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決策智能化培訓

課程目標：
1.理解AI在決策支持中的核心價值，掌握AI基礎(chǔ)概念及應(yīng)用邏輯。
2.熟練使用主流AI工具，進行方案評估、SWT分析、市場趨勢預(yù)測等。
3.將AI融入企業(yè)決策流程，提升決策的科學性和精準性。
4.激發(fā)學員探索AI創(chuàng)新應(yīng)用的動力，推動企業(yè)決策的智能化轉(zhuǎn)型。

課程大綱:
一、AI在決策支持中的應(yīng)用價值（45分鐘）
AI如何重塑決策效能（15分鐘）
案例分享：某企業(yè)利用AI優(yōu)化市場趨勢預(yù)測，決策精準度提升30%。
小組討論：結(jié)合自身工作，討論AI在決策支持中可解決的痛點（如方案評估、市場預(yù)測、風險分析）。
AI技術(shù)在決策支持中的應(yīng)用（20分鐘）
類比解釋：AI=“智能決策助手”vs傳統(tǒng)工具=“固定模型工具”。
核心技術(shù)速覽：
機器學習：預(yù)測模型與數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)挖掘：從海量數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息。
自然語言處理（NLP）：智能生成分析報告。
AI應(yīng)用邊界與倫理（10分鐘）
明確AI的局限性：依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量、結(jié)果需人工校驗。
決策支持中的風險規(guī)避策略：數(shù)據(jù)隱私保護、結(jié)果驗證。

二、AI工具實戰(zhàn)與提示詞設(shè)計（90分鐘）
工具核心功能解析（30分鐘）
功能演示：
方案評估（自動生成評估報告）。
SWT分析（自動生成SWT矩陣）。
市場趨勢預(yù)測（自動生成趨勢分析圖表）。
對比實驗：人工處理1小時的任務(wù)vsAI工具5分鐘生成結(jié)果。
手把手操作演練（60分鐘）
任務(wù)1：注冊與基礎(chǔ)操作（對話測試、文件上傳、歷史記錄調(diào)用）。
任務(wù)2：方案評估實戰(zhàn)（輸入項目方案，生成評估報告）。
任務(wù)3：SWT分析實戰(zhàn)（輸入企業(yè)信息，生成SWT矩陣）。
分組競賽：利用AI工具制定“市場趨勢預(yù)測方案”，評選最優(yōu)方案。
提示詞設(shè)計技巧（30分鐘）
案例對比：
模糊提問（“做分析”）vs精準提問（“生成針對[行業(yè)]的市場趨勢預(yù)測報告，需包含[關(guān)鍵指標]”）。
四步撰寫法：
明確需求（目標+場景）
補充背景（數(shù)據(jù)/格式）
限定范圍（長度/風格）
迭代優(yōu)化（修正指令）
練習：針對“方案評估”“SWT分析”場景設(shè)計提示詞，小組互評改進。

三、AI場景化應(yīng)用——決策支持效能的全面升級（120分鐘）
方案評估（40分鐘）
案例分享：AI評估項目方案，提升決策效率和精準度。
實戰(zhàn)演練：學員輸入項目方案，生成評估報告。
SWT分析（40分鐘）
案例分享：AI生成SWT矩陣，快速識別企業(yè)優(yōu)勢與劣勢。
實戰(zhàn)演練：學員輸入企業(yè)信息，生成SWT矩陣。
市場趨勢預(yù)測（40分鐘）
案例分享：AI預(yù)測市場趨勢，助力企業(yè)提前布局。
實戰(zhàn)演練：學員輸入行業(yè)數(shù)據(jù)，生成市場趨勢預(yù)測報告。

四、總結(jié)與行動規(guī)劃（30分鐘）
課程回顧（15分鐘）
知識地圖：AI基礎(chǔ)→工具操作→提示詞設(shè)計→場景應(yīng)用。
成果展示：各組*實踐分享（如生成的評估報告、SWT矩陣、市場趨勢預(yù)測報告）。
落地計劃（15分鐘）
個人行動計劃：每位學員制定“AI應(yīng)用30天行動計劃”，明確3個可落地的AI應(yīng)用場景。
后續(xù)支持：建立學員交流群，提供后續(xù)工具答疑與案例庫支持。

決策智能化培訓