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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：• 国网数科公司各业务板块（电网数字化、电子商务、金融科技、数字创新）的技术骨干、产品经理、业务分析师 • 对AI应用有初步接触，希望系统提升AI实战能力的中层管理者与项目负责人 • 致力于推动业务智能化转型的团队领 导 者与创新业务牵头人
授课形式：• 核心方法：案例教学 + 业务场景沙盘推演 + 架构设计工作坊 • 教学工具： ◦ 国网系统内AI应用真实案例库 ◦ AI协作流程设计画布与风险评估矩阵 ◦ 结构化提示词（Prompt）设计模板与实战检查清单 ◦ 小组讨论引导工具（A1大白纸、决策卡牌、彩色记号笔）
授课天数：2 天
课程背景| Course Background
当前，国家电网正全面推进“人工智能+”专项行动，以“光明电力大模型”为核心，推动电网规划、运行、设备管理、客户服务等全业务链的智能化升级。作为国家电网数字化转型的核心力量，国网数科在电网数字化、金融科技、电子商务及数字创新四大板块的业务实践中，正面临从“技术可用”到“价值可及”的关键跃迁。然而，在AI应用初期，员工普遍存在三大困局：一是将AI简单视为“高级搜索引擎”，停留在信息检索层面，未能发挥其“智能协作者”的深度价值；二是在电网调度、金融风控、数据治理等复杂业务场景中，对AI的能力边界与潜在风险认知不清，导致应用效果不佳或产生“幻觉”风险；三是缺乏将AI技术与国网特有业务逻辑（深度融合的方法论，难以将技术优势转化为实际的业务效能与安全合规保障。
本课程旨在破解上述困局，构建“认知破局—边界厘清—实战进阶—范式固化”的四阶教学闭环。课程将从剖析“搜索替代”与“工作协作”的本质差异入手，结合国家电网“光明电力大模型”在负荷预测、智能调度、设备运维等领域的真实案例，深入讲解AI在电力与金融科技场景中的能力边界与“用好AI”的三大判断标准。通过沙盘推演，让学员在模拟的电网数字化项目、供应链金融风控等场景中，亲手设计人机协作流程，掌握规避AI“幻觉”、实现精准业务赋能的核心技能，最终推动团队形成统一的AI应用新范式。
通过本次培训，学员将系统完成从“工具使用者”到“智能协作者”的认知升级，为国网数科规模化、深层次应用AI技术夯实认知与方法基础。长期来看，这将助力国网数科在支撑新型电力系统建设、深化金融科技服务实体经济的过程中，更安全、更高效地释放数据要素与AI技术的融合价值，提升在“人工智能+电网”战略下的创新引领与价值创造能力。
课程收益| Program Benefits
1. 掌握AI能力边界与风险识别方法，能够在电网数字化、金融科技等业务中，准确判断AI应用的合理场景与合规底线。
2. 理解从“搜索”到“协作”的思维转变核心，学会设计结构化指令（提示词），让AI成为处理专业报告、数据分析、代码编写的可靠“业务搭档”。
3. 习得规避AI“幻觉”与误用的实战技巧，结合国网内部知识库（RAG）构建思路，提升AI输出结果的准确性、专业性与可追溯性。
4. 构建团队级AI应用共识与协作范式，输出适用于本部门的AI使用规范与审核流程，为后续引入“光明电力大模型”等专业工具做好能力铺垫。
5. 洞察“人工智能+电力”前沿趋势与标杆实践，了解国家电网在智能调度、负荷预测、设备运维等领域的最 新应用成果，明确自身工作的创新方向。
课程大纲| Course Outline
课程导入：江湖令——AI时代的“电力江湖”新战法
• 破冰：从“保安四问”到“AI三问”——我们真的会用AI吗？
• 全景图：纵览国家电网“人工智能+”战略蓝图与国网数科的使命担当
• 分组与实战背景发布：发布为期两天的“AI赋能业务创新”沙盘任务。
知识模块（心法）：
• 知识点一：AI能力跃迁史：从“搜索时代”到“生成式智能时代”的本质突破。
• 知识点二：国网数科业务全景下的AI角色地图：在电网数字化、金融科技、电商平台中，AI是“专家”、“助理”还是“参谋”？
• 知识点三：人机协同新范式：“光明电力大模型”如何改变调度员、运维员的工作方式？
案例研讨（基于公网资料）：
• 案例名称：国网xx供电公司“AI负荷预测”从人工经验到智能模型的蜕变。
• 案例背景：面对新能源波动，如何利用AI构建116组差异化预测模型？
• 关键挑战：如何让AI理解“碳化硅产业”与“农业灌溉”截然不同的用电特性？
沙盘演练/小组讨论：
• 演练主题：绘制你所在业务线的“AI能力-业务需求”匹配矩阵。
• 演练目标：识别出3个高价值、低风险的AI优先试点场景。
• 演练工具：业务场景画布、风险-价值四象限图。
• 展示点评：各组分享矩阵，导师点评其可行性及潜在价值。
知识模块（心法）：
• 知识点一：AI的“不可能三角”深度解构：在速度、成本、准确性之间，国网业务如何权衡？
• 知识点二：“用好AI”的三大铁律：
◦ 业务合规铁律：如何确保AI应用符合电力数据安全、金融监管与《数据安全法》要求？
◦ 效能提升铁律：如何设计可量化的指标，证明AI应用真正降本增效？
◦ 可解释性铁律：如何让AI的决策过程像调度指令一样清晰可追溯？
• 知识点三：警惕“AI幻觉”：在生成技术方案、金融合同条款时，如何交叉验证与设置人工审核关口？
案例研讨（实战）：
• 案例名称：“电e金服”平台如何利用AI进行供应链金融风险监测与穿透式监管。
• 案例背景：面对数千家上游供应商，如何平衡AI自动审批效率与金融风险控制？
• 关键挑战：AI模型如何识别“绿色评价+金融”模式下的潜在风险点？
沙盘演练/小组讨论：
• 演练主题：为“智能客服工单自动分类与派发”场景设计风险控制流程。
• 演练目标：制定包含数据输入校验、AI判断、人工复核、反馈闭环的完整SOP。
• 演练工具：流程设计模板、风险点卡片。
• 展示点评：各组展示流程，重点讨论如何设置“熔断机制”与问责路径。
知识模块（心法）：
• 知识点一：超越“提示词工程”：面向国网业务的ICIO结构化指令设计法（背景、角色、指令、输出）。
• 知识点二：构建领域知识库（RAG）：如何将国网内部的制度文件、技术标准、项目案例“注入”AI，让它少犯“专业错误”？
• 知识点三：复杂任务分解与多轮对话设计：如何像项目调度一样，指挥AI完成一份多维度数据分析报告？
案例研讨（实战）：
• 案例名称：国网xx电力AI负荷预测大模型中的“教师AI-学生AI”自学习机制。
• 案例背景：如何让AI模型在“气象突变”等极端场景下，实现预测准确率的自我进化？
• 关键挑战：如何设计人机交互界面，让调度员能理解并信任AI的预测逻辑？
沙盘演练/小组讨论：
• 演练主题：针对“编写一份面向地方政府的分布式光伏接入影响分析报告”任务，进行人机协作推演。
• 演练目标：小组协作，设计多轮对话指令链，引导AI生成包含政策、技术、经济性分析的报告框架。
• 演练工具：多轮对话设计画布、报告框架模板。
• 展示点评：对比各组的指令设计效率与报告框架的专业性、完整性。
知识模块（心法）：
• 知识点一：从个人技巧到团队资产：如何建设与维护部门的“高质量提示词库”与“AI应用最 佳实践库”？
• 知识点二：制定《团队AI应用公约》：明确数据安全、使用边界、输出审核、知识更新等核心规则。
• 知识点三：展望未来：从“用对AI”到“用好AI”——“光明电力大模型”生态下的深度协同与创新机会。
案例研讨（基于公网资料）：
• 案例名称：xx电网基于光明电力大模型打造“碳索”智能助手天团，服务企业节能降碳。
• 案例背景：如何将大模型的通用能力，封装成“百事通”、“监控员”、“写手”等垂直场景智能体？
• 关键挑战：在跨部门协作中，如何定义智能体的责任边界与成果归属？
沙盘演练/小组讨论：
• 演练主题：共创《我们部门的AI应用落地行动计划（未来90天）》。
• 演练目标：各小组围绕一个真实业务痛点，输出包含试点场景、所需资源、风险预案、成效评估的完整行动计划。
• 演练工具：行动计划画布、成果展示模板。
• 展示点评：各组路演行动计划，导师与全体学员共同投票评选“最具价值行动计划”。
七、课程总结与行动计划
• 知识图谱回顾：串联两天所学，重塑从“认知破局”到“范式固化”的完整能力进阶路径。
• 学员实战成果展示与点评：集中展示各小组的“AI应用行动计划”，进行跨组交流与导师深度点评。
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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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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