课程收益：

● 认知破界：掌握数字化实践“感知-决策-行动-进化”闭环，预判技术演进路径

● 工具贯通：熟练运用Coze平台2小时搭建数据治理工作流程（含RAG增强与幻觉抑制）

● 场景突破：输出3大行业通用AI方案模板，规避15类实施陷阱

● 风控双轨：设计技术防御（提示词工程）+合规审计（GDPR落地）保障体系

● MVP验证：通过4周敏捷机制实现ROI正循环（某母婴品牌转化率↑30%案例）

课程方式：

痛点墙诊断 + 场景工作坊 + 沙盘推演 + 工具实战 + 案例复盘 （案例50% + 工具演练30% + 研讨20%）

课程工具：

表格：6大行业AI方案模板与15类实施陷阱

导入：AI驱动转型的机遇与挑战

痛点墙诊断：企业自测（连接中断？数据沉睡？AI应用难产？），绘制“连接-数据-智能”断点图

AI价值再认知：超越聊天机器人：数字化转型如何驱动业务重构？解析核心能力闭环

课程框架：“连接-数据-智能”三角模型与MVP落地路径

第一讲：组织支撑层——构建AI赋能引擎

一、业务铁三角升级（AI版）

1. 业务侧：AI场景漏斗

应用：并发需求→高价值场景筛选矩阵

2. 技术侧：工具链拼图

工具：Coze/Dify等5类平台场景适配表

3. 运营侧：反馈回路设计

重点：核心指标预警阈值设置

沙盘实战：《AI需求优先级裁决会》

——研发VS生产VS营销，目标冲突推演

二、人才进化飞轮

能力图谱三维模型：数据思维×提示词工程×伦理审查（三维雷达图）——是AI时代人才能力的核心框架，三者相互嵌套形成动态闭环系统：

1. 数据思维三要点：数据敏感度+分析建模+可视化表达

应用场景：企业需建立数据中台，打通API标准化接口，避免“数据孤岛”导致分析失真

2. 提示词工程

技术本质：引导大模型生成高质量响应的指令框架，需兼顾明确性、结构化和无偏性

1）ICIO模型（指令+背景+输入+输出）

2）CRISPE原则：明确角色、任务、风格

实践要点：通过RAG技术融合企业知识库，减少模型幻觉

3. 伦理审查两维度

1）技术风控：部署差分隐私、对抗训练修正数据偏见

案例：西门子/通用电气的AI预测性维护数据治理

2）合规风控：遵循GDPR/《个人信息保护法》，设计动态授权机制

视频案例：某跨境电商数据收集范围调整案例

全周期管理：从数据采集（知情同意书）到销毁（逻辑隔离），建立伦理委员会审计算法决策链

案例：“AI星火计划”认证通过率↑40%的实战课程拆解

第二讲：技术支撑层——搭建智能基座

一、连接筑基：实时数据动脉

重点：构建支持AI的数据采集与传输网络

1. 5G专网：构建低时延高可靠的数据动脉

2. IoT设备接入规划：异构设备的统一纳管

3. API开放平台：数据流通的“高速公路”

案例解析：三一重工设备传感器网络如何为预测性维护AI提供数据？

案例解析：某电商开放订单API至供应商生态，支撑智能供应链AI应用的关键集成点

二、数据活化：AI赋能中台

1. 数据治理

工具：AI数据治理架构图

2. 数据中台的技术支撑体系

第一步：做好4个分层架构

——数据采集层、存储计算层、智能知识库层、数据服务层

第二步：设计4个核心能力

——流批一体引擎、避免数据孤岛、动态血缘追踪、弹性资源调度

3. 智能知识库：AI认知能力的引擎

案例：AI介入的数据治理项目新提速

4. 实时数据服务与AI决策闭环

5. 安全与成本平衡

工具实战：数据资产目录设计、数据服务API封装演示（支撑AI调用）

案例：智能补货系统如何依赖数据中台实现库存成本实时优化？数据流与AI决策逻辑

三、智能跃迁：AI Agent开发实战

方法论：智能体开发全流程详解

1. 场景定义

2. Agent角色设计

3. 工具链集成

4. RAG知识增强

5. 测试部署

工具实战：使用Coze（或其他低代码平台）快速搭建一个任务型智能体

核心技巧：任务拆解Prompt工程、RAG构建企业知识库、工具链选型避坑指南

第三讲：业务价值链层——AI场景突破与MVP验证

场景设计方法论：如何识别高价值、高可行性的AI赋能场景？

评估框架：价值、数据、技术、风险

一、业务价值的三层体现

1. 连接：打通数据孤岛的关键组件

1）统一数据管理体系

2）可信数据空间

工具：数据服务总线（DSB）架构

2. 数据：资源目录与标签体系

1）业务属性标签体系

维度：主题域标签，业务状态标签

工具：Collibra定义业务术语，Alation自动打标

2）技术特征标签体系

维度：数据血缘（来源、转换路径），敏感等级（PII、GDPR合规标识）

案例：某电商平台通过血缘标签追溯100+业务线数据链路，风险识别速度提升80%

工具：DataHub元数据平台

架构优势：

实时血缘分析：通过Kafka传递元数据变更事件（MCE/MAE），动态更新图谱。

联合治理：支持分散式元数据服务，适配数据网格架构。

实施效果：某零售集团整合CRM/POS数据，客户画像生成时间从小时级降至分钟级。

3. 智能层：认知与智能体应用

1）认知增强 - 提示词工程

领域自适应提示：注入行业知识

思维链（Chain-of-Thought）：分步引导模型推理

举例：“先定位数据孤岛→再匹配集成方案”

工具：XMind思维导图：拆解业务需求→技术方案→风险控制的三级提示框架

2）智能体协同网络

a 垂直智能体

——数据探查Agent：自动扫描API接口，生成集成建议报告

——安全治理Agent：实时监控数据泄露风险，触发动态脱敏

b 协同机制：基于事件驱动（Kafka）传递任务，通过API网关聚合结果

案例：某公司“数据大使”Agent自动协调部门间数据权限申请，流程耗时缩短65%

二、智能IT运维场景攻坚

目标：降低告警误报率、预防自动化操作风险

1. 连接层：告警数据统一接入

关键组件：网关聚合各种监控工具告警/数据服务总线（DSB）标准化告警字段（主机/IP/严重等级）

2. 数据层：告警根因分析图谱

1）资源目录

a业务标签：关键业务系统（如支付核心）、影响等级（P0/P1）

b技术标签：告警血缘、敏感标记（生产环境标识）

2）根因定位

a 知识图谱关联：CPU爆涨→容器OOM→数据库连接池溢出

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：自动化运维与风险控制

1）智能体协同网络

a 根因分析Agent：调用知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）人机协同机制

a 沙箱预演：所有运维脚本需在镜像环境验证

b 回滚设计：自动备份操作前快照，支持1分钟回滚

银行案例：强化学习优化告警聚合策略，关键事件识别速度提升80%，宕机时间减少40%

三、智能制造场景攻坚

目标：解决设备异构性、数据割裂、排产僵化痛点，规避“设备异构阻碍采集”和“过度自动化”陷阱

1. 连接层：工业协议统一与系统纵向集成

核心挑战：工业场景下多系统协议差异导致数据孤岛

解决方案：边缘计算网关实现多协议转换（对应设备异构性陷阱规避）；数据服务总线（DSB）架构打通订单流（ERP）、生产流（MES）、控制流（PLC）

价值提升：设备数据采集覆盖率从65%→98%

2. 数据层：OEE指标标准化与实时分析

——资源目录构建

1）业务标签：设备OEE值（状态标签）、良品率（主题域标签）

2）技术标签：传感器数据血缘（PLC→边缘网关→Kafka→Flink）、敏感等级（仅设备ID脱敏）

工具链：DataHub自动追踪焊接设备1000+测点数据血缘（对应实时血缘优势）；Alation定义“设备停机故障”等业务术语

案例深度复盘：某光伏厂良品率提升18%的数据驱动过程

3. 智能层：AI动态排产与人机协同

——算法内核

1）运筹优化：混合整数规划处理订单优先级、设备约束（规避过度自动化陷阱）

2）协同机制：当紧急插单时，AI置信度<85%，转人工调度确认

案例工具：规则引擎设置、XMind拆解排产逻辑

——订单分解→资源匹配→瓶颈识别→甘特图生成

案例效果：某汽车部件厂交货周期缩短25%（设备利用率提升22%）

四、智能营销场景攻坚

目标：破解跨渠道数据割裂、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+设备指纹）

b 数据服务总线（DSB）同步企微/小程序/IoT行为数据（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. 数据层：行为路径分析与用户分群

标签体系构建：

业务属性标签：高价值客户（RFQ≥8）、流失风险客户（30天未互动）

技术特征标签：页面停留时长（Kafka实时流）、点击热力图（Elasticsearch存储）

价值工具：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：大模型话术生成与MVP验证

提示词工程策略案例实操：母婴行业

——智能体协同

1）审核Agent：检测话术合规性（如禁用“最安全”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

【现场实操：4周AI-MVP验证机制】

方法论：如何设计并执行一个成功的AI-MVP？

（目标设定->场景选择->范围界定->数据准备->快速开发->度量验证）

工具：MVP画布模板、关键成功指标（KPI）设定指南

案例：某企业AI客服MVP从试点到推广的成功路径与经验教训

反例剖析：某制造企业AI质检项目因忽视迭代机制而失败的根因分析

产出成果：如下表所示

第四讲：运营支撑层——风控保障与持续进化

一、AI风控双轨体系

1. 技术风控

痛点：机器幻觉导致决策失真（如生成虚假财务参数），自动化误操作扩大故障（如高危命令误执行）

场景：AI生成报告/自动化运维脚本等高危场景。

1）应对机器幻觉的提示词工程策略

2）输出结果可信度验证方法

3）系统稳定性监控

2. 合规风控

痛点：数据泄露触发GDPR罚款（如员工隐私未脱敏），算法黑箱遭监管审计质疑。

场景：跨境数据传输/用户画像生成等敏感场景

1）AI应用的数据隐私保护设计（GDPR等）

2）算法可解释性与审计要求

3）伦理审查机制

工具：AI风险检查清单、合规审计框架模板

二、数据驱动运营与敏捷迭代

1. 构建AI价值监控看板：四维指标可视化体系

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）创新维度：新场景覆盖率（如年度AI应用增长数）

场景化表现案例：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

——创新：新拓客场景数量

目标：将AI价值量化为核心指标，实现业务效果的可视化、实时化、可归因化

1）核心指标设计与数据采集

2）看板可视化架构设计

3）数据架构关键技术

案例解析：某零售企业如何通过实时监控关键指标，利用AI提升决策时效60%？

2. 小步快跑迭代模型：四阶敏捷优化引擎

1）效能监控：实时采集关键指标（如设备OEE值）

2）归因分析：定位瓶颈（例：排产算法在插单场景失效）

3）策略优化：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）

场景化表现案例：某港口吊机调度迭代过程

——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）

——优化：接入气象API新增风险因子

——部署：月度模型迭代提升调度精度8%

目标：建立“监控-评估-优化-部署”的自治闭环，实现模型持续进化

1）闭环工作流设计

2）各阶段核心实践

3）组织保障机制：跨职能看板会，自动化流水线工具

案例解析：某港口吊机调度模型如何通过月度数据反馈持续迭代优化效率？

工具：AI运营监控看板模板、迭代优化SOP