课程大纲：

智能采购管理培训

课程背景近年来，随着国家对人工智能产业的持续扶持及政策支持，AI技术在各行各业中的应用迅速扩展。供应链与采购领域作为企业降本增效、风险防控和效率提升的重要环节，正迎来数字化转型的新机遇。欧冶工业品及集团公司积极布局“AI+采购”战略，力图利用先进的AI技术提升采购效率、优化供应链管理。Deepseek作为一款先进的AI应用工具，其在数据挖掘、供应链优化、智能决策支持等方面展现出巨大潜力。为帮助管理层及供应链相关人员系统了解国家人工智能政策生态和AI在采购领域的应用前景，进而制定相应战略，本课程将结合实际案例和数据演练，全面解析“AI+采购”的*趋势与实践路径。

课程收益
前沿政策与市场洞察
学员将了解国家在人工智能领域的*政策及市场动态，掌握AI技术在供应链及采购领域中的发展趋势和应用前景。
战略与决策支持
学员将学会如何利用AI工具（如Deepseek）进行数据挖掘、供应链优化和风险预警，为企业“AI+采购”战略决策提供科学依据。
流程优化与成本控制
通过案例分析，学员将掌握如何运用AI技术优化采购流程、提高效率、降低成本，并实现供应链协同和信息透明化管理。
实践操作与经验分享
课程结合大量真实案例和数据演练，输出一套可复制、可落地的智能采购实施方案，为企业后续战略转型提供实战经验。

课程目标
解读国家AI政策与产业生态
学员了解国家在人工智能领域的扶持政策和市场环境，为“AI+采购”战略提供宏观指导。
掌握“AI+采购”战略内涵
系统解析集团公司和欧冶工业品的战略定位，明确AI技术在采购与供应链优化中的关键作用。
深入探讨Deepseek应用前景
分析Deepseek在数据挖掘、供应链管理、风险预警和智能决策中的应用场景及实际效果。
提升智能采购决策能力
学员通过案例解析和数据演练，构建基于AI技术的采购流程优化和供应链协同改进方案，形成实际操作指南。

授课对象
欧冶工业品及集团公司相关管理层
供应链、采购、运营和数据分析相关部门负责人及骨干
关注数字化转型和智能采购应用的企业决策者

预期效果
学员能够全面掌握国家人工智能*政策及其在供应链采购领域的应用趋势。
学员能深刻理解“AI+采购”战略内涵，掌握数字化工具（如Deepseek）的实际应用方法。
通过丰富的案例和数据演练，学员将输出一套可复制、可落地的智能采购和供应链优化方案。
提升管理层基于数据驱动的决策能力，实现采购流程优化、风险防控和成本控制，推动企业战略转型。

课程大纲
一、前沿政策与“AI+采购”战略解读
1.1 国家AI政策与产业生态
1.1.1 政策解读
分析国家人工智能扶持政策、产业规划和市场趋势
重点政策文件解读（例如《新一代人工智能发展规划》等）
案例分享：国内外企业如何利用国家政策实现数字化转型
1.1.2 产业生态分析
全球及国内AI技术在供应链采购中的应用现状
市场规模、技术驱动及未来发展趋势
数据展示：政策推动下的市场增长数据与预测
1.2 “AI+采购”战略与企业实践
1.2.1 战略背景与定位
集团公司及欧冶工业品在“AI+采购”战略中的定位
供应链优化、风险预控与成本控制的重要性
案例解析：延长集团、其他能源化工企业在智能采购中的成功经验
1.2.2 Deepseek技术介绍与应用前景
Deepseek在数据挖掘、供应链管理和风险预警中的核心功能
应用场景展示：如何利用Deepseek实现采购流程智能化、决策科学化
案例分享：标杆企业利用Deepseek优化采购和供应链管理的实践

二、数字化工具与智能采购实践
2.1 数字化转型与供应链管理工具
2.1.1 现代供应链管理系统应用
ERP、SCM、CRM等系统在供应链整合与数据监控中的作用
数字化工具如何帮助企业实时监控采购流程与供应链风险
案例演示：通过数字化平台实现供应链协同和成本优化的实例
2.1.2 数据分析与智能决策支持
数据采集、清洗、分析及决策模型构建方法
利用数据驱动决策在采购成本控制中的应用
真实案例：企业如何利用数据分析实现采购流程改进与效益提升
2.2 “AI+采购”实战应用Deepseek案例解析
2.2.1 Deepseek在采购中的应用场景
客户分类、供应商甄别、库存预测、订单检查、合同风险把控等功能介绍
如何在供应链各环节实现数据自动化和智能预警
2.2.2 详细案例解析
案例1：某企业如何利用Deepseek实现供应商信用评估和风险控制
案例2：利用Deepseek进行库存与订单异常监控，保障供应链稳定运行
案例3：通过合同风险预控模块，降低采购合同纠纷风险的实践经验
2.2.3 数据演练与讨论
模拟实际操作：现场展示如何利用Deepseek工具进行数据分析与风险预警
分组讨论：学员结合自身实际提出应用改进方案，专家点评与建议

三、综合讨论、方案制定与行动计划
3.1 分组讨论与战略输出
3.1.1 小组讨论
学员分组讨论企业在“AI+采购”战略实施中的主要问题
制定适用于本企业的智能采购与供应链优化改进方案
3.1.2 方案汇报与专家点评
各小组展示讨论成果，专家进行点评并提炼*实践
总结出标准化、可复制的改进方案及流程
3.2 行动计划制定
3.2.1 短期行动计划
指导学员制定未来3个月内的实施计划，包括关键目标和指标
3.2.2 后续支持与资源共享
介绍后续培训、专家咨询及线上交流群，支持持续改进和信息共享
四、课程总结与答疑
4.1 核心知识点回顾
梳理全课程重点内容与关键案例启示
4.2 现场答疑
解答学员疑问，讨论实际操作中的难点与优化措施
4.3 后续支持说明
提供后续咨询与专家支持渠道，布置后续跟进任务
课后评估1. 问卷调查
通过在线问卷收集学员对课程整体内容、案例详实度、数据演练效果、讲师讲解质量及互动讨论效果的综合评分和建议反馈。
2. 书面总结报告
要求学员在培训结束后一周内提交详细书面总结报告，内容包括所学核心知识、案例启示以及如何将培训成果应用于实际“AI+采购”战略与供应链管理中的具体行动计划。
3. 线上交流平台
建立培训后交流群或内部论坛，便于学员持续交流智能采购与供应链优化实践经验、讨论*行业动态及分享成功案例。
4. 后续跟踪回访
培训后1个月内组织电话或现场回访，了解课程知识在企业实际操作中的应用情况，并收集进一步改进建议，为后续培训内容优化提供依据。
评估目标：
根据学员反馈不断优化课程内容和互动讨论环节，确保培训内容与企业实际需求紧密结合；
构建一套关于“AI+采购”及供应链管理的知识库，为企业后续内部培训和战略调整提供长期参考；
推动培训成果在企业内部落地，提升整体采购与供应链管理效率，实现降本增效和风险防控目标。
课程总结本次培训通过结合企业的真实案例，系统讲解了国家政策背景、数字化转型与“AI+采购”战略、供应链管理数字化工具应用、风险预控与应急措施以及跨部门协同机制等关键内容。学员不仅获得了前沿的理论知识，还形成了一套可复制、可落地的智能采购与供应链优化方案，为企业在全球竞争中实现降本增效、风险可控和高效运营提供了坚实支撑。

智能采购管理培训