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需求分析框架培訓(xùn)

【課程背景】
在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，人工智能（AI）技術(shù)正成為推動行業(yè)變革的關(guān)鍵動力。無論是智能制造、智慧金融，還是數(shù)字化營銷、自動化客服，AI的應(yīng)用正在以前所未有的速度滲透到各個領(lǐng)域。AI不僅能夠提升企業(yè)運營效率、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、降低人力和時間成本，還能夠在數(shù)據(jù)分析、智能決策、風(fēng)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(yīng)用時面臨諸多挑戰(zhàn)。
首先，許多企業(yè)的管理層和業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人對AI技術(shù)的實際能力缺乏清晰認(rèn)知，不知道AI究竟能夠解決哪些具體業(yè)務(wù)痛點，也難以判斷目前的AI技術(shù)是否足夠成熟來滿足自身需求。這導(dǎo)致企業(yè)在AI應(yīng)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(jīng)有了AI應(yīng)用的意向，也往往缺乏系統(tǒng)化的需求分析方法，導(dǎo)致AI項目在實施過程中遇到目標(biāo)不清、業(yè)務(wù)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(wù)流程的結(jié)合尤為關(guān)鍵。例如，制造企業(yè)可以通過AI優(yōu)化供應(yīng)鏈管理、智能預(yù)測設(shè)備維護(hù)需求，提高生產(chǎn)效率；金融企業(yè)可以利用AI進(jìn)行風(fēng)控建模、智能反欺詐分析，降低風(fēng)險成本。然而，這些應(yīng)用都需要從企業(yè)的具體業(yè)務(wù)流程出發(fā)，結(jié)合實際場景進(jìn)行需求拆解，才能找到AI最適合的切入點和應(yīng)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(wù)流程為切入點，精準(zhǔn)識別AI的適配場景，構(gòu)建科學(xué)合理的AI應(yīng)用方案。本課程正是基于這一需求而設(shè)計，旨在幫助企業(yè)管理人員、業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人和技術(shù)團(tuán)隊建立AI需求分析的全流程思維，掌握從業(yè)務(wù)梳理到AI落地實施的關(guān)鍵路徑。

【課程收益】
掌握AI的核心能力：從機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)到大模型（如ChatGPT、DeepSeek等），了解AI的*發(fā)展及其在企業(yè)中的應(yīng)用模式。
建立AI需求分析框架：學(xué)習(xí)基于業(yè)務(wù)流程的需求分析方法，精準(zhǔn)識別企業(yè)可優(yōu)化的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，避免盲目投入。
理解AI+RPA的融合應(yīng)用：探索機器人流程自動化（RPA）如何與AI結(jié)合，實現(xiàn)業(yè)務(wù)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(jìn)行需求落地：結(jié)合真實案例，學(xué)員將在課程中應(yīng)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(wù)導(dǎo)向、精準(zhǔn)分析；案例驅(qū)動，結(jié)合行業(yè)實踐；實戰(zhàn)演練、產(chǎn)出可落地方案

【課程對象】
企業(yè)管理層（中高層）、業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)人、流程管理與優(yōu)化專家、數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型負(fù)責(zé)人、運營管理人員、AI/數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊、IT/信息化團(tuán)隊、企業(yè)研究院人員、工業(yè)制造行業(yè)相關(guān)人員

【課程大綱】
一、 AI技術(shù)概述與企業(yè)應(yīng)用
1、 AI的核心概念與技術(shù)基礎(chǔ)
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(xué)習(xí) vs 深度學(xué)習(xí) vs 生成式AI：區(qū)別與應(yīng)用場景
有監(jiān)督學(xué)習(xí) vs 自監(jiān)督學(xué)習(xí) vs 強化學(xué)習(xí)：區(qū)別與應(yīng)用場景
單模態(tài) vs 多模態(tài)：區(qū)別與應(yīng)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(yīng)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(wù)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(yīng)用方式
人工智能、生成式AI及大模型的主要評價指標(biāo)與評價方法
數(shù)據(jù)驅(qū)動 vs 規(guī)則驅(qū)動 vs 模型驅(qū)動：AI如何基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，區(qū)別于傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)
2、 DeepSeek等AI大模型能力展示
文本內(nèi)容的識別和生成
語音內(nèi)容的識別和生成
圖片內(nèi)容的識別和生成
視頻內(nèi)容的識別和生成
文檔內(nèi)容的識別和生成
統(tǒng)計分析/數(shù)據(jù)分析
3、 AI在企業(yè)中的應(yīng)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(yīng)鏈等行業(yè)的應(yīng)用案例
RPA（機器人流程自動化）+ AI的融合應(yīng)用：流程優(yōu)化、審批自動化、客服自動化等。
智能數(shù)據(jù)分析與決策支持：AI如何幫助企業(yè)管理層做出更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)決策
4、 AI落地實施的關(guān)鍵要點
企業(yè)業(yè)務(wù)流程與AI的結(jié)合方式：AI如何適配現(xiàn)有業(yè)務(wù)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(yīng)用場景
AI技術(shù)落地的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量、技術(shù)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(xué)決策AI投資方向
5、 AI技術(shù)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(shù)字員工等
AI對企業(yè)組織架構(gòu)的影響：崗位調(diào)整、人機協(xié)同的新模式
領(lǐng)導(dǎo)干部如何布局企業(yè)AI戰(zhàn)略：從試點到規(guī)?；瘧?yīng)用的*實踐

二、 AI需求分析方法論與實踐
1、 數(shù)字化流程四步法
業(yè)務(wù)流程梳理
任務(wù)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(wù)流程
數(shù)字員工成為新型勞動力
RPA實現(xiàn)跨應(yīng)用貫通
RPA+AI，進(jìn)一步實現(xiàn)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(wù)審核等）
AI驅(qū)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(xué)員分組練習(xí)：基于自身企業(yè)的業(yè)務(wù)流程，應(yīng)用所學(xué)方法梳理AI需求
2、 形成AI需求Excel表，定義任務(wù)、崗位、自動化的可能性
3、 學(xué)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(xùn)