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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：1 天
课程背景| Course Background
在数字化转型的浪潮中，企业流程优化已成为提升运营效率、降低成本、增强竞争力的关键手段。传统的流程优化项目往往周期长、依赖专家经验、文档工作繁重，难以快速响应业务变化。
近年来，以DeepSeek、ChatGPT等为代表的AI大模型技术，为流程优化工作带来了全新的可能性。AI不仅能够辅助流程梳理、自动生成流程图、识别痛点与瓶颈，还能在优化后的流程中嵌入智能节点，实现自动化与智能化升级。
本课程基于流程优化的经典方法论（DMAIC/ESIA），结合AI工具的实际应用，系统讲解如何用AI加速流程优化全流程。课程采用“一条实践行为线”的设计思路，学员将带着真实工作场景，一步步完成从现状梳理到新流程设计的完整闭环，最终输出一套可落地的AI辅助流程优化方案。
课程收益| Program Benefits
1. 掌握流程优化核心方法：系统学习流程优化的标准步骤（现状梳理→分析诊断→优化设计→落地推广）及核心方法论（增值分析、5-Why、ESIA等）
2. 学会用AI加速流程梳理：掌握AI在访谈记录提取、流程图生成、痛点识别、根因分析、优化建议生成等环节的实操技巧
3. 识别AI落地节点：能够在新流程中准确识别“哪些节点适合用AI”，并给出工具选型和优先级排序
4. 输出完整优化方案：课程结束时，每组完成一个真实流程的完整优化方案，含现状图、痛点清单、优化图、AI落地点清单及配套SOP
课程大纲| Course Outline
章节目标： 明确流程优化目标，选择适合的流程作为课程演练场景
一、流程优化的核心目标
1. 效率维度：缩短周期、减少浪费
2. 质量维度：降低差错、增强一致性
3. 风控维度：强化控制、提升可追溯性
4. 体验维度：缩短响应、简化操作
二、工作流选择原则
1. 高频：日常发生频率高
2. 规则清晰：流程边界明确、节点相对固定
3. 有数据支撑：存在访谈记录、制度文档或系统日志
4. 可量化：优化目标可衡量
三、目标定义方法
1. SMART原则（具体、可衡量、可达、相关、时限）
四、AI协助：
1. 作为流程教练，辅导团队定义优化目标
实战演练：选择流程场景并定义目标
1. 分组讨论，选择1个真实工作流
2. 填写《流程优化目标卡》
3. 小组分享，讲师点评
成果输出：《流程优化目标卡》（流程名称、边界、优化目标、成功标准）
章节目标： 掌握现状流程图的绘制方法，学会用AI加速信息提取与建模
一、工作流原则：还原真实，而非制度
1. 制度流程 vs 实际流程的偏差
2. 如何通过访谈和日志还原真实路径
二、核心方法论
1. DMAIC：框定流程范围
三、AI协助梳理场景
1. 从访谈记录自动提取流程要素（节点、角色、触发条件）
2. 文字描述生成Mermaid流程图代码
实战演练：AI辅助现状建模
1. 用AI从访谈记录/制度文档中提取流程要素
2. 将流程要素转化为Mermaid流程图代码
3. 人工校准节点位置和逻辑，标注关键节点和已知痛点
成果输出：《现状流程图》（As-Is，含节点、角色、耗时、异常点标注）
章节目标： 掌握流程诊断方法，学会用AI识别痛点并定位根因
一、工作流原则：聚焦瓶颈，而非全面开花
1. 为什么要聚焦关键瓶颈
2. 帕累托原则在流程分析中的应用
二、核心方法论
1. 增值/非增值分析：识别流程中的浪费
2. 5-Why分析法：层层追问找到根因
3. 瓶颈理论：聚焦关键约束
三、AI协助诊断场景
1. 基于历史问题记录生成根因假设
2. 自动归类痛点（人员/制度/系统/外部）
实战演练：AI辅助痛点识别与根因分析
1. 将节点数据（耗时、退回率）输入AI，自动标注TOP痛点
2. 用AI针对每个痛点生成根因假设
3. 人工审核并完成《痛点与根因清单》
成果输出：《痛点与根因清单》（TOP 3-5痛点、根因假设、分类统计）
章节目标： 掌握ESIA优化方法，学会用AI生成优化方案和新流程图
一、工作流原则：ESIA作为优化路径
1. E（清除）：移除非增值活动
2. S（简化）：简化节点、角色、表单
3. I（整合）：合并重复环节、跨系统数据
4. A（自动化）：规则明确的节点交予系统/AI
二、核心方法论
1. ESIA逐一对照
2. 影响评估：周期缩短、资源节省预估
三、AI协助优化场景
1. 基于ESIA原则对每个节点生成优化建议
2. 自动生成To-Be流程图
3. 自动对比As-Is与To-Be，高亮改动点
实战演练：AI辅助优化设计
1. 输入痛点清单，用AI基于ESIA生成优化建议草案
2. 人工筛选合理建议，整理最终优化方案
3. 用AI生成To-Be流程图，标注改动点
4. 用AI模拟优化后效果
成果输出：《优化后流程图》（To-Be流程图、优化说明、改动点对比图）
章节目标： 掌握AI适用场景判断标准，在新流程中识别可AI化的节点
一、工作流原则：AI不是万能的，选对节点是关键
1. AI的能力边界回顾
2. 如何判断“这个节点该不该用AI”
二、AI适用场景判断标准
1. 高频+规则明确 → RPA/AI决策
2. 依赖判断+可数据化 → AI辅助决策
3. 用户交互多+问题重复 → AI助手
4. 复杂+需要创造力 → 暂不适合AI
三、AI协助识别场景
1. AI对流程节点自动标注“可AI化”程度（高/中/低）
2. 生成AI落地建议（工具推荐、输入输出、ROI预估）
实战演练：AI落地点识别与优先级排序
1. 输入To-Be流程图节点，用AI标注可AI化程度
2. 对高可AI化节点，生成落地建议
3. 按提效幅度、实施难度、ROI进行优先级排序
成果输出：《AI落地点清单》（节点、可AI化程度、建议方案、工具推荐、优先级）
章节目标： 掌握AI流程优化的落地策略，制定下一步行动计划
一、如何选择POC
1. 从1个流程开始，而非全面铺开
2. POC选择标准：见效快、风险低、数据齐全
二、数据准备
1. 文档清洗要求
2. 日志格式规范
3. 数据隐私与安全边界
三、人机协作模式
1. AI初稿 → 专家校准 → 迭代优化 → 形成标准
2. 关键节点的“人工复核清单”
四、建立反馈闭环
1. 运行数据反哺AI模型
2. 持续优化建议质量
五、风险控制
1. AI产出校验清单
2. 关键节点人工复核机制
实战演练：制定落地计划
1. 结合课程所学，制定本企业的AI流程优化落地计划
2. 包含：POC流程选择、数据准备清单、人机协作流程、效果评估指标、下一步时间表
成果输出：《企业AI流程优化落地计划》
1. 复习流程优化的核心步骤与方法论
2. 复习AI在各环节的协助场景
3. AI落地的关键原则：选对场景、人机协作、持续迭代
4. Q&A互动答疑
讲师背景| Introduction to lecturers
谢海林老师 AI企业级应用实战专家
前腾讯T12级技术专家（CDG技术委员会第一个运维领域12级专家）
前虾皮PE技术专家
腾讯学员优秀讲师、虾皮学院“十全十美”讲师
≫ 22年互联网技术开发与智能化运维实战经验
曾任：腾讯（世界500强，上市公司）丨金融科技研发部负责人
曾任：虾皮（东南亚最大的电商平台）丨首席工程师
曾任：长沙创智软件园丨软件开发工程师
≫ 擅长领域：AI+办公效能提升、AI+项目管理提效、AI+人力资源管理优化、AI+智能体工作流搭建、AI+企业流程自动化、企业级AI应用架构、AI+行业场景落地等
≫ 30+企业级智能化应用系统和平台搭建：擅长AIOps智能运维工具链、DevOps平台架构、云原生技术栈，深度融合AI算法、大数据处理、自动化运维等技术，为互联网、金融、电商等多行业定制化搭建30+企业级智能化系统和平台：
「01」主导腾讯微信支付、理财通、自选股等核心业务技术升级：通过智能运维系统构建，实现服务器资源弹性扩展50倍，推动企业级运维自动化率提升超50%，系统可用性达99.99%+。
「02」主导搭建虾皮5秒级粒度的智能数据监测平台，聚焦AI效率优化与大数据实时处理，实现交易流量、订单转化等核心指标的实时智能分析，通过AI风险预测模型，将电商大促系统稳定性风险降低90%。
实战经验：
谢海林老师深耕互联网大厂开发和运维22年，拥有10万+服务器大型互联网系统运维以及运维平台体系化建设的落地实战经验，聚焦AI与DevOps、智能运维（AIOps）、云原生架构的深度融合，擅长从技术研发到团队管理的全链条落地，为企业构建智能化、自动化、高可靠的技术运营体系，助力传统运维向“人机协同”模式转型，实现效率跃升与成本优化。
——任职【腾讯】期间——
【01】打造腾讯首个具备一键跨城容灾切换能力的金融级平台
——牵头建设“磐石高可用运维平台”，整合监控、日志、故障定位等12大核心平台，管理30000+服务器，日均处理百亿级数据，实现10分钟故障处理、无损灰度发布、常态化跨城容灾演习，系统可用性达99.99%。
【02】搭建腾讯金融新一代提升开发效率的开发者平台
——担任总架构师，统筹建设devops云原生一体化开发者平台，打通30+技术系统，推动1000+开发者团队向云原生转型，实现研发自助发布率>90%，版本交付周期从30天压缩至9天，组织效率提升40%。
【03】构建金融级统一配置管理中枢
——主导“腾讯金融统一配置中心”项目，解决业务路由与变量配置的复杂性难题，首次实现金融业务配置的集中化管控，设计“极致容灾+全网agent管控+灰度兼容”三大核心能力，消除本地配置依赖，大幅提升配置变更的安全和效率，成为腾讯金融业务系统最终依赖的平台和标准。
【04】打造腾讯首个TEG数平—秒级智能监控中枢
——主导“TEG数平秒级监控平台”建设，构建每日处理100亿+海量日志与监控数据的实时分析体系，提出“面积算法”“斜率杠杆”等创新型监控算法，保障主要业务系统、推荐系统、数据系统的稳定运行，实现业务系统稳定性的“秒级感知-分钟级响应”。
——任职【虾皮】期间——
【01】构建电商行业领先的智能化SRE运维体系
——主导业务SRE相关工具和系统建设，服务深圳100+SRE团队的资源管理、故障定位、大促保障等核心场景，提出“三颗树”“管理模型”及“握手点・最小资源模型”协作方法论，落地资源管理、需求交付、标准发布、故障定位处理四大核心系统，实现工单需求标准工具自动率>40%，故障定位准确性>90%，运维责任故障下降70%。
【02】建设支撑电商大促的AI数据可视化分析系统平台
——为双11、双12等大促场景定制AI数据可视化分析系统，借助Spark等工具对海量交易数据进行实时处理，搭建5秒粒度的实时数据统计，成为公司实时观测大屏。实现对交易流量、订单转化率等关键指标的实时监测，提前预警服务器负载风险，减少并降低了大促系统稳定性90%的风险，同时为大促期间的业务决策提供精准依据。
【03】搭建公司内部统一工单系统
——通过“工作台”和“工单SLA环节交互可视化”的方法，成功上线需求提交、工单分发、交付进度实时追踪以及反馈评价四大关键模块，同时对接后端工具自动化交付系统，实现工单需求提交的合规率超80%，工单平均处理时长缩短60%，部门间因沟通不畅导致的工单退回率降低50%，工单自动化率>40%，大幅提升工作协作效率和内部客户满意度。
授课风格：
❖实战导向：拥有丰富的实践经验，将理论知识与实际案例紧密结合，深度剖析AI技术与企业应用结合点、落地路径、挑战及解决方案，助力学员掌握从需求分析到执行的全流程技能。
❖通俗易懂：洞悉学员对AI技术的畏难心理，以生活化类比拆解复杂算法，解读背后商业逻辑。减少专业术语，通过生动演示、图表拆解技术概念，确保零基础学员也能轻松理解。
❖系统架构：课程遵循“理论奠基-场景应用-实战创新”逻辑，构建完整知识体系。从AI基础概念、发展历程讲起，逐步深入行业应用场景与解决方案，帮助学员建立具备竞争力的AI商业知识框架。
❖互动教学：秉持互动教学理念，采用“讲授+研讨+实战”等多元模式。鼓励学员分享经验，组织跨行业交流，实时关注学员反馈，提供个性化指导，让学员在轻松氛围中实现主动学习。
《职场效率革命：AI助力10倍综合办公效能提升》
《职场效率革命：AI助力10倍项目管理效能提升》
《职场效率革命：AI助力10倍人力资源效能提升》
《企业效率革命：AI工作流程自动化实战》
《企业效率革命：AI agent（智能体+AI应用产品）搭建实战》
《企业效率革命：从入门到精通的企业AI实战》
《AI赋能高效数据处理与数据分析——从手工劳动到智能协同》
部分服务客户：公开课19期、广州中南民航空管技术装备工程有限公司、江苏苏美达集团有限公司、广州市岭头投资有限公司、中国广核集团有限公司、中国储备粮管理集团有限公司广东分公司、中国电信股份有限公司湘西分公司、中国航发燃气轮机有限公司、中山西部外环高速公路有限公司、广东省建筑工程监理有限公司、福建省烟草公司厦门市公司、安徽中烟工业有限责任公司合肥卷烟厂等
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