【培訓對象】
企業創始人、CEO、COO等核心決策層；事業部負責人、總監等中高層管理者

【培訓收益】
● 洞察AI驅動的戰略復盤與解碼工具，精準制定契合企業發展的目標，提升戰略落地效能 ● 借助數據化人才遴選與動態管理機制，精準挖掘匹配業務需求的戰將，優化人才配置 ● 運用智能作戰指揮與經營分析體系，高效落實戰役規劃，敏捷應對市場變化，增強競爭 ● 破解戰略、人才、運營三重割裂困局，推動戰略共識落地，強化跨部門協同，提升效能 ● 掌握實用的戰略、人才、運營工具模板，如戰略定位矩陣等，賦能企業實現超線性增長

第一講：定戰略——AI驅動戰略解碼與共識落地
一、經營復盤與分析
——三維經營復盤體系
1. 財務維度：營收/利潤結構診斷
工具演示：AI數據可視化、利潤結構動態優化、操作演示
1）導入產品數據→AI輸出利潤黑洞TOP3產品
2）拖拽調整參數→實時測算結構優化空間
2. 客戶維度：客戶價值金字塔與流失預警模型
1）客戶價值智能分級系統
2）流失預警AI哨兵系統
3）客戶需求AI洞察引擎
4）客戶體驗智能優化閉環
3. 產品維度：產品組合邊際效益AI模擬測算
1）需求預測與產能聯動
2）邊際效益AI測算
3）產品生命周期智能管理
二、戰略解碼與目標制定
1. 智能戰略定位
1）ABC產品矩陣動態優化
案例：某科技公司AI產品線迭代
2）客戶分級智能標簽體系構建
2. 目標共識機制
戰略目標拆解：從公司級OKR到部門級KPI的AI應用
1）戰略目標AI生成與校準
2）智能目標拆解引擎
3）目標沖突檢測與化解
4）共識度智能評估系統

第二講：選大將——數據化人才決策體系
一、增量戰將遴選
1. 戰將能力建模
——基于業務場景的“戰將畫像”AI生成
1）業務場景解構與能力要素挖掘
2）戰將能力AI建模引擎
3）智能畫像驗證與迭代
4）戰將-戰場智能匹配
實戰演練：銷售VP崗位建模
2. 動態用人機制
——干部述職AI評分系統
1）述職報告智能解析與能力建模
2）多模態評估體系
3）智能評分與風險預警
4）智能反饋與成長規劃
示例：某零售企業高管述職數據看板
二、人才盤點與任用規劃
1. 智能人才九宮格
——潛力-績效雙維度AI預測
1）動態數據采集與特征工程
工具：雙維度AI預測模型
2）智能九宮格動態刷新
3）智能決策支持系統
示例：人才流失風險預警模型
2. 編制規劃沙盤
——人效比與業務增長匹配算法
1）人效基準智能建模
2）人效-業務彈性系數分析
3）智能編制規劃系統
4）人效風險預警與干預
示例：互聯網大廠HC動態管控

第三講：強運營——智能戰役管理與敏捷經營
一、作戰戰役落實
——智能作戰指揮：戰役進度AI監控系統
1. 戰役全景動態感知系統
2. 戰役進度AI預測引擎
3. 智能資源調度中樞
4. 戰役指揮AI參謀系統
示例：項目風險實時預警看板
二、月度經營管理
1. 經營分析自動化
——經營報告AI生成器實操
1）全域數據智能整合
2）核心指標智能診斷
3）經營報告AI生成器
4）智能決策推薦系統
示例：BI應用
2. 敏捷決策機制
——基于數據異常的根因分析AI模型
1）智能異常檢測引擎
2）根因分析因果森林
3）決策推薦與模擬系統
4）決策反饋學習閉環
示例：某快消品庫存波動診斷
 

 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》