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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
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13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：企业业务、销售、运营、采购、项目管理、产品、研发、客服、财务、人力资源、行政、法务合规及综合管理等岗位人员。0 基础，不要求编程。
授课形式：短讲解 + 开场演示 + 学员实操 + 场景迁移 + 结果点评。课堂采用“三项核心实操 + 一项综合演示”：多格式资料生成标准台账、多表汇总与异常分析、多材料交叉审查、公开信息研究与报告/PPT 生成。 所有实操均使用脱敏样例文件和模拟业务数据。涉及企业邮箱、OA、ERP、CRM、知识库等生产系统登录与接口接入，以及定时抓取、自动推送、自动派单等持续运行能力，只讲工作流设计、接入条件和安全边界，不承诺课堂现场打通；涉及对外发送、合同修改、业务审批、风险判断和系统写入等重要动作，均保留人工确认。
授课天数：1 天
课程背景| Course Background
很多企业已经完成了第 一轮 AI 普及：员工会提问、会写提示词，也会用 AI 生成文字。但真正回到日常工作，最耗时间的往往不是“回答一个问题”，而是读取一批资料、整理多张表格、核对不同材料、检索公开信息、生成可交付成果，并在关键节点等待人工确认。只把 AI 当作聊天工具，这些工作仍然需要人在不同文件、系统和窗口之间反复搬运。
本课程以 WorkBuddy 为统一实操工具，不按行业或部门罗列功能，而是把企业岗位中的高频任务归并为几条可复用的能力链：资料读取与结构化、表格汇总与异常识别、多材料交叉审查、公开信息研究与成果生成，以及持续监测与系统接入。课堂通过代表性任务让学员看懂智能体怎样接收任务、组织步骤、使用工具并交付文件，再迁移到销售、采购、运营、项目、产品、研发、财务、人力、行政、法务合规等不同岗位。
课程重点不是“学会一个软件的所有按钮”，而是完成一次使用方式升级：从“问 AI 一个问题”，走向“交给 AI 一件事情”；同时建立任务交办、结果检查、数据安全和场景落地的基本方法，让学员回到岗位后能够选择合适的任务开始实践。
课程收益| Program Benefits
1. 认识智能体的工作方式：理解 WorkBuddy 如何读取资料、规划步骤、使用工具，并交付 Word、Excel、PPT 等可继续使用的成果。
2. 学会把一件事情交代清楚：能够说明任务目标、使用资料、交付形式和人工确认点，减少 AI “理解得差不多、结果差很多”。
3. 掌握资料与表格处理方法：从文档、PDF、表格、图片等材料中提取信息，完成多表汇总、口径清洗、关联匹配和异常识别。
4. 掌握审查与研究类任务方法：对多份材料进行一致性、完整性和规则检查，并结合公开信息生成分析简报、报告或汇报材料。
5. 学会检查 AI 的工作结果：要求关键结论回指来源，对数字、事实、不确定项和重要判断进行人工复核。
6. 建立安全与落地意识：知道哪些资料可以使用、哪些需要脱敏、哪些不应输入，并把稳定做法沉淀为任务模板、检查清单和可复用能力。
课程大纲| Course Outline
第 一讲：认知升级——从聊天工具到智能体任务执行
一、开场演示：同一件事，对话 AI 与 WorkBuddy 怎么做
1. 同一任务：读取一组脱敏业务材料，提取关键信息、发现问题并生成一份可直接使用的会前准备材料。
2. 对话 AI：能够分析内容、给出建议，但资料整理、文件搬运和成果拼装往往仍需人工完成。
3. WorkBuddy：读取文件、安排步骤、调用工具，直接生成信息表、问题清单和汇报材料。
4. 认知升级：以前是“问 AI 一个问题”，现在可以“交给 AI 一件事情”。
——前 20 分钟先让学员看见：AI 不只是会说，而是已经开始执行完整任务。
二、智能体为什么能够真正干活
1. 能读资料：读取文档、PDF、表格、图片等不同类型文件。
2. 能分步骤：理解任务目标后形成执行计划，并根据结果继续推进。
3. 能用工具：处理表格、检索信息、生成文档和演示材料。
4. 能交成果：不只回复一段文字，而是交付可继续使用的文件、表格和清单。
三、怎样把一件事情交代清楚
1. 做什么：用一句话说明任务目标和结果将用于什么场景。
2. 用什么：明确文件、表格、网页、规则或参考样例。
3. 交什么：明确要台账、清单、报告、PPT、邮件草稿还是其他成果。
4. 哪些要确认：要求 AI 标出缺失信息、不确定判断和必须人工决定的事项。
——任务不是说得越长越好，而是让 AI 知道“做什么、用什么、交什么、哪里不能自作主张”。
四、先把什么任务交给智能体
1. 高频：每周、每天甚至每天多次重复发生。
2. 耗时：大量时间花在读取、整理、比对、搜索和格式化。
3. 可检查：结果有来源、有规则、有样例，能够被人快速验收。
4. 低风险起步：先从“帮人准备结果”开始，再逐步进入流程和系统。
实战演练：从自己的岗位中选择一个真实任务，写成“做什么 + 用什么 + 交什么 + 哪些要确认”的 WorkBuddy 任务说明。
成果产出：个人智能体任务模板。
第二讲：资料与表格智能——从文件堆到可用数据
一、多格式资料处理的通用路径
1. 识别文件：判断文档、PDF、表格、图片等材料的类型与用途。
2. 定义字段：先确定字段字典、必填项、格式规则和缺失值处理方式。
3. 批量提取：逐文件提取核心信息，同时保留来源文件和位置。
4. 质量校验：检查漏项、重复、格式错误、跨文件矛盾与低置信结果。
5. 生成交付：形成标准台账、异常清单、原文索引与待人工确认项。
二、核心实操一：业务资料包生成标准台账
1. 输入：模拟客户资料、项目说明、合同/订单、报价或进度材料等多格式文件。
2. 提取：主体、项目、产品/服务、金额、时间、负责人、关键状态等字段。
3. 比对：检查不同文件之间的名称、金额、日期、版本和状态是否一致。
4. 输出：标准业务台账、缺失资料清单、冲突项与待确认提示。
场景迁移：客户资料整理、供应商档案、项目档案、简历台账、合同要素、产品资料、质量记录等。
三、表格任务不是“让 AI 看看”，而是建立勾稽关系
1. 口径识别：时间范围、业务主体、项目/客户/产品、状态和统计规则。
2. 数据清洗：字段对齐、格式统一、空值处理、重复记录与异常字符。
3. 关联匹配：根据业务编号、名称、金额、日期或其他关键字段建立匹配规则。
4. 结果分层：已匹配、疑似匹配、未匹配、重复、口径不一致。
5. 验证闭环：汇总数核对、抽样回看原始行、异常项人工确认。
四、核心实操二：多表汇总与经营异常分析
1. 输入：模拟订单/项目台账、执行进度表、回款或交付明细等多张业务表。
2. 处理：统一字段、日期和状态口径，建立跨表关联关系。
3. 分析：识别进度滞后、金额不一致、重复记录、状态冲突和异常变化。
4. 输出：汇总分析表、异常清单、证据定位与管理简报。
实战演练：完成多表清洗、关联与异常识别，并追问 WorkBuddy 为关键异常提供原始证据定位和复核建议。
成果产出：业务汇总表 + 异常清单 + 管理简报。
第三讲：审查与研究智能——从材料核验到报告交付
一、审查类任务的正确分工
1. AI 负责：定位内容、提取事实、发现冲突、检查缺项、整理规则依据与风险线索。
2. 人员负责：确认事实、补充业务背景、判断影响程度、形成专业结论并承担责任。
3. 输出分层：事实问题、规则问题、推断风险、不确定项和需升级事项分开呈现。
4. 证据要求：重要问题尽量回指文件、页码、表格行或原始来源。
二、核心实操三：多材料交叉审查
1. 输入：模拟项目说明、合同/制度、业务数据、会议纪要和审查规则清单。
2. 一致性检查：主体、范围、金额、时间、版本、责任人与关键约定是否一致。
3. 完整性检查：必备材料、关键字段、前置条件和待补证据是否齐全。
4. 规则检查：根据给定制度、合同条款或业务规则寻找冲突和例外。
5. 输出：问题清单、证据索引、追问清单、风险提示和审查报告初稿。
——AI 先把“找、抄、对、列”做掉，人把时间留给“判断、取舍和负责”。
三、讲师演示：公开信息研究生成报告和 PPT
1. 研究定义：明确对象、时间范围、信息来源、分析维度和输出用途。
2. 信息检索：企业官网、行业资料、政策监管、公开报道和其他可验证来源。
3. 证据整理：记录来源、发布日期和关键事实，区分事实、观点与推断。
4. 结果交付：企业画像、竞品简报、行业研究、客户研究或汇报 PPT。
四、同一套能力怎样迁移到不同岗位
1. 销售与运营：客户研究、业务复盘、订单异常、经营日报和会议准备。
2. 采购与供应链：供应商资料、询报价对比、交付跟踪、异常分析和资料审查。
3. 项目与产品研发：需求资料整理、项目风险检查、进度汇总、竞品与技术研究。
4. 职能与管理：合同/制度检查、招聘筛选、员工资料、行政台账、管理简报。
实战演练：各组选择一个本行业任务，把课堂能力链迁移为自己的“输入资料 → 执行步骤 → 输出成果 → 人工确认点”。
成果产出：岗位场景迁移卡。
第四讲：安全与落地——从一次好用到岗位能力
一、AI 使用安全：输入前处理，输出后确认
1. 输入前检查：资料是否允许使用，是否包含不必要的个人信息、客户信息或敏感业务数据。
2. 最小必要原则：只提供完成当前任务所需的信息，不因为工具“能读”就把全部资料都交进去。
3. 输出后核对：数字、来源、时间、关键事实和重要判断是否与原始资料一致。
4. 重要事项人审：对外发送、合同修改、业务审批、风险判断和系统写入必须人工确认。
5. 过程要留痕：保留任务要求、AI 输出、人工修改和最终版本，便于追溯与复盘。
二、周期性监测与系统接入的设计边界
1. 适用场景：政策/行业动态、重点客户、项目进度、供应商变化、舆情和经营指标等持续关注事项。
2. 工作流：信息源 → 定时获取 → 去重分类 → 规则筛选 → 分级提醒 → 人工处置。
3. 接入条件：稳定数据源、授权账号、API 或 MCP/连接器、运行环境、失败重试与告警。
4. 课堂边界：完成流程设计与样例演示，不在一天培训中搭建生产级持续值守系统。
三、把好用的方法留下来
1. 每个岗位先选择 2—3 个高频、低风险、容易检查的任务。
2. 保存好用的任务说明、资料样例、结果模板和检查清单。
3. 多次使用稳定后，再考虑固化为 Skill、团队模板或接入业务系统。
4. 不追求“一步全自动”，先让任务可以被稳定交办、稳定执行、稳定验收。
四、从个人使用走向企业落地
1. 个人使用：找到一个高频任务，形成稳定的任务模板。
2. 团队复用：统一输入、输出和检查方式，让好经验不只留在个人手里。
3. 有限自动化：把稳定、可检查的步骤交给智能体持续执行。
4. 受控系统接入：在权限、审计、人工确认和异常处置机制下进入正式业务流程。
收尾实操：每组选择一个岗位场景，提交“任务模板 + 输入资料清单 + 输出成果样例 + 结果检查清单 + 安全边界”。
成果产出：团队 WorkBuddy 场景落地卡。
——真正值得企业复制的，不是一条“神提示词”，而是一件可以被稳定交办、执行、检查和复用的工作。
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
Service Procedure
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