AI需求分析方法与实践

从业务流程出发，精准定位AI需求，打造高效智能化企业

【课程背景】

在企业数字化转型的进程中，人工智能（AI）技术正成为推动行业变革的关键动力。无论是智能制造、智慧金融，还是数字化营销、自动化客服，AI的应用正在以前所未有的速度渗透到各个领域。AI不仅能够提升企业运营效率、优化业务流程、降低人力和时间成本，还能够在数据分析、智能决策、风险管理等方面提供强大的支持。然而，尽管企业普遍意识到AI的价值，却在落地应用时面临诸多挑战。

首先，许多企业的管理层和业务负责人对AI技术的实际能力缺乏清晰认知，不知道AI究竟能够解决哪些具体业务痛点，也难以判断目前的AI技术是否足够成熟来满足自身需求。这导致企业在AI应用上容易陷入“盲目投入”或“观望等待”的困境。其次，即使企业已经有了AI应用的意向，也往往缺乏系统化的需求分析方法，导致AI项目在实施过程中遇到目标不清、业务适配度低、ROI难以评估等问题，最终影响项目落地的成效。

对于工业制造、金融、交通、烟草等行业而言，AI与业务流程的结合尤为关键。例如，制造企业可以通过AI优化供应链管理、智能预测设备维护需求，提高生产效率；金融企业可以利用AI进行风控建模、智能反欺诈分析，降低风险成本。然而，这些应用都需要从企业的具体业务流程出发，结合实际场景进行需求拆解，才能找到AI最适合的切入点和应用方式。

因此，企业亟需一套系统化的AI需求分析方法论，以业务流程为切入点，精准识别AI的适配场景，构建科学合理的AI应用方案。本课程正是基于这一需求而设计，旨在帮助企业管理人员、业务负责人和技术团队建立AI需求分析的全流程思维，掌握从业务梳理到AI落地实施的关键路径。

【课程收益】

掌握AI的核心能力：从机器学习、深度学习到大模型（如ChatGPT、DeepSeek等），了解AI的最新发展及其在企业中的应用模式。

建立AI需求分析框架：学习基于业务流程的需求分析方法，精准识别企业可优化的业务环节，避免盲目投入。

理解AI+RPA的融合应用：探索机器人流程自动化（RPA）如何与AI结合，实现业务流程的智能化升级，提高企业运营效率。

通过实战演练进行需求落地：结合真实案例，学员将在课程中应用AI需求分析工具，梳理自身企业的AI需求，并输出可用于落地实施的方案。

【课程特色】业务导向、精准分析；案例驱动，结合行业实践；实战演练、产出可落地方案

【课程对象】企业管理层（中高层）、业务部门负责人、流程管理与优化专家、数字化与智能化转型负责人、运营管理人员、AI/数据科学团队、IT/信息化团队、企业研究院人员、工业制造行业相关人员

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、AI技术概述与企业应用

1、AI的核心概念与技术基础

AI基本概念：人工智能的定义、发展历程及核心能力

传统机器学习 vs 深度学习 vs 生成式AI：区别与应用场景

有监督学习 vs 自监督学习 vs 强化学习：区别与应用场景

单模态 vs 多模态：区别与应用场景

自然语言处理 vs 计算机视觉 vs 知识图谱：区别与应用场景

AI智能体（Agent）演化历程及发展趋势展望

人工智能的生成模型及其对业务运营的替代程度（L1~L5）

大模型（LLM）简介：如ChatGPT、DeepSeek等，及其在企业中的应用方式

人工智能、生成式AI及大模型的主要评价指标与评价方法

数据驱动 vs 规则驱动 vs 模型驱动：AI如何基于数据学习，区别于传统的业务系统

2、DeepSeek等AI大模型能力展示

文本内容的识别和生成

语音内容的识别和生成

图片内容的识别和生成

视频内容的识别和生成

文档内容的识别和生成

统计分析/数据分析

3、AI在企业中的应用价值

AI如何助力企业降本增效：人机协同、流程优化、自动化运营等

AI在制造业、金融业、保险业、供应链等行业的应用案例

RPA（机器人流程自动化）+ AI的融合应用：流程优化、审批自动化、客服自动化等。

智能数据分析与决策支持：AI如何帮助企业管理层做出更精准的数据决策

4、AI落地实施的关键要点

企业业务流程与AI的结合方式：AI如何适配现有业务流程

AI需求分析方法论：如何从企业痛点出发拆解AI应用场景

AI技术落地的挑战：数据质量、技术选型、成本与ROI评估

如何判断AI项目的可行性：企业高层如何科学决策AI投资方向

5、AI技术趋势与未来发展方向

未来AI的发展趋势：AGI（通用人工智能）、多模态AI、数字员工等

AI对企业组织架构的影响：岗位调整、人机协同的新模式

领导干部如何布局企业AI战略：从试点到规模化应用的最佳实践

二、AI需求分析方法论与实践

1、数字化流程四步法

业务流程梳理

任务分解

AI可行性评估

需求落地

2、RPA（机器人流程自动化）+AI：如何优化业务流程

数字员工成为新型劳动力

RPA实现跨应用贯通

RPA+AI，进一步实现流程自动化

3、实践案例与工具

行业案例分析（制造业、保险业、财务审核等）

AI驱动的流程优化案例

AI需求分析工具介绍与使用

三、企业AI需求梳理与实战演练

1、学员分组练习：基于自身企业的业务流程，应用所学方法梳理AI需求

2、形成AI需求Excel表，定义任务、岗位、自动化的可能性

3、学员小组PK，分享AI需求分析成果

4、讲师点评与优化建议