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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：有办公需求的全员（不限岗位、不限职级），具备办公软件基础操作能力，无需任何AI或编程基础
授课形式：讲师讲授 + 案例分析 + 实操演练 + 小组讨论 课程工具： 序号 工具名称 用途 1 AI工具选型表 根据工作场景，选择合适工具 2 万 能AI指令 RCTRF公式（含5案例） 3 数据脱敏方法 脱敏流程对照清单 4 AI文档处理指令库 周报/通知/会议纪要/润色的指令参考 5 AI数据处理的指令库 VLOOKUP/IF/SUMIF等函数WPS适配对照 6 AI生成PPT的指令库 大纲生成/讲稿生成/配图建议的指令参考 课程模型：
授课天数：2 天
课程背景| Course Background
随着生成式AI技术的快速发展，AI已从概念热词演变为生产力工具。微软、谷歌等国际巨头已将AI全面嵌入办公套件，国内以豆包、Kimi、DeepSeek、通义千问、文心一言为代表的大模型也纷纷崛起，WPS亦推出了AI功能。然而，多数企业员工对AI的认知仍停留在“听说过、试过但不准、不知道怎么用”的阶段——用不好、不敢用、不会持续优化，成为普遍痛点。
国内企业在引入AI工具时面临三大制约：
网络环境（无法稳定访问国外大模型）
数据安全（企业文件不能出境、不能喂给不可控的公网模型）
工具选型迷茫（国产AI工具众多，不知如何按场景选择）
本课程应运而生：基于国产AI工具生态，以WPS办公套件为核心载体，帮助全员掌握一套“拿来就能用、用了能见效”的AI办公方法。
本课程设计逻辑：提炼了上百家企业的AI落地实践经验，融合了成人学习“即学即练即用”的核心原则。课程不追求大而全地罗列AI功能，而是聚焦word文档写作、Excel数据处理、PPT演示制作三大高频刚需场景，让每位学员在两天内带走自己亲手打磨的【3个AI优化成果】，真正实现【从听说AI→用好AI】的跨越。
课程收益| Program Benefits
● 清晰区分5大国产AI工具的适用场景，在接到任务时，3秒内判断该用哪个工具
● 准确识别数据安全红线，在2分钟内完成「姓名、手机号、身份证、日期」等要素的脱敏
● 运用RCTRF万 能指令模型「角色+背景+任务+要求+格式」，一次性产出可用结果
● 熟练运用调优三板斧「补充条件、纠正方向、给予范例」，将AI输出优化至可用水平
● 文档场景：针对日常办公文稿（通知/周报/邮件），10分钟内完成从零散要点→AI初稿→手工定稿的全流程
● 数据场景：针对Excel报表，用中文描述需求，由AI生成正确运行的WPS兼容公式（VLOOKUP/IF/SUMIF等）
● 演示场景：针对汇报主题，10分钟内由AI生成一份结构完整的PPT雏形
● 「3个AI优化成果」带回家：1份AI赋能的Word + 1份AI赋能的Excel + 1份AI赋能的PPT
课程大纲| Course Outline
第 一讲：认知篇——国产AI工具概览
核心目标：建立正确的AI认知，掌握国产工具选型决策树，具备数据安全红线意识
一、正确认知AI
互动导入：常见认识，常见误解
1. 是什么，不是什么
2. 能做什么，不能做什么
3. 人机协作的核心技巧
4. 人的核心认知转变
案例分析1：AI编造三家不存在的竞品，填现场被客户当场拆穿
案例分析2：德勤用AI生成报告，出现大量幻觉错误，被迫向澳洲政府退款
案例分析3：年终总结出现"作为大模型，我无法提供具体数据
二、常用AI工具选型
互动讨论：你目前用过哪些AI工具？主要用来做什么？
1. 五大主流工具比较
1）豆包：日常全能助手（聊天/翻译/创意文案）
2）Kimi：长文本王 者（读报告/会议纪要/合同摘要）
3）DeepSeek：逻辑推理专家（公式生成/代码/复杂分析）
4）通义千问：通识对话伙伴（通用问答/学习辅助）
5）文心一言：知识增强引擎（公文辅助/知识问答）
2. 选型决策口诀
——DeepSeek 深推理、Kimi 长文精、文心多模态、通义办公灵、豆包语音亲
案例分析：运营人员用AI做数据看板，修改80遍仍失败
三、数据脱敏AI实战（安全红线）
互动导入：日常接触过涉密数据吗？听过数据泄密的事件吗？后果如何？
案例分析：新能源公司研发人员上传核心配方至AI工具，损失超千万元（工信部《2025年工业领域数据安全典型案例汇编》
1. 基本原则：给AI看脱敏后的骨架，不给商业机密的血肉
2. 三步脱敏法演示
1）一键替换姓名（张总→A总）
2）一键替换手机号（12345678900→123*********）
3）一键替换身份证号（2100000→210*****）
3. 常见脱敏遗漏提醒（数字/项目全称/作者信息等）
实操演练：基于真实文件，现场脱敏处理
第二讲：方法篇——AI思维与人机协作方法
核心目标：让学员掌握可复用的指令方法论，告别AI听不懂人话的挫败感
核心思维：把AI当成智商很高，能力很强的实习生；减少AI幻觉，提高回复精准性
一、万 能指令：RCTRF模型
互动导入：你是如何下指令，每次都一样吗，结果如何？
案例分析：常见的不规范指令，结果的不准确
1. 常见不规范
1）目标模糊
2）信息残缺
3）不指定格式
4）角色跳跃等等
2. 规范的指令（万 能RCTRF模型）
1）R（Role角色）：确立专业视角
2）C（Context背景）：上下文越具体，产出越精准
3）T（Task任务）：明确你要什么
4）R（Requirement要求）：要求越具体，质量越高
5）F（Format格式）：输出格式决定可用性
实操演练：基于万 能指令，对比实操结果的差异
二、调优三板斧：AI答非所问？
互动导入：AI的回答不够精准，抓不到重点，没有灵魂？
案例分析：列举AI答非所问，废话连篇，死板无趣的实际场景
1. 常见不精准
1）答非所问
2）废话连篇
3）死板无趣
2. 三板斧
第 一斧：补充条件——刚才忘了说，参会者都是部门总监级
第二斧：纠正方向——不对，我要的是邮件正文，不是标题
第三斧：给予范例——请参考这个风格重新写：XXXX
实操演练：原始回答→逐步纠偏→最终满意
讲师点评：两轮实操对比，点评指令差异带来的效果差距
第三讲：实战篇一——AI赋能文档写作
核心目标：学员用AI完成从零散要点→规范文稿的全流程，涵盖周报/通知/会议纪要三大高频场景
导入：职场工作场景痛点
1. 周报憋了很久无从下笔
2. 领导发来的长篇报告没时间看
3. 会议纪要太长没时间看
场景一：写周报
第 一步：喂素材
第二步：挖价值
第三步：定框架
第四步：人工审查（数据脱敏，若必要）
案例分析：对比人工 VS AI的效果
实操演练：各组实践+讲师辅导+分享互动+评选最 佳
场景二：写通知
1. 下标准指令：背景+任务+要求+截止时间
2. 加调优指令：没重点，太啰嗦，太生硬？
3. 人工审查
案例分析：对比人工 VS AI的效果
实操演练：各组实践+讲师辅导+分享互动+评选最 佳
场景三：长文速读
1. 下标准指令
1）确定阅读目的：定任务，看骨架
2）深挖关键话题：带问题，吃精肉
3）事实核查验证：验逻辑，留个神
2. 注意事项
1）长文必分段：超过50页要拆分，保证效果
2）结论必溯源：引用原文，防止AI瞎编
3）术语要统一：专业术语提前告知AI（比如文档中提到的IP是知识产权，非流量IP）
3. 人工审查
案例分析：对比人工 VS AI的效果
实操演练：各组实践+讲师辅导+分享互动+评选最 佳
场景四：会议纪要
前提：先把会议纪要录音转成文字稿（录音+文字稿素材）
工具：千问/豆包/腾讯会议
1. 下标准指令
1）初步去噪，保留精华
2）提取决议，分类规整
3）重写待办，责任到人
2. 注意事项
1）录音质量决定AI结果
2）敏感信息要过滤
3）统一专用名词
3. 人工审查
案例分析：对比人工 VS AI的效果
实操演练：各组实践+讲师辅导+分享互动+评选最 佳
第四讲：实战篇二——AI赋能数据洞察
核心目标：用AI生成数据处理的公式，并快速获得数据洞察
导入：职场工作场景痛点
1. VLOOKUP公式一直报错
2. 两张表的匹配结果一直报错
3. 洞察结论只会写数据有所波动
一、AI处理流程
1. 中文说出需求：得到公式
2. 消毒后黏贴：直接黏贴会报错（#NAME?）
3. AI给出结论
4. 人工审查
二、智能洞察三步法
第 一步：生成公式
1）定角色
话术举例：你是Excel专家，我用的是WPS最 新版
2）描数据
话术举例：1A列是姓名，表2B列也是姓名、C列是部门。根据姓名把表2的部门匹配到表
3）下指令
话术举例：写一个VLOOKUP公式，根据表1的A列姓名，去表2的B到C列查找，返回第2列的部门名称
4）等消毒：AI生成的公式不能直接用，需转换使其符合WPS规范
实操演示：指令编辑→指令执行→放入WPS报错
第二步：公式消毒
1）先过水变成纯文本：把AI公式黏贴到记事本，洗掉隐藏格式
2）换标点为纯英文的：WPS只认英文标点，这是报错一大元凶
3）验证函数是否支持：WPS不支持的函数，需手动填参
实操演示：公式过水→替换标点→验证函数
第三步：智能洞察
1）喂数据
2）下指令
3）收结论
——公式算出结果，AI洞察结论，你负责签字交差（注意人工审查）
实操演练：各组实践+讲师辅导+分享互动+评选最 佳
第五讲：实战篇三——AI赋能演示制作
核心目标：将已有文字材料快速转化为结构清晰的PPT框架，并生成演讲备注
导入：职场工作场景痛点
1. 内容浪费：现有材料不懂复用，从零制作PPT
2. 结构混乱：一堆文字堆上去，标题层级乱，逻辑线断裂
3. 时间黑洞：找模板1小时，调配色1小时，内容还没动
4. 讲稿空白：没时间准备讲稿，上台全靠临场发挥
一、AI处理流程
1. 文生纲：现有材料喂给AI，生成PPT大纲
2. 纲转页：大纲粘贴到WPS大纲视图，一键生成PPT雏形
3. 备注扩写：给每页生成口语化演讲稿
4. 辅助美化：WPS一键美化+AI推荐配图
5. 安检收口：清除隐藏信息、脱敏检查、统一命名
二、PPT制作四步法
第 一步：文生纲
1. 工具：豆包/DeepSeek/kimi
2. 指令
话术举例：根据这篇材料，生成一份10页的PPT大纲，逻辑结构为：背景-现状-问题-对策-总结，每页给出标题和3个要点
3. 产出：一份结构清晰的PPT大纲
第二步：纲转页
1. 工具：WPS
2. 动作：复制AI生成的大纲→打开WPS演示→新建PPT→切换到视图→大纲视图→粘贴
3. 产出：一键生成带标题和要点的PPT雏形，省去逐页新建和打字的机械劳动
第三步：备注扩写
1. 工具：豆包/DeepSeek/kimi
2. 动作：选中某页标题发给AI
3. 指令
话术举例：请为这一页写一段3分钟的演讲稿，口语化、有感染力
4. 产出：粘贴到WPS演讲者备注栏，上台照念即可
第四步：辅助美化
1. 一键美化：WPS设计的一键美化
2. AI配图：下达指令让AI寻找匹配图
三、人工审查
——标题AI定，讲稿AI写，你只负责上台讲
实操演练：各组实践+讲师辅导+分享互动+评选最 佳
结语：学习总结与落地行动
1. 课堂回顾：四阶递进模型（认知→方法→实战→场景落地）
2. 答疑互动：学员感兴趣的、没讲到的点，进阶的技能等
3. 落地行动：制订员工个人的AI办公行动计划
讲师背景| Introduction to lecturers
张闻川老师 AI+企业智能提升实战专家
授课风格：
真实案例讲透AI价值：精选销售预测、线索转化、流失预警等30+实战项目，用“痛点→方案→结果”一条线讲清AI怎么落地
复杂技术拆成简单步骤：国防科大博士出身，把算法模型翻译成业务人能听懂、管理者能决策、执行者能上手的方法
带业务来，带成果走：现场搭智能体、做应用、练数据分析，用自己的真实问题产出可用结果，不搞纸上谈兵
从战略到执行形成闭环：帮企业找到AI与增长的最 佳结合点，从顶层规划到落地推广，让AI真正变成生产力
——一句话总结：听得懂、学得会、带得走、用得上。
20+年AI算法研究应用和实战经验
国防科学技术大学 计算机科学与技术/博士
高校特批引进的高层次AI人才
曾任：深信服科技（上市）丨高级数据科学家
曾任：腾讯科技（世界500强）丨高级研究员
曾任：北京奇虎360科技有限公司（上市）丨AI专家
曾任：宽拓科技（前高盛CTO带队的金融量化科技）丨数据科学家（北京团队负责人）
→主操推进落地30+AI智能化提效落地项目：包括【大模型问答系统】、【AI销售预测】、【AI商业线索生成及企业客户流失AI预警】、【金融云脑项目】等核心AI战略项目，在企业战略管理、营销管理、财务、人力资源等多场景覆盖，累计为企业提供有效线索5万/年，降本增效超5000千万元；
擅长领域：数智化转型、数智化营销、AI办公应用、知识库搭建、智能体应用、工作流自动化、大数据与人工智能解决方案、数据可视化、数据安全……
>>>>>20+年专注数智化研究和应用，更懂AI底层原理<<<<<
→以第 一作者发表高水平AI国际期刊论文，包括SCI论文2篇，EI论文5篇（英文），EI论文1篇（中文），撰写专著1部《海洋纪事》，博士论文获明评通过；
| 论文题目 | 类型 |
| Real-time navigation of nonholonomic mobile robots under velocity vector control《非完整约束移动机器人在速度矢量控制下的实时导航》 | SCI |
| Real-time path planning of multiple robots in a dynamic certain environment《确定性动态环境下多机器人的实时路径规划》 | SCI |
| On-line centralized path planning of multiple mobile robots in dynamicenvironments《动态环境下多移动机器人的在线集中式路径规划》 | EI |
| A new path tracking approach for a mobile robot under velocity field 《速度场下移动机器人的一种新路径跟踪方法》 | EI |
| A real-time path tracking approach for a wheeled mobile robot 《轮式移动机器人的一种实时路径跟踪方法》 | EI |
| An improvement approach based on linear navigation law for mobile robot 《基于线性导航律的移动机器人改进方法》 | EI |
| Real-time trajectory tracking of a wheeled mobile robot with kinematic and dynamic constraints《运动学与动力学约束下轮式移动机器人的实时轨迹跟踪》 | EI |
实战经验：
张闻川老师拥有20+年AI算法研究与大型企业数智化应用实战经验，是国防科技大学博士科班出身的AI专家。曾任职腾讯、360、深信服等世界500强及上市企业，主导落地30+AI提效项目，涵盖大模型、销售预测、客户预警等核心场景，善于从0到1搭建数智化体系，助力企业实现显著降本增效。
①〖数智化工具全景应用落地〗——从顶层设计到底层落地闭环，业务场景全维覆盖
【01】-主导深信服公司的数智化战略项目规划与落地，涵盖从顶层设计到流程标准化建立，主导落地4个高效能AI数智化工具，实现业务场景全覆盖：
工具1：【产品】-大模型问答系统&：利用LLM提升销售产品查询效率与准确性，基于GPT-3.5构建LLM知识库，提升销售查询效率300%，缩短新销售查询耗时50%；
工具2：【需求】-AI销售预测系统：用AI算法替代人工预测供应链销量，提前备货降库存、提高交付及时率，预测正确率从51%提升到70%，效率从3人/天提升到5分钟，覆盖公司所有在销产品，节约资金3000万/年；
工具3：【线索】-AI商业线索生成系统：预测未来3个月即将增复购客群，生成AI线索辅助销售拜访，新建AI线索线上下发系统形成数据闭环，每月新增AI线索4000条（复购3K、增购1K），全年线索5万条/年，促成转化率从6%提升到24%；
工具4：【客户】-企业客户流失AI预警平台：分析流失现状，对即将流失客户建模并提前预警，创新客户流失预警AI新范式，预计挽回营业额8千万+，挽回营收损失3千万；
【02】-从0→1组建宽拓科技北京数据团队，搭建多个数智化平台，规划数据分析挖掘流程，基于数据统筹业务对接与需求管理，帮助客户公司业务从经验驱动向数据驱动转型：
工具1：【营销】-线上营销体系&客户全景BI系统：从0到1构建起客户公司的完整客户画像体系，业务分析体系，实现了客户公司的数字化转型；
工具2：【决策】-金融产品推荐系统：设计了新的推荐策略（二级匹配），解决近100万券商产品购买数量无法支撑协同过滤推荐码以及业务专 家 推 荐结果存在严重偏向性问题，实现金融产品的人工推荐到智能系统推荐的跨越，推荐精准率提升50%；
工具3：【运营】-券商数据平台：建立统一的企业级数据管理平台和分析平台，有力支撑上层的数据应用，推动券商向数据驱动式运营转变，数据管理应用和客户运营效率的大幅提升；
②〖AI算法模型商业化项目落地〗——海量数据深度分析，构建智能决策体系驱动业务增长
【01】-主导腾讯科技公司数万维度的金融数据治理与智能风控模型体系建设，覆盖信用评估、反欺诈、质量监控等核心风控场景：
案例1：【信用评估与反欺诈项目】：规划设计基于数万维度的支付数据、身份特征，建构信用模型、反欺诈建模，应用于现金贷、供应链金融、消费金融等场景，从微信10亿+客群中精准挖掘出有相应需求的客户，赋能内外部客户，开拓了业务新增量；
案例2：【质量监控项目】：对2000+风控标签进行质量监控，对入模特征、模型分进行波动性环比同比、稳定性PSI等质量监控并可视化，支持特征和模型问题的排查定位，从数据基座保证了质量，奠定了模型的可用性可靠性；
案例3：【数据源应用系统】：支撑数据源接入和使用管理，高效地从数万外部字段中选择有效的字段进行特征构建和规则构建，有效补充了内部数据的不足，从更全面的角度审查客户的风险；
【02】-主导360科技公司【智能风控与反欺诈项目】，基于数亿级的客户数据，从0到1搭建金融智能风控与反欺诈体系，涵盖风控建模、反欺诈识别、智能营销等全链路能力：
案例1：【金融风控模型项目】：利用自有数据和外部数据分析挖掘逾期客户的特征，同时利用APP行为数据进行反欺诈识别，构建用户金融画像，基于渠道用户事件分析进行渠道反欺诈分析挖掘，提高贷款量3000万/天，降低逾期率至0.1%；
案例2：【金融云脑项目】：主导安全信用分和智能营销项目，探索对外输出智能金融技术，将集团内部成熟的金融风控能力产品化，面向外部数十家金融机构提供智能风控SaaS服务，拓展了技术变现的新业务模式。
部分授课案例：
| 序号 | 企业 | 课题 |
| 1 | 深信服科技 | 《AI算法原理与企业落地应用》 《供应链销售预测的AI实战应用》 《企业数字化转型的整体思路和框架》 |
| 2 | 腾讯科技 | 《金融信贷风控中的算法应用实战》 《基于多源数据构建客户完整画像》 |
| 3 | 360科技 | 《金融反欺诈模型的构建和应用》 |
| 4 | 酷友会 | 《AI在数字化转型中的应用实战》 |
主讲课程：
《AI办公10倍效率提升——从认知到实战、场景落地》
《AI智能体数据分析实战——人人可用的WorkBuddy实操课》
《AI赋能业务增长与科学决策——从获客到利润的经营闭环实战》
《AI工作流自动化实战——用WorkBuddy打造7x24小时无人值守办公》
《AIAgent从入门到实战：从工具使用到自主开发——不会代码也能打造智能体》
《AI智能体办公实战工作坊——用Workbuddy打造你的数字员工，让重复工作自动化》
项目：
【AI信用评估】、【AI反欺诈】、【AI销售预测】、【AI线索生成】、【AI客户流失预测】
部分客户评价：
课程让我挺意外的，贴近业务实际情况，AI线索生成这个案例，把我们怎么找客户、怎么判断谁要复购讲得很有条理。原来AI不是啥玄学，是真能帮到我们的。已经让团队重新梳理思路了，几个模糊的画像现在清晰多了。
——深信服科技 营销总监 王总
我们供应链做销量预测一直靠老经验，经常备错货。老师用AI的方法告诉我们，还可以这么做，很惊喜，不是必须要靠堆人才能提高准确率。整个数据清洗、模型选型、效果评估的流程讲得很清楚，解决了困扰团队很久的老大难
——深信服科技 供应链总监 杨总
一直有个疑问，就是不知道怎么把数据更好的变现。课程把怎么选特征、怎么平衡准确率和召回率、怎么和业务方一起在优化AI模型，讲的很好。还有模型上线后的监控体系，这块我们以前做得不够，回来团队要补上。
——极光科技 信贷风控业务负责人 李总
课程把业务和技术融合的很好。从数据接入到模型上线的全链路都走了一遍，还特别强调数据质量监控这种容易被忽略的环节。讲技术时也会讲清楚业务考量，帮我解决了不少纠结。
——阳光保险 数据部负责人 张总
AI线索生成和客户流失预警这两个案例，就像专门给我们销售团队准备的一样。以前我们判断客户基本靠感觉，AI可以提前三个月可能增购的客户圈出来，转化率还提升了好几倍，AI赋能确实不错。
——传音控股 销售部负责人 高总
数字化转型的课程很受益。老师在大厂主导数字化转型的完整经历，很有共鸣感。顶层设计、流程标准化、AI切入点选择、效果量化评估等关键环节讲得很好，解答了我们很久的疑惑。既有战略高度又有落地细节。
——酷友会 战略部负责人 何总
Service Procedure
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.
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个人效能公开课
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