課程描述INTRODUCTION
培訓(xùn)講師：安昊
課程價格：￥元/人
培訓(xùn)天數(shù)：1天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
AI思維管理培訓(xùn)
課程背景及重塑核心邏輯“三層次能力進化模型”：
重構(gòu)維度
傳統(tǒng)課程重點
AI賦能課程新范式
知識傳遞
貿(mào)易流程
/風(fēng)險清單
識別AI可替代的規(guī)則性知識區(qū)塊
能力培養(yǎng)
經(jīng)驗驅(qū)動型
風(fēng)險判斷
人機協(xié)同決策邏輯（AI建模+人類校準(zhǔn)）
思維塑造
局部優(yōu)化思維
四流合一的系統(tǒng)性博弈思維
適合對象與先決條件
對象：
大宗貿(mào)易企業(yè)決策層（需直面戰(zhàn)略級風(fēng)險取舍）
跨境供應(yīng)鏈管理中高層（需平衡多方利益沖突）
先決條件：
學(xué)員需提前提交正在處理的真實業(yè)務(wù)難題（用于課程中定制化推演）
企業(yè)需開放脫敏歷史數(shù)據(jù)（用于DeepSeek模型預(yù)訓(xùn)練）
學(xué)員畫像
完課者將具備：
在AI報告中快速識別“沉默風(fēng)險”（未被建模的政商關(guān)系要素）的直覺
將人類價值觀轉(zhuǎn)化為AI可執(zhí)行參數(shù)的架構(gòu)設(shè)計能力
談判桌上同時運用算法建議與人性洞察的復(fù)合博弈手段
設(shè)計“貿(mào)易與“四流”彈性指數(shù)”的動態(tài)評估體系（業(yè)務(wù)波動越大，人類決策權(quán)重越高）
課程不是教授AI，而是培養(yǎng)使用AI的“超級決策者”——突破工具局限，在智能時代守護人類戰(zhàn)略主權(quán)。
課程價值定位“三個拒絕”原則：
拒絕技能培訓(xùn)：不教授Python/機器學(xué)習(xí)算法，專注決策思維進化
拒絕靜態(tài)知識：所有案例工具隨國際局勢動態(tài)更新（課程數(shù)據(jù)源直連路透社/彭博大宗商品數(shù)據(jù)庫）
拒絕技術(shù)堆砌：每個AI工具綁定具體業(yè)務(wù)問題（如DeepSeek關(guān)稅影響模擬器僅用于長協(xié)價格重談場景）
課程大綱
深度融合AI思維與業(yè)務(wù)場景理解模塊1：AI基礎(chǔ)認知重構(gòu)——破除技術(shù)迷信關(guān)鍵轉(zhuǎn)化：從“AI能做什么”到“人類必須守住什么”
錨點案例：
某鋼鐵企業(yè)依賴AI預(yù)測鐵礦石需求，未識別到“碳中和政策對澳洲礦企產(chǎn)能的隱性壓制”，導(dǎo)致采購策略重大失誤
工具與交付：
DeepSeek邊界清單生成器：輸入業(yè)務(wù)場景（如國際貿(mào)易長協(xié)談判），輸出AI能力邊界與人類必控項
學(xué)員產(chǎn)出：《AI可信度分級地圖》（標(biāo)注“直接采納區(qū)”/“人工核查區(qū)”/“完全禁區(qū)”）
模塊2：AI思維賦能風(fēng)險識別——從經(jīng)驗驅(qū)動到“數(shù)據(jù)-場景-博弈”三維洞察場景對比：
傳統(tǒng)模式
AI賦能模式
風(fēng)險清單模板+案例庫
動態(tài)風(fēng)險拓撲網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建（DeepSeek實時抓取地緣政治、法規(guī)、物流數(shù)據(jù)生成風(fēng)險熱力圖）
人工統(tǒng)計歷史違約率
AI建模供應(yīng)商多維度信用評估，但需人工標(biāo)注“情感合作系數(shù)”（如十年以上合作溢價）
實戰(zhàn)沙盤：
AI任務(wù)：用DeepSeek抓取某銅礦出口國罷工事件數(shù)據(jù)，生成供應(yīng)鏈中斷概率曲線
人類任務(wù)：結(jié)合該國在途貨物占比、工會主席換屆選舉時間，修正AI預(yù)測模型的戰(zhàn)略級誤判
核心思維工具：“三階校準(zhǔn)法”
一階數(shù)據(jù)校準(zhǔn)→二階場景校準(zhǔn)→三階博弈關(guān)系校準(zhǔn)
模塊3：決策價值鏈重構(gòu)——人機協(xié)同的灰度決策典型場景：
議題：某原油貿(mào)易商需在48小時內(nèi)決策是否履行伊朗原油采購合同
AI支持層：
DeepSeek生成：航運路線風(fēng)險值、資金流制裁影響預(yù)測、替代貨源成本分析
人類決策層：
政治站隊代價評估（如*關(guān)系波動對母公司其他業(yè)務(wù)的影響）
長期關(guān)系維護價值量化（需突破AI的短視性成本計算）
交付工具：
四流沖突決策矩陣：強制在物流效率、資金流安全、商流關(guān)系、信息流透明度間做出取舍排序
模塊4：生態(tài)級協(xié)同重構(gòu)——超越工具的供應(yīng)鏈信任體系A(chǔ)I無法破解的困局：供應(yīng)鏈伙伴間的非理性信任建立
案例對比：
傳統(tǒng)方案：通過ERP系統(tǒng)實現(xiàn)交易數(shù)據(jù)透明
AI賦能方案：用DeepSeek分析歷史合作數(shù)據(jù)生成信任指數(shù)，但需人工設(shè)計“信任增強干預(yù)項”（如高層互訪頻次、危機共擔(dān)事件設(shè)計）
演練設(shè)計：
工具輔助：AI生成十家礦石供應(yīng)商的數(shù)字化盡職調(diào)查報告
人類任務(wù)：
設(shè)計非數(shù)字化信任綁定策略（如聯(lián)合投資第三國基建基金）
制定技術(shù)-人情雙軌溝通機制（如月度AI數(shù)據(jù)匯報會+季度家族宴會）
課程差異化與升級點1.反傳統(tǒng)知識結(jié)構(gòu)設(shè)計
刪減內(nèi)容：基礎(chǔ)性工具操作教學(xué)（如ERP系統(tǒng)使用）
新增核心：
人機分工協(xié)議設(shè)計（如國際信用證審核：AI處理條款比對，人類判斷開證行隱性風(fēng)險）
價值觀量化工具（將“ESG優(yōu)先度”“長期主義偏好”等轉(zhuǎn)化為可輸入AI模型的決策參數(shù)）
2.AI業(yè)務(wù)化能力測評體系
測評維度：
能力項
測評工具
數(shù)據(jù)幻覺識別力
人工標(biāo)注AI生成報告的誤導(dǎo)性結(jié)論
非結(jié)構(gòu)化變量捕捉力
從AI風(fēng)險報告中提取未量化的政商關(guān)系要素
人機協(xié)同設(shè)計力
制定復(fù)雜場景的AI使用SOP（如觸發(fā)人工復(fù)核的閾值設(shè)定）
3.持續(xù)性賦能機制
DeepSeek私有化部署：
學(xué)員企業(yè)獲得定制化風(fēng)控模型（預(yù)裝四流耦合分析、地緣政治預(yù)警模塊）
但鎖定部分決策權(quán)限（如超過5000萬美元的合同必須人工確認AI建議）
人機對抗沙盤月課：
每月推送基于實時事件的推演包（如紅海危機升級版），要求提交AI+人工雙軌決策日志
AI思維管理培訓(xùn)
轉(zhuǎn)載：http://www.moqiwei.com/gkk_detail/320287.html
