AI时代的数智化转型战略规划与落地实战

课程背景：

在AI大模型重塑商业逻辑、重构竞争格局的今天，企业数字化转型已进入“数智融合”的新阶段，面临双重核心任务：既要补齐传统数字化的“流程与数据”短板，实现业务流程的全面贯通与数据资产的有效治理；更要突破传统数字化边界，构建智能化的“知识与模型”核心能力。

当前企业数智化转型普遍陷入多重困境：传统数字化建设遗留的流程割裂、数据孤岛问题尚未解决，业务与技术脱节导致转型流于表面；面对AI大模型浪潮，多数企业缺乏清晰的战略认知，既不知如何将大模型与核心业务深度融合，也难以构建适配AI时代的知识沉淀与复用体系；同时存在转型路径模糊、落地抓手缺失、投入产出失衡等问题，导致大量转型投入未能转化为实际竞争力，甚至陷入“为转型而转型”的误区。

本课程立足企业转型痛点，基于“数智DnA双螺旋变革体系”底层逻辑，深度拆解“数智化转型规划三阶十二步法”。课程将从战略解码切入，引导学员精准锚定转型方向，设计人机协同的业务蓝图，规划阶梯式可落地的演进路线，最终构建“数据+知识”双轮驱动的企业大脑。通过高密度实战演练，直击转型规划与落地的核心难点，帮助企业决策者快速梳理转型思路，输出一份切合实际的数智化转型规划草案，为企业高效推进数智化转型、抢占AI时代竞争先机提供核心支撑。

课程收益：

1. 掌握核心方法论：精通“数智化转型规划三阶十二步法”，掌握从战略解码、架构设计到路线图规划的全套标准动作。

2. 构建双螺旋思维：理解“数智 DnA”九大双螺旋法则，确立“数据×知识=智能”的转型公式，解决业务与技术“两张皮”难题。

3. 夯实数字化地基：掌握经典的4A架构设计，解决业务流程断点与主数据同源问题，为AI落地扫清障碍。

4. 设计智能化蓝图：学会设计“人机协同”的新型业务流程，以及“MaaS（模型即服务）”的技术架构。

5. 输出实战成果：通过全流程工作坊，产出《数智化转型高价值场景清单》与《演进路线图》。

课程时间：2天，6小时/天

课程对象：企业董事长/CEO、CIO/CTO、CDO、战略规划部负责人、核心业务部门一把手

课程方式：标杆深度复盘+方法论拆解+架构设计沙盘+分组PK实战

课程大纲

第一部分：顶层设计与蓝图构建——解决“转什么”与“怎么转”

导入：数智进化的底层逻辑与DnA体系

1. 数字化（D）与智能化（A）的本质差异与互补关系

2. 数智DnA双螺旋变革体系九大核心法则

3. 转型失败的根因：重建设轻运营、重数据轻知识

案例深析：美的集团从“632数字化补课”到“T+3数智化驱动”的十年进化路径复盘。

互动研讨：数智化体检——对照DnA九大法则，分组诊断企业当前的“螺旋断裂点”在哪里？

第一讲：以终为始，战略解码与愿景描绘（第一阶：步骤1-5）

一、战略识别与5看评估（步骤1-2）

1. 理解战略诉求

1）高层访谈的标准话术与真实需求挖掘

2）战略解码工具：BLM模型

2. 5看+1探（Probe）

1）经典5看

——看行业、看客户、看竞争、看自己、看技术

2）AI场景探针

——建立MVP（最小可行性产品）试错机制，用实测数据验证AI可行性

二、现状诊断与愿景定义（步骤3-5）

1. 数智化成熟度评估

1）流程成熟度

2）知识准备度

2. 现状与差距（Gap）分析

1）业务断点识别

2）数据孤岛识别

3. 描绘数智化愿景

1）定义To-Be（未来）的业务场景

2）设定转型的时间表与里程碑

案例深析：华为如何通过“五看三定”识别出“合同智能审核”这一高价值AI场景。

实战工作坊：战略解码与场景探针各小组模拟一家企业，选取真实的战略目标。拆解出关键业务痛点，并筛选出1个适合用AI解决的“探针场景”。

第二讲：统一认识，架构蓝图设计（第二阶：步骤6-7）

一、顶层架构设计逻辑：4A+Agent

1. 设计顶层架构蓝图

——企业架构（EA）的核心价值

——总体形态：大平台（数据+模型）+小前端（应用）+强大脑（知识）

二、“一体四面”架构详细设计：4A架构的数智化升维

1. BA（业务架构）：流程与智能体融合

—— L1-L4 流程梳理标准

——定义“人机协同”节点：明确 Agent（数字员工）的岗位职责

2. IA（信息架构）：数据与知识融合

——主数据管理 (MDM) 与数据同源

——知识图谱与向量数据库的构建路径

3. AA/TA（应用与技术架构）：平台与模型融合

——服务化 (Service) 拆解与中台建设

—— MaaS (模型即服务) 层部署策略：L0-L1-L2 三层模型架构

案例深析：平安保险“极速理赔”架构解析——如何将AI图像识别嵌入传统定损流程，实现架构重构。

实战工作坊：架构拼图演练基于上午选定的场景，绘制一张包含“业务流程、数据流向、AI介入点”的逻辑蓝图（草案）。

第三讲：把握节奏，演进路径规划（第三阶：步骤8-11）

一、价值锚定与举措识别（步骤8-9）

1. 定义价值指标体系

1）运营指标：效率、质量、成本

2）数智指标：AI替代率、知识沉淀量

2. 识别高价值举措项目

1）筛选漏斗三维度：业务痛点、数据可行性、技术成熟度

2）三类举措分类：数字化补课类、智能化速赢类、长期战略类

二、演进路线图设计（步骤10-11）

1. 解决方案工程化

——五阶工程法：场景→流程→组织→数据→IT

2. 演进路线图（Roadmap）规划

1）起跑期：打通核心断点，上线MVP，建立信心

2）加速期：沉淀平台能力，AI深度嵌入业务流

3）长跑期：全链条数智化，实现自主进化

案例深析：SHEIN（希音）的演进路线——如何从“数字化小单快返”进化为“AI预测驱动生产”。

实战工作坊：演进路线图绘制将识别出的项目填入“三年演进路线图”模板，明确每年的建设重点与里程碑。

第四讲：长效机制——建设与运营双轨制（步骤12+）

一、组织变革与资源保障

1. 规划项目与组织

——变革委员会（一把手工程）的运作机制

——业务与 IT 混编团队（铁三角模式）

——新岗位设置：数据分析师、知识工程师、Prompt 工程师

二、持续运营体系（Operations）

1. DataOps（数据运营）

1）源头治理机制：谁产生数据，谁负责质量

2）数据资产的动态更新与保鲜

2. ModelOps（模型运营）

1）反馈闭环（RLHF）：收集一线用户的“点赞/纠错”，持续微调模型

2）治理红线：数据主权、隐私保护与AI伦理安全

互动研讨：运营危机模拟模拟场景：系统上线3个月后，一线员工抱怨AI推荐不准，甚至出现常识错误，导致业务停摆。请制定应对方案（是停用、回滚，还是清洗数据？）。

综合演练：数智化转型全案路演

——巅峰对决：模拟企业转型规划

1. 任务发布

——各小组模拟一家企业的经营班子，基于真实背景进行规划。

2. 方案产出

1）一张战略地图（解决什么核心痛点？）

2）一张架构蓝图（数字化与智能化如何融合？）

3）一张演进路线图（未来3年的行动计划）

3. 路演PK

——各组CEO上台汇报，其他组作为“董事会”进行质询。

4. 专家点评

——基于“DnA体系”与“三阶十二步法”标准进行深度诊断。

配套工具包（电子版）：

《数智DnA双螺旋变革体系指南》

《数智化转型规划三阶十二步法操作手册》

《企业数智化成熟度评估表（含知识准备度）》

《高价值场景筛选漏斗模型》

《演进路线图（Roadmap）绘制模板》