課程收益：

● 認知破界：掌握數字化實踐“感知-決策-行動-進化”閉環，預判技術演進路徑

● 工具貫通：熟練運用Coze平臺2小時搭建數據治理工作流程（含RAG增強與幻覺抑制）

● 場景突破：輸出3大行業通用AI方案模板，規避15類實施陷阱

● 風控雙軌：設計技術防御（提示詞工程）+合規審計（GDPR落地）保障體系

● MVP驗證：通過4周敏捷機制實現ROI正循環（某母嬰品牌轉化率↑30%案例）

課程方式：

痛點墻診斷 + 場景工作坊 + 沙盤推演 + 工具實戰 + 案例復盤 （案例50% + 工具演練30% + 研討20%）

課程工具：

表格：6大行業AI方案模板與15類實施陷阱

導入：AI驅動轉型的機遇與挑戰

痛點墻診斷：企業自測（連接中斷？數據沉睡？AI應用難產？），繪制“連接-數據-智能”斷點圖

AI價值再認知：超越聊天機器人：數字化轉型如何驅動業務重構？解析核心能力閉環

課程框架：“連接-數據-智能”三角模型與MVP落地路徑

第一講：組織支撐層——構建AI賦能引擎

一、業務鐵三角升級（AI版）

1. 業務側：AI場景漏斗

應用：并發需求→高價值場景篩選矩陣

2. 技術側：工具鏈拼圖

工具：Coze/Dify等5類平臺場景適配表

3. 運營側：反饋回路設計

重點：核心指標預警閾值設置

沙盤實戰：《AI需求優先級裁決會》

——研發VS生產VS營銷，目標沖突推演

二、人才進化飛輪

能力圖譜三維模型：數據思維×提示詞工程×倫理審查（三維雷達圖）——是AI時代人才能力的核心框架，三者相互嵌套形成動態閉環系統：

1. 數據思維三要點：數據敏感度+分析建模+可視化表達

應用場景：企業需建立數據中臺，打通API標準化接口，避免“數據孤島”導致分析失真

2. 提示詞工程

技術本質：引導大模型生成高質量響應的指令框架，需兼顧明確性、結構化和無偏性

1）ICIO模型（指令+背景+輸入+輸出）

2）CRISPE原則：明確角色、任務、風格

實踐要點：通過RAG技術融合企業知識庫，減少模型幻覺

3. 倫理審查兩維度

1）技術風控：部署差分隱私、對抗訓練修正數據偏見

案例：西門子/通用電氣的AI預測性維護數據治理

2）合規風控：遵循GDPR/《個人信息保護法》，設計動態授權機制

視頻案例：某跨境電商數據收集范圍調整案例

全周期管理：從數據采集（知情同意書）到銷毀（邏輯隔離），建立倫理委員會審計算法決策鏈

案例：“AI星火計劃”認證通過率↑40%的實戰課程拆解

第二講：技術支撐層——搭建智能基座

一、連接筑基：實時數據動脈

重點：構建支持AI的數據采集與傳輸網絡

1. 5G專網：構建低時延高可靠的數據動脈

2. IoT設備接入規劃：異構設備的統一納管

3. API開放平臺：數據流通的“高速公路”

案例解析：三一重工設備傳感器網絡如何為預測性維護AI提供數據？

案例解析：某電商開放訂單API至供應商生態，支撐智能供應鏈AI應用的關鍵集成點

二、數據活化：AI賦能中臺

1. 數據治理

工具：AI數據治理架構圖

2. 數據中臺的技術支撐體系

第一步：做好4個分層架構

——數據采集層、存儲計算層、智能知識庫層、數據服務層

第二步：設計4個核心能力

——流批一體引擎、避免數據孤島、動態血緣追蹤、彈性資源調度

3. 智能知識庫：AI認知能力的引擎

案例：AI介入的數據治理項目新提速

4. 實時數據服務與AI決策閉環

5. 安全與成本平衡

工具實戰：數據資產目錄設計、數據服務API封裝演示（支撐AI調用）

案例：智能補貨系統如何依賴數據中臺實現庫存成本實時優化？數據流與AI決策邏輯

三、智能躍遷：AI Agent開發實戰

方法論：智能體開發全流程詳解

1. 場景定義

2. Agent角色設計

3. 工具鏈集成

4. RAG知識增強

5. 測試部署

工具實戰：使用Coze（或其他低代碼平臺）快速搭建一個任務型智能體

核心技巧：任務拆解Prompt工程、RAG構建企業知識庫、工具鏈選型避坑指南

第三講：業務價值鏈層——AI場景突破與MVP驗證

場景設計方法論：如何識別高價值、高可行性的AI賦能場景？

評估框架：價值、數據、技術、風險

一、業務價值的三層體現

1. 連接：打通數據孤島的關鍵組件

1）統一數據管理體系

2）可信數據空間

工具：數據服務總線（DSB）架構

2. 數據：資源目錄與標簽體系

1）業務屬性標簽體系

維度：主題域標簽，業務狀態標簽

工具：Collibra定義業務術語，Alation自動打標

2）技術特征標簽體系

維度：數據血緣（來源、轉換路徑），敏感等級（PII、GDPR合規標識）

案例：某電商平臺通過血緣標簽追溯100+業務線數據鏈路，風險識別速度提升80%

工具：DataHub元數據平臺

架構優勢：

實時血緣分析：通過Kafka傳遞元數據變更事件（MCE/MAE），動態更新圖譜。

聯合治理：支持分散式元數據服務，適配數據網格架構。

實施效果：某零售集團整合CRM/POS數據，客戶畫像生成時間從小時級降至分鐘級。

3. 智能層：認知與智能體應用

1）認知增強 - 提示詞工程

領域自適應提示：注入行業知識

思維鏈（Chain-of-Thought）：分步引導模型推理

舉例：“先定位數據孤島→再匹配集成方案”

工具：XMind思維導圖：拆解業務需求→技術方案→風險控制的三級提示框架

2）智能體協同網絡

a 垂直智能體

——數據探查Agent：自動掃描API接口，生成集成建議報告

——安全治理Agent：實時監控數據泄露風險，觸發動態脫敏

b 協同機制：基于事件驅動（Kafka）傳遞任務，通過API網關聚合結果

案例：某公司“數據大使”Agent自動協調部門間數據權限申請，流程耗時縮短65%

二、智能IT運維場景攻堅

目標：降低告警誤報率、預防自動化操作風險

1. 連接層：告警數據統一接入

關鍵組件：網關聚合各種監控工具告警/數據服務總線（DSB）標準化告警字段（主機/IP/嚴重等級）

2. 數據層：告警根因分析圖譜

1）資源目錄

a業務標簽：關鍵業務系統（如支付核心）、影響等級（P0/P1）

b技術標簽：告警血緣、敏感標記（生產環境標識）

2）根因定位

a 知識圖譜關聯：CPU爆漲→容器OOM→數據庫連接池溢出

b 動態閾值設置：基于歷史基線自動調整預警線（規避告警風暴）

3. 智能層：自動化運維與風險控制

1）智能體協同網絡

a 根因分析Agent：調用知識圖譜定位故障路徑（準確率92%）

b 安全治理Agent：攔截高危命令（規避自動化誤操作）

2）人機協同機制

a 沙箱預演：所有運維腳本需在鏡像環境驗證

b 回滾設計：自動備份操作前快照，支持1分鐘回滾

銀行案例：強化學習優化告警聚合策略，關鍵事件識別速度提升80%，宕機時間減少40%

三、智能制造場景攻堅

目標：解決設備異構性、數據割裂、排產僵化痛點，規避“設備異構阻礙采集”和“過度自動化”陷阱

1. 連接層：工業協議統一與系統縱向集成

核心挑戰：工業場景下多系統協議差異導致數據孤島

解決方案：邊緣計算網關實現多協議轉換（對應設備異構性陷阱規避）；數據服務總線（DSB）架構打通訂單流（ERP）、生產流（MES）、控制流（PLC）

價值提升：設備數據采集覆蓋率從65%→98%

2. 數據層：OEE指標標準化與實時分析

——資源目錄構建

1）業務標簽：設備OEE值（狀態標簽）、良品率（主題域標簽）

2）技術標簽：傳感器數據血緣（PLC→邊緣網關→Kafka→Flink）、敏感等級（僅設備ID脫敏）

工具鏈：DataHub自動追蹤焊接設備1000+測點數據血緣（對應實時血緣優勢）；Alation定義“設備停機故障”等業務術語

案例深度復盤：某光伏廠良品率提升18%的數據驅動過程

3. 智能層：AI動態排產與人機協同

——算法內核

1）運籌優化：混合整數規劃處理訂單優先級、設備約束（規避過度自動化陷阱）

2）協同機制：當緊急插單時，AI置信度<85%，轉人工調度確認

案例工具：規則引擎設置、XMind拆解排產邏輯

——訂單分解→資源匹配→瓶頸識別→甘特圖生成

案例效果：某汽車部件廠交貨周期縮短25%（設備利用率提升22%）

四、智能營銷場景攻堅

目標：破解跨渠道數據割裂、推薦冷啟動、人工內容生成效率低下問題

1. 連接層：全域用戶觸點整合

1）方案架構

a CDP平臺統一用戶ID（微信openID+手機號+設備指紋）

b 數據服務總線（DSB）同步企微/小程序/IoT行為數據（規避跨渠道割裂陷阱）

2）合規要點：GDPR敏感字段（位置/手機號）動態脫敏

2. 數據層：行為路徑分析與用戶分群

標簽體系構建：

業務屬性標簽：高價值客戶（RFQ≥8）、流失風險客戶（30天未互動）

技術特征標簽：頁面停留時長（Kafka實時流）、點擊熱力圖（Elasticsearch存儲）

價值工具：熱力圖驅動A/B測試；定義“購買意愿分數”計算規則

3. 智能層：大模型話術生成與MVP驗證

提示詞工程策略案例實操：母嬰行業

——智能體協同

1）審核Agent：檢測話術合規性（如禁用“最安全”等絕對化表述）

2）AB測試Agent：自動分配不同話術版本給銷售組

【現場實操：4周AI-MVP驗證機制】

方法論：如何設計并執行一個成功的AI-MVP？

（目標設定->場景選擇->范圍界定->數據準備->快速開發->度量驗證）

工具：MVP畫布模板、關鍵成功指標（KPI）設定指南

案例：某企業AI客服MVP從試點到推廣的成功路徑與經驗教訓

反例剖析：某制造企業AI質檢項目因忽視迭代機制而失敗的根因分析

產出成果：如下表所示

第四講：運營支撐層——風控保障與持續進化

一、AI風控雙軌體系

1. 技術風控

痛點：機器幻覺導致決策失真（如生成虛假財務參數），自動化誤操作擴大故障（如高危命令誤執行）

場景：AI生成報告/自動化運維腳本等高危場景。

1）應對機器幻覺的提示詞工程策略

2）輸出結果可信度驗證方法

3）系統穩定性監控

2. 合規風控

痛點：數據泄露觸發GDPR罰款（如員工隱私未脫敏），算法黑箱遭監管審計質疑。

場景：跨境數據傳輸/用戶畫像生成等敏感場景

1）AI應用的數據隱私保護設計（GDPR等）

2）算法可解釋性與審計要求

3）倫理審查機制

工具：AI風險檢查清單、合規審計框架模板

二、數據驅動運營與敏捷迭代

1. 構建AI價值監控看板：四維指標可視化體系

1）效能維度：處理時效（如報告生成速度↑70%）

2）質量維度：準確率/召回率（如CV質檢F1-score≥0.92）

3）成本維度：資源節約率（如運維人力↓40%）

4）創新維度：新場景覆蓋率（如年度AI應用增長數）

場景化表現案例：某母嬰品牌MVP看板實時追蹤

——效能：話術生成速度（條/小時）

——質量：銷售轉化率波動（AB測試對比）

——成本：人工審核工時下降比例

——創新：新拓客場景數量

目標：將AI價值量化為核心指標，實現業務效果的可視化、實時化、可歸因化

1）核心指標設計與數據采集

2）看板可視化架構設計

3）數據架構關鍵技術

案例解析：某零售企業如何通過實時監控關鍵指標，利用AI提升決策時效60%？

2. 小步快跑迭代模型：四階敏捷優化引擎

1）效能監控：實時采集關鍵指標（如設備OEE值）

2）歸因分析：定位瓶頸（例：排產算法在插單場景失效）

3）策略優化：A/B測試新方案（如調整混合整數規劃參數）

4）持續部署：自動化流水線更新模型（CI/CD觸發重訓練）

場景化表現案例：某港口吊機調度迭代過程

——監控：實時追蹤裝卸效率（箱/小時）

——歸因：識別臺風天氣預測偏差（外部情報缺失）

——優化：接入氣象API新增風險因子

——部署：月度模型迭代提升調度精度8%

目標：建立“監控-評估-優化-部署”的自治閉環，實現模型持續進化

1）閉環工作流設計

2）各階段核心實踐

3）組織保障機制：跨職能看板會，自動化流水線工具

案例解析：某港口吊機調度模型如何通過月度數據反饋持續迭代優化效率？

工具：AI運營監控看板模板、迭代優化SOP