AI智能体

《AI赋能银行公文写作》

江娅老师主讲。AI技术的发展为银行公文写作带来了新的机遇,能够显著提升写作效率、优化内容质量、减少人工错误。本课程旨在帮助银行从业者深入理解并熟练运用AI工具,使其在公文写作中发挥最大效能,助力银行业务的高效运营与创新发展。提升写作效率:学会运用AI工具进行银行公文的高效撰写与优化。系统全面:从AI写作基础到知识库搭建,再到智能体生成,课程内容系统全面,覆盖AI赋能公文写作的各个环节。

从“技术探索”到“场景引爆”AI+智能体赋能企业数智化转型实战

王占傲老师主讲。通过一天高密度、全实操的培训,确保您的团队掌握“基于聚智平台快速构建智能体”与“设计并运营高价值AI场景”两大核心能力,带走一套即学即用的“智能体场景共创工具箱”,为各单位下半年AI赋能业务落地,打造可复制的增长模型。解锁三大实战技能:获得基于聚智智能体平台的“低代码开发”、“营销服务场景设计”、“办公与管理流程智能化”核心能力,将AI应用落地效率提升300%以上。

廖紫纬

廖紫纬老师AI数字化应用专家北亚利桑那大学计算机信息技术硕士曾任:杭州雅观科技丨CPO&CTO曾任:美的智慧生活研究院(世界500强)丨AIoT产品研发总监曾任:汇丰银行软件研发(外企,世界500强)丨资深项目经理PMP项目管理认证,CSM敏捷项目教练认证,CSHIA智能家居创业营导师19年企业实战经历,14年以上世界500强企业实战经验主导过企业级AIoT产品和平台战略规划,

大模型与智能体培训

课程背景当前,随着大模型技术快速发展,企业在实际应用中面临多重挑战:一方面,大模型复杂的架构设计、高昂的算力成本及部署门槛,导致技术落地困难;开源与闭源模型的选择缺乏系统性对比,企业常陷入“技术选型迷茫”;另一方面,提示词工程、模型微调等关键技术实战经验不足,生成结果存在可控性低、领域适配差等问题,难以满足业务场景的真实需求。加之行业部署方案碎片化,从开发环境搭建到企业级应用落地的全流程缺乏可复用

胡文渊

胡文渊老师AI赋能与企业应用实战专家AI ToB行业赋能实战导师、大模型+行业应用实战专家中国科学院研究生院IT工程管理硕士现任:国企集团子公司 | AI事业部总经理曾任:百度智能云 | AI大模型创新行业负责人曾任:阿里云 | 政企大客户高级业务专家曾任:京东集团 | 政企行业大客户高级专家曾任:百度云智学院副院长,百度大学AI金牌讲师中国科学院大学校友会AI专委会委员太原理工大学特

人工智能大模型和智能体时代的AI战略、组织与创新落地

第一部分:风起于青萍之末:AI重构服务业价值链 1.时代的叩问:我们正站在怎样的分水岭?o宏观趋势:从“数字化”到“智能化”,AI不再是选择题,而是生存题。o行业剧变:物业服务边界模糊化,从“空间维护者”向“生活与城市服务集成商”跃迁。o价值重构:AI如何重新定义成本、效率、体验与收入模型?—— 降本、增效、提质、创新的四重奏。2.他山之石:跨界案例的启示o制造业:从预测性维护到个性化定制。o零售

邢皓

邢皓老师人工智能与信息安全实战专家背景介绍 ▪北京交通大学计算机科学与技术硕士&工商管理硕士▪曾任:浪潮云服务集团丨安全产品线总监&浪潮云权属二级单位副总经理(政务云行业领军企业)▪曾任:华为技术有限公司丨云计算解决方案架构师&云安全专家 (500强,18级)▪曾任:启明星辰丨高级产品经理、高级项目经理(安全龙头企

WorkBuddy 企业智能体实战

课程背景企业正普遍面临“数字化工具越来越多、人工重复劳动却降不下来”的效率困境:员工在多个系统间反复搬运数据、文档与汇报占用大量时间、优秀经验难以沉淀复用、AI 工具“试用热闹、落地冷清”。WorkBuddy 是新一代覆盖全场景的职场 AI 智能体桌面工作台,核心理念是“一句话完成任务”:员工无需学习复杂指令或编程,用自然语言描述需求,WorkBuddy 即可自主解析、规划并执行操作,直接产出可交

WorkBuddy AI智能体办公闭环与数字化效能跃迁实战营

课程专为已有初步AI使用经验的国央企/政务/集团企业骨干设计,摒弃概念灌输,严格采用“理论知识—案例讲解—小组讨论—实操落地”四步闭环教学法。课程从“认知破壁与核心机制”切入,深入“踩坑防御与结果验证”,最终进阶至“真实办公流与场景闭环”。全程以WorkBuddy这一执行型Agent为载体,让学员在“做中学”中系统性掌握AI赋能办公的全套方法论。课程收尾特设“扑克牌项目推演”,将分散的知识点收敛为一套可迁移的“项目操盘思维”,强化线下参训人员的实战体感与团队协同。

Vibe Coding+Harness 资管AI体系搭建实战

刘太平老师 金融行业AI工程化 & 前沿交付实战专家课程背景当前资管行业AI应用快速普及,但普遍面临诸多痛点:传统编码模式开发效率低、迭代周期长;AI项目缺乏标准化工程约束,代码漏洞、版本混乱、合规风险突出;研发、测试、发布、运维流程割裂,难以满足金融7×24小时高可用、强留痕、强审计的监管要求。尤其在金融智能体规模化落地场景下,传统研发模式无法支撑智能体快速开发、迭代、部署与管控。Vib
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