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數(shù)字化開發(fā)培訓(xùn)

培訓(xùn)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(wù)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(yīng)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(xué)員突破“技術(shù)概念≠業(yè)務(wù)價值”的認(rèn)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(xùn)完結(jié)后，學(xué)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(fù)合技術(shù)方案，規(guī)避單一技術(shù)工具的應(yīng)用陷阱  
3. 建立業(yè)務(wù)場景智能化轉(zhuǎn)譯能力，將復(fù)雜需求拆解為可落地的AI任務(wù)單元  
4. 掌握7類高價值細(xì)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(yīng)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(wù)人員直接定義需求
2.2）動態(tài)自適應(yīng)：系統(tǒng)自動響應(yīng)流程變化
案例：某央企用DEEPSEEK重構(gòu)OA系統(tǒng)，需求響應(yīng)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(fù)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(wù)易出錯
2. 復(fù)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(wù)場景

單元三
業(yè)務(wù)場景的智能化轉(zhuǎn)譯方法論
1. 四層拆解模型
1.1）業(yè)務(wù)目標(biāo)層：降本/增效/風(fēng)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(fù)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(wù)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(biāo)
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(wù)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(jì)要：自動提取待辦事項并分配責(zé)任人
1.2）合同比對AGENT：3分鐘完成百頁合同差異標(biāo)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(yīng)鏈預(yù)警AGENT：自動識別履約風(fēng)險
3.  決策支持場景
3.1）招投標(biāo)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(biāo)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(biāo)準(zhǔn)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(wù)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(yīng)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(xùn)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(yīng)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(biāo)準(zhǔn)
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(yù)測AI AGENT對你行業(yè)的顛覆性影響

數(shù)字化開發(fā)培訓(xùn)