數(shù)字化開發(fā)培訓

培訓對象：
上市國央企技術(shù)中心、數(shù)字化部門、運營中心中高層管理者，產(chǎn)品設(shè)計師，IT部門，業(yè)務骨干等；

課程背景：
在生成式AI技術(shù)加速落地的背景下，企業(yè)亟需掌握AI大模型與現(xiàn)有技術(shù)融合的實戰(zhàn)方法論。本課程聚焦DEEPSEEK等大模型構(gòu)建AGENT的企業(yè)級應用，通過7大典型場景拆解、技術(shù)棧搭建指南及安全部署策略，幫助學員突破“技術(shù)概念≠業(yè)務價值”的認知瓶頸，掌握從場景挖掘到工程落地的全鏈條能力。  

課程收益：
培訓完結(jié)后，學員能夠：
1. 掌握AI大模型作為數(shù)字化開發(fā)引擎的核心邏輯，突破傳統(tǒng)系統(tǒng)架構(gòu)的局限性  
2. 設(shè)計“AI AGENT+RPA+低代碼”的復合技術(shù)方案，規(guī)避單一技術(shù)工具的應用陷阱  
3. 建立業(yè)務場景智能化轉(zhuǎn)譯能力，將復雜需求拆解為可落地的AI任務單元  
4. 掌握7類高價值細分場景的AGENT設(shè)計方法，覆蓋辦公、流程、決策等核心領(lǐng)域  
5. 搭建適配企業(yè)需求的技術(shù)工具矩陣，平衡開發(fā)效率與數(shù)據(jù)安全  

課程大綱：
單元
大綱
內(nèi)容
單元一
為什么以DEEPSEEK為代表的AI大模型是下一代數(shù)字化引擎？
1. 傳統(tǒng)開發(fā)模式的三大困局
1.1）代碼冗余：每新增需求需重新開發(fā)模塊
1.2）響應遲滯：流程變更需數(shù)月調(diào)整周期
1.3）人力依賴：高度依賴專業(yè)開發(fā)者資源
2. AI驅(qū)動開發(fā)的革命性突破
2.1）自然語言即代碼：業(yè)務人員直接定義需求
2.2）動態(tài)自適應：系統(tǒng)自動響應流程變化
案例：某央企用DEEPSEEK重構(gòu)OA系統(tǒng)，需求響應效率提升5倍
討論課題：你所在企業(yè)哪些系統(tǒng)存在“重復造輪子”問題？ 
 
單元二
AI AGENT的邊界與融合之道
1. AGENT能力的三重天花板
1.1）數(shù)據(jù)閉環(huán)：無法自主獲取外部數(shù)據(jù)
1.2）硬件交互：缺乏物理執(zhí)行能力
1.3）長鏈條邏輯：多步驟任務易出錯
2. 復合技術(shù)解決方案
2.1）AGENT+RPA：用RPA機器人執(zhí)行界面操作  
2.2）AGENT+低代碼：快速構(gòu)建定制化模
案例：某銀行“智能報銷AGENT”融合OCR+RPA，錯誤率從12%降至1%
討論課題：設(shè)計一個需要多技術(shù)融合的業(yè)務場景

單元三
業(yè)務場景的智能化轉(zhuǎn)譯方法論
1. 四層拆解模型
1.1）業(yè)務目標層：降本/增效/風控？
1.2）流程節(jié)點層：識別可自動化環(huán)節(jié)
1.3）數(shù)據(jù)輸入層：結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比
1.4）決策復雜度：規(guī)則驅(qū)動or模型驅(qū)動？
2. 智能化轉(zhuǎn)譯員的核心能力
2.1）需求轉(zhuǎn)譯：將業(yè)務語言轉(zhuǎn)化為Prompt指令
2.2）效果驗證：設(shè)計測試用例與評估指標
案例：某制造企業(yè)將設(shè)備維修經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為AGENT決策樹  討論課題：拆解一個典型業(yè)務流程的智能化改造點

單元四
DEEPSEEK大模型的7大高價值場景
1.  辦公效率場景
1.1）智能會議紀要：自動提取待辦事項并分配責任人
1.2）合同比對AGENT：3分鐘完成百頁合同差異標注
2.  流程優(yōu)化場景
2.1）智能排班AGENT：動態(tài)匹配人力與訂單量  
2.2）供應鏈預警AGENT：自動識別履約風險
3.  決策支持場景
3.1）招投標分析AGENT：實時生成競爭對手策略報告 3.2）工程審計AGENT：自動核查隱蔽工程數(shù)據(jù)
3.3）案例：某建筑集團用DEEPSEEK實現(xiàn)投標文件生成自動化
討論課題：選擇1個場景設(shè)計AGENT功能清單

單元五
AGENT開發(fā)技術(shù)棧搭建指南
1.  工具矩陣四象限
1.1）基礎(chǔ)層：DEEPSEEK  API/開源模型微調(diào)
1.2）執(zhí)行層：UiPath/影刀RPA
1.3）數(shù)據(jù)層：向量數(shù)據(jù)庫/知識圖譜工具
1.4）監(jiān)控層：LangSmith等AI鏈觀測平臺
2.  開發(fā)流程標準化
2.1）需求-工具匹配度評估表
2.2）最小可行性產(chǎn)品（MVP）開發(fā)路徑
2.3）案例：某物流企業(yè)AGENT開發(fā)工具選型對比
討論課題：為你的業(yè)務場景匹配技術(shù)工具

單元六
企業(yè)級AGENT實施路徑
1.  四階段落地法
1.1）試點期：選擇3個月內(nèi)見效的場景
1.2）推廣期：建立內(nèi)部AGENT應用商店
1.3）融合期：與傳統(tǒng)系統(tǒng)API打通
1.4）進化期：持續(xù)優(yōu)化模型性能
2.  安全部署策略
2.1）敏感數(shù)據(jù)脫敏訓練方案
2.2）私有化模型輕量化部署
2.3）案例：某央企AGENT安全架構(gòu)設(shè)計
討論課題：制定你的AGENT實施路線圖

單元七
AGENT應用的未來演進
1. 技術(shù)融合趨勢
1.1）AGENT+數(shù)字孿生：實現(xiàn)物理世界仿真
1.2）AGENT+區(qū)塊鏈：構(gòu)建可信協(xié)作網(wǎng)絡(luò)
2. 組織優(yōu)化：
2.1）AI中臺團隊組建標準
2.2）人機協(xié)作KPI體系設(shè)計
2.3）案例：某汽車集團AGENT治理委員會運作機制  
討論課題：預測AI AGENT對你行業(yè)的顛覆性影響

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