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AI需求分析方法与实践

发布时间:2025-02-24 16:16:40

讲师:李福东天数:1天费用:元/人关注:72

日程安排:

课程大纲:

需求分析框架培训

【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*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*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

需求分析框架培训

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