企业AI转型实战
主讲：张伟老师
【课程背景】
“未来十年，最大的颠覆性技术将来自AI大模型与智能体的深度融合。”DeepMind创始人Demis Hassabis在2024全球AI峰会上断言。当前，全球企业正经历一场AI转型风暴：AlphaFold将新药研发周期从5年压缩至3个月，摩根大通AI交易系统每秒分析87万条市场信号，特斯拉FSD全自动驾驶代码量锐减90%——这些变革背后，是大模型与智能体重构商业逻辑的冰山一角。
然而，在这场转型浪潮中，企业却陷入“三高困境”：高投入（头部企业年均AI预算超10亿元）、高期待（85%的CEO将AI视为核心战略）、高失败率（麦肯锡数据显示，73%的AI项目未达预期ROI）。某制造业企业投入3000万搭建“智能客服”，却发现80%的客户问题仍需人工干预；某零售集团采购大模型一体机后，因缺乏场景规划，设备沦为“机房装饰品”。这些现象折射出企业落地的典型痛点：
Ø 场景迷雾：日均产生数万条数据，却找不到AI可替代的高价值环节
Ø 数据困局：斥资构建的“企业知识库”，因数据碎片化导致员工检索耗时超8分钟/次
Ø 模型幻觉：盲目追求千亿参数大模型，实际业务响应速度反降40%
Ø 工具迷航：面对Coze、Dify、LangChain等20+开发工具，技术团队陷入“选择瘫痪”
Ø 智能体空心化：投入百万开发的客服机器人，因缺乏记忆模块和决策逻辑沦为“人工复读机”
本课程直面企业AI转型的“最后一公里”难题，基于字节跳动、平安银行、比亚迪等标杆案例实践，拆解大模型与智能体落地的底层逻辑，帮助企业穿透技术迷雾，将AI从“成本黑洞”转化为“利润引擎”。当竞争对手还在纠结模型参数时，你的企业已能用智能体实现供应链决策效率提升300%、客户服务成本下降70%——这才是AI时代的真实竞争力。
【课程收益】
1. 掌握AI场景定位方法论，精准识别年损失超500万的高价值业务痛点
2. 构建企业级数据治理体系，实现知识检索效率从8分钟/次压缩至40秒
3. 建立大模型选型评估矩阵，避免盲目采购导致的30%资源浪费
4. 设计智能体五大功能模块，实现客服工单处理效率提升3倍
5. 量化评估AI项目ROI，确保年收益达投入成本的5-10倍
【课程对象】
企业管理者：
CEO/部门总监：需通过AI标准化提升团队效能，构建数智化工作流。
业务骨干：
市场/运营/HR：高频使用AI生成内容、策略，追求精准度与合规性的一线人员。
技术赋能者：
数字化转型官/IT主管：负责企业AI工具落地，需打通多部门协作壁垒。
专业岗位：
律师/咨询顾问：依赖AI辅助文书、报告生成，要求零法律漏洞的专业人士。
超级个体从业者：
自媒体/创业者：需单人高效调用AI多模态能力，实现“一人企业”模式。
【课程时间】
0.5-1天（6小时/天）
【课程大纲】
一、大模型如何落地企业？
1、落地成果
Ø 案例：
n AlphaFold：为何能获得诺贝尔奖
Ø 摩根大通：
n AI交易占比41%
n 黑天鹅事件提前28天预警
Ø 特斯拉FSD：
n 代码量从30万行降至2万行，全自动驾驶效果超越人工
Ø 抖音算法：
n 8000+用户标签，推荐模块贡献30%GMV
2、落地核心三要素
（1）场景：
Ø 高频发生
Ø 高价值损失
Ø 可量化验证
案例：某制造业知识库年损失6340万
（2）数据：
Ø 专业数据
Ø 高质量数据
案例：IT系统（比亚迪3D点云数据采集）+ DT治理
（3）模型：
Ø 私有化部署
Ø 模型微调
案例：专用模型微调（法律合同条款标注）+ 一体机选型
3、一体机决策指南
选型标准：
Ø 业务场景
Ø 模型版本
Ø 硬件配置
案例：深圳福田区部署70个智能体，公文错误率<5%
二、智能体如何成为AI落地方舟？
1、智能体本质
Ø 大模型与智能体的关系
Ø 智能体与人类思维和行为的关系
Ø 智能体的准确定义
Ø 智能体的标杆案例
n 制造业：工业质检智能体（不良率从1.2%→0.17%）
n 法律业：合同审查智能体（尽调周期136h→19h）
n 政务：政务GPT（公文处理效率↑90%）
2、智能体构成
Ø 感知模块
Ø 记忆模块
Ø 决策模块
Ø 工具模块
Ø 行动模块
3、行业解决方案拆解
(1) 智能客服
(2) 企业知识库
4、智能体的开发工具
(1) Coze介绍
(2) Dify介绍
(3) Langchain介绍
5、智能体的搭建
(1) 用Coze搭建个人知识库智能体
(2) 用Coze搭建文章写作智能体
李真顺
周远祥
欧德张
孟晓苏
刘大成
殷大奎
曾凤
庞国明