课程背景
在数字经济主导的时代，公司数智化转型陷入三重危机：认知断层导致方略和业务脱节，对技艺驱动的商业变革方向把握失准；价值转化难引发
"投入大，见效小"的恶性循环，数智化系统难以转化为实际业务结晶；信任危机因资料泄露、模型幻觉等等问题持续发酵，削弱内外部信任并触发监管隐患。这些挑战共同构筑了"有数智化无转型"的困局，使公司在智能化浪潮中步履维艰。
本课独创
"连接（IoT）-资料（中台）-智能（Agent）"黄金三角模型，为公司提供破局新路径：借助全链条落地办法论，从业务情境定义到施行部署构筑闭环系统；提炼制造、营销、运维
等等
6大业界的高价值情境模板。
课程将赋能公司达成三重跃迁：效率层面，准则化模板驱动运维人力成本缩减、排产时效拉升，直接释放产能；革新层面，智能体协同网络开辟新增长极。
可持续层面，双轨制度构筑
"资料驱动决策"信念，促成公司从局部试点到全域敏捷进化。最终支援公司将危机转化为机遇，完成从效率精进到商业生态重构的方略质变，在数字浪潮中赢得持久竞争力。
课程收益
● 认知破界：掌握数智化实践“感知-决策-行动-进化”闭环，预判技艺演进路径
● 抓手贯通：熟练
运用
Coze平台2小时搭建资料治理事务流程（含RAG增强和幻觉抑制）
● 情境突破：输出3
大业界通用
AI方案模板，规避15类施行陷阱
● 风控双轨：规划技艺防御（提示词工程）+合规审计（GDPR落地）保障架构
● MVP验证：借助4周敏捷制度达成ROI正循环（某母婴品牌转化率↑30%实例）
课程大纲
导入：
AI驱动转型的机遇和挑战
痛点墙诊断：
公司自测（连接中断？资料沉睡？
AI运用难产？），绘制“连接-资料-智能”断点图
AI价值再认知：
超越聊天机器人：数智化转型怎样驱动业务重构？拆解核心本领闭环
课程轮廓：
“连接-资料-智能”三角模型和MVP落地路径
首讲：组织支撑层
——构筑AI赋能引擎
一、业务铁三角升级（
AI版）
1.
业务侧：
AI情境漏斗
运用：
并发
诉求
→高价值情境筛选矩阵
2. 技艺侧：抓手链拼图
抓手：
Coze/Dify等等5类平台情境适配表
3. 营运侧：反馈回路规划
重点：
核心指标预警阈值设置
沙盘实战：
《
AI诉求优先级裁决会》
——研发VS生产VS营销，标的冲突推演
二、
英才进化飞轮
本领图谱
三维模型
：
资料思路
×
提示词
工程
×伦理审查
（三维雷达图）——是AI时代英才本领的核心轮廓，三者相互嵌套形成动态闭环系统：
1. 资料思路三要点：
资料敏感度
+拆解建模+可视化表述
运用情境：
公司需构筑资料中台，打通
API准则化接口，防止“资料孤岛”导致拆解失真
2. 提示词工程
技艺本质：
带出大模型生成高质量响应的指令轮廓，需兼顾明晰性、结构化和无偏性
1）ICIO模型（指令+来由+输入+输出）
2
）
CRISPE要则：明晰定位、差事、风格
实践要点：
借助
RAG技艺融合公司学识库，减少模型幻觉
3. 伦理审查两维度
1）技艺风控：部署差分隐私、对抗训练修正资料偏见
实例：
西门子
/通用电气的AI预测性维护资料治理
2）合规风控：遵循GDPR/《个人资讯保护法》，规划动态放权制度
视频实例：
某跨境电商资料收集范围调整实例
全周期管控：
从资料采集（知情同意书）到销毁（推演隔离），构筑伦理委员会审计算法决策链
实例：
“
AI
星火规划”认证借助率↑
40%
的实战课程拆解
次讲：技艺支撑层
——搭建智能基座
一、连接筑基：实时资料动脉
重点：
构筑支持
AI的资料采集和传输网络
1. 5G专网：构筑低时延高可靠的资料动脉
2. IoT装置接入规划：异构装置的统一纳管
3. API开放平台：资料流通的“高速公路”
实例拆解：
三一重工装置传感器网络怎样为预测性维护
AI提供资料？
实例拆解：
某电商开放订单
API至供应商生态，支撑智能供给链AI运用的要害集成点
二、
资料活化：
AI赋能中台
1. 资料治理
抓手：
AI资料治理架构图
2
.
资料中台的技艺支撑架构
第一步：做好
4个
分层架构
——资料采集层、存储计算层、智能学识库层、资料服务层
第二步：规划4个核心本领
——流批一体引擎、防止资料孤岛、动态血缘追踪、弹性资源调度
3
.
智能学识库：
AI认知本领的引擎
实例：
AI介入的资料治理项目新提速
4
.
实时资料服务和
AI决策闭环
5
.
安全和成本平衡
抓手实战：
资料资产目录规划、资料服务
API封装演示（支撑AI调用）
实例：
智能补货系统怎样倚重资料中台达成库存成本实时精进？资料流和
AI决策推演
三、智能跃迁：
AI Agent开发实战
办法论：
智能体开发全流程详解
1. 情境定义
2. Agent定位规划
3. 抓手链集成
4. RAG学识增强
5. 测试部署
抓手实战：
采用
Coze（或者其他低代码平台）迅速搭建一个差事型智能体
核心招数：
差事拆解
Prompt工程、RAG构筑公司学识库、抓手链选型避坑指南
三讲：业务价值链层
——AI情境突破和MVP验证
情境规划办法论：
怎样识别高价值、高可行性的
AI赋能情境？
评核轮廓
：
价值、资料、技艺、隐患
一、业务价值的三层体现
1.
连接：打通资料孤岛的要害组件
1）统一资料管控架构
2）可信资料空间
抓手：
资料服务总线（
DSB）架构
2.
资料：资源目录和标签架构
1）业务属性标签架构
维度
：主题域标签，业务状态标签
抓手
：
Collibra定义业务术语，换个角度看，Alation自动打标
2）
技艺特征标签架构
维度
：资料血缘（来源、转换路径），运行层面，
敏感等级（
PII、GDPR合规标识）
实例
：某电商平台
借助血缘标签追溯
100+业务线资料链路，隐患识别速度拉升80%
抓手：
DataHub元资料平台
架构优势
：
实时血缘拆解
：借助
Kafka传递元资料变更经过（MCE/MAE），动态更新图谱。
联合治理
：支持分散式元资料服务，适配资料网格架构。
施行成效
：某零售集团整合
CRM/POS资料，买方画像生成时间从小时级降至分钟级。
3.
智能层：认知和智能体运用
1）
认知增强
- 提示词工程
领域自适应提示
：注入业界学识
思路链（
Chain-of-Thought）
：分步带出模型推理
举例
：
“先定位资料孤岛→再匹配集成方案”
抓手
：
XMind思路导图：拆解业务诉求→技艺方案→隐患将控的三级提示轮廓
2
）
智能体协同网络
a
垂直智能体
——
资料探查
Agent：自动扫描API接口，落地时，生成集成建议报告
——
安全治理
Agent：实时监控资料泄露隐患，触发动态脱敏
b
协同制度：基于经过驱动（
Kafka）传递差事，借助API网关聚合结果
实例
：某公司“资料大使”Agent自动协调部门间资料权限申请，流程耗时缩短65%
二、智能
IT运维
情境攻坚
标的
：降低告警误报率、预防自动化操作隐患
1. 连接层：告警资料统一接入
要害组件
：网关聚合各种监控抓手告警/
资料服务总线（
DSB）准则化告警字段（主机/IP/严重等级）
2. 资料层：告警根因拆解图谱
1）
资源目录
a
业务标签：要害业务系统（如支付核心）、影响等级（
P0/P1）
b技艺标签：告警血缘、敏感标记（生产环境标识）
2）
根因定位
a
学识图谱关联：
CPU爆涨→容器OOM→资料库连接池溢出
b动态阈值设置：基于历史基线自动调整预警线（规避告警风暴）
3. 智能层：自动化运维和隐患将控
1）
智能体协同网络
a
根因拆解
Agent：调用学识图谱定位故障路径（准确率92%）
b
安全治理
Agent：拦截高危命令（规避自动化误操作）
2）
人机协同制度
a沙箱预演：所有运维脚本需在镜像环境验证
b
回滚规划：自动备份操作前快照，支持
1分钟回滚
银行实例
：强化研习精进告警聚合打法，要害经过识别速度拉升
80%，宕机时间减少40%
三
、智能制造情境攻坚
标的
：破解装置异构性、资料割裂、排产僵化痛点，在实际应用里，规避
“装置异构阻碍采集”和“过度自动化”陷阱
1. 连接层：工业协议统一和系统纵向集成
核心挑战
：工业情境下多系统协议差异导致资料孤岛
解题打法
：边缘计算网关达成多协议转换（对应装置异构性陷阱规避）。
资料服务总线（
DSB）架构打通订单流（ERP）、生产流（MES）、将控流（PLC）
价值拉升
：装置资料采集覆盖率从
65%→98%
2. 资料层：OEE指标准则化和实时拆解
——
资源目录构筑
1）
业务标签：装置
OEE值（状态标签）、良品率（主题域标签）
2）
技艺标签：传感器资料血缘（
PLC→边缘网关→Kafka→Flink）、敏感等级（仅装置ID脱敏）
抓手链
：
DataHub自动追踪焊接装置1000+测点资料血缘（对应实时血缘优势）；Alation定义“装置停机故障”等等业务术语
实例深度复盘
：某光伏厂良品率拉升
18%的资料驱动进程
3. 智能层：AI动态排产和人机协同
——
算法内核
1）运筹精进：混合整数规划处理订单优先级、装置约束（规避过度自动化陷阱）
2）
协同制度：当紧急插单时，
AI置信度<85%，转人工调度确认
实例抓手
：规则引擎设置、XMind拆解排产推演
——
订单分解
→资源匹配→瓶颈识别→甘特图生成
实例效
果
：某汽车部件厂交货周期缩短
25%（装置利用率拉升22%）
四
、智能营销情境攻坚
标的
：破解跨渠道资料割裂，推荐冷启动、人工内容生成效率低下问题
1. 连接层：全域用户触点整合
1）
方案架构
a CDP平台
统一用户
ID（微信openID+手机号+装置指纹）
b
资料服务总线（
DSB）同步企微/小程序/IoT行为资料（规避跨渠道割裂陷阱）
2）
合规要点
：
GDPR敏感字段（位置/手机号）动态脱敏
2. 资料层：行为路径拆解和用户分群
标签架构构筑
：
业务属性标签：高价值买方（
RFQ≥8）、离职隐患买方（30天未交流）
技艺特征标签：页面停留时长（
Kafka实时流），点击热力图（Elasticsearch存储）
价值抓手
：热力图驱动
A/B测试。
定义
“购买意愿分数”计算规则
3. 智能层：大模型话术生成和MVP验证
提示词工程打法
实例实操
：母婴业界
——
智能体协同
1）
审核
Agent：检测话术合规性（如禁用“最安全”等等绝对化表述）
2）AB测试Agent：自动分配不同话术版本给销售组
【实地实操：
4周AI-MVP验证制度
】
办法论：
怎样规划并执行一个成功的
AI-MVP？
（标的设定
->情境选项->范围界定->资料准备->迅速开发->度量验证）
抓手：
MVP画布模板、要害成功指标（KPI）设定指南
实例：
某公司
AI客服MVP从试点到推广的成功路径和心得教训
反例剖析：
某制造公司
AI质检项目因忽视迭代制度而失败的根因拆解
产出结晶：
如下表所示
周次
要害动作
产出
1
标的设定（拉升转
化
率
>20%）
KPI仪表板
2
生成
100条话术+人工审核
合规话术库
3
10个销售小组AB测试
最佳话术版本
4
全渠道推广
+ROI核算
转化率拉升
31%的MVP报告
四讲：营运支撑层
——风控保障和持续进化
一、
AI风控双轨架构
1. 技艺风控
痛点：
机器幻觉导致决策失真（如生成虚假财务参数），从实践看，自动化误操作扩大故障（如高危命令误执行）
情境：
AI生成报告/自动化运维脚本等等高危情境。
1）化解机器幻觉的提示词工程打法
2）输出结果可信度验证办法
3）系统稳定性监控
2. 合规风控
痛点：
资料泄露触发
GDPR罚款（如员工隐私未脱敏），实操中，算法黑箱遭监管审计质疑。
情境：
跨境资料传输
/用户画像生成等等敏感情境
1）AI运用的资料隐私保护规划（GDPR等等）
2）算法可解释性和审计要求
3）伦理审查制度
抓手：
AI隐患查验清单、合规审计轮廓模板
二、资料驱动营运和敏捷迭代
1.
构筑
AI价值监控看板：
四维指标可视化架构
1）
效能维度：处理时效（如报告生成速度
↑70%）
2）
质量维度：准确率
/召回率（如CV质检F1-score≥0.92）
3）
成本维度：资源节约率（如运维人力
↓40%）
4）
革新维度：新情境覆盖率（如年度
AI运用增长数）
情境化表现实例：
某母婴品牌
MVP看板实时追踪
——
效能：话术生成速度（条
/小时）
——
质量：销售转化率波动（
AB测试对比）
——成本：人工审核工时下降比例
——革新：新拓客情境数量
标的
：
将
AI价值量化为核心指标，达成业务成效的可视化、实时化、可归因化
1）核心指标规划和资料采集
2）看板可视化架构规划
3）资料架构要害技艺
实例拆解：
某零售公司怎样借助实时监控要害指标，利用
AI拉升决策时效60%？
2.
小步快跑迭代模型：四阶敏捷精进引擎
1）效能监控：实时采集要害指标（如装置OEE值）
2）归因拆解：定位瓶颈（例：排产算法在插单情境失效）
3）打法精进：A/B测试新方案（如调整混合整数规划参数）
4）持续部署：自动化流水线更新模型（CI/CD触发重训练）
情境化表现实例：
某港口吊机调度迭代进程
——监控：实时追踪装卸效率（箱/小时）
——归因：识别台风天气预测偏差（外部情报缺失）
——精进：接入气象API新增隐患因子
——部署：月度模型迭代拉升调度精度8%
标的：
构筑
“监控-评核-精进-部署”的自治闭环，达成模型持续进化
1）闭环事务流规划
2）各阶段核心实践
3）组织保障制度：跨职能看板会
，
自动化流水线抓手
实例拆解：
某港口吊机调度模型怎样借助月度资料反馈持续迭代精进效率？
抓手：
AI营运监控看板模板、迭代精进SOP
老师简介
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博闻智咨询|冰洋老师
适合谁听
技艺决策者（CTO/CIO/架构师）：规划公司级AI技艺栈和资料治理架构、业务管人者（营运/货品/营销总监）：识别AI赋能情境、规划业务价值闭环、变革促成者（数智化负责人/HR）：规划组织协同制度、促成AI本领落地。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。