从连接到行动，从数治到数智——用数字化思维打造企业AI应用场景

【课程背景】

随着以大模型（LLM）和智能体为代表的人工智能技术爆发，全球航运物流与产业金融行业正面临着深刻的效率革命。对于企业发展而言，智能化已不仅是IT部门的技术升级，更是业务发展的核心战略抓手。目前，企业业务骨干已初步建立起对AI大模型技术趋势的基础认知。然而，从“懂概念”到“真落地”之间，存在着巨大的鸿沟。非IT背景的业务人员往往面临两大困境：

一是找不到AI切入点，觉得高深莫测与己无关；

二是容易陷入“伪需求”，将大模型当成普通搜索引擎或提出超出当前AI能力边界的设想。

本课程专为中企业各业务条线骨干量身定制，直接切入“AI应用场景识别方法论”。课程采用“理论讲授+分组实战研讨”相结合的模式，旨在引导学员梳理真实业务流程，发掘高价值AI机会点，并通过专家的现场点评与辅导，打通AI技术与真实业务线融合的“最后一公里”。

【企业收益】

1.统一行动路径：将全员对AI的认知从“散点式的工具尝试”拉齐到“系统性的业务重构”轨道上。

2.沉淀高优场景：通过现场学员的分组脑暴与专家把关，直接为企业产出并沉淀一批具有高ROI（投资回报率）、可立即着手试点的AI应用场景库。

3.跨越转型鸿沟：打破业务与技术的“部门墙”，培养一批懂自身业务又具备AI场景规划能力的复合型“业务架构师”。

【学员收益】

1.掌握场景方法论：学会运用“业务痛点拆解”、“AI能力映射”、“价值可行性矩阵”等系统性工具识别AI机会点。

2.建立能力边界感：精准判断日常工作（如合同审核、资产盘点、市场预测等）中，哪些适合交给AI处理，哪些必须人工把控红线。

3.提升实战操盘力：通过亲手绘制本部门的AI场景落地画布，并获得顶级专家的现场优化建议，带着实际解决方案回到工作岗位。

【课程时间】1天，6小时/天；

【课程对象】企业各业务条线管理干部与业务骨干

【课程方式】课堂讲授+标杆案例拆解+分组实战研讨（工作坊）+讲师现场深度点评

课程大纲

(将学员按业务相近原则分为7-10个小组，每组选定一位组长)

一、认知对齐：企业AI落地的“真痛点”与“伪需求”

(前提：学员已有AI通识，本模块直接切入业务应用逻辑的重构)

1.大模型时代的业务重构逻辑：从“Copilot（副驾驶）”到“Agent（智能体）”

AI不是用来“颠覆”业务的，而是用来“消化繁琐数据”与“增强人工决策”的。

2.厘清AI的能力边界：什么能做，什么绝对不能做

舒适区：海量非结构化文档信息提取、规律性数据预测、流程文案生成。

盲区/红线：缺乏数据支撑的业务决策、涉及核心商业机密的公有云投喂、需要承担法律责任的最终决策（防范AI“幻觉”）。

3.识别场景的避坑指南

“伪需求”的特征：为了用AI而用AI（把传统系统能做好的事强加给大模型）。

“真痛点”的特征：高频重复、人力耗时巨大、依赖海量信息比对、易受主观情绪影响的环节。

二、他山之石：AI在业务中的高价值场景解析

(通过跨界与同业案例，打开学员思路，为下午的实战储备“弹药”)

场景1：产业金融与租赁业务

如何利用AI大模型自动解析客户的多语种尽调报告与财报，秒级生成风险摘要？

AI结合外部指数与历史周期的动态定价辅助模型。

场景2：制造与运营（AI质检与预测性维护）

不写代码的机器视觉（CV）：产线上的表面缺陷智能识别与良率预测。

利用物联网（IoT）与AI融合，预测业务流转瓶颈与维保需求。

场景3：职能中后台（法务、财务与运营大管家）

打造懂内部规章的“政策问答智能体”。

利用自然语言（大白话）让AI直接处理庞杂的供应链对账Excel表与物流提单。

三、核心武器：业务驱动的完整AI场景识别方法论

(授人以渔，提供实操工具表单)

1.第一步：业务流解构（ValueStreamMapping）

切忌从“技术”出发，必须从“我的岗位职责和KPI”出发。

工具：把日常业务拆解为“输入->判断/处理->输出”节点。

2.第二步：AI能力映射匹配（AIMapping）

将拆解出的痛点节点，与AI的核心能力（抽取、总结、生成、翻译、预测、分类）进行强对应匹配。

3.第三步：高优场景评估矩阵（ROIvsFeasibility）

业务价值（Y轴）：省了多少钱？避了多少风险？赚了多少利润？

落地可行性（X轴）：公司内部有没有足够的数据喂给AI？合规风险大不大？技术门槛高不高？

锁定“低投入、高产出”的“速赢（QuickWin）”机会点。

四、实战演练：中远海发AI应用场景设计工作坊

(讲师在各组间巡场，提供即时启发，打破思维卡壳)

实战任务分配：每组结合自身实际业务，应用上午学到的方法论，深挖出1-2个具体可落地的AI应用场景。

小组共创输出物（填写《AI场景设计画布》）：

1.场景名称与痛点描述（目前靠人工是怎么干的，有多痛苦）。

2.AI扮演的角色与核心任务（打算让AI干什么）。

3.数据输入与结果输出（喂给AI什么数据，期望AI吐出什么成果）。

4.人工兜底与风险控制机制（如何防止AI出错）。

五、讲师深度点评与方案优化反馈

(各组派代表上台介绍其《AI场景设计画布》，每组限时5分钟)

讲师点评：

可行性拷问：“你们这个场景想法很好，但目前系统里存了这部分高质量数据吗？如果没有，AI就是无米之炊。”

价值性拷问：“用传统RPA自动化就能解决的问题，为什么要用大模型？”

合规性拷问：“这个客户尽调资料涉及到隐私，考虑过数据脱敏和私有化部署路径吗？”

重构建议：讲师针对每个有潜力的场景，现场给出具体的优化方向与落地建议（例如：缩小切口、先做内部知识库问答再做对外服务等）。

评选与总结：评选出全场“最具落地价值”的3个AI场景，并作为本次培训的核心业务资产移交管理层。