AI加速行业变革系列：AI趋势与业务实战运用

机器智能全球格局和态势

全球经济演进“大分流”

数智化影响力：疫情布控、线上线下、电影制片，AI大模型

大语言模型将触发第三次经济“大分流”

大模型演进的五个阶段

“机器智能技艺加速迭代，正迎来爆发式演进”——总书记作出重大判断

来自东风的神秘力量——DeepSeek横空出世

DeepSeek的性能和算力成本

科技平权时代到来

机器智能+千行百业

岗位诉求和本领诉求发生变化

AI+现代业界演进全球实例

机器智能点燃千行百业

AI+医疗健康领域

影像诊断，药物研发、个性化治疗

AI+教育培训领域

自适应研习、智能批改、虚拟教师

AI+制造业

预测性维护，智能质检、柔性生产

AI+金融服务业

智能顾投、隐患将控、量化交易

AI+农业现代化

精准种植、病虫害预警、供给链精进

AI+传媒

内容创作、买方体验、声誉管控、营销培训

AI+文旅

AI寻城迹·延安：会讲延安故事的明信片

虚拟人+文旅：从“物理空间”转向“信念IP”

AI难以攻克的领域

创造性事务领域

艺术创作：虽说AI能生成画作，执行层面，但缺乏情感共鸣

文学创作：ChatGPT写小说仍需要人类编辑深度参与

方略革新：颠覆式革新需要打破常规的思路跳跃

情感密集型服务

心理咨询：共情本领无法被算法替代

幼儿教育：肢体接触和情感纽带具备不可替代性

临终关怀：生命最后阶段更需要人性的温度

复杂决策领域

司法审判：法律解释需要价值判断（欧盟立法禁止AI参与量刑）

方略决策：公司并购需要考虑信念融合等等软性因素

外交谈判：微妙的情绪感知和博弈艺术

机器智能赋能办公提效——抓手链和提示词

AI抓手链全景图

2025最全大模型全景图

——从文本、到多模态、到业界

办公实用类AI抓手

1） DeepSeek：深度推理、精准复刻、学术精进

2） 腾讯元宝：生态整合、多模态拆解、效率抓手

3） Kimi：长文本处理、高效整理，智能搜索

4） 秘塔AI：网页生成、学识图谱、垂直搜索

5） 即梦：视频创作、数字人生成、低门槛规划

6） 网易天音：AI作曲、风格多样，版权自由

7） 扣子/元宝：搭建智能体，具备数字助理

AI的核心学识

生成式AI事务原理

大模型的“燃料”和“容器”

——DeepSeek训练资料量和资料存储量

资料集和提示词

DeepSeek抓手的运用基础

实例上手：

生成财报（短文）vs生成论文（长文）

1）从哪个平台接入采用

2）“深度思索”要不要？

3）生成模型vs推理模型

4）“联网搜索”的适用情境和不适用情境

5. 提示词：AI的智能导航仪

理论模型：

提示词编写CLEAR法则

1）Control（将控范围）

2）Lead（带出推演）

3）Explain（解释诉求）

4）Adjust（调整细节）

5）Result（锁定标的）

高频情境实战——AI+文档运用实战

文档运用情境和分类

阅读领会

调查研究报告

结晶呈报

商业文案创作

帮你读文档（高效聪慧，灵活可靠）

帮你阅读文档，给出收束提炼

阅读领会文档，解答你的问询

1）按照你的诉求精准回答

2）直接给你结论

基于文档内容，就一线经验说，帮你二次创作

1）写研习心得

2）研习洞见做决策

——Markdown输出格式的运用

3）生成呈报PPT大纲

实操上手：

以《2022中国民营公司数智化转型调研报告》、《民营公司数智化转型典型实例集》为素材，输入不同提示词的结果以及精进对比。

帮你做调研（有理有据、资讯周全）

AI+调研拆解的四个运用情境

1）就某类专精学识向你科普解说

2）搜索最 新业界资讯拆解收束

3）针对某项资讯展开深度调研拆解

4）拆解对比资料提供决策建议

围绕“办法轮廓+资料事实”开展调研

办法：

麦肯锡MECE原理

实例拆解：

可信资料空间方案研究

实操上手：

建设方案提案

帮你写呈报（结构清晰、重点突出）

1. 呈报材料提示词建议

1）陈述情况（E）：如下文字文本为何、这些附件为何、发生了什么事情

2）输入资料（C）：以若干附件和文字为范围，严格将控超纲

3）提出目的（R）：写一份周边/月报/会议纪要

4）列明要求（A）：按照什么格式，包含什么内容、简洁还是充实

2. AI+呈报的两个运用情境

1）编写周期性呈报材料

实操上手：

基于每周的琐碎文字记录提炼简短周报

实操上手：

基于周报汇总形成月报

2）化解各种情境生成会议纪要

实操上手：

基于多人的会议流水账，和会议纪要模板，具体来看，形成会议纪要

帮你通商务（文案高手，创作达人）

实例对比：

开放性营销推广文案VS约束性营销推广文案

商务文案提示词建议

1）带入情境（E）：你是**专家，我是**博主

2）提出差事（C）：写一段**营销广告文案、写一个**广告标题

3）表述期望（A）：爆款、有效、**风格、

4）指出标的（R）：勾住关注、助推传播、拉升营销成效、激发购买欲

AI+商务文案的三个情境

1）营销推广文案创作

实例上手：

健身房营运文案

2）项目携手商务提案编写

实例上手：

商务经理的商务携手提案

3）活动策划文案创作

实例上手：

公司HR的校园招聘策划方案

高频情境实战——AI+资料拆解以及图表运用实战

AI+资料拆解初探

AI+Excel处理

1）公式：对事务表的值开展计算

AI+公式实操上手：

各种情境下AI生成公式，情境包括精准诉求、模糊诉求、异常处理、跨表关联、自然语言转公式、逆向拆解公式、函数组合等等。上手破解一个实际问题：“Excel公式达成多条件成本分摊”。

8） 宏：一组VB指令执行重复差事

AI+宏实操上手：

各种情境下AI生成宏，情境包括资料自动化处理、报表自动生成、交互式抓手、系统集成、错误处理和日志、性能精进、定时差事、扩展事务表函数等等。高频情境上手：批量清洗/转换资料、图表生成。

资料拆解的整体流程

1）抓手选项

2）资料治理和建模

3）拆解以及可视化

4）产生洞见、指导决策

AI+资料拆解的两大情境

1）DeepSeek+资料文件拆解

2）WPS AI处理Excel

WPS AI资料拆解

实例上手：

以某公司部门员工打开资料为例，采用WPS打开待处理表格，采用WPS AI资料拆解本领迅速解读表格内容。针对解读的表格内容情况，决策下一步拆解打法。

迅速解读表格内容

递进拆解表格资料

自动生成公式

另一个抓手：OfficeAI插件

抓手：

office ai助手

业务情境实战——AI+买方营运

挖掘资料背后的故事——描述性拆解基础

描述性拆解的核心概念

定义和标的：回答“发生了什么”

与其他拆解办法的对比（诊断性、预测性、指导性）

要害统计量和运用

集中趋势（均值、中位数、众数）

离散程度（方差、准则差、极差）

分布形态（偏度，峰度）

相关关系（协方差、相关系数）

互联网业界实例实战

网站流量拆解：访问量、来源分布、时间趋势

电商销售拆解：销售额趋势、商品占比、用户行为

社交媒体用户拆解：年龄/性别分布、活跃度、交流行为

再议买方转化路径——漏斗拆解法

漏斗拆解的核心推演

定义：从用户进入→完成标的的转化进程

价值：识别离职点、精进用户体验

漏斗模型构筑和精进

阶段设定（如注册→下单→支付）

要害指标（转化率、离职率、停留时间）

资料收集和清洗（抓手：Google Analytics、Mixpanel）

实战实例：注册转化页面精进

瓶颈诊断（如表单复杂度、加载速度）

A/B测试和打法验证

业界实例：成功和失败心得收束

从买方旅程到终身价值（LTV）

LTV的定义和计算

公式：LTV = (ARPU × LT) - CAC

核心变量：买方获取成本、留存率、毛利率

LTV在增长打法中的运用

用户生命周期管控（AARRR模型）

高价值买方识别和留存精进

AI技艺在LTV预测中的运用

机器研习模型：买方细分和行为预测

实战上手：基于历史资料预测LTV

360°买方视图——用户画像构筑和运用

用户画像基础概念

定义：标签化的用户模型

和传统拆解的区别（个性化、动态性）

资料收集和分群技艺

资料来源：CRM、行为追踪、社交媒体、问卷

聚类拆解（如K-means、肘部法则）

运用实例

个性化推荐系统

精准营销打法规划

买方生命周期管控

业界实战上手（上）

实战1：基于AARRR模型的移动运用拆解

获客→激活→留存→变现→推荐全链路诊断

实战2：买方细分和特征提取

资料清洗 → 聚类拆解 → 群体特征可视化

业界实战上手（下）

实战3：个性化推荐方案规划

基于用户画像的推荐打法（如电商、内容平台）

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