【培訓對象】
企業董事長、總經理、財務總監、運營總監、數字化轉型負責人等中高層管理者；企業戰略規劃部門、財務部門、信息技術部門、市場部門核心骨干

【培訓收益】
● 構建降本增效全鏈路框架：掌握戰略成本管理、流程再造、資源優化配置等核心方法，學會識別低效環節并制定針對性改進策略，實現成本的精準管控與效率的系統性提升。 ● 解鎖智能變現新路徑：深度理解數據資產化、業務場景智能化的底層邏輯，掌握人工智能、大數據分析在用戶洞察、產品創新、營銷變現中的應用技巧，打造差異化的智能盈利模式。 ● 提升技術與業務融合能力：學會評估企業智能化轉型需求，規避技術投入誤區，掌握數字化工具的選型與實施策略，推動技術應用與業務目標的深度契合。 ● 強化組織變革領導力：理解降本增效與智能變現對組織架構、人才能力、企業文化的新要求，掌握變革管理技巧，提升團隊對轉型的認同感與執行力。 ● 獲取實戰落地工具包：通過案例分析、模擬演練等形式，掌握成本效益分析模型、智能化成熟度評估矩陣、變現路徑規劃表等實用工具，直接應用于企業管理實踐。

第一講：企業降本增效與智能變現的戰略認知重構
一、宏觀趨勢：數字化時代的企業生存邏輯
1. 全球產業鏈重構對企業成本結構的影響
2. 消費升級倒逼企業從“成本競爭”轉向“價值競爭”
3. 智能化技術如何重塑企業價值創造范式
案例：特斯拉垂直整合降本vs美團本地生活智能調度增效
二、核心痛點診斷：你的企業卡在哪個環節？
1. 成本“黑洞”識別：隱性成本的顯性化分析
隱性成本：溝通成本、試錯成本、機會成本
2. 效率瓶頸排查
1）流程冗余度評估
2）資源錯配預警指標
3. 智能變現障礙
1）數據資產閑置率測算
2）技術轉化漏斗模型
三、全能解決方案底層邏輯：“三維一體”模型構建
1. 戰略層：降本增效與智能變現的協同定位
對比：短期生存vs長期增長
2. 戰術層
——“節流”（成本管控）與“開源”（智能變現）的動態平衡策略
3. 執行層
——組織能力、技術工具、文化氛圍的支撐體系設計
四、標桿企業實踐對比：傳統派vs創新派的破局之道
1. 精益生產的降本精髓與數字化升級
2. “數據中臺+算法驅動”的智能變現生態構建
3. 傳統企業轉型失敗警示
——技術投入過度超前vs組織能力滯后風險

第二講：降本增效核心策略與落地路徑
一、戰略成本管理：從“事后核算”到“事前設計”
1. 全生命周期成本管控：研發設計階段的成本鎖定效應
案例：蘋果產品模塊化設計降本
2. 供應鏈成本優化
1）供應商協同機制
2）庫存周轉率提升策略
3）物流網絡智能化布局
3. 組織架構成本重構
1）平臺型組織vs科層制組織的效能對比
2）“小前臺+大中臺”模式設計要點
二、流程再造：消滅低效環節的“手術刀”
1. 端到端流程可視化
——用價值流圖（VSM）識別非增值活動
2. 自動化改造優先級排序
——RPA（機器人流程自動化）適用場景評估矩陣
3. 跨部門協作效率提升
——OKR與流程節點責任綁定，建立“流程owner”機制
三、資源精細化配置：讓每一分錢創造最大價值
1. 人力成本優化
——崗位價值評估與人員能效分析，彈性用工模式設計
應用：全職/外包/遠程協作比例測算
2. 資產效能提升
1）設備稼動率監測
2）閑置資產盤活路徑
應用：共享平臺/租賃/二次開發
3. 費用管控升級
——預算動態調整機制
方法：用ABC成本法（作業成本法）識別低效支出
四、風險控制：降本增效中的“紅線”管理
1. 質量成本平衡：如何避免“降本導致質量滑坡”
案例：某車企削減零部件成本引發召回事件
2. 合規性審查
——稅務籌劃、數據安全、勞動法規等領域的降本邊界界定
3. 員工滿意度保護
——降本措施對團隊凝聚力的影響評估與溝通策略

第三講：智能變現的核心場景與技術賦能
一、數據資產化：從“數據堆積”到“價值萃取”
1. 數據資產盤點
——企業數據成熟度評估（數據采集完整性、存儲規范性、標簽化水平）
2. 數據價值挖掘
——用戶畫像深度構建（RFM模型升級：加入行為序列分析），預測性分析在需求預判中的應用
3. 數據變現模式
1）2B端數據服務（精準營銷API接口）
2）2C端增值服務（個性化推薦會員體系）
二、業務場景智能化：技術落地的“最后一公里”
1. 生產制造
1）AI質檢系統降低漏檢率
2）數字孿生技術優化生產排程
案例：工廠智能排產系統增效30%
2. 營銷服務
1）智能客服機器人降低人力成本
2）A/B測試+算法優化提升轉化率
3）私域流量智能化運營（SCRM系統客戶分層策略）
3. 產品創新
——基于用戶反饋的NPS（凈推薦值）分析，AI輔助產品設計（參數優化、功能組合創新）
三、新商業模式設計：智能化催生的變現新范式
1. 訂閱制經濟：從“賣產品”到“賣服務”
案例：電氣設備預測性維護訂閱模式
2. 平臺化生態：搭建企業級PaaS平臺實現資源變現
比如：某物流企業將內部運力調度系統對外輸出
3. 區塊鏈應用：在供應鏈金融、版權交易中的變現潛力，智能合約降低信任成本
四、技術選型與投入產出比測算
1. 智能化工具評估矩陣
三維度分析：技術成熟度、業務匹配度、成本回收期
2. 最小化可行產品（MVP）驗證：用低成本試錯法規避技術投入風險
3. ROI（投資回報率）動態監測：建立技術項目KPI追蹤體系
比如：智能客服系統的單客服務成本下降率

第四講：組織能力升級：讓方案從“紙上談兵”到“落地生根”
一、領導力轉型：管理者的新角色定位
1. 從“管控者”到“賦能者”：降本增效中的授權藝術與容錯機制設計
2. 智能化轉型中的決策模式變革：數據驅動vs經驗驅動的平衡點把握
3. 變革愿景溝通：如何讓員工理解“降本不是裁員，智能不是顛覆”
二、人才能力矩陣重構
1. 核心崗位能力模型升級
1）財務人員需具備數據分析能力
2）運營人員需掌握智能工具操作
2. 數字化人才培養體系
1）內部培訓（微認證課程）
2）外部引進+跨界人才儲備策略
3. 績效考核掛鉤
——將降本增效目標與智能變現成果納入部門與個人KPI
案例：某企業設置“成本節約獎”與“創新變現獎”
三、企業文化重塑：打造轉型支持型氛圍
1. 容錯文化建設
——區分“合理試錯”與“盲目投入”，建立失敗案例共享機制
2. 協作文化強化
——打破部門壁壘的“跨團隊作戰”激勵方案設計
3. 學習型組織構建
——定期舉辦“智能化下午茶”“降本金點子大賽”等活動激發全員參與
四、跨部門協作機制設計
1. 成立專項工作組：降本增效委員會與智能變現項目組的權責劃分
2. 沖突解決流程：技術部門與業務部門需求分歧的協調機制
案例：某企業用“雙軌制”推進系統開發與業務試點
3. 進度透明化管理
——借助項目管理工具實現跨部門信息實時同步
工具：飛書多維表格

第五講：實戰落地與風險應對
一、定制化方案設計：從“通用模板”到“企業專屬”
1. 企業診斷五步法
戰略目標拆解→現狀調研→痛點排序→方案適配→優先級規劃
2. 分階段實施路線圖
1）短期見效（3-6個月成本管控）
2）中期突破（1年智能場景落地）
3）長期生態（3年價值模式重構）
3. 資源保障計劃
1）資金預算分配（技術投入占比建議）
2）外部顧問選擇標準
3）內部項目小組組建流程
二、風險預警與動態調整
1. 建立轉型風險清單
——技術落地延遲、員工抵觸、市場環境變化等風險的量化評估模型
2. 應急預案設計
——針對核心人員流失、系統故障等突發情況的備用方案
3. 定期復盤機制
1）月度數據追蹤會
2）季度效果評審會
3）年度戰略調整會的召開流程與輸出要求
三、標桿企業實戰案例復盤（分組研討）
案例A（制造業）：某汽車零部件企業如何通過“工藝優化+AI質量檢測”實現成本下降20%，同時開拓智能質檢設備對外銷售業務
案例B（服務業）：某連鎖酒店集團用“客戶數據中臺+動態定價算法”提升入住率15%，并通過會員數據變現獲得新收入來源
小組任務：選擇一個行業/企業，模擬設計降本增效與智能變現的組合方案并展示核心創新點
 

 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》

 

 

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