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需求分析框架培訓

【課程背景】
在企業(yè)數字化轉型的進程中，人工智能（AI）技術正成為推動行業(yè)變革的關鍵動力。無論是智能制造、智慧金融，還是數字化營銷、自動化客服，AI的應用正在以前所未有的速度滲透到各個領域。AI不僅能夠提升企業(yè)運營效率、優(yōu)化業(yè)務流程、降低人力和時間成本，還能夠在數據分析、智能決策、風險管理等方面提供強大的支持。然而，盡管企業(yè)普遍意識到AI的價值，卻在落地應用時面臨諸多挑戰(zhàn)。
首先，許多企業(yè)的管理層和業(yè)務負責人對AI技術的實際能力缺乏清晰認知，不知道AI究竟能夠解決哪些具體業(yè)務痛點，也難以判斷目前的AI技術是否足夠成熟來滿足自身需求。這導致企業(yè)在AI應用上容易陷入“盲目投入”或“觀望等待”的困境。其次，即使企業(yè)已經有了AI應用的意向，也往往缺乏系統(tǒng)化的需求分析方法，導致AI項目在實施過程中遇到目標不清、業(yè)務適配度低、ROI難以評估等問題，最終影響項目落地的成效。
對于工業(yè)制造、金融、交通、煙草等行業(yè)而言，AI與業(yè)務流程的結合尤為關鍵。例如，制造企業(yè)可以通過AI優(yōu)化供應鏈管理、智能預測設備維護需求，提高生產效率；金融企業(yè)可以利用AI進行風控建模、智能反欺詐分析，降低風險成本。然而，這些應用都需要從企業(yè)的具體業(yè)務流程出發(fā)，結合實際場景進行需求拆解，才能找到AI最適合的切入點和應用方式。
因此，企業(yè)亟需一套系統(tǒng)化的AI需求分析方法論，以業(yè)務流程為切入點，精準識別AI的適配場景，構建科學合理的AI應用方案。本課程正是基于這一需求而設計，旨在幫助企業(yè)管理人員、業(yè)務負責人和技術團隊建立AI需求分析的全流程思維，掌握從業(yè)務梳理到AI落地實施的關鍵路徑。

【課程收益】
掌握AI的核心能力：從機器學習、深度學習到大模型（如ChatGPT、DeepSeek等），了解AI的*發(fā)展及其在企業(yè)中的應用模式。
建立AI需求分析框架：學習基于業(yè)務流程的需求分析方法，精準識別企業(yè)可優(yōu)化的業(yè)務環(huán)節(jié)，避免盲目投入。
理解AI+RPA的融合應用：探索機器人流程自動化（RPA）如何與AI結合，實現業(yè)務流程的智能化升級，提高企業(yè)運營效率。
通過實戰(zhàn)演練進行需求落地：結合真實案例，學員將在課程中應用AI需求分析工具，梳理自身企業(yè)的AI需求，并輸出可用于落地實施的方案。

【課程特色】
業(yè)務導向、精準分析；案例驅動，結合行業(yè)實踐；實戰(zhàn)演練、產出可落地方案

【課程對象】
企業(yè)管理層（中高層）、業(yè)務部門負責人、流程管理與優(yōu)化專家、數字化與智能化轉型負責人、運營管理人員、AI/數據科學團隊、IT/信息化團隊、企業(yè)研究院人員、工業(yè)制造行業(yè)相關人員

【課程大綱】
一、 AI技術概述與企業(yè)應用
1、 AI的核心概念與技術基礎
AI基本概念：人工智能的定義、發(fā)展歷程及核心能力
傳統(tǒng)機器學習 vs 深度學習 vs 生成式AI：區(qū)別與應用場景
有監(jiān)督學習 vs 自監(jiān)督學習 vs 強化學習：區(qū)別與應用場景
單模態(tài) vs 多模態(tài)：區(qū)別與應用場景
自然語言處理 vs 計算機視覺 vs 知識圖譜：區(qū)別與應用場景
AI智能體（Agent）演化歷程及發(fā)展趨勢展望
人工智能的生成模型及其對業(yè)務運營的替代程度（L1~L5）
大模型（LLM）簡介：如ChatGPT、DeepSeek等，及其在企業(yè)中的應用方式
人工智能、生成式AI及大模型的主要評價指標與評價方法
數據驅動 vs 規(guī)則驅動 vs 模型驅動：AI如何基于數據學習，區(qū)別于傳統(tǒng)的業(yè)務系統(tǒng)
2、 DeepSeek等AI大模型能力展示
文本內容的識別和生成
語音內容的識別和生成
圖片內容的識別和生成
視頻內容的識別和生成
文檔內容的識別和生成
統(tǒng)計分析/數據分析
3、 AI在企業(yè)中的應用價值
AI如何助力企業(yè)降本增效：人機協(xié)同、流程優(yōu)化、自動化運營等
AI在制造業(yè)、金融業(yè)、保險業(yè)、供應鏈等行業(yè)的應用案例
RPA（機器人流程自動化）+ AI的融合應用：流程優(yōu)化、審批自動化、客服自動化等。
智能數據分析與決策支持：AI如何幫助企業(yè)管理層做出更精準的數據決策
4、 AI落地實施的關鍵要點
企業(yè)業(yè)務流程與AI的結合方式：AI如何適配現有業(yè)務流程
AI需求分析方法論：如何從企業(yè)痛點出發(fā)拆解AI應用場景
AI技術落地的挑戰(zhàn)：數據質量、技術選型、成本與ROI評估
如何判斷AI項目的可行性：企業(yè)高層如何科學決策AI投資方向
5、 AI技術趨勢與未來發(fā)展方向
未來AI的發(fā)展趨勢：AGI（通用人工智能）、多模態(tài)AI、數字員工等
AI對企業(yè)組織架構的影響：崗位調整、人機協(xié)同的新模式
領導干部如何布局企業(yè)AI戰(zhàn)略：從試點到規(guī)?；瘧玫?實踐

二、 AI需求分析方法論與實踐
1、 數字化流程四步法
業(yè)務流程梳理
任務分解
AI可行性評估
需求落地
2、 RPA（機器人流程自動化）+AI：如何優(yōu)化業(yè)務流程
數字員工成為新型勞動力
RPA實現跨應用貫通
RPA+AI，進一步實現流程自動化
3、 實踐案例與工具
行業(yè)案例分析（制造業(yè)、保險業(yè)、財務審核等）
AI驅動的流程優(yōu)化案例
AI需求分析工具介紹與使用

三、 企業(yè)AI需求梳理與實戰(zhàn)演練
1、 學員分組練習：基于自身企業(yè)的業(yè)務流程，應用所學方法梳理AI需求
2、 形成AI需求Excel表，定義任務、崗位、自動化的可能性
3、 學員小組PK，分享AI需求分析成果
4、 講師點評與優(yōu)化建議

需求分析框架培訓