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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：能源行业央企总部全员，含领导层、总部职能部门、业务管理部门、数字化／信息化部门、安全生产部门、法务合规部门、数据管理部门、综合管理部门等。
授课形式：内训
授课天数：1 天
课程背景| Course Background
人工智能正在从“工具提效”进入“组织能力重构”阶段。过去企业理解 AI，往往停留在写材料、做汇报、整理纪要等个人效率场景；而今天，AI 已能整合信息、拆解任务、调用工具、辅助判断，并逐步进入企业经营、管理、风控、运维与安全治理流程。
对能源行业央企而言，AI 的价值不能只理解为“办公效率提升”。能源企业涉及生产安全、能源保供、设备运维、数据安全、网络安全、商业秘密与关键信息基础设施安全，AI 一旦进入组织工作流，就必须同步回答三个问题：
• AI 发展到底发生了什么本质变化？
• 国央企应当在哪些场景积极使用 AI？
• 如何在安全、合规、可控、可追责的前提下使用 AI？
本课程面向能源央企总部全员及领导层，帮助学员建立对 AI 最新发展趋势的共同理解，识别 AI 对大型组织管理方式、工作方式与判断方式的影响，并掌握国央企 AI 应用中的数据安全、内容安全、业务安全与责任边界。
课程收益| Program Benefits
• 看懂 AI 发展的三次相变。理解 AI 不是“工具变好了一点”，而是从信息维度、协作方式、使用成本三个层面发生的状态变化。
• 理解 AI 对大型组织的深层影响。认识到 AI 正在把组织从“流程管理”推向“判断管理”，企业真正要重建的是判断质量、责任边界与治理机制。
• 掌握 AI 应用的场景分类方法。学会区分规则型、模式型、价值型、关系型四类判断，明确哪些适合 AI 辅助、哪些必须由人负责。
• 建立 AI 安全使用的底线意识。厘清公开 AI 工具、企业受控系统、私有化部署、行业模型之间的边界，避免数据泄露、商业秘密外传与责任模糊。
• 形成总部全员的共同语言。让领导层、职能部门、业务部门、数字化部门、安全合规部门在 AI 趋势、应用边界与安全治理上形成一致认知。
课程大纲| Course Outline
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模块一 AI 正在发生的三次相变（约 60 分钟） |
核心命题：AI 为什么不是“工具变好了一点”，而是从信息、协作、成本三个维度发生的状态变化。
相变一：信息维度——从层层汇报到全局视角
过去大型组织的信息判断依赖层层汇报，信息慢、碎、带立场，越往上越易失真。AI 时代，企业可将政策文件、行业动态、设备数据、经营报表、会议材料、历史案例同步摊开、快速整理与对比。
能源央企对应场景：能源政策与监管动态快速解读、行业趋势与竞争格局扫描、项目材料与会议纪要的结构化整理、经营与运维指标的异常信号辅助识别。
相变二：协作方式——从问答顾问到流程执行
AI 正从“问一句答一句”的问答机器，发展为具备任务拆解、工具调用、资料检索、文档生成与流程串联能力的执行者，可承担政策研究、经营分析、文件审阅、制度问答、风险提示等执行性工作。
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边界提醒： AI 可以承担执行性任务，但不能替代责任性判断。在安全生产、保供调度、投资决策、合规审批、对外发布等场景，AI 只能辅助、不能越权。 |
相变三：使用成本——从高科技投入到基础设施能力
通用大模型、国产模型、企业知识库、智能体平台快速发展，AI 使用门槛显著下降。这对国央企有两层含义：其一，员工个人使用门槛越来越低，组织不能假设“大家不会用”；其二，越容易使用，越需要组织边界，否则将出现内部材料被私自处理的管理风险。
学员收获：一张可靠的“AI 态势地图”，对“AI 很快替代一切”与“AI 都是噱头”两种极端都能做出判断。
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模块二 从流程时代到判断时代——AI 真正改变的是组织判断方式（约 50 分钟） |
核心命题：AI 改变的不是某个流程节点，而是流程背后的判断方式。
为什么 AI 不是传统数字化的简单延续
过去三十年企业数字化主要围绕流程展开（ERP、OA、MES、SCADA、CRM、数据中台），核心是让流程更标准、更快、更可控。AI 改变的则是流程背后的判断：谁来识别异常、谁来判断风险、谁来提出方案、谁来校验结果、谁来签发责任、谁来决定是否采纳 AI 输出。
四类判断：什么交给 AI，什么留在人手上
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判断类型 |
特征 |
能源央企场景示例 |
人机分工 |
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规则型 |
规则明确、重复性高 |
文件格式检查、制度条款检索、台账字段完整性、报表异常初筛 |
AI 直接辅助执行，人做抽查 |
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模式型 |
从大量信息中识别规律 |
设备异常趋势、舆情变化、供应商风险信号、经营指标波动归因 |
AI 做主力分析，人做审核 |
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价值型 |
涉及战略取舍、资源分配、责任承担 |
重大项目投资、业务优先级、预算配置、安全与效率取舍 |
人决策，AI 提供材料 |
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关系型 |
涉及信任、组织关系、利益协调 |
跨部门资源协调、重大对外合作、供应商关系维护 |
人在场判断，AI 做信息支持 |
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关键提醒： 总部全员不必都学会复杂 AI 工具，但必须理解——不是所有事情都能交给 AI。真正的风险，是把价值型、关系型判断伪装成技术判断交给 AI。 |
AI 不是替领导做判断，而是帮组织把判断说清楚
AI 时代，管理者真正要升级的不是“会写提示词”，而是把判断说清楚：依据是什么、哪些是事实哪些是假设、结论能否进入正式流程、哪些环节必须保留人工复核、如果 AI 结论出错由谁负责。讲师背景| Introduction to lecturers
10年+数智化与AI商业化实战经验
北京大学总裁班讲师
清华大学创业导师
北京市创业导师
联合国SDG开放创新马拉松中国区执委
现任：营销智能体集群 Nucleant CEO
曾任：Design Sprint（创新冲刺）中国区创始人
【核心定位】
AI 经营与业务重构专家 / 企业 AI 落地操盘手
姚老师不只是讲 AI——他带企业把 AI 真正用进经营里。十余年商业化实战、陪跑 1000+ 企业，他清楚企业用 AI 卡在哪：不知道从哪做、做了不见效、用一阵就停。从看清该做什么，到把智能体、知识库、营销内容真正装进企业的业务和流程，他做的是"落地"这件事本身，不是 AI 工具的教学。背后是他沉淀多年的「AI 经营与业务重构」方法论——这套方法论也支撑着他在北大、清华总裁班的课程。
【企业AI服务实战落地】
北京大学总裁班讲师、
【实战与学术背书】
高管教育背书
北京大学总裁班讲师、清华大学创业导师、北京市创业导师，目前仍活跃授课。曾在北京大学、中山大学、上海交通大学、西安交通大学、华南理工大学、诺丁汉大学等高校持续授课，主题覆盖AI商业化战略、数字化转型、企业创新等方向，多所高校连续返聘。
政企授课背书（部分）
为山东省工信厅数字化专员连续返聘三年；持续服务浪潮集团四年；授课客户覆盖银行、保险、制造、汽车、互联网、政府等多个行业的头部机构，包括华为云、阿里云、奔驰、一汽大众、首钢集团、复星集团、工信部等。长期服务高校总裁班、政企客户和产业集团，具备复杂客户场景交付能力。
方法论背景
2018年前后，姚老师作为 Design Sprint（创新冲刺）中国区创始人，推动源自硅谷的产品创新方法在中国企业场景中的本土化实践。其核心逻辑沿用至今：不移植概念，只交付可在中国企业组织内稳定运行的方法。
银行：中国银行总部信息中心、陕西中行、安徽中行、南京中行、中国工商银行北京分行、工行青海分行、工行青岛分行、工行苏州分行、工行北京研修中心、工行北京朝阳支行、民生银行北京分行、西安分行、中信银行总部技术部门、中国建设银行北京分行、建行四川分行、农行上海分行、农行湛江分行、visa北京创新中心、邮储银行恩施分行、邮储石家庄分行、花旗银行，汇丰银行、中兴银行南京分行、农行青岛分行，中信北京分行、招行南京分行、安徽中行、苏州中行、河北银行、南京银行，恒丰银行总行，交通银行深圳分行、广发银行天津分行、唐山银行、农行四川分行、农行江苏分行
院校：清华大学、北京大学、人民大学商业学院、香港科技大学商学院、上海交通大学、南方科技大学、北京联合大学、北京工业大学、华南理工大学、成都电子科技大学、华为山东ICT学院、山东商职、南宁职业学院、漯河食品工业学院、
汽车：上汽东华、奔驰、一汽大众、一汽富晟、东风汽车、一汽轿车、福特、汽车创新港
金融：阳光保险、平安寿险、平安财险、华兴资本、中化资本、英诺创投、亦庄国投、
食品快消：华润集团、雀巢、麦当劳、瑞士布勒集团、多点、古越龙山、首旅集团
互联网行业：华为云、阿里云、复星集团、网易、CSDN、老司机APP、IT桔子
教育行业：新东方、秒批作文
通信行业：电信大学、移动江苏、联通邯郸、襄阳联通、联通贵州、眉山电信、浪潮集团、广州广电、聊云
制造：首钢集团、晋南钢铁集团、中联重科、中集集团总部、上海徕卡、蓝帆医疗、心连心集团
建筑房地产：精工集团、鲁商集团、金隅集团、广州地铁、北京城建亚泰集团、葛洲坝集团、五矿一冶集团、长沙建设集团、成都城投集团、北控集团
电力电网：中电投、国家电网（义乌）、聊城广电、南瑞集团、国网培训中心、国网数科
烟草行业：中烟集团、红河烟草，重庆烟草局
政府：工信部、山东省工信厅、贵州省工信厅、北京市人力社保局、北京市朝阳区、门头沟区、河北唐山市、河北迁安市，四川德阳市，成都青羊区，江西资溪县、绍兴黄酒协会、深圳报业集团
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Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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