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數(shù)字化開(kāi)發(fā)培訓(xùn)

培訓(xùn)對(duì)象：
上市國(guó)央企技術(shù)中心、數(shù)字化部門(mén)、運(yùn)營(yíng)中心中高層管理者，產(chǎn)品設(shè)計(jì)師，IT部門(mén)，業(yè)務(wù)骨干等；

課程背景：
在生成式AI技術(shù)加速落地的背景下，企業(yè)亟需掌握AI大模型與現(xiàn)有技術(shù)融合的實(shí)戰(zhàn)方法論。本課程聚焦DEEPSEEK等大模型構(gòu)建AGENT的企業(yè)級(jí)應(yīng)用，通過(guò)7大典型場(chǎng)景拆解、技術(shù)棧搭建指南及安全部署策略，幫助學(xué)員突破“技術(shù)概念≠業(yè)務(wù)價(jià)值”的認(rèn)知瓶頸，掌握從場(chǎng)景挖掘到工程落地的全鏈條能力。  

課程收益：
培訓(xùn)完結(jié)后，學(xué)員能夠：
1. 掌握AI大模型作為數(shù)字化開(kāi)發(fā)引擎的核心邏輯，突破傳統(tǒng)系統(tǒng)架構(gòu)的局限性  
2. 設(shè)計(jì)“AI AGENT+RPA+低代碼”的復(fù)合技術(shù)方案，規(guī)避單一技術(shù)工具的應(yīng)用陷阱  
3. 建立業(yè)務(wù)場(chǎng)景智能化轉(zhuǎn)譯能力，將復(fù)雜需求拆解為可落地的AI任務(wù)單元  
4. 掌握7類(lèi)高價(jià)值細(xì)分場(chǎng)景的AGENT設(shè)計(jì)方法，覆蓋辦公、流程、決策等核心領(lǐng)域  
5. 搭建適配企業(yè)需求的技術(shù)工具矩陣，平衡開(kāi)發(fā)效率與數(shù)據(jù)安全  

課程大綱：
單元
大綱
內(nèi)容
單元一
為什么以DEEPSEEK為代表的AI大模型是下一代數(shù)字化引擎？
1. 傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式的三大困局
1.1）代碼冗余：每新增需求需重新開(kāi)發(fā)模塊
1.2）響應(yīng)遲滯：流程變更需數(shù)月調(diào)整周期
1.3）人力依賴(lài)：高度依賴(lài)專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)者資源
2. AI驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)的革命性突破
2.1）自然語(yǔ)言即代碼：業(yè)務(wù)人員直接定義需求
2.2）動(dòng)態(tài)自適應(yīng)：系統(tǒng)自動(dòng)響應(yīng)流程變化
案例：某央企用DEEPSEEK重構(gòu)OA系統(tǒng)，需求響應(yīng)效率提升5倍
討論課題：你所在企業(yè)哪些系統(tǒng)存在“重復(fù)造輪子”問(wèn)題？ 
 
單元二
AI AGENT的邊界與融合之道
1. AGENT能力的三重天花板
1.1）數(shù)據(jù)閉環(huán)：無(wú)法自主獲取外部數(shù)據(jù)
1.2）硬件交互：缺乏物理執(zhí)行能力
1.3）長(zhǎng)鏈條邏輯：多步驟任務(wù)易出錯(cuò)
2. 復(fù)合技術(shù)解決方案
2.1）AGENT+RPA：用RPA機(jī)器人執(zhí)行界面操作  
2.2）AGENT+低代碼：快速構(gòu)建定制化模
案例：某銀行“智能報(bào)銷(xiāo)AGENT”融合OCR+RPA，錯(cuò)誤率從12%降至1%
討論課題：設(shè)計(jì)一個(gè)需要多技術(shù)融合的業(yè)務(wù)場(chǎng)景

單元三
業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能化轉(zhuǎn)譯方法論
1. 四層拆解模型
1.1）業(yè)務(wù)目標(biāo)層：降本/增效/風(fēng)控？
1.2）流程節(jié)點(diǎn)層：識(shí)別可自動(dòng)化環(huán)節(jié)
1.3）數(shù)據(jù)輸入層：結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比
1.4）決策復(fù)雜度：規(guī)則驅(qū)動(dòng)or模型驅(qū)動(dòng)？
2. 智能化轉(zhuǎn)譯員的核心能力
2.1）需求轉(zhuǎn)譯：將業(yè)務(wù)語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為Prompt指令
2.2）效果驗(yàn)證：設(shè)計(jì)測(cè)試用例與評(píng)估指標(biāo)
案例：某制造企業(yè)將設(shè)備維修經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為AGENT決策樹(shù)  討論課題：拆解一個(gè)典型業(yè)務(wù)流程的智能化改造點(diǎn)

單元四
DEEPSEEK大模型的7大高價(jià)值場(chǎng)景
1.  辦公效率場(chǎng)景
1.1）智能會(huì)議紀(jì)要：自動(dòng)提取待辦事項(xiàng)并分配責(zé)任人
1.2）合同比對(duì)AGENT：3分鐘完成百頁(yè)合同差異標(biāo)注
2.  流程優(yōu)化場(chǎng)景
2.1）智能排班AGENT：動(dòng)態(tài)匹配人力與訂單量  
2.2）供應(yīng)鏈預(yù)警AGENT：自動(dòng)識(shí)別履約風(fēng)險(xiǎn)
3.  決策支持場(chǎng)景
3.1）招投標(biāo)分析AGENT：實(shí)時(shí)生成競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手策略報(bào)告 3.2）工程審計(jì)AGENT：自動(dòng)核查隱蔽工程數(shù)據(jù)
3.3）案例：某建筑集團(tuán)用DEEPSEEK實(shí)現(xiàn)投標(biāo)文件生成自動(dòng)化
討論課題：選擇1個(gè)場(chǎng)景設(shè)計(jì)AGENT功能清單

單元五
AGENT開(kāi)發(fā)技術(shù)棧搭建指南
1.  工具矩陣四象限
1.1）基礎(chǔ)層：DEEPSEEK  API/開(kāi)源模型微調(diào)
1.2）執(zhí)行層：UiPath/影刀RPA
1.3）數(shù)據(jù)層：向量數(shù)據(jù)庫(kù)/知識(shí)圖譜工具
1.4）監(jiān)控層：LangSmith等AI鏈觀測(cè)平臺(tái)
2.  開(kāi)發(fā)流程標(biāo)準(zhǔn)化
2.1）需求-工具匹配度評(píng)估表
2.2）最小可行性產(chǎn)品（MVP）開(kāi)發(fā)路徑
2.3）案例：某物流企業(yè)AGENT開(kāi)發(fā)工具選型對(duì)比
討論課題：為你的業(yè)務(wù)場(chǎng)景匹配技術(shù)工具

單元六
企業(yè)級(jí)AGENT實(shí)施路徑
1.  四階段落地法
1.1）試點(diǎn)期：選擇3個(gè)月內(nèi)見(jiàn)效的場(chǎng)景
1.2）推廣期：建立內(nèi)部AGENT應(yīng)用商店
1.3）融合期：與傳統(tǒng)系統(tǒng)API打通
1.4）進(jìn)化期：持續(xù)優(yōu)化模型性能
2.  安全部署策略
2.1）敏感數(shù)據(jù)脫敏訓(xùn)練方案
2.2）私有化模型輕量化部署
2.3）案例：某央企AGENT安全架構(gòu)設(shè)計(jì)
討論課題：制定你的AGENT實(shí)施路線(xiàn)圖

單元七
AGENT應(yīng)用的未來(lái)演進(jìn)
1. 技術(shù)融合趨勢(shì)
1.1）AGENT+數(shù)字孿生：實(shí)現(xiàn)物理世界仿真
1.2）AGENT+區(qū)塊鏈：構(gòu)建可信協(xié)作網(wǎng)絡(luò)
2. 組織優(yōu)化：
2.1）AI中臺(tái)團(tuán)隊(duì)組建標(biāo)準(zhǔn)
2.2）人機(jī)協(xié)作KPI體系設(shè)計(jì)
2.3）案例：某汽車(chē)集團(tuán)AGENT治理委員會(huì)運(yùn)作機(jī)制  
討論課題：預(yù)測(cè)AI AGENT對(duì)你行業(yè)的顛覆性影響

數(shù)字化開(kāi)發(fā)培訓(xùn)