课程大纲：

AI思维管理培训

课程背景及重塑核心逻辑“三层次能力进化模型”：
重构维度
传统课程重点
AI赋能课程新范式
知识传递
贸易流程
/风险清单
识别AI可替代的规则性知识区块
能力培养
经验驱动型
风险判断
人机协同决策逻辑（AI建模+人类校准）
思维塑造
局部优化思维
四流合一的系统性博弈思维
适合对象与先决条件
对象：
大宗贸易企业决策层（需直面战略级风险取舍）
跨境供应链管理中高层（需平衡多方利益冲突）
先决条件：
学员需提前提交正在处理的真实业务难题（用于课程中定制化推演）
企业需开放脱敏历史数据（用于DeepSeek模型预训练）

学员画像
完课者将具备：
在AI报告中快速识别“沉默风险”（未被建模的政商关系要素）的直觉
将人类价值观转化为AI可执行参数的架构设计能力
谈判桌上同时运用算法建议与人性洞察的复合博弈手段
设计“贸易与“四流”弹性指数”的动态评估体系（业务波动越大，人类决策权重越高）
课程不是教授AI，而是培养使用AI的“超级决策者”突破工具局限，在智能时代守护人类战略主权。
课程价值定位“三个拒绝”原则：
拒绝技能培训：不教授Python/机器学习算法，专注决策思维进化
拒绝静态知识：所有案例工具随国际局势动态更新（课程数据源直连路透社/彭博大宗商品数据库）
拒绝技术堆砌：每个AI工具绑定具体业务问题（如DeepSeek关税影响模拟器仅用于长协价格重谈场景）

课程大纲
深度融合AI思维与业务场景理解模块1：AI基础认知重构破除技术迷信关键转化：从“AI能做什么”到“人类必须守住什么”
锚点案例：
某钢铁企业依赖AI预测铁矿石需求，未识别到“碳中和政策对澳洲矿企产能的隐性压制”，导致采购策略重大失误
工具与交付：
DeepSeek边界清单生成器：输入业务场景（如国际贸易长协谈判），输出AI能力边界与人类必控项
学员产出：《AI可信度分级地图》（标注“直接采纳区”/“人工核查区”/“完全禁区”）
模块2：AI思维赋能风险识别从经验驱动到“数据-场景-博弈”三维洞察场景对比：
传统模式
AI赋能模式
风险清单模板+案例库
动态风险拓扑网络构建（DeepSeek实时抓取地缘政治、法规、物流数据生成风险热力图）
人工统计历史违约率
AI建模供应商多维度信用评估，但需人工标注“情感合作系数”（如十年以上合作溢价）
实战沙盘：
AI任务：用DeepSeek抓取某铜矿出口国罢工事件数据，生成供应链中断概率曲线
人类任务：结合该国在途货物占比、工会主席换届选举时间，修正AI预测模型的战略级误判
核心思维工具：“三阶校准法”
一阶数据校准→二阶场景校准→三阶博弈关系校准
模块3：决策价值链重构人机协同的灰度决策典型场景：
议题：某原油贸易商需在48小时内决策是否履行伊朗原油采购合同
AI支持层：
DeepSeek生成：航运路线风险值、资金流制裁影响预测、替代货源成本分析
人类决策层：
政治站队代价评估（如*关系波动对母公司其他业务的影响）
长期关系维护价值量化（需突破AI的短视性成本计算）
交付工具：
四流冲突决策矩阵：强制在物流效率、资金流安全、商流关系、信息流透明度间做出取舍排序
模块4：生态级协同重构超越工具的供应链信任体系AI无法破解的困局：供应链伙伴间的非理性信任建立
案例对比：
传统方案：通过ERP系统实现交易数据透明
AI赋能方案：用DeepSeek分析历史合作数据生成信任指数，但需人工设计“信任增强干预项”（如高层互访频次、危机共担事件设计）
演练设计：
工具辅助：AI生成十家矿石供应商的数字化尽职调查报告
人类任务：
设计非数字化信任绑定策略（如联合投资第三国基建基金）
制定技术-人情双轨沟通机制（如月度AI数据汇报会+季度家族宴会）
课程差异化与升级点1.反传统知识结构设计
删减内容：基础性工具操作教学（如ERP系统使用）
新增核心：
人机分工协议设计（如国际信用证审核：AI处理条款比对，人类判断开证行隐性风险）
价值观量化工具（将“ESG优先度”“长期主义偏好”等转化为可输入AI模型的决策参数）
2.AI业务化能力测评体系
测评维度：
能力项
测评工具
数据幻觉识别力
人工标注AI生成报告的误导性结论
非结构化变量捕捉力
从AI风险报告中提取未量化的政商关系要素
人机协同设计力
制定复杂场景的AI使用SOP（如触发人工复核的阈值设定）
3.持续性赋能机制
DeepSeek私有化部署：
学员企业获得定制化风控模型（预装四流耦合分析、地缘政治预警模块）
但锁定部分决策权限（如超过5000万美元的合同必须人工确认AI建议）
人机对抗沙盘月课：
每月推送基于实时事件的推演包（如红海危机升级版），要求提交AI+人工双轨决策日志

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