【课程简介】
本课程聚焦“人工智能如何支撑业务运营与协同”。课程以业务价值为牵引，围绕典型应用场景，通过可视化的AI案例，清晰呈现从数据接入、智能处理、结果输出到业务验收的完整流程，帮助管理者理解AI如何真正落地支撑业务。课程不涉及算法细节，重点说明可实施的推进路径、可验证的业务指标，以及必要的风险控制边界，确保技术应用与管理机制协同落地。
【适用对象】
1. 公司的中高层管理人员·
2. 在有限时间内需要推动“从试点验证到规模复制”的关键决策者与推进者
【学员收益】
1. 掌握如何以AI为核心，识别具备业务价值且可验证的典型应用场景，并建立优先推进的判断依据
2. 理解每类场景的最简可行落地路径，包括关键数据要素、系统接口方式及业务验收标准
3. 通过现场演示形成直观认知，明确AI能力的可达程度及评估方法
4. 在不调整组织架构的前提下，掌握以轻量治理机制保障AI应用持续运行的实践做法
【时长与形式】1天（6小时）；专题讲解、案例化阐述、现场演示（Demo）与学员互动讨论。
【课程安排】
上午（3小时）｜以AI切入业务：价值场景与现场演示
1. 价值地图与优先级框架：课程首先说明选择场景的四项标准，即价值可量化、数据可获得、流程可改造与风险可控制；同时给出用于评估成本、质量、交付、产能/人力与库存/存量等目标的指标集合与验收思路。
2. 场景一：需求预测与配置优化（Demo）。通过样例数据演示如何按区域与品类进行预测与配置建议，说明数据粒度、更新频率与业务约束如何影响预测结果，并提供与验收标准匹配的评估方法。
3. 场景二：视觉检测与质量稳定性（Demo）。以缺陷识别中的阈值调节为例，展示从缺陷类别库建设到抽检复核与模型再训练的最小闭环流程，并说明记录规范与再训练窗口对稳定性的影响。
4. 轻量治理嵌入式设计：在不调整组织架构的前提下，课程说明如何明确业务负责人、数据与模型责任、现场运维与签认职责，并以最小集合方式界定数据口径、权限边界与合规要求，确保AI应用具备可持续运行的治理支撑。
下午（3小时）｜从试点到复制：运行机制与扩展路径
1. 场景三：产能计划平衡／供应风险预警（Demo）（二选一）。通过简化演示说明业务目标与约束条件在系统中的表达方式，展示优化结果或预警清单的解读逻辑，并明确与现有系统对接的关键注意事项。对标观察：在排产优化方面，常见做法是以准时交付率与在制品周转的区间变化衡量阶段成效；在供应风险预警方面，通常以到货准时率与质量波动的趋势区间作为常规监测依据。
2. 运行与保障（以AI为中心的治理） 说明围绕AI应用所需的角色与职责安排，明确固定频次的评审与持续改进机制，并对数据来源、使用范围、保留期限及跨境处理要求给出概括性合规边界。
3. 十二周试点路径（高层）以里程碑节点与阶段性验收为主线，说明如何在资源有限的条件下完成可验证的试点，并通过明确的扩展规则支持从单点场景向多点复制。
4. 讨论与决定以简明的互动讨论结束全天内容，现场确认首个试点场景、验收标准与时间界限，并明确责任分工与资源投入边界。
现场演示（Demo）说明
所有演示均以样例数据与可视化界面呈现，重点说明“输入—处理—输出—验收”的逻辑与边界条件；演示不包含企业涉密信息与不当承诺，旨在帮助管理者对可行性与风险进行判断。
授课老师
古风 北京某AI公司 人工智能高级顾问 VP
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
