条款判断过当→按场景判断）
工具：闭环靠反馈采集/评估集/回归测试/
案例+实战演练：合同审查岗一次进化（补丁屏/燃料屏/验证屏三屏）
成果产出：目标岗位SOP框架
第六讲：长效运营——量化数字岗位成效，实现自运行迭代与规模化复制
一、岗位实效量化体系建立
1. 岗位成效的核心指标
1）效率
2）质量
3）返工率
4）人工介入率
5）持续复用
2. 警惕假成效
1）产出多但返工高，用得勤但靠人救场
2）指标上线前先约定，避免事后找漂亮数字
二、独立运行检验的三维度
1. 项目组介入降低后还能否稳定运行
2. 业务是否真正改用新流程
3. 人工介入率是否稳定或下降
三、进岗位逐级优化放权
案例+实战演练：用岗位指标与独立运行检验判断它是否真在岗
实操固定四步：现场产出《数字岗位建设卡》→设定3–5个岗位指标（返工率／人工介入率／持续复用等）→设计独立运行检验→约定迭代与放权节奏。
同类异景：从“几个人会用AI”到“一个岗位稳定运行”的演进讲师背景| Introduction to lecturers
AI人工智能实战专家
24年全产业链数字化+人工智能搭建落地应用实战经验
系统架构师
6个千万级人工智能系统建设与数字化项目落地操盘者
四大跨境电商平台的数据整合者
曾任：宏橡科技有限公司丨高级软件工程师 / 项目负责人
曾任：慧聪网（上市）丨研发部门负责人、高级架构师
曾任：民生电商（中国民生银行旗下）丨事业部总经理
曾任：优购时尚商城（百丽国际集团旗下大型B2C电子商务平台）丨高级架构师
曾任：Tidebuy/北京踏浪者科技有限公司（中国快时尚与综合类跨境出口电商的早期领军企业之一）丨 CTO（首席技术官）
曾任：WeBranding Global（博鼎国际） 丨CTO（首席技术官）
擅长领域：AI研发体系建设、企业AI战略规划、AI工程化与智能体搭建、数字岗位重构、数据BI平台建设等；
二十四年技术纵深，七重业态一脉贯通：从联想CMS架构到企业级Agent智能体平台，横跨财经资讯、移动增值、社交网络、B2B电商、B2C零售、供应链金融、跨境贸易、AI应用八大赛道，全技术栈无断层覆盖
跨境电商四平台数据全接入，构建经营决策中枢：自研BI数据平台打通Amazon、eBay、Shopee、Lazada四大国际主流电商平台，搭建销售分析、利润核算、库存监控、经营驾驶舱四大决策模块，赋能多家跨境企业实现数据驱动经营
实战经验：
闫波老师拥有24年全业态、全技术栈数字化与AI落地实战操盘经验，是兼具一线技术编码+大型架构搭建+千万级项目统筹+企业经营管理四重能力的复合型实战专家。深耕金融科技、零售电商、供应链产业、跨境出海、企业AI智能化五大核心赛道，全程亲历传统数字化建设到企业大模型AI转型的完整迭代周期，经过真实业务场景、高并发流量、企业成本管控、风险实战校验，具备极强的落地性、可复制性与行业适配性，真正实现从“技术搭建、业务赋能到组织提效”的全链路实战落地。
《企业AI低成本落地实战》
《AI驱动的数据经营与决策智能》
《AI研发体系建设：当写代码不再是瓶颈》
《企业AI应用场景设计：从需求清单到实施路线图》
《企业AI战略与智能化升级：从工具应用到组织能力重构》
《数字岗位建设实战：用AI重构岗位能力与组织效率》
《研发测试AI工程化实战：把AI变成可测试、可复用、可管控的团队能力》韩国三星电子、国家能源集团、中国铁道建筑集团、北京市政建设集团有限公司、北京火星高科科技有限公司、金网络（北京）数字科技有限公司、零氪云（上海）科技有限公司、中国（北京）星光视听产业基地、真实觉影视公司、优讯（深圳）科技有限公司、深圳市征鸟出海科技有限公司等
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