AI赋能

AI赋能:数字化时代商业银行案件防范与合规管理 ——从风险预警到长效治理

课程背景:近年来,商业银行在数字化转型过程中,各类金融案件频发,涉及欺诈、洗钱、数据泄露、网络攻击等多种形式,这些案件不仅给银行带来了巨大的经济损失,还严重损害了银行的声誉和客户信任。与此同时,监管机构对银行业的监管力度持续加强,监管政策日趋严格,案件风险和合规压力显著增加。在此背景下,商业银行亟需提升各级管理人员的案范意识与合规能力,以应对数字化时代的强监管挑战。课程收益:1. 掌握数字化时代商

AI工具自媒体研习坊

「 AI 不仅创作内容,更是以量博概率的转化大师 」【课程背景】在自媒体内容生产的火爆背景下,创作者们面临着前所未有的挑战和机遇。内容创作的枯竭和同质化问题日益凸显,而AI 的介入为创作开辟了新的视角和可能性。AI 工具自媒体研习坊专为自媒体内容创作者设计,旨在通过 AI 技术助力内容生产,提高创作效率和质量。

AI赋能中小企业创新与发展

【课程背景】当前,中国人工智能产业进入爆发式增长期,2024年政府工作报告明确提出“人工智能+”行动,AI技术正深度重构生产、管理、营销全链条。中小企业作为经济活力的重要来源,亟需通过AI工具实现降本增效、品牌创新与市场突围。本课程结合企业家群体特点,聚焦“技术认知—趋势洞察—实战应用”三大维度,助力企业把握AI时代新机遇。【课程特色】案例驱动:精选创业者成功案例(如AI修复老照片创业、数字人直播

AI+营销,赋能营销智能化

随着人工智能技术的快速发展,AI在营销领域的应用越来越广泛。AI技术能够帮助企业实现个性化营销、精准定位、提升用户体验等目标,从而提高营销效果和用户满意度。本课程将深入探讨AI在营销中的应用,帮助学员了解AI技术在营销中的优势和具体应用场景。1. 掌握AI技术在产品创新、品牌市场宣传、用户体验打造、用户运营、渠道管理等营销方面的具体应用2.掌握相关的一些工具应用

AI赋能组织效能提升和管理模式创新

课程时间:1天授课对象:企业中高层,老板授课方式:务实、点睛,互动性强,理论+实践+案例互动 课程大纲:第一讲:科技和AI技术一、新技术红利1. 数字浪潮与新质生产力2. 技术大爆炸3. AI崛起与大模型技术4. AIGC与元宇宙二、DeepSeek技术1. 技术架构原理2. 对芯片和电力市场影响3. 中美博弈4. 中国未来AI展望三、AI赋能产业变革1、教育行业2、医疗行业3、制造业4、服务业第

《AI驱动管理提效——Deepseek在管理场景中的应用》

刘起民老师课程:AI驱动管理提效——Deepseek在管理场景中的应用:在数字化浪潮的推动下,人工智能正成为企业提升运营效率、优化管理流程、驱动业务创新的重要力量。面对日益激烈的市场竞争与不断升级的服务需求,管理者亟需掌握AI技术的核心应用,将其融入战略规划与日常管理,以推动组织实现降本增效与持续发展。

AI驱动萃取:敏捷经验萃取与案例编写秘籍

张连全老师《AI驱动萃取:敏捷经验萃取与案例编写秘籍》课程将AI技术引入经验萃取领域,大幅提升萃取效率与案例编撰质量。课程针对企业隐性知识难以传承的痛点,系统化梳理关键岗位经验,输出高质量案例,帮助学员掌握AI工具在经验萃取中的应用,将经验转化为可操作的模型和工具。课程结合翻转课堂模式,让学员在真实工作场景案例中灵活运用知识技能,培养具备经验萃取和案例编撰能力的专业人才。

从田间到云端:AI如何重构农文旅全产业链

主讲:黄光伟老师【课程背景】农业农村部明确2025年智慧农业示范项目补贴标准(最高300万元),同时,76%的农文旅企业存在"旺季爆满、淡季关门"痛点,2025作为国产AI爆发元年,Ai工具在农业场景、文旅场景、农文旅场景赋能恰逢其时。【课程收益】掌握3款国内AI工具(DeepSeek/文心一言/腾讯云SaaS)核心功能,获得15个真实农文旅AI应用案例(含贵州VR插秧馆/长春元宇宙研学馆等),并

DeepSeek&AI赋能新媒体内容创作10倍速提升

AI,特别是 DeepSeek 大语言模型,正在彻底改变内容创作方式。AI 能够 快速生成高质量文案、优化短视频脚本、提升社交媒体运营效率,极大提高创作者和企业的生产力。本课程将帮助企业、团队和个体创作者掌握 DeepSeek & AI 在新媒体内容创作中的高效应用方法,实现 10 倍内容创作效率提升,打造高质量、高互动、高转化的内容。

AI大数据驱动的产业范式重构:从优化到颠覆的战略地图

模块一:认知重塑——AI是“新动能”,更是“新范式” ▪1.1 从“工具”到“土壤”:AI如何重构产业竞争维度o超越“降本增效”:讨论AI如何催生预测性价值、网络化价值与生态化价值。o案例对标:从全球领先企业看,竞争焦点如何从“设备参数”转向“数据资产质量”与“算法洞察深度”。▪1.2 产业大脑:数据智能驱动的决策革命o“全局优化”取代“局部最优”:如何利用全域数据(研发