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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：管理者
授课形式：内训
授课天数：2 天
课程背景| Course Background
企业高层核心工作范畴是制定企业战略方向、把控资源分配与评估业务增长价值，关注 AI 能否为企业带来长期竞争优势与实际业务增量。其工作难点在于难以精准判断 AI 技术在企业现有业务中的适配性，无法清晰评估 AI 应用的投入产出比，同时对 AI 应用可能引发的合规风险与行业政策限制缺乏深入认知，需要课程提供明确的 AI 价值判断框架与战略落地思路。
集团公司中层主要负责将高层战略转化为具体业务计划、推动跨部门协同执行与解决业务落地中的实际问题，关注 AI 技术如何与现有业务流程融合以提升效率。工作难点在于协调技术部门与业务部门的沟通衔接，常面临技术方案与业务需求不匹配的情况，且缺乏引导团队理解并应用 AI 工具的能力，需要课程提供 AI 场景落地的实操方法与跨部门协同策略。
无论是高层还是中层，均需应对金融领域严格的风险管控要求与日益提升的客户服务标准。工作难点在于传统风控方式难以应对海量数据与复杂风险场景，客户服务效率与个性化需求之间存在矛盾，需要课程解析 AI 在智能风控、智能客服等场景中的具体应用逻辑，帮助解决风险识别滞后、客户服务响应慢等问题。
企业中高层普遍存在技术认知与业务需求的差距，高层对 AI 技术的实际能力边界认知模糊，中层对 AI 技术的技术原理与实现路径了解不足。工作难点在于无法有效搭建技术与业务的沟通桥梁，导致 AI 项目推进受阻，需要课程用通俗的语言解读 AI 技术核心逻辑，搭建技术与业务的认知共识，帮助中高层建立 “技术可行、业务可用” 的统一认知。
随着数据安全与隐私保护法规的日益严格，企业中高层面临 AI 应用中的数据合规难题，同时算法歧视可能引发的业务风险与品牌危机也成为关注焦点。工作难点在于平衡 AI 应用效果与数据隐私保护，缺乏应对算法歧视的有效手段，需要课程梳理数据隐私保护的关键要点与算法公平性的优化方法，助力企业规避合规风险。
课程收益| Program Benefits
1.帮助企业中高层清晰认知 AI 技术在金融领域智能风控、智能投顾、智能客服等核心场景的应用逻辑与价值，能够准确判断 AI 技术与企业自身业务的适配方向，为战略决策或业务规划提供依据。
2.使集团公司中层掌握 AI 场景落地的关键步骤与跨部门协同方法，能够结合课程案例设计本部门 AI 应用的初步方案，推动 AI 技术在实际业务中落地，提升业务效率与客户满意度。
3.让企业中高层深入理解 AI 应用在获取增量业务、降低风险成本方面的具体路径与实际效果，能够运用课程提供的价值评估框架，初步测算 AI 项目的投入产出比。
4.帮助企业中高层识别 AI 应用过程中可能面临的数据隐私、算法歧视等挑战，掌握应对这些挑战的核心策略与合规要求，确保 AI 应用合法合规、风险可控。
5.搭建企业中高层之间、技术与业务之间的认知共识，通过小组讨论与案例剖析，促进中高层分享实践经验，形成 AI 应用的协同思维，为企业后续 AI 项目推进奠定基础。
课程大纲| Course Outline
1. 课程背景与学习价值：介绍当前 AI 在企业中的应用趋势，尤其是金融领域的发展现状，说明课程将如何帮助学员解决 AI 应用中的实际问题，激发学员学习兴趣。
2. AI 核心概念解读：用通俗语言讲解机器学习、深度学习、自然语言处理等 AI 核心技术概念，结合金融场景案例（如智能客服的语音识别）说明技术应用逻辑，避免技术术语堆砌，帮助中高层建立基础认知。
3. 学员需求调研与互动：通过简短提问（如 “您所在企业是否已尝试 AI 应用？遇到的最大问题是什么？”）了解学员实际情况，梳理学员核心需求，明确课程学习重点，让学员带着问题学习。
1. 智能风控场景需求分析：介绍金融企业传统风控的痛点（如风险识别滞后、依赖人工经验、数据利用率低），说明 AI 介入智能风控的必要性。
2. 真实案例拆解：以某大型银行智能风控系统为例，讲解案例背景（如信用卡欺诈风险防控需求）、技术方案（风险识别模型构建、多维度数据整合方法）、落地过程（数据准备、模型训练、试点测试）。
3. 应用效果与价值：分析案例中 AI 智能风控带来的具体价值，如风险损失率降低 XX%、风控人力成本减少 XX%，总结智能风控的核心价值点。
4. 小组讨论（5 分钟）：针对案例中的智能风控模型，讨论 “如果您所在企业要搭建类似系统，最需要关注哪些数据来源？”，每组推选 1 名代表分享观点（5 分钟）。
1. 智能投顾场景业务需求：分析金融企业客户在资产配置方面的需求（如个性化、低门槛、高收益），对比传统投顾的局限性，说明 AI 智能投顾的优势。
2. 真实案例拆解：以某证券公司智能投顾产品为例，讲解案例背景（如针对中小投资者的资产配置需求）、技术逻辑（用户画像构建维度、资产配置算法模型、市场动态调整机制）、产品落地流程（用户需求调研、产品设计、上线推广）。
3. 业务增量效果：展示案例中智能投顾带来的业务增量，如新增客户数量提升 XX%、客户资产规模增长 XX%，总结 AI 驱动业务增量的关键路径。
4. 案例剖析演练（5 分钟）：针对案例中的用户画像构建，让学员分析 “您所在企业的客户群体，哪些维度的数据对构建用户画像最重要？”，学员自由发言分享（5 分钟）。
1. 智能客服场景痛点分析：介绍金融企业传统客服的问题（如高峰期响应慢、人工成本高、服务标准化不足），说明 AI 智能客服的应用价值。
2. 真实案例拆解：以某保险公司智能客服系统为例，讲解案例背景（如客户理赔咨询、保单查询需求）、技术方案（语音识别与语义理解技术应用、常见问题知识库构建、人工坐席协同机制）、落地实施步骤（需求梳理、系统开发、员工培训）。
3. 服务效率提升效果：分析案例中智能客服带来的改变，如客户平均等待时间缩短 XX%、人工客服处理量减少 XX%、客户满意度提升 XX%，总结智能客服的效率提升要点。
4. 小组讨论（5 分钟）：讨论 “您所在企业的客服场景，哪些问题适合用 AI 解决？哪些仍需人工处理？”，每组推选 1 名代表分享（5 分钟）。
1. AI 价值评估核心维度：介绍 AI 价值评估的两大核心维度 —— 业务增量（新客户获取、客户生命周期价值提升等）与风险成本降低（风险损失减少、风控人力成本降低等），明确每个维度的关键评估指标。
2. 价值评估方法实操：讲解 AI 项目投入产出比（ROI）的计算方法，结合金融场景案例（如智能投顾 ROI 测算），演示如何统计投入（技术开发成本、人力成本等）与产出（新增收入、成本节约等），得出评估结果。
3. 实战演练（10 分钟）：给出某金融企业智能客服项目的基础数据（如开发成本、人工客服成本、预计客户满意度提升比例等），让学员分组计算该项目的预计 ROI，每组展示计算过程与结果（5 分钟），讲师点评总结（5 分钟）。
1. 数据隐私风险与应对：解读数据隐私保护相关法规（如个人信息保护法中与企业 AI 应用相关的条款），分析 AI 应用中常见的数据隐私风险（如数据收集不规范、数据存储不安全），介绍数据加密、脱敏、匿名化等安全技术手段与合规审核流程。
2. 算法歧视风险与应对：讲解算法歧视的表现形式（如智能投顾对特定客户群体的推荐偏差），说明算法歧视的危害（业务风险、品牌危机），分享算法歧视的识别方法（如算法公平性测试）与优化策略（如调整算法模型参数、增加样本多样性）。
3. 小组讨论（10 分钟）：针对 “您所在企业在 AI 应用中，可能面临哪些数据隐私或算法歧视风险？” 展开讨论，每组推选 1 名代表分享应对思路（5 分钟），讲师补充总结（5 分钟）。
1. AI 场景落地关键步骤：梳理 AI 场景落地的全流程，包括需求调研（明确业务痛点与目标）、技术选型（根据需求选择合适的 AI 技术与合作伙伴）、试点测试（选取小范围业务进行试点，收集反馈）、全面推广（根据试点结果优化方案，在全企业推广）、效果迭代（持续监控应用效果，及时调整优化），每个步骤结合金融案例说明注意事项。
2. 跨部门协同机制：分析 AI 项目中技术部与业务部的核心职责，讲解两者的沟通流程（如定期需求沟通会、技术方案评审会）、责任分工（业务部负责需求提出与效果验证，技术部负责技术实现与系统维护），分享解决跨部门协同矛盾的策略（如建立共同目标、明确沟通节点）。
3. 实战演练（20 分钟）：假设学员所在企业计划推进某 AI 应用项目（如智能风控或智能客服），让学员分组设计该项目的落地步骤与跨部门协同方案，每组推选 1 名代表进行方案展示（每组 3 分钟，共 15 分钟），讲师点评指导（5 分钟）。
1. 课程核心内容回顾：用思维导图形式梳理课程重点，包括 AI 基础认知、金融场景案例、价值评估、挑战应对、落地步骤等核心知识点，帮助学员巩固记忆。
2. 学员疑问解答：预留 10 分钟时间，解答学员在课程学习过程中或实际工作中遇到的 AI 应用相关问题，确保学员疑惑得到解决。
3. 后续学习与交流建议：为学员推荐 AI 应用相关的学习资源（如行业报告、案例库），建议学员在企业内部成立 AI 应用交流小组，持续推进 AI 技术在企业中的落地应用。
讲师背景| Introduction to lecturers
李檀老师 数字化转型专家/生成式AI应用专家
讲师资历
上海交通大学 客座教授 / 研究员
对外经济贸易大学 特邀AI顾问
国家统计局特聘AI专家
中国民营科技实业家协会专精特新专业委员会行业专家
中德（大湾区）工业互联网创新平台 副主任
西门子大湾区数字化技术赋能平台 副主任
工信部电子标准院智能制造成熟度标准专家组成员
中国工业4.0协会专家委员
中德智能制造联盟专家委员、装备制造行业召集人
中国电子商会投融资工作委员会数字化专委会委员
原华为L5数字化转型专家 / 字节跳动资深AI专家
实践/学术背景
曾任：徐工集团 副总/首席咨询师
曾任：8年 华为 制造行业数字化军团 GTS首席专家 / 华为大学 金牌讲师
曾：作为博世汽车部件（苏州）有限公司的工业4.0样版工厂的数字化专家，参与博世汽车电子和零部件工厂的数字孪生项目，也在博世创新中心对外提供数字化咨询培训服务
现任：字节跳动 企业解决方案事业部首席智能制造专家 / 资深AI专家
企业信息化领域连续创业者（新三板上市一家，央企上市公司并购一家）
20年企业信息化、数字化工作经验
10余年IT行业工作经验，熟悉物联网、云计算、人工智能等相关新技术在智能制造领域的应用，熟悉制造企业生产管理流程及信息化方法，在制造企业信息化规划、项目管理、风险管理、品质保证、系统运维等领域有一定的理论基础和实践经验。
²参与一项国家标准撰写：智能制造能力成熟度模型（GB/T 39116-2020）
²参与多项省部级评定标准、政策制订：江苏省智能车间认定标准、广东省智能制造评价体系等。
²参与多项央国企、上市公司的数字化转型项目评审与顶层规划：中国兵器、中国航天科工、中航直升机研究所、国机重工、徐工集团、三一集团、一汽集团、东风汽车、上汽集团、北汽福田、潍柴、美的集团等。
部分奖项
2024年 工信部 第四届智能制造创新大赛 制造业+AI赛道总决赛 创意奖 · 优秀奖 （数字工程师）
2024年 工信部 第六届工业互联网大会 新锐组 全国三等奖 （数字工程师）
2020年 中国科协 “科创中国”创新创业大赛 最具投资价值奖
2019年 中国科协 “科创中国”创新创业大赛 初创组 二等奖
2017年 深圳市 科技创新奖（掌上云工厂）
2016年 工信部 中国信息化领军人物奖
2015年 工信部 全国智能制造发展联盟“突出贡献个人”奖
培训风格
充满激情、风趣幽默、能够吸引学员的注意力，引发学员兴趣，引导学员进行思考，注重在项目中的互动效果，严格设计过程，注重对于结果的追踪，深得客户信赖。
擅长领域
行业洞察，趋势分析、生成式AI产品及应用方案设计、生成式AI项目需求与实施规划
数字化体系建设与执行标准制订、数字化转型项目顶层设计与规划
先进组织管理流程变革与管理、先进组织能力建设与人才培养等
通识与认知课：生成式AI与新质生产力：
1.生成式人工智能前沿与新质生产力
2.面向全员的生成式AI通识课
3.企业AI DeepSeek战略课
4.生成式AI发展前景与DeepSeek带来的新价值
5.DeepSeek 赋能 · AI 驱动与产业升级
6.DeepSeek：引爆企业降本增效的AI生产力革命
7.DeepSeek & 生成式AI：企业家的必修课 — 认知、趋势与商业变革
8.生成式AI背景下的企业管理新范式（新模式、新技术、新工具、新方法）
应用与实训课：场景应用与实操相关课程
1.生成式AI前沿趋势与DeepSeek工具概览
2.DeepSeek从入门到精通实操课
3.DeepSeek 赋能训练营：生成式AI工具通识及提示词使用技巧
4.生成式AI与未来办公：DeepSeek 助力企业办公百倍提效
5.生成式AI在研发、生产、供应链、销售、售后服务等具体业务板块中的应用
6.从数据到洞察：DeepSeek 智能问数实战
7.基于 DeepSeek企业知识库重新构建 —— 从 “文件堆灰” 到 “智能问答”
8.DeepSeek 赋能销售管理：从策略制定到客户转化，从销售预测到业绩提升
9.DeepSeek 在质量体系建设、生产质量检测与管控、质量问题管理中的应用
数字化转型与管理变革系列课程
1.企业数字化战略设计、顶层设计与项目落地规划
2.数字化人才锻造营：构建企业卓越数字战队
3.核心业务数字化攻坚：研产供销服全链赋能
4.智能设备管控升级：设备数字化与运维革新
5.绿色数字化先锋：企业双碳与能源智慧管理
6.数字化转型管理重塑：开启企业全新治理范式
7.数据驱动决策：企业数字化运营实战
8.数字营销新引擎：流量转化与品牌增长
9.数字化财务管控：资金流与成本精益管理
10.数字安全护盾：企业信息资产守护之道
11.数字化协同办公：打破企业沟通壁垒
12.全民数字素养提升：面向全员的数字化转型通识课
轻咨询及陪跑
1.数字化转型 · 评估及分析洞察类
2.数字化转型 · 战略设计及落地规划类
3.生成式AI · 应用探索及项目落地
AI转型战略设计
AI应用场景识别与优先级规划
面向AI转型的技术实施与数据治理咨询
面形AI的组织转型与风险管理
AI项目轻量化快速落地规划服务
AIGC营销素材生成模板库
部分服务过的客户
军工:中国兵器/北车、中车成都、成都沈飞集团、中航直升机、中国航天、中船工业等
汽车:一汽解放、上汽通用、东风本田、长安汽车、福田汽车、蔚来汽车、理想汽车、吉利汽车、中汽研重庆、重庆赛力斯汽车等
汽车零部件:潍柴、延锋、立讯、敏实、中信戴卡轮毂等
工程机械:徐工集团、三一重工、柳工、中联重科、国机重工、江苏长江重工等
专用装备:博创注塑机、鹏鹞环保、天顺风能、重庆机电、山东能源集团、成都机电、中国核电等
钢铁/有色:首钢、南钢、攀钢、德龙钢铁、中铝、中铜等
化工/制药:恒逸石化、富海石化、龙津药业、扬子江、深圳晨光乳业、伊利集团等
轻工:洽洽、尚品宅配、大东鞋业、美的、天马微电子等
烟草:红塔烟草、红河烟草、上烟、玉溪、厦烟、中烟等
Service Procedure
Service Advantages
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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。
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