课程简介

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已成为引领数字化转型的核心力量。企业中高管需要深刻理解AI对未来业务运营、市场竞争及产业格局的影响，以便更好地把握发展机遇，应对潜在挑战。本次培训旨在帮助中高管们全面认识AI技术的战略价值，并探讨其在战略性新兴产业和未来产业以及企业中的关键作用。

目标收益

深入了解人工智能的基本概念、技术原理及其在各行业的应用场景。
识别并评估人工智能带来的商业机遇与挑战。
掌握在战略性新兴产业和未来产业中应用人工智能的策略与方法。
培养中高管的创新思维和领导能力，以适应AI时代的企业发展需求。
掌握大模型在企业运营中的实际应用案例，了解其在增强产品竞争力、提升客户体验、优化营销与销售、改善决策分析等方面的价值；
学会制定企业的人工智能大模型应用规划，明确实施路线图和资源整合策略；
通过实战模拟与互动研讨，提升解决实际问题的能力，为企业在人工智能领域的战略部署提供有力支持。

培训对象

企业中高层管理人员，包括总经理、副总经理、部门经理等。
对人工智能感兴趣，希望深入了解其应用与发展趋势的企业决策者。
负责企业战略规划和业务创新的团队成员。

课程内容

第一天：

【培训大纲】
上午：工智能对未来的影响，面临的挑战与机遇
第一部分：开篇引言与人工智能概述
9:00 - 9:30
人工智能简史与大模型的发展历程
介绍从早期AI到深度学习、再到现今大模型的发展脉络
大模型的发展历程与标志性成果

第二部分：人工智能对未来的影响
9:30 - 10:00
人工智能对劳动力市场的影响
短期与长期影响
影响就业的多重效应
挑战与威胁
人工智能在企业应用场景与价值
AI商业化核心特征
AI企业应用场景与价值评估

休息（10分钟）

第三部分：人工智能挑战与机遇
10：10 -11：00
人工智能挑战
人工智能在企业应用的诸多挑战
人工智能带来的商业机遇
应对策略
企业如何应用人工智能
企业如何规划人工智能应用
案例：一个大型集团的人工智能应用规划和体系

休息（10分钟）
第四部分：分组互动讨论
11：10-12：00
讨论议题：人工智能在企业都有哪些可能的应用场景和价值？
AI应用场景扫描
AI应用价值排序


午餐休息（2小时）
下午：人工智能在战略性新兴产业、未来产业的应用发展趋势

第五部分：人工智能发展趋势
14：00-14：30
人工智能十大发展趋势
趋势1：超级应用的出现
趋势2：大模型的分化与行业模型普及
趋势3：不同行业人工智能发展成熟度差异明显，倒逼行业企业数字化能力升级
趋势4：To B市场拥有大量的AIGC落地机会
趋势5：高质量数据愈发稀缺，倒逼企业更加重视采集数据与治理数据
趋势6：联邦学习有望成为下一代人工智能隐私计算的基础，实现数据价值流动
趋势7：人工智能安全问题凸显
趋势8：多模态预训练大模型已经成为人工智能产业中不可或缺的标配
趋势9：开源创新将成为生成式人工智能生态建设的基石
趋势10：具身智能崛起，2024年人形机器人与大模型引领AI新纪元


第六部分：人工智能在战略性新兴产业应用（2小时）
14：30-16：00
人工智能在智能制造领域的应用
制造业转型升级与AI技术深度融合
AI驱动制造业智能生产
AI驱动制造业产品与服务智能
AI应用于制造业供应链管理
AI在制造企业运营管理中的应用
人工智能在金融科技领域的创新实践
AI助力金融营销获客
AI助力金融客户服务
AI助力智能金融风控
AI在金融催收的应用
AI助力智能投顾
AI赋能智能投保和理赔
AI助力办公提效
AI引领智能合约革新
AI助力智能投研
AI领航金融培训
助力金融企业科技研发效率提升
休息10分钟
人工智能在医疗健康领域的发展前景
AI在生命科学研究中的应用
AI在公共卫生防疫中的应用
AI与健康体检的应用
AI在导诊和分诊应用
AI驱动的智能问诊系统
AI在医学影像的应用
人工智能在互联网的应用和趋势
电商行业AI应用
游戏行业AI应用

休息10分钟

第七部分互动讨论
16：10-17：00
您印象最深刻的行业AI应用是什么？对您有什么启发？如何在您的具体工作中落地应用？

【结束语】
17:00 - 17:15
对全天培训内容进行总结回顾
强调持续学习与适应变革的重要性，鼓励学员积极面对人工智能带来的变革与机遇


第二天：

【培训大纲】
上午：人工智能大模型原理、趋势与案例分享
第一部分：人工智能大模型基础理论、架构与发展趋势
9:00 - 10:30
大模型的概念与分类
自然语言处理大模型（如GPT系列）
计算机视觉大模型（如DALL-E等）
视频大模型（如Sora等）
预训练与微调机制的介绍
全球人工智能大模型的应用趋势
国内外行业巨头的大模型布局
未来大模型在各行业的应用场景展望

第二部分：大模型在企业运营中的实际应用案例
10:40 - 12:00
客户体验：大模型在客户体验管理的应用（案例分享）
营销与销售：大模型在智能广告、智能数字人、智能创意与内容生成、智能销售的应用（案例分享）
客户生命周期管理：大模型在客户生命周期管理的应用（案例分享）
决策分析与优化：利用大模型进行数据分析、市场趋势预测、风险评估（案例分享）
午餐休息与交流讨论（12:00 - 13:30）

下午：企业人工智能应用规划、实战模拟与应用展望
第三部分：人工智能大模型落地策略与执行计划
13:30-14:30
制定AI大模型应用规划
识别企业内部适合应用大模型的关键场景（分析场景价值、容错性、数据质量）
制定分阶段实施路线图
案例介绍
资源整合与团队建设
技术合作与人才引进策略
内部团队技能提升与培训方案
风险管理与伦理考量
数据安全、大模型安全、隐私保护及合规要求
人工智能道德伦理框架及其对企业的影响

第四部分：实战模拟与互动研讨
14:40 - 16:00
大模型的构建与训练原理介绍
模拟场景实操
分组研讨企业实际问题，尝试提出大模型解决方案
Q&A环节
解答参会人员对于引入和使用大模型的具体疑问
深入探讨企业应用大模型可能遇到的挑战与应对措施
经验分享
专家就成功案例进行解读，解答学员疑问


第五部分：规划与展望
16:10 - 17:00
企业战略层面的AI布局建议
如何结合企业战略制定适合的大模型应用策略
未来趋势探讨
分析大模型技术的最新进展及其对企业未来发展的影响
总结与行动计划
各小组代表分享本次培训心得
总结企业在推进人工智能大模型应用的关键要点
基于培训内容，指导参与者制定各自部门的AI落地计划

【结束语】
17:00 - 17:15
对全天培训内容进行总结回顾
强调持续学习与适应变革的重要性，鼓励学员积极面对人工智能带来的变革与机遇