【培訓對象】
企業各部門骨干員工（行政/財務/市場/研發/銷售等職能崗）；團隊管理者與效率優化負責人；希望提升職場競爭力的各層級白領；企業培訓專員與數字化轉型推動者

【培訓收益】
● 豆包工具精通：熟練使用豆包文本生成、數據處理、智能協作三大核心模塊，實現文檔撰寫效率提升60%、數據報表生成速度提升3倍； ● 流程自動化：掌握"需求拆解-工具匹配-成果輸出"全流程AI化方法，構建個人專屬提效工作流，釋放40%以上事務性工作時間； ● 協作效能升級：學會用AI優化會議管理、跨部門溝通、項目跟進等協作場景，團隊信息同步效率提升50%，決策周期縮短30%； ● 數據驅動思維：掌握AI數據分析與可視化技巧，從海量數據中快速提取業務洞見，提升報告的決策參考價值； ● 職業競爭力強化：獲得課程認證證書，掌握企業急需的"AI+辦公"復合技能，適配數字化轉型人才需求，拓寬晉升通道。

第一講：AI職場入門——重新定義工作效率
一、AI時代的效率革命：從“人力驅動”到“智能驅動”
1. 全球企業AI應用現狀：數據對比（傳統辦公 vs AI賦能的時間/成本差異）
2. 中國職場三大核心痛點：重復性勞動占比、協作損耗成本、技能斷層現狀
3. 豆包等AI工具的顛覆性價值：如何將20%的核心工作創造80%的價值
二、豆包核心功能全景解析
1. 工具矩陣：文本生成/數據處理/智能協作三大模塊適用場景
2. 提效邏輯：識別“規則明確、數據密集、重復性強”的三大AI適配場景
3. 避坑指南：警惕“偽AI”功能，掌握工具選擇三要素（功能/成本/兼容性）
三、快速上手：豆包基礎操作與安全規范
1. 賬號注冊與權限配置：企業級賬號vs個人賬號功能差異
2. 提示詞（Prompt）黃金法則：如何寫出高成功率的任務指令
工具：50+實用模板
3. 數據安全紅線：職場使用AI的5條禁令（敏感信息保護/版權合規/賬號安全）
實戰：用豆包完成首個辦公任務
場景：生成下周工作計劃郵件（含任務拆解/優先級排序/風險提示）
步驟：需求分析→提示詞優化→格式調整→成果校驗
對比：人工撰寫vs豆包生成的效率/質量差異分析

第二講：文檔與數據處理——告別加班的核心戰場
一、智能文檔處理：從撰寫到管理的全AI化
1. 高效生成
1）會議紀要：豆包自動提取發言重點，生成待辦事項清單（準確率對比人工記錄）
2）報告提綱：輸入關鍵詞，秒級生成多維度框架
案例：市場競品分析報告
2. 智能優化
1）文案潤色：語法糾錯、風格統一（商務風/簡潔風/數據風自由切換）
2）版本管理：自動對比文檔差異，高亮顯示修改建議
實操：合同條款修訂實操
3. 格式處理
1）圖片/掃描件轉可編輯文本（支持表格/流程圖識別）
2）批量處理：100+文檔自動命名、分類歸檔、格式統一
二、數據報表自動化：從"表哥表姐"到數據分析師
1. 數據清洗
——豆包一鍵處理缺失值（填充/刪除）、重復值標記、格式統一（對比Excel傳統函數）
實戰：清洗10萬條含亂碼/格式錯誤的用戶行為數據
2. 智能分析
1）自動生成數據透視表，識別top3關鍵因素
案例：銷售業績影響因子分析
2）異常數據預警：設置閾值，自動標記波動超20%的數據點
3. 報表生成
1）按預設模板批量輸出多維度報表
舉例：部門KPI周報、客戶滿意度月報
2）動態聯動：數據源更新后，報表圖表/數據自動刷新
三、設計與創意：零設計基礎也能出精品
1. 智能配圖
——用豆包生成PPT插圖、營銷海報素材
提示詞技巧：風格/尺寸/元素細節把控
實戰：為季度匯報PPT生成10張適配企業VI的配圖
2. 排版優化
1）自動調整PPT版式（圖文混排/配色方案/字體統一），匹配品牌視覺規范
2）文檔美化：一鍵生成目錄、頁眉頁腳、章節編號，提升專業度
四、效率工具深度整合：打造個人提效中樞
1. 跨工具聯動：通過豆包API連接Excel/PPT/郵件，實現數據自動流轉
案例：新郵件觸發數據報表生成
2. 模板庫搭建：沉淀常用提示詞、報表模板、設計素材，形成個人效率資產
3. 快捷鍵與隱藏功能：提升豆包使用效率的10個技巧（語音輸入/批量操作/自定義快捷鍵）

第三講：團隊協作升級——破解跨部門溝通難題
一、會議管理：從“低效冗長”到“精準輸出”
1. 會前準備
1）豆包生成會議議程：根據參會人員角色，智能分配發言時間
案例：產品迭代評審會
2）資料收集：自動匯總歷史文檔、數據報表，生成背景知識包
2. 會中記錄
1）實時語音轉寫：準確率達95%，自動區分發言人，標記重點內容
2）待辦提取：智能識別任務描述、責任人、截止時間，生成任務清單
3. 會后跟進
1）任務同步：自動推送至飛書/企業微信待辦事項，關聯日歷提醒
2）進度追蹤：定期生成任務完成度報告，識別延期風險點
二、跨部門協作：打破信息壁壘的AI解法
1. 需求對接
1）多版本需求文檔對比：豆包自動提取差異點，生成對接清單
工具：需求優先級排序技巧
2）需求轉化：將非結構化需求（如口頭描述）轉化為可執行的任務拆解表
2. 進度管理
1）自動匯總各部門周報：識別關鍵進展、風險問題，生成可視化進度看板
2）資源調配：根據成員忙閑狀態、技能標簽，智能推薦任務負責人
3. 文檔協作
1）多人實時編輯：沖突自動合并，修改記錄可追溯（對比傳統郵件往來模式）
2）智能審核：自動檢查文檔邏輯一致性、數據準確性，降低人工校對成本
三、客戶溝通：用AI提升服務響應速度
1. 標準化咨詢
1）客戶常見問題庫搭建：豆包自動分類高頻問題，生成標準化應答話術
2）智能客服：7×4小時處理訂單查詢、物流跟蹤等80%的重復性咨詢
2. 個性化方案
1）基于客戶歷史數據，生成定制化解決方案
案例：為高凈值客戶設計專屬服務套餐
2）話術優化：自動檢測溝通文本的語氣、專業性，提供修改建議
3. 反饋分析
1）客戶評價情感分析：識別好評/差評關鍵因素，生成改進優先級矩陣
2）需求挖掘：從開放式反饋中提取潛在需求，輔助產品迭代決策
實戰：用AI完成跨部門協作項目
場景：模擬新品上市籌備會（市場部提需求→研發部排期→供應鏈部備貨）
任務：用豆包生成跨部門協作甘特圖，自動識別資源沖突點；實時同步各環節進度，生成風險預警報告
工具組合：豆包+飛書+Trello的協同流程演示

第四講：AI高階應用——用AI攻克復雜任務與決策
一、數據分析：從數據到洞見的價值轉化
1. 多維分析
1）關聯關系挖掘：豆包自動識別數據間隱藏關聯
案例：用戶復購率與客服響應時間的相關性
2）趨勢預測：基于歷史數據生成未來3個月銷量預測，輸出備貨建議
2. 可視化升級
1）動態儀表盤：一鍵生成含下鉆功能的可視化報表（支持PC/移動端適配）
2）數據故事化：自動生成報表解讀文案，突出關鍵結論與行動建議
實戰：分析某電商平臺用戶行為數據，輸出提升轉化率的3條核心策略
二、創意工作：AI作為靈感激發器
1. 文案創作
1）廣告文案：輸入產品賣點，生成多版本創意文案
工具：不同平臺風格適配技巧
2）短視頻腳本：根據目標受眾，自動生成劇情框架、臺詞設計、分鏡建議
2. 方案設計
1）活動策劃：輸入預算/目標/時間，生成3套差異化方案供團隊決策
2）頭腦風暴：豆包匯總全網行業案例，激發團隊創新思維（避免“信息繭房”）
實戰：為企業年會設計3個創意環節，結合豆包生成的案例庫優化方案
三、決策支持：讓AI成為智能參謀
1. 競品分析
2）全網數據抓取：自動收集競品價格、用戶評價、市場活動等信息
3）優劣勢對比：生成可視化矩陣，標注我方可突破的3個差異化方向
2. 風險評估
1）項目可行性分析：整合資源、時間、成本數據，輸出風險等級評估報告
2）政策解讀：自動分析行業新規對業務的影響，生成合規調整建議
實戰：模擬投資決策場景，用AI完成市場調研→數據建模→風險測算全流程
四、分崗特訓：不同職能的AI提效秘籍
1. 行政崗：會議管理+差旅安排+文檔歸檔的AI全流程方案
工具：模板包
2. 財務崗：發票識別+報表合并+預算分析的豆包工具組合應用
3. 市場崗：輿情監測+內容營銷+活動策劃的AI提效策略
案例：新品預熱campaign
4. 研發崗：代碼輔助生成+漏洞檢測+技術文檔編寫的AI開發助手

第五講：AI未來已來——構建AI時代核心競爭力
一、人機協同：重新定義職場能力模型
1. 新“效能三角”：工具應用力（30%）+問題拆解力（40%）+創意決策力（30%）
2. 人類不可替代的三大優勢：情感連接/復雜決策/創新思維的實戰訓練
3. 能力自評表：診斷當前AI應用水平，制定3個月提升計劃
二、職業發展：讓AI成為晉升加速器
1. 簡歷優化
1）用STAR法則包裝AI相關項目經驗
案例：引入豆包優化報表流程，效率提升60%
2）關鍵詞匹配：針對招聘JD，用AI生成定制化簡歷（附通過率提升技巧）
2. 面試加分
1）用豆包完成行業分析/方案設計，現場演示AI提效過程
2）應答技巧：如何用AI思維回答“復雜問題解決”類面試題
3. 向上管理
1）數據化匯報：用豆包生成含趨勢預測、風險預警的PPT，清晰呈現工作價值
2）效率可視化：量化AI工具帶來的時間/成本節約，爭取更多資源支持
三、企業落地：從個人提效到組織賦能
1. 團隊推廣策略
1）試點先行：選擇高頻痛點場景（如財務報表/行政文檔）啟動部門級AI工具普及
2）阻力破解：如何說服抵觸員工接受AI變革
案例：某企業從“強制使用”到“主動依賴”的轉型路徑
2. 制度適配
1）建立AI應用規范：數據安全管理、成果審核流程、工具使用考核辦法
2）績效掛鉤：將AI提效成果納入KPI（如流程優化率、重復性勞動減少量）
標桿案例分享：
互聯網大廠：用豆包實現客服效率提升70%的實戰經驗
傳統制造業：AI在生產報表處理、庫存管理中的降本增效路徑
四、未來趨勢：AI職場應用的前沿探索
1. 技術趨勢
1）大模型進化：從單一工具到“智能工作平臺”的發展路徑（豆包未來功能預告）
2）多模態融合：語音交互、圖像識別在辦公場景的深度應用
2. 倫理與責任
1）數據安全：如何平衡AI效率與隱私保護（企業級數據加密方案）
2）決策透明：AI生成內容的責任歸屬與審核機制
3. 職業預警
1）高風險崗位：哪些職能可能在3年內被AI替代50%以上？
2）技能布局：未來5年急需的“AI+專業”復合能力圖譜
 

 吳曉生老師 AI數智化轉型實戰專家
20年網絡安全實戰經驗
中國農業大學國家重點實驗室博士生聯合導師
中國農業大學國家重點實驗室研究員
全國計算機網絡等級3級（網絡攻防領域）
CDA數據分析師（專家級）
曾任：國云大數據（上市） | 產品VP
曾任：國美集團（世界500強） | 數據運營
曾任：紫光集團有限公司（中國ICT龍頭企業） | 數據分析師
曾任：圖譜數據有限公司（深圳技術大學聯合實驗室） | 高級產品管理/數據產品專家
擅長領域：數據治理、數據分析、數據安全、DeepSeek應用、AI+職場應用、AI項目落地、企業數字化應用、企業數字化提升……
——▩從0到1構建數據基座的技術深度：
◎參與編著《企業數據治理實戰指南》《AI驅動的智能風控體系構建》等行業教材（機械工業出版社出版）；
◎ 整合DeepSeek、豆包、火山引擎等國產大模型，累計開發52個行業專屬企業智能體（覆蓋金融風控、政務決策、供應鏈管理等領域），主導構建38個技術模型；
◎擁有1.2萬+行業數據源指標（含天眼查、企查查等商業數據庫），曾主導建設某省國企“大數據風控平臺”，獲2023年國家信標委數據治理優秀案例；
——▩從1到N實現商業價值的產業寬度：
◎ 某省級電子政務平臺數據架構設計【項目金額2.7億元】：打通37個委辦局數據孤島，構建人口、企業、信用三大主題庫，獲評“全國數字政府建設示范項目”
◎國美在線用戶畫像體系與精準營銷【年營收貢獻超8億元】：搭建全鏈路用戶畫像系統，整合2億+用戶行為數據，年度營銷成本節約1.2億元
◎某頭部零售企業AI驅動客戶行為預測系統【覆蓋15家連鎖品牌】：年度新增營收 3.5 億元，獲工信部“AI+產業創新”全國Top10示范項目；

實戰經驗：
吳曉生老師擁有20年網絡安全與數智化應用實戰經驗，打通“政府監管需求-企業經營訴求-高校科研供給”的創新三角，形成獨特的產政學研協同優勢，既具備從0到1構建數據基座的技術深度，又擁有從1到N實現商業價值的產業寬度，更掌握政企雙向賦能的生態資源厚度。

——『政府數字化治理與公共安全智能決策能力』——
☛政府數字化建設與治理：
【01】-杭州城市大腦決策系統：負責“交通擁堵預測模塊”算法優化，基于時空數據挖掘模型，將擁堵路段識別準確率提升至92%，助力杭州高峰期車速提升15%，相關成果寫入《杭州市數字經濟發展白皮書》。
【02】-深圳智慧大腦應急指揮系統：主導“災害風險評估模型”開發，整合氣象、地理、人口數據，實現災害預警響應時間縮短至5分鐘，支撐2023年臺風“蘇拉”應急處置，減災效益超10億元。
☛國防安全智能決策支撐：
【01】-某部海外偵查數據系統：設計“暗網數據關聯分析模型”，通過圖神經網絡挖掘隱蔽關系，情報線索發現效率提升300%，獲軍方科技進步三等獎（集體）。
【02】-某省公安技偵數據追蹤平臺：構建“涉詐資金流向監測模型”，實現72小時內資金鏈路穿透分析，支撐破獲億元級詐騙案件3起，相關技術入選公安部重點推廣成果。
☛金融稅務智能風控體系構建：
【01】-主導某銀行反欺詐模型優化項目，精準率從81%提升至96%，年止損超2.3億元；
【02】-主導某銀行“智能催收決策模型”搭建：基于LP情感分析與動態策略優化，不良貸款回收率提升27%；
——『高校產學研協同創新與科研成果轉化能力』——
☛高校產學研協同創新賦能：
【01】-圖譜數據×深圳技術大學聯合實驗室：牽頭建設“大數據智能應用實驗室”，主導“高校科研數據共享平臺”項目，幫助12所高校打通科研數據壁壘，累計協助申請國家級/省級科研項目23項，獲政府補助超5000萬元。
【02】-中國農業大學國家重點實驗室：作為研究員，主導“農產品供應鏈溯源模型”研發，實現從田間到餐桌的全鏈路數據可視化，相關技術已在30家龍頭企業落地，農產品質量投訴率下降60%。
【03】-高校人才培養：擔任深圳技術大學、廣州大學兼職教授，開設《數據智能實戰》課程，累計培養碩士/博士研究生28人，指導學生獲全國大學生數據挖掘競賽一等獎3項。
——『企業多板塊智能運營架構設計與戰略落地能力』——
☛供應鏈和采購鏈項目：
【01】-某新能源車企供應鏈風控系統：設計“三級預警模型”，提前6個月識別電池供應商產能風險，幫助企業避免2.5億元供應鏈中斷損失。
【02】-國云大數據“軍犬”情報系統：整合互聯網公開數據、暗網數據與行業專網數據，開發多維度關聯分析算法，服務于安全部門情報研判，累計輸出高價值報告500+份，獲國家級保密資質認證。
☛數據智能產品創新研發：
【01】-搭建國云大數據公司BI系統，解決公司戰略上統一指揮和調度任務分配問題，,實現精細化運營從而提升公司高效管理和協同作戰；主導設計DMP系統，進行建模給銷售高質量的用戶數據，協助銷售團隊完成每年10個億的業績；
【02】-為國云大數據公司設計產品“軍犬”，以深度挖掘互聯網公開數據為基礎，匯集了其他泛互聯網數據及暗網數據，創新數據挖掘及分析模型算法，解決安全部門的偵查問題；研究“老板云”app客戶的成交畫像，通過數據深度分析，定義出用戶活躍畫像，優化每一個推廣與活動策劃的方案，把老板云從50萬的用戶做到150萬；
☛電商與新零售數據價值轉化：
【01】-為國美在線電子商務有限公司搭建用戶畫像體系，實現精準營銷投放ROI從1:3提升至1:6；設計庫存周轉預測模型，滯銷SKU占比從18%降至9%，釋放資金3.2億元；雙11大促期間實時流量調度系統設計者，助力峰值并發承載能力提升300%；獲集團“年度數據價值貢獻獎”（獲獎率1/2000）
【02】-為國云大數據主導設計AI驅動的客戶行為預測系統，覆蓋15家頭部零售企業，平均訂單轉化率提升23%；構建企業級數據治理框架，推動數據血緣追蹤系統上線，數據質量問題下降65%；開發自動化數據標注工具（NLP+CV多模態融合），標注效率提升40%，成本降低35%，帶領團隊獲2022年工信部“AI+產業創新”示范項目（全國Top10）；

部分AI項目經驗：
序號 項目名稱 項目應用 成果
1 Deepseek辦公效率提升實操項目 在某金融機構的財務部，傳統人工數據核對模式曾導致日均5%的差錯率與持續加班困境。2025年通過部署DeepSeek認知計算平臺與RPA機器人的協同方案 數據處理效率300%的躍升，差錯率降至0.02%，人力成本降低60%；
在某企業通過Deepseek和豆包組合做出企業深度調研報告 以前需要5天5人做的報告，現在只需3個小時
2 城市治理AI項目：
利用深度學習和計算機視覺技術，精準識別各類垃圾的種類并自動分類。可應用于市政環衛部門、垃圾處理廠、智能分類回收設備等場景 某市政環衛部門引入該AI垃圾識別系統后，實現自動化垃圾分類 平臺的圖像識別與深度學習技術使垃圾分類準確率達95%以上，分類效率提升50%，顯著減少人力投入；
某型社區的智能垃圾回收站使用該平臺，通過多模態數據融合和分類算法，確保垃圾投放識別時間在3秒內完成， 識別準確率達到98%，居民參與率提升了30%；
某垃圾處理廠通過使用該平臺構建智能化垃圾分類流水線，基于強化學習與動態優先級排序算法，對不同種類垃圾進行快速分類與價值評估 資源回收率提高了20%，整體處理成本降低了30%。
3 人力資源管理AI項目 利用AI智能招聘功能，基于自然語言處理和機器學習算法，應用于海量簡歷快速篩選匹配、分析員工績效數據、定制個性化的培訓課程和學習路徑等方面 招聘效率大幅提升，簡歷篩選時間從原來的平均每人30分鐘縮短至5分鐘，招聘周期縮短了50%，人才招聘的精準度提高了35%，員工對績效評估的滿意度從60%提升至85%，激勵了員工的工作積極性。員工培訓的針對性和效果顯著增強，培訓課程完成率從70% 提高到90%

主講課程：
《DeepSeek實操應用》
《職場AI應用：讓你的工作效率提升》
《AI思維實戰：定戰略-選大將-強運營》
《基于AI的零成本賦能企業實現業績增長》
《企業降本增效與智能變現的全能解決方案》
《供應鏈與金融行業如何使用AI數字風控實現價值》

 

 

• 生產現場效率提升與低成本改善

   

  精益生產是當前制造業公認為最佳的一種生產管理體系和方式；而工業工程則是完成精益生產方式的工程基礎。對于制造性企業而言，生產力水平的高低將直接影響著企業的競爭實力。誰能夠有效的挖掘生產過程中的潛力，提高生產效率，縮短生產周期，誰將就在未來競爭中取得優勢地位。 IE（IndustrialEngineering）工業工程技術，系統調查所有影響生產效率的因素..

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• 生產現場效率提升與低成本改善

   

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• 生產現場效率提升與低成本改善

   

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• 民營企業管控和經營效率提升

   

  課程提綱： 一、公司管控的本質 二、公司管控模式選擇 財務導向型 戰略導向型 運營導向型 三、公司戰略管控 戰略審計 戰略制定 戰略控制 戰略評估 架構優化 四、公司人才管控 人才理念 人才戰略 人才結構 老板與經理人 經理人遺產 五、公司財務管控 大財務觀 財務組織控制 ..

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• 目標管理與工作效率提升

   

  管理技能培訓（一）、 目標管理的核心內涵 目標管理的作用 目標的三個主要來源企業在目標管理中遇到的問題目標管理的實施原則 目標管理五要素 目標管理的六個特征 我們為什么不愿意設定目標？ 管理技能培訓（二）、 掌握制定工作目標的方法工作目標的類型目標的SMART練習 ..

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