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課程背景：

人工智能正以前所未有的速度重構(gòu)商業(yè)版圖，生成式AI技術(shù)被全球權(quán)威研究定義為“21世紀(jì)最顛覆性的生產(chǎn)力工具”。隨著近幾年來AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，我們已經(jīng)從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“淺水區(qū)”逐步邁向“深水區(qū)”，轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性和復(fù)雜性顯著增加。企業(yè)不僅需要在技術(shù)方面進(jìn)行更深入的整合，還需要在頂層設(shè)計(jì)、組織結(jié)構(gòu)、企業(yè)文化和業(yè)務(wù)模式上進(jìn)行根本性的重塑――這樣才能真正觸及企業(yè)戰(zhàn)略和運(yùn)營的核心。

當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)AI化雙輪驅(qū)動(dòng)趨勢(shì)顯著，而《2024埃森哲中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》研究報(bào)告表明，只有2%的企業(yè)能被成為是重塑者。當(dāng)智能助手重構(gòu)辦公流程、AI大模型顛覆傳統(tǒng)體系時(shí)，大量企業(yè)仍困于“三座大山”：數(shù)據(jù)分散、人才斷層、場(chǎng)景失焦。

本課程直擊“技術(shù)爆發(fā)與落地鴻溝”的核心矛盾，深度融合前沿趨勢(shì)洞察與行業(yè)實(shí)戰(zhàn)案例，系統(tǒng)拆解AI技術(shù)演進(jìn)邏輯與商業(yè)融合路徑，為企業(yè)管理者提供“戰(zhàn)略定位-場(chǎng)景破局-價(jià)值閉環(huán)”的全周期行動(dòng)框架，在智能革命中從“焦慮觀望者”升級(jí)為“順勢(shì)造浪者”，搶占新一輪產(chǎn)業(yè)變革的制勝權(quán)。

課程收益

1. 掌握全球AI技術(shù)發(fā)展的脈絡(luò)和未來方向，提升對(duì)技術(shù)革新及其商業(yè)影響的敏感度，達(dá)到能夠預(yù)見并利用AI技術(shù)變革為企業(yè)帶來新機(jī)遇的目標(biāo)；

2. 掌握AI大模型如何推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的機(jī)制，提升對(duì)企業(yè)內(nèi)外部AI應(yīng)用的理解力，學(xué)習(xí)AI大模型重構(gòu)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的雙向邏輯（AI產(chǎn)業(yè)化+產(chǎn)業(yè)AI化）；

3. 掌握構(gòu)建企業(yè)AI價(jià)值鏈地圖和制定行業(yè)落地圖譜的方法，提升將抽象概念轉(zhuǎn)化為具體實(shí)施計(jì)劃的能力，達(dá)到有效規(guī)劃企業(yè)AI發(fā)展路徑，并加速AI在特定行業(yè)的落地實(shí)踐的目的；

4. 破解AI落地深水區(qū)的核心挑戰(zhàn)（數(shù)據(jù)、算力、組織協(xié)同），掌握克服這些障礙的有效策略和技術(shù)手段，提升解決復(fù)雜問題和推動(dòng)項(xiàng)目成功的實(shí)操能力，確保項(xiàng)目的順利推進(jìn)。

課程對(duì)象：

中高層管理者、業(yè)務(wù)核心骨干

課程方式：

理論講解+案例分析+實(shí)戰(zhàn)演練+互動(dòng)答疑

?課程大綱:

第一講：AI趨勢(shì)洞察——技術(shù)演進(jìn)與產(chǎn)業(yè)變局

一、技術(shù)演進(jìn)圖譜

1. 技術(shù)演進(jìn)的整體概覽：三級(jí)進(jìn)階和四大核心技術(shù)

1）發(fā)展三階段：決策式AI-生成式AI-具身智能

2）四大核心技術(shù)：大模型、多模態(tài)、智能體、邊緣計(jì)算

2. 決策式AI到生成式AI

3. 從生成式AI到具身智能

二、產(chǎn)業(yè)變革邏輯

1. AI產(chǎn)業(yè)化及其行動(dòng)實(shí)踐

1）算力：國產(chǎn)化率低與“算力荒”矛盾

2）數(shù)據(jù)：量大質(zhì)低與有效供給不足

3）算法：基礎(chǔ)原創(chuàng)性弱與“套殼”現(xiàn)象

2. 產(chǎn)業(yè)AI化及其行動(dòng)實(shí)踐

1）場(chǎng)景功能應(yīng)用：跨行業(yè)通用化部署

2）垂直領(lǐng)域應(yīng)用：醫(yī)療、金融等行業(yè)大模型落地

案例分析：商湯科技“AI大模型+智能體”全棧技術(shù)攻堅(jiān)與產(chǎn)業(yè)落地實(shí)踐

三、AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展十大趨勢(shì)

1. AGI技術(shù)突破與演進(jìn)

1）self-play RL強(qiáng)化學(xué)習(xí)范式突破

2）多模態(tài)統(tǒng)一技術(shù)演進(jìn)

3）超級(jí)智能體能力躍遷

2. 應(yīng)用場(chǎng)景爆發(fā)式滲透

1）AI原生應(yīng)用閉環(huán)服務(wù)崛起

2）傳統(tǒng)應(yīng)用AI化生存戰(zhàn)

3）IP生態(tài)全鏈條智能升級(jí)

4）智能硬件場(chǎng)景閉環(huán)落地

3. 企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型深水區(qū)

1）行業(yè)大模型催生“智能鏈主”

2）專有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)經(jīng)營差異化

3）人機(jī)協(xié)同組織體系重構(gòu)

實(shí)戰(zhàn)演練：運(yùn)用《AI價(jià)值鏈定位羅盤》，完成企業(yè)AI能力診斷與價(jià)值路徑規(guī)劃。

第二講：行業(yè)應(yīng)用圖譜——AI賦能的五大場(chǎng)景

一、制造行業(yè)

1. 預(yù)測(cè)維護(hù)技術(shù)路徑

1）數(shù)據(jù)采集層：部署工業(yè)傳感器網(wǎng)絡(luò)

2）模型訓(xùn)練層：開發(fā)LSTM時(shí)序預(yù)測(cè)模型

3）部署驗(yàn)證層：通過數(shù)字孿生平臺(tái)實(shí)現(xiàn)虛實(shí)聯(lián)動(dòng)調(diào)試

案例：三一重工「蜂鳥盒子」預(yù)測(cè)性維護(hù)（技術(shù)架構(gòu)：邊緣計(jì)算+5G實(shí)時(shí)回傳）

2. 工業(yè)大模型應(yīng)用

1）模型選型：基于Transformer架構(gòu)開發(fā)垂直領(lǐng)域大模型

2）訓(xùn)練優(yōu)化：融合設(shè)備日志、工藝參數(shù)、專家經(jīng)驗(yàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)

3）部署策略：通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)跨工廠知識(shí)共享

?案例：西門子MindSphere數(shù)字孿生（虛實(shí)映射→實(shí)時(shí)優(yōu)化→自主決策）

二、金融行業(yè)

1. 智能投顧算法架構(gòu)

1）用戶畫像構(gòu)建：整合資產(chǎn)/風(fēng)險(xiǎn)偏好/生命周期三維標(biāo)簽

2）策略生成層：蒙特卡洛模擬+多目標(biāo)優(yōu)化算法

3）動(dòng)態(tài)調(diào)倉機(jī)制：基于市場(chǎng)情緒指數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整組合

2. 風(fēng)控模型優(yōu)化路徑

1）特征工程：構(gòu)建反欺詐關(guān)聯(lián)圖譜

2）模型迭代：采用對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)樣本均衡性

3）決策解釋：開發(fā)SHAP值可視化風(fēng)控報(bào)告系統(tǒng)

案例：平安銀行AI客服（技術(shù)亮點(diǎn)：情感分析+多輪對(duì)話管理）

三、醫(yī)療行業(yè)

1. 醫(yī)療影像AI分析

1）數(shù)據(jù)治理：建立DICOM標(biāo)準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)庫

2）算法開發(fā)：采用3D-CNN架構(gòu)訓(xùn)練病灶分割模型

3）臨床驗(yàn)證：通過ROC曲線評(píng)估敏感性與特異性

2. AI加速藥物發(fā)現(xiàn)

1）靶點(diǎn)篩選：構(gòu)建蛋白質(zhì)相互作用知識(shí)圖譜

2）分子生成：應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化化合物設(shè)計(jì)

3）虛擬試驗(yàn)：開發(fā)分子動(dòng)力學(xué)模擬平臺(tái)

案例：北京協(xié)和醫(yī)院AI病理分析（?技術(shù)突破：全切片掃描+細(xì)胞級(jí)識(shí)別）

四、零售行業(yè)

1. 個(gè)性化推薦算法

1）特征工程：構(gòu)建用戶-商品超圖關(guān)系網(wǎng)絡(luò)

2）算法融合：協(xié)同過濾+深度學(xué)習(xí)+知識(shí)圖譜多模型集成

3）實(shí)時(shí)更新：開發(fā)流式計(jì)算框架

2. 供應(yīng)鏈智能調(diào)度

1）需求預(yù)測(cè)：融合天氣/輿情/歷史銷量多源數(shù)據(jù)

2）路徑優(yōu)化：開發(fā)混合整數(shù)規(guī)劃算法

3）異常處置：構(gòu)建供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警知識(shí)庫

案例：字節(jié)跳動(dòng)智能營銷（技術(shù)架構(gòu)：大規(guī)模分布式推薦系統(tǒng)）

五、政府行業(yè)

1. 智慧政務(wù)流程再造

1）服務(wù)集成：開發(fā)“一網(wǎng)通辦”統(tǒng)一入口

2）智能預(yù)審：部署NLP材料審查引擎

3）效能監(jiān)察：建立政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

2. 城市治理AI決策

1）數(shù)據(jù)融合：構(gòu)建城市運(yùn)行指標(biāo)知識(shí)圖譜

2）模擬推演：開發(fā)基于Agent的復(fù)雜系統(tǒng)仿真平臺(tái)

3）應(yīng)急響應(yīng)：部署強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)資源調(diào)度模型

案例：某城市城市大腦建設(shè)（城市級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)+AI決策引擎）

演練：繪制行業(yè)AI落地圖譜（要點(diǎn)：需求診斷→技術(shù)選型→路徑設(shè)計(jì)→風(fēng)險(xiǎn)管控）

第三講：落地方法論——從戰(zhàn)略到執(zhí)行

一、戰(zhàn)略規(guī)劃：低成本試錯(cuò)，高價(jià)值突圍

1. AI成熟度自檢（麥肯錫L1-L5模型）?

1）組織跨部門評(píng)估小組（技術(shù)/業(yè)務(wù)/戰(zhàn)略部門1:1:1配比）

2）對(duì)照L1(認(rèn)知)-L5(重塑)五級(jí)指標(biāo)開展差距分析

3）使用《AI成熟度快速診斷表》量化評(píng)分

4）繪制“現(xiàn)狀能力雷達(dá)圖”與“目標(biāo)熱力圖”

工具：麥肯錫L1-L5模型、《AI成熟度快速診斷表》

2. 資源分配：算力、數(shù)據(jù)、人才

1）算力部署

a短期租用云算力（評(píng)估AWS/GCP/Ali云成本模型）

b中期建設(shè)混合云架構(gòu)（如特斯拉彈性算力池）

c長期布局邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)

2）數(shù)據(jù)治理

a建立企業(yè)數(shù)據(jù)湖架構(gòu)

b實(shí)施數(shù)據(jù)清洗SOP

c搭建聯(lián)邦學(xué)習(xí)沙箱環(huán)境（如微眾銀行FATE框架）

工具：Trifacta數(shù)據(jù)準(zhǔn)備平臺(tái)

3）人才建設(shè)

a內(nèi)部AI特戰(zhàn)隊(duì)選拔標(biāo)準(zhǔn)（技術(shù)/業(yè)務(wù)/變革三類人才配比4:3:3）

b外部專家引入路徑（高校聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室/技術(shù)供應(yīng)商駐場(chǎng)）

c全員AI素養(yǎng)提升計(jì)劃（參考微軟AI School課程體系）

案例：廣聯(lián)達(dá)“三步走”戰(zhàn)略

二、場(chǎng)景攻堅(jiān)：從“盆景”到“森林”?

1. 價(jià)值-可行性矩陣（縱軸價(jià)值度、橫軸可行性）

1）腦暴產(chǎn)出30+潛在場(chǎng)景（應(yīng)用六頂思考帽工具）

2）按價(jià)值/可行性雙維度打分（工具：Trello場(chǎng)景看板）

3）鎖定“高價(jià)值-高可行”黃金象限

2. 最小可行產(chǎn)品（MVP）設(shè)計(jì)

1）場(chǎng)景聚焦：選擇單點(diǎn)業(yè)務(wù)流（如客服質(zhì)檢→智能工單）

2）功能拆解：剝離非核心功能

3）快速驗(yàn)證：搭建低代碼原型

4）迭代升級(jí)：AB測(cè)試數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化

演練：制定企業(yè)AI場(chǎng)景優(yōu)先級(jí)清單

三、組織激活：避開“上熱中溫下冷”陷阱

1. 人機(jī)協(xié)同流程設(shè)計(jì)

1）現(xiàn)有流程斷點(diǎn)診斷

2）智能節(jié)點(diǎn)植入（RPA+AI決策點(diǎn)設(shè)計(jì)）

3）角色權(quán)限重定義

4）異常處理機(jī)制建設(shè)

5）持續(xù)優(yōu)化閉環(huán)（設(shè)置每月流程健康度檢查）

2. 技能重塑：三層能力模型

1）管理層：AI戰(zhàn)略決策力

2）中層：AI-業(yè)務(wù)翻譯力

3）基層：AI工具應(yīng)用力

案例：微軟“AI全員培訓(xùn)計(jì)劃”?（培訓(xùn)階梯課程設(shè)置：AI基礎(chǔ)認(rèn)知→部門專項(xiàng)應(yīng)用→跨領(lǐng)域創(chuàng)新）

第四講：挑戰(zhàn)與未來——跨越AI落地深水區(qū)

一、核心挑戰(zhàn)應(yīng)對(duì)

挑戰(zhàn)一：數(shù)據(jù)困境

應(yīng)對(duì)措施：

1）數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點(diǎn)：建立企業(yè)數(shù)據(jù)地圖

2）分級(jí)保護(hù)機(jī)制：按敏感度實(shí)施四級(jí)加密

3）聯(lián)邦學(xué)習(xí)部署：橫向（跨企業(yè)）/縱向（跨部門）聯(lián)邦架構(gòu)設(shè)計(jì)

4）合規(guī)審計(jì)：嵌入GDPR/DSMM合規(guī)檢查點(diǎn)

挑戰(zhàn)二：算力成本優(yōu)化

應(yīng)對(duì)措施：

1）硬件層：采用混合精度訓(xùn)練

2）算法層：實(shí)施模型壓縮

3）架構(gòu)層：構(gòu)建動(dòng)態(tài)資源調(diào)度系統(tǒng)

挑戰(zhàn)三：組織協(xié)同壁壘

應(yīng)對(duì)措施：

1）建立AI轉(zhuǎn)型辦公室（COE+業(yè)務(wù)單元BP雙線機(jī)制）

2）設(shè)計(jì)協(xié)同激勵(lì)方案（技術(shù)/業(yè)務(wù)部門KPI互鎖）

3）導(dǎo)入敏捷協(xié)作機(jī)制（參考Spotify敏捷部落模型）

案例：國家電網(wǎng)AI節(jié)能調(diào)度

二、前沿趨勢(shì)展望

1. 物理AI：人形機(jī)器人集群

2. 超級(jí)應(yīng)用：AI Agent重構(gòu)操作系統(tǒng)

3. 生態(tài)共生：AI大模型與產(chǎn)業(yè)知識(shí)融合

演練：國內(nèi)企業(yè)普遍面臨“AI技術(shù)高期待與落地低效能”的剪刀差困境，如何運(yùn)用《AI產(chǎn)業(yè)躍遷羅盤》，在6-18個(gè)月內(nèi)完成“戰(zhàn)略校準(zhǔn)→場(chǎng)景爆破→組織進(jìn)化”三級(jí)跳，實(shí)現(xiàn)從“試點(diǎn)盆景”到“生態(tài)雨林”的質(zhì)變突破？

《AI產(chǎn)業(yè)躍遷羅盤》使用指南：

1）戰(zhàn)略校準(zhǔn)：PESTEL+SWOT雙維定位

2）場(chǎng)景爆破：應(yīng)用TRIZ矛盾矩陣選擇突破點(diǎn)

3）組織進(jìn)化：設(shè)計(jì)組織韌性指數(shù)（ORI）評(píng)估模型

焦老師

焦波老師 AI與數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)專家

? 多項(xiàng)專業(yè)級(jí)資質(zhì)認(rèn)證

高級(jí)生成式AI應(yīng)用工程師（百度）

AIGC高級(jí)工程師（工信部）

高級(jí)工程師（上海市人社局）

數(shù)據(jù)治理工程師（DAMA China）

? 19年數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)

現(xiàn)任：上海國屬數(shù)科企業(yè)丨政府人工智能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢顧問

曾任：金山辦公（上市公司）丨總裁室顧問、數(shù)字辦公部總監(jiān)

曾任：麥肯錫（全球領(lǐng)先的管理咨詢公司）丨數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家顧問

曾任：北高峰資本&坤湛科技丨聯(lián)合創(chuàng)始人/商業(yè)化和解決方案負(fù)責(zé)人

曾任：浩鯨云計(jì)算科技（全球領(lǐng)先的數(shù)字化技術(shù)提供商）丨解決方案總監(jiān)

擅長領(lǐng)域：AI+辦公應(yīng)用、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、組織架構(gòu)變革、解決方案架構(gòu)……

? 跨行業(yè)AI轉(zhuǎn)型領(lǐng)航者，賦能20多家企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)千億級(jí)商業(yè)價(jià)值

——賦能AI辦公創(chuàng)新：為金山辦公設(shè)計(jì)“AI+協(xié)作”戰(zhàn)略新范式，促進(jìn)市值突破2000億；

——賦能智能制造升級(jí)：為小米智能制造搭建協(xié)同辦公平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)研發(fā)周期壓縮15%；

——賦能新零售轉(zhuǎn)型：為永輝超市實(shí)施全渠道體驗(yàn)優(yōu)化，優(yōu)化庫存管理滯銷率降低18%；

——賦能智慧社區(qū)升級(jí)：為萬科集團(tuán)打造AI社區(qū)平臺(tái)，物業(yè)運(yùn)維成本降低30%；

——賦能數(shù)字政府建設(shè)：參與浙江、上海多地政府“三網(wǎng)”項(xiàng)目，促進(jìn)政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型；

——賦能智慧司法建設(shè)：為最高法構(gòu)建AI“法律大腦”大模型，案件處理效率提升顯著；

——賦能運(yùn)營商智慧運(yùn)營：服務(wù)全球80多個(gè)國家100多家電信運(yùn)營商，成功建設(shè)客服系統(tǒng)；

……

實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)：

焦波老師擁有19年數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，歷經(jīng)CT、IT、DT發(fā)展并將其帶入產(chǎn)業(yè)，以其系統(tǒng)的架構(gòu)思維、跨界的創(chuàng)新實(shí)踐，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI產(chǎn)業(yè)化融合領(lǐng)域形成獨(dú)特方法論，從頂層設(shè)計(jì)到場(chǎng)景落地，從生態(tài)構(gòu)建到商業(yè)閉環(huán)，深度把握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)與價(jià)值增長路徑，擅長定制“架構(gòu)設(shè)計(jì)+場(chǎng)景創(chuàng)新+商業(yè)變現(xiàn)”三位一體的AI賦能解決方案。

? 智領(lǐng)轉(zhuǎn)型：“頂層架構(gòu)設(shè)計(jì)+場(chǎng)景化智能中臺(tái)”，打造政府與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿

——任職麥肯錫咨詢公司期間，作為大中華區(qū)引入的首位數(shù)字化總架構(gòu)師，構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)框架體系，有效支撐多個(gè)政府、央國企、以及頭部民企數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功落地，幫助客戶實(shí)現(xiàn)從戰(zhàn)略引領(lǐng)貫穿業(yè)務(wù)架構(gòu)、組織架構(gòu)、IT架構(gòu)全面變革升級(jí)。

——任職金山辦公期間，構(gòu)建“數(shù)字化+協(xié)作”第二發(fā)展曲線戰(zhàn)略，參與最高法“法律大腦”、北京經(jīng)信局“私域大模型”等5個(gè)行業(yè)級(jí)AI解決方案設(shè)計(jì)，促進(jìn)公司市值從800億到2000億跨越式增長，推動(dòng)山東數(shù)字政府項(xiàng)目成果在3個(gè)省級(jí)單位復(fù)制推廣。

? AI產(chǎn)業(yè)化攻堅(jiān)：“生態(tài)化運(yùn)營+端到端商業(yè)閉環(huán)”，實(shí)現(xiàn)技術(shù)價(jià)值規(guī)模化變現(xiàn)

——在坤湛科技（高榕2000萬美金投資、阿布扎比8億美金LP）創(chuàng)業(yè)期間，搭建覆蓋“咨詢-規(guī)劃-建設(shè)-運(yùn)營”的全周期團(tuán)隊(duì)能力體系，打下國企/政府雙樣板工程，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)斬獲3億級(jí)戰(zhàn)略項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)AI解決方案在智能制造、政務(wù)等場(chǎng)景的商業(yè)化破冰。

——任職浩鯨云計(jì)算科技期間，從0到1搭建AI產(chǎn)品線，組建阿米巴模式實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地，建成公司首個(gè)全功能SaaS產(chǎn)品，創(chuàng)新設(shè)計(jì)co-branding聯(lián)合運(yùn)營模式，帶動(dòng)AI產(chǎn)品線累計(jì)營收突破10億元。

部分項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：

服務(wù)企業(yè)名稱項(xiàng)目名稱項(xiàng)目內(nèi)容項(xiàng)目成果

內(nèi)蒙聯(lián)通智能客戶服務(wù)為客服中心建設(shè)智能熱線、在線服務(wù)，以及機(jī)器人外呼、預(yù)測(cè)式人工外呼能力人力成本降低50%，客戶體驗(yàn)各指標(biāo)綜合提升30%，F(xiàn)CR、AHT均大幅改善。

小米智能制造智能制造協(xié)同辦公平臺(tái)構(gòu)建研發(fā)與生產(chǎn)協(xié)同系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)跨部門數(shù)據(jù)互通與流程優(yōu)化研發(fā)周期縮短12%，賦能制造業(yè)安全與效率雙提升

永輝超市新零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化到家/到店雙線融合模式，升級(jí)多端用戶體驗(yàn)；AI驅(qū)動(dòng)庫存管理與SKU優(yōu)化用戶月活提升超20%，滯銷率降低18%，庫存周轉(zhuǎn)效率顯著改善

北京同仁堂全業(yè)態(tài)數(shù)字化升級(jí)構(gòu)建數(shù)字中臺(tái)打造圍繞“人、貨、場(chǎng)”的全域數(shù)字化銷售和服務(wù)體系打造大健康領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與現(xiàn)代科技深度融合

華潤集團(tuán)數(shù)字化辦公體系重構(gòu)重構(gòu)OA系統(tǒng)與業(yè)務(wù)流程，推動(dòng)全場(chǎng)景線上化協(xié)同運(yùn)營效率提升15%，成為央國企數(shù)字化轉(zhuǎn)型典范

最高人民法院司法AI“法律大腦”建設(shè)開發(fā)法律文書自動(dòng)生成、案例智能檢索等AI工具，覆蓋100+法院試點(diǎn)法官辦案效率提升20%，書記員事務(wù)性工作減少30%

萬科集團(tuán)智慧社區(qū)AI平臺(tái)建設(shè)集成物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與AI算法，打造物業(yè)智能服務(wù)體系（報(bào)修/安防/能源管理等）業(yè)主滿意度達(dá)95%，物業(yè)運(yùn)維成本降低30%，建立行業(yè)服務(wù)新標(biāo)準(zhǔn)

新加坡StarHub全渠道客戶聯(lián)絡(luò)中心產(chǎn)品建設(shè)電信對(duì)客服務(wù)系統(tǒng)，包含呼叫中心、多媒體客服、外呼營銷等通過智能化降低坐席人力成本30%，坐席提效50%。

盧森堡Post客戶接觸管理產(chǎn)品建設(shè)建立客戶接觸數(shù)字檔案，實(shí)現(xiàn)全渠道客戶360°畫像，提升客戶體驗(yàn)賦能全渠道客戶服務(wù)體驗(yàn)綜合指標(biāo)提升20%以上。

印尼SmartFren下一代BSS全網(wǎng)升級(jí)電信業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)包括CRM、CC、Self-Service全網(wǎng)替換。支撐用戶量雙倍增長的系統(tǒng)承載容量和高可靠。

主講課程：

《政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)務(wù)》

《守正創(chuàng)新，構(gòu)建業(yè)務(wù)增長第二曲線》

《領(lǐng)導(dǎo)者數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深度思考與實(shí)踐》

《AI辦公革命：讓AI成為你的24小時(shí)效率搭檔》（DeepSeek版）

《AI加持下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)發(fā)展的“破與立”》

《AI時(shí)代下數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營管理》

《AI時(shí)代下制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)務(wù)》

《AI趨勢(shì)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用》

授課風(fēng)格：

前瞻視野：融合政策趨勢(shì)、技術(shù)演進(jìn)與商業(yè)邏輯，提供戰(zhàn)略洞察；

深度實(shí)戰(zhàn)：基于20+行業(yè)20年AI、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)案例總結(jié)，拆解落地難點(diǎn)與破局點(diǎn)；

工具賦能：輸出AI、數(shù)字化實(shí)用示例、方法論工具模型、數(shù)據(jù)治理框架等實(shí)用工具包；

高互動(dòng)性：采用沙盤推演、場(chǎng)景化實(shí)際操作演練，強(qiáng)化學(xué)員掌握和應(yīng)用。

部分服務(wù)客戶：

阿里云、阿里淘寶、科大訊飛、金山辦公、平安集團(tuán)、小米、永輝超市、星巴克、北京同仁堂、中國移動(dòng)、中國聯(lián)通、中國電信、中國電子集團(tuán)、華潤數(shù)科、上海市華建集團(tuán)、深圳市特建發(fā)深信投、上海市數(shù)據(jù)局、北京市經(jīng)信局、山東省大數(shù)據(jù)局、最高法及各地高院、青島市大數(shù)據(jù)發(fā)展管理局、銀川市大數(shù)據(jù)管理局、杭州市政采云、萬科、南京垠坤集團(tuán)等

部分客戶評(píng)價(jià)：

“焦波老師是中國電子云在企業(yè)數(shù)字化辦公與AI融合領(lǐng)域的重要合作伙伴，在“數(shù)字CEC”戰(zhàn)略項(xiàng)目推進(jìn)過程中，焦老師負(fù)責(zé)的數(shù)字化智慧辦公云解決方案為我們提供了從技術(shù)選型到跨部門協(xié)同的完整經(jīng)驗(yàn)，為我們?cè)诩瘓F(tuán)內(nèi)推廣和全國市場(chǎng)拓展提供了重要方法支撐。”

——中國電子云 總裁 馬總

“在深圳深信投推進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)戰(zhàn)略研討系列會(huì)議上，焦老師設(shè)計(jì)的《業(yè)務(wù)增長第二曲線》課程直擊傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)，他提出的‘AI+產(chǎn)業(yè)生態(tài)’重構(gòu)思路，幫助我們快速鎖定數(shù)字化運(yùn)營與新能源、大算力賽道的創(chuàng)新機(jī)會(huì)。

——深圳特區(qū)建發(fā)深信投 董事長 陳董

“焦老師從浩鯨時(shí)期孵化的AI產(chǎn)品線至今仍是公司重要營收來源，他開創(chuàng)的‘產(chǎn)品+品牌聯(lián)合’商業(yè)模式創(chuàng)新，為浩鯨科技在新產(chǎn)品的全球化拓展提供了重要方法。”

——浩鯨科技 董事長 鮑董

“在麥肯錫中國能力中心建設(shè)過程中，焦老師不僅輸出了系統(tǒng)化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力框架，更通過實(shí)戰(zhàn)案例教學(xué)，顯著提升了團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)字化和AI技術(shù)商業(yè)化落地的認(rèn)知深度，這種‘戰(zhàn)略+實(shí)操’雙驅(qū)動(dòng)的培養(yǎng)模式極具價(jià)值。”

——麥肯錫 中國能力中心總監(jiān) 戴總

“垠坤集團(tuán)作為多元化產(chǎn)業(yè)集團(tuán)，業(yè)務(wù)面綜合、復(fù)雜且周期長，焦老師設(shè)計(jì)的‘政策-技術(shù)-資本’三位一體推進(jìn)模式，顯著縮短了項(xiàng)目從規(guī)劃到落地的周期，為集團(tuán)聚焦主業(yè)核心與多元平衡發(fā)展提供了重要依據(jù)。”

——南京垠坤集團(tuán) 執(zhí)行總裁 沈總

“焦波是阿里云A100戰(zhàn)略中少有的‘懂技術(shù)、通行業(yè)、強(qiáng)執(zhí)行’的專家，他主導(dǎo)的‘大集成，集大成’方法策略實(shí)現(xiàn)了阿里云能力與企業(yè)需求的精準(zhǔn)對(duì)接，這種生態(tài)化思維正是行業(yè)稀缺資源。”

——阿里云 數(shù)字云運(yùn)營總裁 楊總

“焦波不僅是技術(shù)領(lǐng)袖，更是團(tuán)隊(duì)賦能者。在中興軟創(chuàng)期間，他創(chuàng)建的聯(lián)絡(luò)中心人工智能實(shí)驗(yàn)組培養(yǎng)了為公司培養(yǎng)了一批人才，這種‘硬技術(shù)+軟文化’的結(jié)合，至今仍是公司人才體系的標(biāo)桿。”

——中興軟創(chuàng) 人力資源總經(jīng)理 金總

部分證書：

生成式AI應(yīng)用工程師（高級(jí)）數(shù)據(jù)治理工程師（DAMA China）

AIGC高級(jí)工程師高級(jí)工程師

我要預(yù)訂

咨詢電話：027-5111 9925 , 027-5111 9926手機(jī)：18971071887郵箱：Service@mingketang.com