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從連接到行動，從數治到數智——用數字化思維打造企業AI應用場景

【課程背景】

隨著以大模型（LLM）和智能體為代表的人工智能技術爆發，全球航運物流與產業金融行業正面臨著深刻的效率革命。對于企業發展而言，智能化已不僅是IT部門的技術升級，更是業務發展的核心戰略抓手。目前，企業業務骨干已初步建立起對AI大模型技術趨勢的基礎認知。然而，從“懂概念”到“真落地”之間，存在著巨大的鴻溝。非IT背景的業務人員往往面臨兩大困境：

一是找不到AI切入點，覺得高深莫測與己無關；

二是容易陷入“偽需求”，將大模型當成普通搜索引擎或提出超出當前AI能力邊界的設想。

本課程專為中企業各業務條線骨干量身定制，直接切入“AI應用場景識別方法論”。課程采用“理論講授+分組實戰研討”相結合的模式，旨在引導學員梳理真實業務流程，發掘高價值AI機會點，并通過專家的現場點評與輔導，打通AI技術與真實業務線融合的“最后一公里”。

【企業收益】

1.統一行動路徑：將全員對AI的認知從“散點式的工具嘗試”拉齊到“系統性的業務重構”軌道上。

2.沉淀高優場景：通過現場學員的分組腦暴與專家把關，直接為企業產出并沉淀一批具有高ROI（投資回報率）、可立即著手試點的AI應用場景庫。

3.跨越轉型鴻溝：打破業務與技術的“部門墻”，培養一批懂自身業務又具備AI場景規劃能力的復合型“業務架構師”。

【學員收益】

1.掌握場景方法論：學會運用“業務痛點拆解”、“AI能力映射”、“價值可行性矩陣”等系統性工具識別AI機會點。

2.建立能力邊界感：精準判斷日常工作（如合同審核、資產盤點、市場預測等）中，哪些適合交給AI處理，哪些必須人工把控紅線。

3.提升實戰操盤力：通過親手繪制本部門的AI場景落地畫布，并獲得頂級專家的現場優化建議，帶著實際解決方案回到工作崗位。

【課程時間】1天，6小時/天；

【課程對象】企業各業務條線管理干部與業務骨干

【課程方式】課堂講授+標桿案例拆解+分組實戰研討（工作坊）+講師現場深度點評

課程大綱

(將學員按業務相近原則分為7-10個小組，每組選定一位組長)

一、認知對齊：企業AI落地的“真痛點”與“偽需求”

(前提：學員已有AI通識，本模塊直接切入業務應用邏輯的重構)

1.大模型時代的業務重構邏輯：從“Copilot（副駕駛）”到“Agent（智能體）”

AI不是用來“顛覆”業務的，而是用來“消化繁瑣數據”與“增強人工決策”的。

2.厘清AI的能力邊界：什么能做，什么絕對不能做

舒適區：海量非結構化文檔信息提取、規律性數據預測、流程文案生成。

盲區/紅線：缺乏數據支撐的業務決策、涉及核心商業機密的公有云投喂、需要承擔法律責任的最終決策（防范AI“幻覺”）。

3.識別場景的避坑指南

“偽需求”的特征：為了用AI而用AI（把傳統系統能做好的事強加給大模型）。

“真痛點”的特征：高頻重復、人力耗時巨大、依賴海量信息比對、易受主觀情緒影響的環節。

二、他山之石：AI在業務中的高價值場景解析

(通過跨界與同業案例，打開學員思路，為下午的實戰儲備“彈藥”)

場景1：產業金融與租賃業務

如何利用AI大模型自動解析客戶的多語種盡調報告與財報，秒級生成風險摘要？

AI結合外部指數與歷史周期的動態定價輔助模型。

場景2：制造與運營（AI質檢與預測性維護）

不寫代碼的機器視覺（CV）：產線上的表面缺陷智能識別與良率預測。

利用物聯網（IoT）與AI融合，預測業務流轉瓶頸與維保需求。

場景3：職能中后臺（法務、財務與運營大管家）

打造懂內部規章的“政策問答智能體”。

利用自然語言（大白話）讓AI直接處理龐雜的供應鏈對賬Excel表與物流提單。

三、核心武器：業務驅動的完整AI場景識別方法論

(授人以漁，提供實操工具表單)

1.第一步：業務流解構（ValueStreamMapping）

切忌從“技術”出發，必須從“我的崗位職責和KPI”出發。

工具：把日常業務拆解為“輸入->判斷/處理->輸出”節點。

2.第二步：AI能力映射匹配（AIMapping）

將拆解出的痛點節點，與AI的核心能力（抽取、總結、生成、翻譯、預測、分類）進行強對應匹配。

3.第三步：高優場景評估矩陣（ROIvsFeasibility）

業務價值（Y軸）：省了多少錢？避了多少風險？賺了多少利潤？

落地可行性（X軸）：公司內部有沒有足夠的數據喂給AI？合規風險大不大？技術門檻高不高？

鎖定“低投入、高產出”的“速贏（QuickWin）”機會點。

四、實戰演練：中遠海發AI應用場景設計工作坊

(講師在各組間巡場，提供即時啟發，打破思維卡殼)

實戰任務分配：每組結合自身實際業務，應用上午學到的方法論，深挖出1-2個具體可落地的AI應用場景。

小組共創輸出物（填寫《AI場景設計畫布》）：

1.場景名稱與痛點描述（目前靠人工是怎么干的，有多痛苦）。

2.AI扮演的角色與核心任務（打算讓AI干什么）。

3.數據輸入與結果輸出（喂給AI什么數據，期望AI吐出什么成果）。

4.人工兜底與風險控制機制（如何防止AI出錯）。

五、講師深度點評與方案優化反饋

(各組派代表上臺介紹其《AI場景設計畫布》，每組限時5分鐘)

講師點評：

可行性拷問：“你們這個場景想法很好，但目前系統里存了這部分高質量數據嗎？如果沒有，AI就是無米之炊。”

價值性拷問：“用傳統RPA自動化就能解決的問題，為什么要用大模型？”

合規性拷問：“這個客戶盡調資料涉及到隱私，考慮過數據脫敏和私有化部署路徑嗎？”

重構建議：講師針對每個有潛力的場景，現場給出具體的優化方向與落地建議（例如：縮小切口、先做內部知識庫問答再做對外服務等）。

評選與總結：評選出全場“最具落地價值”的3個AI場景，并作為本次培訓的核心業務資產移交管理層。