《AI如何赋能“十五.五”战略规划落地》

《AI如何赋能“十五.五”战略规划落地》

主讲：陈韬老师

【课程背景】

1.“十五·五”时期是我国全面推进社会主义现代化建设的关键阶段，数字化转型成为推动经济高质量发展的核心驱动力。

2.人工智能（AI）作为数字技术的前沿领域，在提升生产效率、创新商业模式、优化公共服务等方面展现出巨大潜力。

3.目前许多国企在将AI融入“十五·五”战略数字化规划并有效落地的过程中面临诸多挑战，如对AI技术的理解和应用能力不足、缺乏清晰的战略规划和实施路径、数据治理和安全问题突出等。

4.本课程旨在帮助学员深入了解AI赋能“十五·五”战略数字化规划的关键要点和实施方法，提升组织的数字化转型能力和竞争力。

【课程收益】

1.战略认知提升：深刻理解“十五·五”战略数字化规划的核心要求和AI在其中的重要作用，明确AI赋能的战略方向和目标。

2.技术应用能力增强：掌握AI的基本原理、技术架构和应用场景，学会运用AI技术解决实际业务问题，提高工作效率和创新能力。

3.规划落地能力提升：学习制定AI赋能数字化规划的方法和流程，掌握项目实施的关键步骤和管理技巧，确保规划能够有效落地。

4.案例借鉴与经验分享：通过实际实操案例分析，了解不同行业和组织在AI赋能数字化转型方面的成功经验和实践模式，为自身的规划和实施提供参考。

5.团队协作与沟通能力提升：在课程中通过小组讨论和项目实践，培养团队协作和沟通能力，促进跨部门合作和协同创新。

【课程特色】

1. 战略与实战深度融合：课程内容紧密围绕“十五五”国家战略，但落脚于企业真实的业务场景与痛点，提供从战略解码到战术执行的完整链条。

2.前沿与实用并重：不仅剖析大模型、智能体等前沿趋势，更重点传授当前阶段即可应用的AI工具与解决方案，如利用AI进行产业链分析、智能尽调、人才画像等。

3.案例驱动，全景教学：精选多行业头部企业的AI赋能真实案例，进行深度复盘与研讨，让学员在真实情境中学习。

4.工具化与可落地：提供包括场景画布、RACI责任矩阵、SWOT可行性评估、数据治理清单等在内的实用工具包，确保学员“带着问题来，拿着方案走”。

5.聚焦组织与人才赋能：超越单纯技术视角，专设模块探讨AI驱动下的组织变革、人才能力模型重塑以及中层干部的责任担当，确保技术革新与组织进化同步。

【课程形式】

专家授课+案例分享+小组讨论+专家点评+答疑解惑

【课程时长】

1天 6小时/天

【课程大纲】

第一模块：从国家战略到企业实战的数字化突围

（一）“十五五”发展背景与战略目标：从宏观经济到企业命题

1.背景深析：效率革命、模式创新与产业升级的倒逼与机遇并存。

2.战略解码：“全面实施‘人工智能+’行动”的深层含义～AI引领科研范式变革、效率赋能、筑牢安全底座。

3.企业新使命：产业智能化生态的构建者和参与者。

4.数字化转型的重要性与趋势：告别“为转而转”，聚焦“价值创造”

5.三大核心趋势：

① 从“流程线上化”到“决策智能化：

② 从“单点应用”到“体系重构”：

从“内部提效”到“生态协同”：

（三）AI在数字化规划中的作用与地位：从“工具”到“引擎”

1.三重地位：

① 战略洞察的“望远镜”：

② 运营优化的“手术刀”：

③ 模式创新的“催化剂”：

2.头部国企案例分享：国家电网～以AI重构电网调度与运营模式

① 挑战：

② AI赋能路径：

③ 价值落地：

模块二：四大现实挑战与破局之道

挑战一：“规划悬空”——战略与执行“两张皮”，缺乏动态调优能力

1.痛点诊断：战略目标与年度预算、部门KPI、项目资源脱节，导致“规划很丰满，执行很骨感”。

2.AI破局路径：

3.国企案例分享：某家电龙头集团的“战略驾驶舱”实践

挑战二：“数据沉睡”～ 系统孤岛林立，数据资产难以转化为决策养分

1.痛点诊断：企业内ERP、SCM、CRM等系统互不联通，形成“数据烟囱”。

2.AI破局路径：打造“智能数据供应链”，激活数据资产价值

3.国企案例分享：中国移动的“数据安全协同破局”实践

挑战三：“价值迷雾”～ AI应用场景散点化，投入产出比（ROI）不清晰

1.痛点诊断：缺乏科学的评估体系，导致AI项目投入大、周期长，但商业价值难以量化，决策者面临“不转型等死，转型怕转死”的焦虑。

2.AI破局路径：实施“AI项目价值量化与优先级管理”

3.国企案例分享：中国石油的“AI驱动供应链优化”实践

挑战四：安全之虑～创新加速与风险失控

1.核心痛点：

数据不敢共享：跨部门、跨系统数据融合是AI效能倍增的前提，但担心敏感数据泄露、违规使用，导致“数据孤岛”坚冰难破。

数据不能用：数据质量参差不齐、标准不一，缺乏可信的数据交换环境，AI模型训练“巧妇难为无米之炊”。

2.AI破局思维：技术思维和管理思维的突破。

3.国企案例分享：中国移动的“数据安全屋”实践。

小组互动：企业的痛点和破局路径。

模块三：从洞察到落地的实战工作坊

（一）AI基本原理与技术架构

1.AI基本原理概述：

① 简单介绍机器学习、深度学习等核心概念

解释AI如何通过数据学习和模型训练来实现智能决策

2.AI技术架构解析

① 算力层：介绍服务器、云计算等基础设施

② 数据层：强调高质量数据的重要性和数据治理的方法

算法层：讲解常见的AI算法和模型，如神经网络、决策树等

④ 应用层：展示不同行业的AI应用场景

3．国企案例分享：国家电网

（二）大模型与智能体前沿趋势剖析

1.大模型发展现状与趋势

① 介绍GPT等大语言模型的特点和应用领域

② 分析大模型在企业数字化转型中的潜力和挑战

2.智能体概念与应用前景

① 解释智能体的定义和工作原理

② 探讨智能体在自动化办公、客户服务等场景中的应用

3.国企案例分享：中国建筑

（三）当前可应用的AI工具与解决方案

1.利用AI进行产业链分析

① 介绍如何使用AI工具收集和分析产业链数据

② 展示产业链图谱的构建和应用，帮助企业识别潜在的合作伙伴和市场机会

2.国企案例分享：中国石油

3.AI智能尽调

① 讲解AI在尽职调查中的应用，包括财务分析、风险评估、市场调研等

② 介绍智能尽调工具的功能和优势，提高尽调效率和准确性

4.头部国企案例分享：中国五矿

（四）AI人才画像

1.如何利用AI技术构建人才画像

2.头部国企案例分享：国家能源集团通

（五）小组讨论：

1.提供实际业务问题案例：让学员分组使用所学的AI工具和方法进行分析和解决

2.专家现场指导：帮助学员掌握实际操作技巧。

模块四：谋篇布局～掌握AI赋能规划的方法与流程

（一）制定AI赋能数字化规划的方法和流程

1.规划制定的前期准备

①市场调研：

②确定规划目标：

2.规划的制定步骤

①业务流程梳理：

②技术选型与方案设计：

③ 数据治理与整合：

④组织架构调整：

3.规划的评估与优化

①建立评估指标体系：

②评估结果优化：

4.案例分享：中国石油

① 讲述中国石油在制定AI赋能数字化规划时的具体方法和流程，包括如何进行市场调研、业务流程梳理和技术选型。

② 分享其在规划评估和优化过程中的经验和教训。

（二）项目实施的关键步骤

1.项目启动阶段

① 成立项目团队：

② 制定项目计划：

③ 开展项目培训：

2.项目执行阶段

数据采集与预处理：

模型开发与训练：

系统集成与测试：

试点应用与反馈：

3.项目验收阶段

① 制定验收标准：

② 进行项目验收：

③ 总结经验教训：

4.案例分享：国家电网

① 介绍国家电网：在AI赋能数字化项目实施过程中的关键步骤和管理经验，包括项目团队组建、数据采集与处理、模型开发与应用等方面。

② 分析其在项目验收和总结阶段的做法和成效。

（三）项目管理技巧

1.项目进度管理：

2.项目风险管理：

3.项目沟通管理：

4.项目质量管理：

5.案例分享：中国建筑

① 分享：中国建筑在AI赋能数字化项目管理中的技巧和经验，包括如何进行进度管理、风险管理、沟通管理和质量管理。

② 分析其在项目管理过程中遇到的挑战和解决方法。

（四）小组讨论：如何规划自身企业的AI落地路径