课程背景：
当前，以生成式人工智能为代表的科技浪潮正以前所未有的速度重塑全球生产力和治理模式。从ChatGPT到DeepSeek，技术迭代催生了从智能写作到复杂决策支持的广泛能力，标志着一次深刻的生产力范式转移。对国家而言，人工智能已成为核心战略竞争领域；对国有企业而言，拥抱AI不仅是技术升级的选项，更是实现数字化转型、提升核心竞争力、服务国家战略的必然要求。
然而，国有企业在推进AI落地应用的过程中，面临着一系列更具特殊性的挑战：一是认知与政策的衔接鸿沟，如何在对技术趋势保持敏感的同时，精准把握国家在数据安全、自主可控等方面的刚性约束；二是应用落地的效能困境，通用AI工具难以适配公文、汇报、内部决策等严谨、规范的组织语境，员工缺乏将AI有效融入核心行政与业务场景的系统方法；三是安全与创新的平衡难题，在严守保密红线与合规底线的同时，如何安全、可控地释放AI潜能，构建属于组织自身的智能资产与知识体系。
本课程《AI赋能国企：提质增效与安全应用实战》正是为回应上述挑战而设计。课程摒弃泛泛而谈的技术科普，紧密围绕国企高频、刚需的工作场景（如公文写作、总结汇报、数据分析、知识管理）。旨在帮助学员构建兼顾前沿认知与国企特色的AI知识体系，掌握安全合规前提下驾驭AI工具的核心方法论，并通过大量脱敏实战演练，切实提升利用AI提质增效、辅助决策的能力，最终助力组织在稳健合规的轨道上，顺利完成智能化升级的战略目标。
课程收益：
1.建立合规认知框架：系统理解AI发展趋势与国家政策，明确国企应用的安全红线与合规边界。
2.掌握核心场景应用：熟练运用提示词工程，实现提质增效。
3.提升公文写作效能：运用AI辅助起草、润色与拔高，确保内容规范严谨，同时有效去除“AI味”。
4.强化数据决策能力：掌握AI辅助的数据分析、报告生成方法，提升汇报说服力。
5.规划安全知识体系：理解企业知识库（RAG）建设路径与价值，为构建安全可控的组织智能资产奠定基础。
课程时间：1天，6小时/天
课程对象：企业中高层管理者、行政与业务核心骨干，需提升智能办公与决策能力。
课程方式：讲师讲授+案例分析+互动研讨+场景化实战演练
课程大纲
第一讲：AI趋势与国企数字化转型
导入：从“互联网+”到“人工智能+”：国家战略下的国企新使命
降本增效：AI在流程自动化与智能决策中的价值
风险与红线：数据安全、内容合规与自主可控的刚性要求
智能决策：从“人+经验”转向“数据+AI洞察”
一、AI趋势
1.开场震撼Demo
1)从“概率预测”到“逻辑推理”的突破。
2.认知升级
1)AI的本质：从概率模型到认知突破
2)超越搜索引擎：生成式AI的范式迁移
3)关键突破——多模态
3.国产化浪潮：国内主流大模型的特点
二、政策解读与安全合规基石
1.政策导航：国家人工智能发展战略、国资委数字化转型指引解读
2.安全第一：国企应用AI的数据保密要求、内容审核责任与伦理边界
实战研讨：结合本单位业务，讨论1-2个可优先应用AI且风险可控的场景。
二、主流大模型及大模型应用场景解析
1 应用场景地图
1）内容生产：公文、营销、视频脚本、合同生成
2）数据分析：BI洞察、报表自动化、智能问答
3）会议管理：会议记录、行动项追踪、自动纪要生成
4）决策支持：市场分析、竞品对比、客户画像提取
第二讲：核心方法——提示词工程与AI深度应用
一、驱动大模型的密钥——提示词
讨论：提示词是什么？
讨论：为什么提示词决定AI输出质量？
二、提示词：驱动大模型的核心方法论
1. 揭秘提示词冠军的万能公式
万能公式：CO-STAR
2. 推理模型提示词
技巧一：反问Deepseek
技巧二：示例引导Few-shotprompting
技巧三：定目标，直抒胸臆，但注意细节
3. AI时代的认知升级
1）提示设计中如何使用乔哈里视窗
2）4大类问题，提示技巧是什么？
问题类型一：人了解+AI了解
技巧：简单说
问题类型二：人不了解+AI了解
技巧：提出好问题，写好提示词
问题类型三：人了解+AI不了解
技巧：投喂模式，示例引导
问题类型四：人不了解+AI不了解
技巧：开放聊
3）讨论：AI认识升级后的乔哈里视窗会是什么形状
第三讲：场景实战——公文写作的AI赋能与合规润色
核心原则：格式规范是基础，政治正确是生命，语言得体是关键。
一、AI高效公文写作
重点：格式合规性、权威语气生成、政策术语库调用
技巧：政策文件关键词锁定技术+自动润色，思想高度提升技巧
方案：
1）直接生成
2）范例生成
3）多轮提示生成
实战演示：
1. 通知
▪ 核心：事项清晰 + 要求明确 + 权责落地 + 时效可控
▪ 技巧：条理化与场景化
2. 请示
▪ 关键：事由清晰+权限匹配+解决方案预置
▪ 技巧：润色和拔高
3. 报告
▪ 关键：事实准确+ 重点聚焦 + 反馈及时
▪ 技巧：条理化呈现 + 数据化佐证 + 提炼性总结 + 对象化调整
4. 总结
▪ 核心：内容全面客观 + 重点突出鲜明 + 反思改进落地
▪ 技巧：数据量化支撑 + 逻辑分层梳理 + 规律提炼升华
5. 领导讲话稿
▪ 核心：受众贴合 + 逻辑递进 + 号召有力 + 务实导向
▪ 技巧：语言风格适配 + 案例自然融入
三、如何去AI味
1. 语言自然化要素
▪ 句式节奏：长短句交错（避免机械排比）
▪ 情感植入
▪ 加入个性化表述
▪ 融入故事
2. 反模板化技巧
案例演示：如何AI 写一个人味的领导讲话稿
第四讲：场景实战——高效总结汇报与智能呈现
一、汇报的四大核心原则
1. 紧扣主题 2. 客观公正 3. 言简意赅 4. 精准无误
二、AI挖掘工作亮点
重点：精准匹配业务价值 + 挖掘隐性成果 + 贴合汇报目标
技巧：关键词精准输入（业务场景+工作动作+产出结果） + 多维度成果拆解（效率提升/成本降低/价值创造） + AI输出后人工校准
实操演练：用AI从日常工作记录中提炼3-5个核心亮点
三、AI找准存在问题
重点：解决问题遗漏、归因偏差、认知局限导致的分析不透彻
技巧：多维度问题扫描+根因追溯算法+行业基准比对+隐性问题预警
——杂乱信息→精准问题清单：AI分析提炼术
四、高效演示汇报PPT技巧
1. 智能PPT生成——突破创作瓶颈
重点：解决逻辑断裂、数据缺失导致的创作停滞
技巧：内容断层智能填充+信息密度精准调控+演讲剧本自动化
——万字报告→精要PPT：信息提取术
实操演练：写一个工作总结PPT
2. PPT页面文字太多——关键词提炼呈现
重点：提取关键信息，增加可信度
技巧：AI萃取主题和关键信息+视觉化呈现+交互增强
实操演练：1分钟把文字转成图表
3. PPT图太丑还不能删——优化呈现质感
重点：优化视觉呈现，保留核心信息
技巧：AI 辅助美化 + 信息聚焦强化
实操演练：3 分钟让普通图片变专业配图
4.搞定 PPT 排版，这 4 招让你的页面秒变高级！：
4个技巧：
•左右结构: 信息对比超清晰
•环形居中: 焦点一眼被锁定
•上下结构: 逻辑层层递进
•方块结构:内容利落不杂乱
二、AI助力演示汇报和呈现技巧
1. 汇报抓住听众注意力
重点：破解内容枯燥难题，SCQA模型抓住听众注意力
大厂案例：在微软汇报者是如何吸引听众注意力的
2．如何即兴应对领导提问
重点：快速抓取问题核心，逻辑清晰回应，兼顾专业性与针对性
技巧：PREP结构化表达 + 预留补充空间
第五讲、场景实战——数据智能分析与决策支持
一、AI赋能日常数据分析
1.表格处理革命：用自然语言代替复杂Excel函数与公式。
重点：解决复杂函数记忆与应用难题
技巧：精准定位表格+自然语言转公式错误调试
2.报告自动化：将人力资源、客户反馈、运营日志等数据快速转化为分析报告。
重点： 动态看板，可视化呈现
技巧： 数据模块化整合 + 动态可视化呈现
二、辅助经营洞察与风险预警
1. 客户反馈量大难拆解？——AI 高效分析反馈数据
重点：解决反馈数据繁杂、核心需求难提炼分析难题
技巧： AI 智能提取关键需求点 + 多维度情感倾向深度研判
2. AI分析明年的销售额预测
重点：根据历史数据预测未来趋势
技巧：多个AI预测，交叉验证预测结果
3. 财报风险挖掘实战
重点：自动化产出决策级洞察报告
分析财报3大报表：资产负债表、利润表、现金流量表
拆解真实案例：A股上市公司财报风险挖掘实战
第六讲：构建安全可控的“企业大脑”——知识库体系建设
核心理念：将个人经验、散落文件，转化为可查询、可复用的组织资产。
一、为什么企业需要知识库？
1.价值：统一知识口径、加速新人成长、保留专家经验、减少重复劳动。
2.安全：从根本上解决使用公有AI时的数据泄露与幻觉风险。
3.知识库的通用构建流程
o什么是RAG
oRAG解析
二、实施路径与实战指南：使用ima快速实现
1.ima知识库的优势
2.ima知识库类型
3.ima知识库搭建
oima知识获取
o多源数据导入（文档、网页、会议记录）
o实操：搭建个人知识库
4.知识库优化技巧：
o防幻觉设计：添加可信来源标注与置信度提示
o检索增强：基于语义的智能搜索与推荐
o知识更新：设置定期回顾与自动提醒机制
5.应用场景
o智能问答助手
o项目知识沉淀
o新人培训加速
6.实战演练：构建一个部门知识库
第七讲：合规与安全——树立AI应用中的合规意识
一、大模型技术盲点和风险预警
1.数据安全风险：
o案例解析：三星半导体数据泄露事件（通过ChatGPT导致设计泄露）
o敏感信息识别与防护：客户数据、财务信息、核心技术文档
2.合规与法律风险：
o案例解析：美国律所使用ChatGPT生成虚假案例被罚事件
o知识产权风险：AI生成内容的版权归属与侵权认定
o行业合规要求：金融、医疗、政务等行业的特殊监管政策
3.模型与输出风险：
o幻觉（Hallucination）问题：错误信息的生成与辨别
o偏见与歧视：训练数据偏差导致的输出问题
o提示词注入（Prompt Injection）攻击与防范
授课老师
雷曼老师 AI提效实战专家
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
