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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
课程背景| Course Background
在医药行业,准入与市场是驱动产品的两架关键马车,但团队常年陷入“数据苦海”与“文档劳役”:政策招标信息浩如烟海,手动监控提取效率低下、易遗漏;医保测算模型复杂,数据清洗耗时耗力;学术资料制作(PPT、DA、文献编译)重复、繁琐、易出错。人工处理不仅拉低响应速度,更挤占了本应用于策略思考与客户沟通的高价值时间。当前,生成式AI技术已成熟,但业务人员普遍面临“三不会”:不会选(用什么工具)、不会用(如何下指令)、不敢信(结果是否可靠合规)。
本课程摒弃“功能罗列式”的软件培训,独创 “场景-任务-心法-实战”四阶教学法。我们将以讲师横跨技术与业务的“双料”视角,将两天课程精准对标客户提供的《AI技巧培训安排》表:
• 第 一天“修炼心法,打造工具包”:聚焦“准入”场景,传授AI处理非结构化数据(招标、政策)的核心心法与合规流程,手把手打造“AI合规工具包”。
• 第二天“精通招式,构建赋能体系”:聚焦“市场”场景,深研AI辅助内容生成与校对的核心招式,构建“AI学术赋能体系”。
全程贯穿“做中学”,每个技巧都对应一个真实业务案例与数据集,确保学员“带着问题来,拿着方案走”。
完成本次高强度实战,学员与部门将收获三重价值:对个人,从“手工劳动者”蜕变为“AI驾驶舱指挥官”,掌握超越同行的数字化办公竞争力。对团队,形成一套可复制、可推广的标准化AI工作流SOP,将琐碎事务效率提升70%以上。对业务,让准入反应更敏捷、市场支持更专业,最终将团队精力聚焦于真正的战略决策与客户价值创造,构筑医药行业的新质生产力。
课程收益| Program Benefits
• 掌握生成式AI(以Kimichat、DeepSeek等为主)与专业工具的核心工作心法,能够为不同任务选择并组合最 佳工具链。
• 精通面向“信息提取”、“资料生成”、“翻译校对”、“数据比对”四大高频场景的AI高级提示工程,能写出专业、精准的指令(Prompt),获得高质量输出。
• 现场产出覆盖“医保测算数据预处理”、“招标信息监控看板”、“竞品说明书对比报告”、“学术幻灯自动生成与格式化”等6-8个可直接用于工作的AI解决方案模板。
• 建立在医药合规框架下安全、高效使用AI的工作规范与核查流程,破除“不敢用、不会用”的心理障碍。
课程大纲| Course Outline
开篇破冰:启航——从“AI小白”到“医药AI应用高手”
• 破冰:“提示词四问”新解——你的工作能被AI“替代”还是“增强”?
• 定基调:明确课程目标——不是成为AI科学家,而是成为“会用AI解决业务问题”的超级业务员。
• 发装备:介绍2天将用到的核心AI工具矩阵(通用大模型+垂直工具),完成基础环境配置。
• 分组:按“准入攻坚组”与“市场赋能组”就座,发布贯穿两天的实战任务。
知识模块(心法修炼):
• 知识点一:AI如何处理非结构化数据? —— 解析RAG(检索增强生成)技术如何让AI“读懂”你的PDF、PPT和网页。
• 知识点二:精准提问的“金字塔”心法:从定义角色、设定任务、给出范例、明确格式四步,写出专业Prompt。
• 知识点三:合规性“红线”与核查流程:医药数据使用的边界,如何设计“AI初稿+人工审核”的安全工作流。
案例研讨(实战过招):
• 案例名称:“招投标信息监控官”
• 案例背景:如何从各省药械采购平台数百份PDF公告中,自动提取“采购品类、限价、截止日期、联系人”等信息,并生成结构化表格和监控看板?
• 关键挑战:PDF格式不一、信息位置分散、需要高准确率。
沙盘演练/小组讨论(小组实战,40分钟):
• 演练主题:打造你的“招标信息智能提取器”
• 演练目标:使用提供的真实招标公告PDF,各小组通过编写Prompt,让AI完成信息提取与表格生成,并对比人工提取的效率与准确性。
• 演练工具:Kimi Chat/DeepSeek+Excel, Prompt设计卡片
• 展示点评:各组展示成果,导师点评Prompt设计的优劣与提取准确率提升的关键。
知识模块(心法修炼):
• 知识点一:让AI成为你的数据分析助理:如何将混乱的原始数据(如历史价格、销量)清洗、规整,并按要求进行初步计算。
• 知识点二:从数据到洞见:指令AI进行多维度对比分析(如竞品对比、政策影响模拟),并生成描述性报告。
• 知识点三:构建自动化监控看板:利用AI+Excel/轻流,实现关键数据指标的自动获取与异常预警。
沙盘演练/小组讨论(小组实战,50分钟):
• 演练主题:“医保测算数据预处理”实战
• 演练目标:面对一份杂乱的多源头医保价格数据Excel,各小组设计Prompt,指导AI完成数据清洗、分类、初步计算,并生成一份可供进一步分析的整洁数据表。
• 演练工具:Excel + Data Analysis功能 或 Kimi Chat, 数据清洗指令集
• 展示点评:聚焦于数据处理的逻辑设计与准确性保障,而非复杂计算。
知识模块(心法修炼):
• 知识点一:超越“你好,请写一篇…”:掌握“知识注入式”创作法,如何将产品资料、临床文献、会议纪要“喂”给AI,生成符合医学规范的初稿。
• 知识点二:结构化与风格化控制:如何让AI产出符合企业VI的PPT、逻辑严谨的DA、风格统一的科室会问答。
• 知识点三:“术语准确性”的生命线:建立AI术语库,并使用“交叉验证”法对AI生成的医学内容进行强制性校验。
案例研讨(实战过招):
• 案例名称:“从文献到幻灯片:半小时的奇迹”
• 案例背景:如何基于一篇新发表的英文核心文献,快速生成一份用于内部培训的、结构完整、重点突出的中文PPT讲稿?
• 关键挑战:信息抓取准确、逻辑重构清晰、符合学术演讲规范。
沙盘演练/小组讨论(小组实战,40分钟):
• 演练主题:“学术幻灯片速成工坊”
• 演练目标:各小组使用一篇指定英文文献摘要,通过AI生成一份包含“研究背景、方法、结果、结论、临床意义”五部分的中文PPT大纲与详细讲稿。
• 演练工具:Kimi Chat/DeepSeek, PPT大纲生成Prompt模板
• 展示点评:评估内容的结构性、关键数据提取的准确性以及语言的学术专业性。
知识模块(心法修炼):
• 知识点一:AI工作流设计:将单一任务串联——如何将“文献翻译-亮点提取-幻灯生成-参考文献格式化-错别字校对”组合成自动化流水线。
• 知识点二:人机协同的最 优分工:明确在资料制作流程中,哪些环节AI做初稿效率最 高,哪些环节必须人工审核与深化。
• 知识点三:打造部门“AI赋能体系”:如何将本次培训的成果固化为部门的标准操作程序(SOP)、共享提示词库与案例库。
沙盘演练/小组讨论:
• 演练主题:终 极挑战——解决一个你真实的、棘手的文档工作
• 演练目标:
◦ 痛点收集(10分钟):每位学员在便签上写下当前工作中最耗时、最重复的一项文档/数据处理任务。
◦ 方案设计(25分钟):小组内选取最具代表性的2-3个痛点,利用两天所学,共同设计AI解决方案与Prompt。
◦ 方案展示与挑战(25分钟):各小组展示方案,其他小组和导师扮演“业务甲方”进行质询(“这个结果我敢直接用吗?”“这里合规吗?”)。
• 展示点评:导师从流程设计合理性、Prompt有效性、合规安全性、提效幅度四个维度进行终 极点评。
七、课程总结与行动计划
• 核心心法回顾:用“读心术、神算手、炼丹术、组合拳”串讲两天核心技能,强化记忆。
• “工具包”与“赋能体系”成果展示:展示各小组在两天内产出的Prompt模板、工作流SOP等集体智慧成果。
• 行动计划:每位学员签署《AI提效承诺书》,明确回到岗位后第 一周要应用AI解决的一个具体任务。
讲师背景| Introduction to lecturers
冰洋老师 企业架构与AI融合实战专家
授课风格
授课风格注重实战,通过将技术原理与实际生活中的例子相结合,使学员更易理解与掌握。
课程中穿插幽默故事(大多出自武侠小说),增加趣味性。
注重互动引导和启发式教学,在实验环节不拘泥于教材,灵活调整,帮助学员内化知识。
可承接定制课程或专项课程,满足企业需求。
可中英文授课
▨ 技术基础:科班出身&专业认证 ▨
北京航空航天大学-软件工程(大数据方向)硕士
工信部AI智能体工程师
工信部信创高级系统架构师
中兴接入网高级讲师认证
微软Azure云专家认证
腾讯TCA和TCP认证
华 为5个方向售前专家级认证
▨能力塑造:大企专业技术支持 ▨
曾任:华 为技术服务有限公司 | 售后技术支持(接入网)
曾任:腾云忆想(腾讯云)科技有限公司 | 售前架构师
曾任:北京智讯天成科技公司 | 售前技术支持(大数据)
曾任:北京泰策科技(东方通)有限公司 | 高级产品经理
▨实践产出:国 家 级标杆项目攻坚 ▨
1)政务:曾构建国 家 级【政务云灾普沙盘系统】与【政务应急行业产品矩阵】,累计促成数千万金额订单签约与中标;
2)金融:曾参于某国有商业银行信创项目改造,并完成整体高并发访问架构设计。同时参于某互联网银行智能运维项目,将银行150多套系统进行详细规划设计,完成业务运维初期规划,为未来智能运维实践打下基础;
3)高校:参于多家国内重点高校的大数据及人工智能,校企共建项目规划设计,绘制相应总体架构文件,引入BAT及相关产品在教育行业的有效落地与教育实践;
▨ 沉淀赋能:知识沉淀&行业影响 ▨
1)发表《基于知识图谱的应急决策型》获国际大数据会议优秀论文;
2)参于制定应急部省两级数据治理总体规划,打通“横向到边,纵向到底”五维数据管道
3)曾任华 为ICT大赛华北区评委,带队获全国技术对抗赛金奖,培养金牌讲师3名;
4)搭建“高校-企业”联合实训平台,指导北邮/北交大学生完成5G前传网络设计论文12篇,其中3篇获IEEE通信会议优秀论文;
冰洋老师拥有华 为、中兴、腾讯多年大数据与AI、智慧政务-应急、数据中台项目经验,服务政企、银行、运营商客户,具备良好的关键路径拆解和项目推动能力,可独立进行数据产品规划设计,完成项目全程管理,擅长从技术架构到商业价值的转化,是“技术里懂业务,业务里懂技术”的优秀数字化转型实战专家
实战经验
▉千万级项目方案输出:头部企业级复杂数字化方案架构与落地▉
→具备主导超大型、高复杂度数字化转型项目全生命周期的顶层架构能力与实战落地经验,在政企、金融、通信等关键领域均有深度实践:
01-某央企直属企业信创高并发解决方案(百万级):总体扩容方案,架构设计;
02-某省应急信息化总体项目(千万级):项目预算拆分,功能及软硬件架构拆解分配;
03-数梦工场科技投标方案(百万级):数据治理项目总规设计方案;
04-某省智慧校园项目(千万级):四大模块规划校企业合作的人工智能项目落地;
——▉政务/高校/大企技术保障:高并发复杂数字化系统稳定保障与效能优化:
→拥有保障大规模数字化基础设施(网络、云、数据中心)超高可用性与性能优化的卓越技术功底及应急处置能力,并能系统性提升运维效率:
01-复杂系统稳定保障
☛参与【全国两会期间WLAN网络稳定运行保障】,完成日均10TB流量监控及异常流量预警,支撑零重大事故目标达成;
☛参与【清华百年校庆话务保障】,快速定位UA5000设备主备切换故障,通过抓包分析优化信令流程,故障恢复时效缩短60%;
☛主导【智联招聘语音业务瞬断故障排查】,通过协议分析定位核心网信令异常,实现4小时恢复服务,客户满意度达100%;
02-商业驱动的数字化架构设计
☛设计【省级应急管理平台架构】,拆解过亿预算模块,腾讯云产品占比达85%;
☛构建【政务云灾备沙盘系统】,演示3次即促成千万级订单签约;
☛打造【“林火预警-灾普管理”产品矩阵】,中标冬奥森林防火项目,千万级项目;
☛开发【行业级Demo工厂】,年产出演示系统47套,客户转化率提升35%;
——▉技术赋能培训:方法论与工具化驱动的数字化能力沉淀与规模化赋能▉——
→善于将前沿技术实践与复杂项目经验,提炼为可复制可推广的方法论体系、标准化工具及高效培训范式,实现知识资产沉淀与团队能力跃迁,推动行业最 佳实践落地:
01-为华 为编制《接入网典型故障处理手册》,在华 为SUPPORT平台发布,下载量超5000次;开发《WLAN网络健康度评估模型》应用于全国30+省级运营商网络优化,故障率下降40%;
02-主导中国移动/联通/电信省级分公司技术赋能,覆盖GPON/10G PON全场景运维(年均培训200+人次),输出《光网城市组网规范》等5套标准化课件,客户认证通过率提升至95%;设计“理论-沙盘-实战”三阶培训模式,完成全国30+地市三网融合项目技术宣贯,方案落地效率提升40%;
03-为中软信息编制《大数据产品矩阵白皮书》被集团采纳为标案模板,2022年复用率达70%;开发解决方案“一指禅”知识库,沉淀327个场景案例,售前效率提升40%;
04-为石油/铁路行业定制《工业级组网方案设计》课程,结合华 为NE40E/中兴ZXONE设备特性开发故障模拟沙盘,助力客户技术团队故障处理时效缩短50%。
部分项目/授课经验:
| 部分项目落地 | |||
| 序号 | 项目名称 | 项目内容 | 成果 |
| 1 | 高并发项目-信创项目 (某国有大银行) | 满足客户侧从原有100并发的业务需求向300并发的目标实现,并预留出后期扩容至500并发的预留容量,主导输出合理扩容方案,绘制数据架构图,同时制定相关报价策略 | 主导200+万的二期项目总架构,项目顺利落地,为该行信创项目打下基础 |
| 2 | 大数据运维-运维项目 (某互联网银行) | 为改变多系统第三方开发运维的现状,需要对全部100+系统进行性能测试并优化,实行POC 实施部署,同时结合实际业务痛点给出运维建议 | 客户侧整个部门开始使用公司产品做为运维必备工具,银行150多套系统的运维监控落地,开创了全国智能运维的银行先例 |
| 3 | 智某慧政务:智慧应急相关项目(政务数字化转型) | 参与部省两级数据表治理任务书编制,整合入输出相关方案以及科罗迪执行的技术架构及业务架构,从技术角度指出相关信息流的流向及辅助支撑工作 | 完成某应急指挥信息平台项目,千万级项目 |
| 4 | 数据治理,数据中台相关项目 (某政务数字化转型项目) | 前期对接客户需要,引导确认数据侧的具体功能要求,并依超相关数据安全要求输出相关产品能力,打造行业产品矩阵 | 完成应急部省级数据治理总体规划的编制工作与相关数据治理项目招投标工作,入围两个省级数据治理项目,并输出应急行业产品矩阵 |
| 5 | 某政务应急-灾害风险普查Demo项目(政务产品打造) | 为相应国家应急部减灾司关于全国第 一次灾害风险普查,需通过信息化手段开发相关Demo平台;负责将相关业务理解转化为产品可定制开发的相关模块,并梳理相灾普重点,展示最终成效 | 输出地市级平台灾普信息化统计工具,方便一线人员操作及相关信息汇总 |
| 部分授课案例 | |||
| 序号 | 企业 | 课题名称 | 期数 |
| 3 | 华 为 | 《故障定位七步法》《协议深度解析》 | 12期 |
| 4 | 移动/联通/电信 | 《GPON/10G PON全场景运维》 | 10期 |
| 1 | 河北联通 | 《三网融合—PON网络技术落地实践》 | 8期 |
| 2 | 北京移动 | 《PON技术在全程全网模式下的发展与展望》 | 1期 |
| 5 | 北京某部委 | 《DeepSeek的发展趋势及赋能应用》 | 1期 |
| 6 | 自媒体 | 《AI写作实训练营》 | 1期 |
主讲课程
《央国企信创攻坚:数据资产入表实战与自主可控路径》
《数据分析实战训练营——从数据分析到业务决策》
《数据治理体系构建——从合规入表到价值释放》
《AI智能体工程:从对话工具到自主任务执行》
《AI驱动数字化转型:破局与重塑之路》
《AI办公效率提升实战》
部分服务客户
通信行业:中国移动、中国电信、中国联通、中国广电金融行业:中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、中关村银行政府:国家应急管理部、交通运输局、省应急厅、天津滨海新区政务、张家口崇礼应急局、多所985/211高校……
生产行业:核工业集团、
部分客户评价
冰洋老师的课程相当干货。从最经典的保安四问开始讲解。带我们了解AI提示词怎么讲才能够让AI更好进行理解。这也让我们简介了解了AI写作的基础。同时,针对AI提示词。冰洋老师还通过4个要点进行提问。
——某司 运营部负责人 张总
当然,学会使用AI写作还不够,更重要的是要学会如何优化它生成的内容。冰洋老师慷慨地分享了三个步骤,让我能够轻松地提升AI作品的质量。这三个步骤既简单又实用,真的是让我受益匪浅。最后,当老师讲到“AI+日媒体”变现更合理时,我的眼睛都亮了!原来,AI写作不仅能帮我作出高质量的内容,还能助我在自媒体领域实见变现,比如在公众号,小红书等的变现,这简直就是锦上添花啊!
——某自媒体创业达人 张总
冰洋老师的课程非常落地,实践经验丰富。同时又能够从一些日常故事中去讲解技术,在学习的过程中不单单能够加深理解,也能够对日后的运维工作有了很大帮助。从冰洋老师的一个个武侠故事中,更加能够理解产品的特性与技术原理。
——某省运营商 运维部负责人 刘总
冰洋老师《DeepSeek发展趋势及赋能应用》课程内容前沿且实用,紧扣行业脉搏,案例丰富详实。教学设计逻辑清晰,环节紧凑,有效引导学员理解与参与互动。授课风格深入浅出,表达生动形象,富有感染力,充分调动了学习热情。整体课程价值高,学员收获显著。
——某部委 李总
老师的《数据分析实战训练营》课程内容设计精炼实用,紧扣“从分析到决策”目标,案例真实且工具讲解到位。教学设计逻辑清晰,层层递进,结合大量实操练习确保技能掌握。授课风格生动细致,讲解深入浅出,互动性强,有效激发学员思考与参与热情,大家的反响很热烈。
——某银行 支部负责人 王总
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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We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
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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