课程背景：

很多企业推进AI落地时，最容易陷入两个方向：一个是做得太重，一个是跑不长。

一条路是“先把阵势做起来”：上平台、建入口、搭知识库、做全员助手、试Agent，投入不小，汇报也好看；可几个月后再看，真正进业务流程、被持续使用、能减少返工的场景并不多。系统上线了，业务还是老办法，AI成了一个额外入口。

另一条路是“先靠人硬跑”：靠一两个懂AI、愿意折腾的员工，把第一个场景勉强跑通；但一到第二个场景，又发现模板、规则、流程、踩过的坑都在人脑子里，几乎又要从头开始。第一次看似成本低，后面却越做越贵。

这两条路的共同问题，不是企业不重视AI，而是没有把“低成本落地”理解对。低成本不是“便宜工具”，也不是“少花钱试试看”，而是用更小的切口、更轻的组织代价、更低的试错成本，先验证一个真实业务场景是否成立，再控制持续运营成本，并把第一个场景的经验沉淀成后续可复用的资产。

本课程面向希望务实推进AI落地的企业管理者、业务负责人和数字化骨干，不堆工具、不画大饼，而是围绕“小切口起步、轻重分档选型、真实流程验证、持续成本控制和复用资产沉淀”，帮助企业用更低代价跑通第一批真实场景，让AI不只是落得快，更能用得住、复制得开。

课程收益：

1. 建立低成本落地的正确认知：低成本不是“零成本”“买便宜工具”或“快速堆应用”，而是用更小切口、更轻组织代价跑通第一个真实场景，并把持续成本控制在企业能长期负担的水平。

2. 掌握反“大而全”的试点策略：避免一上来就做统一入口、全员助手、万能Agent或大平台建设，从一个高频、具体、低风险的业务动作切入，先跑出可信样板，再谈复制。

3. 形成“真实流程优先”的场景判断：不被Demo、热点概念和供应商案例带节奏，判断一个AI场景是否有真实输入、真实用户、真实流程、人工兜底，以及可验收、可追问的业务结果。

4. 掌握按“代价轻重”的方案选型能力：按实现与维护代价，从人工增强流程、表格自动化/低代码、知识库/RPA、大模型应用到Agent逐层判断，避免用重方案解决轻问题。

5. 掌握持续成本控制与复用资产沉淀方法：识别模型调用、人工修正、数据维护、异常处理、流程变更和人员培训等隐性成本，把第一个试点沉淀成提示模板、表单结构、规则清单、操作脚本和案例样本。

课程对象：

希望务实推进AI落地的企业管理者、业务部门负责人、流程与运营负责人、数字化与信息化骨干，以及AI/创新项目实际推动者。

课程方式：

方法讲解+案例复盘+场景拆解+轻重选型演练+成本测算实战+成果点评

课程大纲:

第一讲：认知重构——纠偏AI落地误区，建立低成本、可长效的落地算账方法

一、两条常见误区：做得太重，跑不长

误区一：阵势先行

1）盲目搭建AI平台

2）统一入口

3）全员助手

误区二：靠人硬跑

1）无标准化沉淀

2）场景复用，需重复试错

——低成本不是预算约束，而是落地纪律和成本纪律

二、落地成本三维拆解

1. 一次性投入：能否用小切口完成验证

2. 组织代价：流程负责人和一线是否接得住

3. 持续成本：上线以后是否养得起、改得动、管得住

三、低成本落地判定标准：三维校验落地成效

1. 业务可用标准（进流程、减返工、被持续使用）

2. 资产可沉淀标准（可沉淀、可复用、可扩面）

3. 长效可迭代标准（大而全不高级，长期可用才高级）

案例研讨：大而全项目的常见误区，讨论本企业现有AI试点更像“做得太重”还是“跑不长”

第二讲：试点破局——放弃大而全建设，掌握小切口选场景、做样板的落地策略

一、摒弃误区：拒绝从全域入口、全员普及起步

1. 不追求覆盖所有人

2. 不追求“全员都能用”

3. 不追求痛点摊平

二、精准筛选：掌握优质小切口场景五大核心特征

场景特征一：高频（每天都发生，才攒得出收益和习惯）

场景特征二：具体（输入、输出、使用者和责任人说得清）

场景特征三：低风险（出错可发现、可回退、可人工兜底）

场景特征四：边界清楚（一个动作就是一个动作，不被十个流程拖住）

场景特征五：可验收（能说清快了多少、少返工多少、沉淀了什么）

三、落地逻辑：先跑通可信样板，再稳步复制扩面

第一步：信心破冰（第一个场景的任务）

第二步：样板三真落地（真实数据、真实用户、真实流程）

第三步：稳稳再扩（样板未跑稳前，不做全员推广）

案例：水站复购提醒与配送排程；把一个“大而全”的AI设想砍成可起步的小切口。

第三讲：场景求真——摒弃概念Demo造势，用五真标准核验可落地的真实业务场景

一、硬核校验：以五真标准甄别有效AI业务场景

1. 真实输入：平时拿得到、拿得全、能授权。

2. 真实用户：有具体的人每天愿意用，而不是“大家理论上都需要”。

3. 真实流程：嵌在原有业务动作里，不是流程外的额外入口。

4. 真实结果：能验收、能追问、能复盘。

5. 人工兜底：出错有人接得住、改得回。

二、理性避坑：厘清热点、Demo、标杆案例的落地局限性

1. 甄别演示偏差

——Demo选的是顺场景，真实业务里例外才是常态

2. 去热点跟风

——热点概念是别人的叙事，不构成企业必须跟进的理由

3. 对标不照搬

案例：某供应商-“能做过”，不证明“适合你”

案例：钉钉ONE公开复盘；为候选场景做“五个真”体检，判断它是真场景还是热闹

钉钉ONE公开复盘的方法启示

1）区分入口与流程：用户打开了，不代表工作被改变了

2）剥离虚假活跃：调用量和DAU不能替代返工减少

3）落地去陪跑化：有人陪跑，不代表普通用户会持续用

4）收敛落地心智：从“什么都想要”回到一个可持续场景

第四讲：方案选型——按代价轻重分级选型，匹配场景适配最优AI落地路径

一、搭建代价可控的AI方案选型链路

1. 梯度轻量优先

——人工增强流程→表格自动化/低代码→知识库/RPA→大模型应用→Agent

2. 价值代价匹配

3. 极简落地原则

二、给需求定档的四个判断

1. 场景复杂度：单步还是长链，单系统还是跨系统

2. 数据条件：资料是否可得、可信、可持续更新

3. 出错代价：错了能否发现、能否回滚、谁能兜底

4. 维护负担：上线后谁维护、改一次多贵。

三、坚守适配优先，理性判断暂缓AI场景

1. 先理顺流程再上AI：流程没跑顺，先用人和简单工具跑顺

2. 规避风险放大：流程本身乱，AI只会放大混乱

3. 结果导向选型：选型目标是解决问题，不是证明用了AI

案例：水果团购接龙与配送；给一个候选场景在“轻重线”上定档，并说明依据。

第五讲：成本可控——全链路盘点隐性成本，建立AI项目长效控本机制

一、全面梳理AI落地隐形消耗成本

1. 全维度成本摸排

2. 严控人工反噬成本

3. 动态迭代保鲜

二、区分一次性投入与滚雪球式增量成本

1. 一次性投入换资产

2. 增量成本前置核算

3. 警惕分期陷阱

三、建立常态化持续成本管控机制

1. 渐进式自动化：修正率没有降下来，不急着提高自动化

2. 异常前置拦截：异常要前置拦截，不让错误流到下游

3. 成本常态化巡检：成本要有人定期看，不然就没人真正控制

案例：小商品批发的高频重复场景；列一张“一次性+持续”成本清单，圈出最该优先压的成本项

第六讲：资产沉淀——萃取试点落地经验，打造可复用、可复制的企业AI组织资产

一、成果固化：第一个场景要主动留下资产

1. 标准化资产沉淀

——试点落地同步输出五类核心资产（提示模板、表单结构、规则清单、操作脚本、案例样本）

2. 组织化资产留存

——所有落地经验、操作标准全部固化为团队公共资产

3. 同步沉淀机制

——坚持边落地、边沉淀、边迭代

二、把“踩过的坑”也变成资产

1. 反向避坑沉淀

2. 能力去个人化

3. 双向样本迭代

三、从单点场景复制延伸至同类业务全域复用

1. 就近复制落地（先复制到相邻业务、同类动作和相似流程）

2. 差异化适配（复制要适配，不是照搬）

3. 边际降本增效（复用得开，边际成本才真正降下来）

案例：某房屋中介带看与跟进

产出：一份可交接、可复用的资产清单

闫波

闫波老师 AI人工智能实战专家

24年全产业链数字化+人工智能搭建落地应用实战经验

系统架构师

6个千万级人工智能系统建设与数字化项目落地操盘者

四大跨境电商平台的数据整合者

曾任：宏橡科技有限公司丨高级软件工程师 / 项目负责人

曾任：慧聪网（上市）丨研发部门负责人、高级架构师

曾任：民生电商（中国民生银行旗下）丨事业部总经理

曾任：优购时尚商城（百丽国际集团旗下大型B2C电子商务平台）丨高级架构师

曾任：Tidebuy/北京踏浪者科技有限公司（中国快时尚与综合类跨境出口电商的早期领军企业之一）丨 CTO（首席技术官）

曾任：WeBranding Global（博鼎国际） 丨CTO（首席技术官）

二十四年技术纵深，七重业态一脉贯通：从联想CMS架构到企业级Agent智能体平台，横跨财经资讯、移动增值、社交网络、B2B电商、B2C零售、供应链金融、跨境贸易、AI应用八大赛道，全技术栈无断层覆盖

跨境电商四平台数据全接入，构建经营决策中枢：自研BI数据平台打通Amazon、eBay、Shopee、Lazada四大国际主流电商平台，搭建销售分析、利润核算、库存监控、经营驾驶舱四大决策模块，赋能多家跨境企业实现数据驱动经营

实战经验：

闫波老师拥有24年全业态、全技术栈数字化与AI落地实战操盘经验，是兼具一线技术编码+大型架构搭建+千万级项目统筹+企业经营管理四重能力的复合型实战专家。深耕金融科技、零售电商、供应链产业、跨境出海、企业AI智能化五大核心赛道，全程亲历传统数字化建设到企业大模型AI转型的完整迭代周期，经过真实业务场景、高并发流量、企业成本管控、风险实战校验，具备极强的落地性、可复制性与行业适配性，真正实现从“技术搭建、业务赋能到组织提效”的全链路实战落地。

实战案例1：金融证券互联网系统建设项目｜联想赢时通

——牵头搭建证券资讯、模拟交易、经纪人管理、投资者社区一体化平台，独立落地湘财证券、好时基金等三家金融机构整体门户系统集成，统筹需求、开发、数据迁移、灾备运维全流程。

落地成果：搭建数万级用户承载的金融服务平台，统一机构客户运营与服务流程；沉淀标准化行业交付体系，项目交付周期缩短30%，重复开发成本降低25%，构建金融机构线上数字化运营完整载体。

实战案例2：百丽优购B2C高并发电商架构项目｜高级架构师

——担任优购商城高级架构师期间，统筹鞋服零售电商整体技术架构设计，搭建商品、订单、库存、支付、会员、营销全链路核心系统，打通线上商城与线下 ERP、物流、CRM 内部系统，设计大促高并发弹性架构，支撑传统零售企业向线上零售业务转型。

落地成果：支撑数十万SKU、百万会员、万级日订单稳定运行，平稳承接大促8倍峰值流量；实现全链路数据互通，库存同步从T+1压缩至15分钟级，订单效率提升40%，运营成本降低30%，沉淀零售电商转型标准化架构方案。

实战案例3：民生银行系产业互联网 + 供应链金融平台建设

——任职民生电商 B2B 事业部总经理期间，统筹产业互联网平台整体业务规划、产品研发、跨团队管理，探索互联网技术与供应链金融融合路径，搭建企业采购、上下游协同、融资授信一体化线上平台，推动银行系资源与实体产业场景结合。

落地成果：搭建千亿级业务拓展底座，支撑千级企业客户接入；实现线下流程线上化、风控流程标准化，业务效率提升35%，交付周期缩短25%，客户响应效率提升40%，打造银行系产业数字化标杆落地模式。

实战案例4：跨境电商全域 BI 数据智能平台落地

——创业阶段布局跨境数字化赛道，打通亚马逊、eBay、Shopee、Lazada 等主流跨境平台接口，搭建统一数据采集、清洗、分析引擎，设计销售、利润、库存、广告、风控多维度经营驾驶舱，帮助出口跨境企业实现从人工报表到数据驱动经营的升级。

落地成果：服务20+跨境头部企业、100+跨境店铺数据打通；彻底替代人工Excel报表，报表统计从1-2天压缩至30分钟，人工核算成本降低70%，数据错误率降低60%；搭建日级风险预警体系，经营异常识别效率提升80%，形成跨境企业AI数据驱动经营的完整落地方法论。

主讲课程：

《企业AI低成本落地实战》

《AI驱动的数据经营与决策智能》

《AI研发体系建设：当写代码不再是瓶颈》

《企业AI应用场景设计：从需求清单到实施路线图》

《企业AI战略与智能化升级：从工具应用到组织能力重构》

《数字岗位建设实战：用AI重构岗位能力与组织效率》

《研发测试AI工程化实战：把AI变成可测试、可复用、可管控的团队能力》

可做的咨询项目方向：AI辅助软件研发体系咨询/企业AI场景诊断与落地路线图/数字岗位与Agent工作流设计/跨境BI与AI运营咨询/AI财税自动化咨询/AI治理与可控自动化咨询

授课风格：

重实战、去概念：摒弃空洞大模型理论，所有知识点均搭配自有一手落地项目，拆解踩坑经验、落地步骤、成本控制方法，不讲空中楼阁。

多视角、全覆盖：兼顾企业老板、业务负责人、技术人员、普通员工四层视角，兼顾经营效益、技术实现、团队转型三重目标，不同岗位学员均可吸收对应内容。

场景化、可复用：按金融、跨境、制造、商贸细分行业拆解AI应用场景，配套完整落地工具、搭建模板、岗位AI操作话术，学员课后直接复用。

重演练、强共创：课程搭配AI沙盘推演、企业方案共创、RAG知识库简易搭建实操、数字岗位流程模拟，现场完成企业AI优化简易方案。

部分服务过客户：

韩国三星电子、国家能源集团、中国铁道建筑集团、北京市政建设集团有限公司、北京火星高科科技有限公司、金网络（北京）数字科技有限公司、零氪云（上海）科技有限公司、中国（北京）星光视听产业基地、真实觉影视公司、优讯（深圳）科技有限公司、深圳市征鸟出海科技有限公司等

部分客户评价：

听完闫老师关于企业 AI 应用落地与数字化经营的分享，最大的收获是把“AI 能做什么”转化成了“企业现在该从哪里做”。课程中对业务流程、数据资产和智能体协同的拆解非常务实，对我们后续梳理 AI 应用场景和推进内部试点有直接参考价值。

——北京火星高科科技有限公司 王总 产品负责人

闫老师的咨询和分享非常贴近企业真实业务，不是泛泛讲模型和工具，而是从流程重构、数据治理、岗位协同和落地路径出发，帮助我们重新理解 AI 如何进入实际工作流。尤其是低成本试点和人机协同边界的设计，对我们非常有启发。

——金网络（北京）数字科技有限公司 李总 总经理

闫老师的分享让我们对 AI 在内容生产、项目管理和商业分析中的应用有了更清晰的判断。他不是单纯展示工具，而是强调如何围绕业务目标设计流程、沉淀方法、控制风险，这对影视行业探索 AI 提效非常有价值。

——真实觉影视公司 张总 创始人

闫老师的课程兼具前沿视野和实操方法，能够把 AI 技术趋势、企业应用场景和产业资源协同讲得很清楚。特别是关于“从场景清单到实施路线图”的方法，对园区企业理解 AI 转型方向、筛选真实应用场景很有帮助。

——中国（北京）星光视听产业基地 刘主任 产业服务负责人

闫老师对 AI 辅助软件开发的理解非常务实，不只是讲工具，而是把需求分析、代码生成、测试验证、交付协同等研发流程串成完整工作流。对我们这类为银行提供系统开发服务的企业来说，很有助于判断 AI 如何真正提升研发效率和交付质量。

——优讯（深圳）科技有限公司 黄总 副总经理

闫老师熟悉跨境电商业务，也理解亚马逊、Shopee 等平台数据打通和经营分析的真实难点。课程中关于跨境 BI、经营驾驶舱和 AI 运营助手的设计方法，非常适合出海企业落地，帮助我们优化了数据核算和经营复盘流程。

——深圳市征鸟出海科技有限公司 李总 总经理