课程背景：

很多企业已经开始尝试AI应用，但真正的问题不是没有想法，而是想法太多、判断太少。知识库、智能问答、自动审批、各种Agent都想做，但一落到数据条件、流程位置、责任边界和验收指标，就很难说清哪个场景应该先做、做到什么程度才算成功。

AI项目最容易卡在三个地方：业务痛点没有找准，场景看起来热闹但价值不明确；数据和系统条件没有评估，Demo能跑但流程进不去；人机分工和兜底机制没有设计，业务人员不敢用，管理层也看不到稳定结果。场景选错，后面的方案、工具和投入都会跟着跑偏。

本课程围绕企业真实业务流程、岗位任务和经营目标，帮助学员把零散想法整理成需求清单，再通过价值评估、方案选择和实施路径设计，形成可验证、可落地、可复制的AI应用路线图。重点不是追求“看起来先进”，而是筛选出第一批业务愿意用、效果能衡量、组织能推广的AI场景。

课程收益：

1. 识别企业AI场景的真实入口，能够从流程卡点、岗位任务和经营指标中发现可落地需求。

2. 建立场景优先级判断方法，避免把预算消耗在“好看但难用、热闹但无收益”的项目上。

3. 理解知识库、工作流、Agent和数字岗位等方案的适用边界，避免把所有需求都包装成Agent。

4. 掌握从小范围试点、人工兜底、流程嵌入到规模推广的实施路径。

5. 形成企业AI应用路线图，明确第一批速赢项目、扩面项目和中长期能力建设方向。

课程对象：

CIO/CTO/CDO、数字化转型负责人、业务部门负责人、AI/创新项目负责人、产品负责人、流程与运营负责人、信息化与IT规划相关骨干

课程方式：

方法论讲解+案例解析+分组演练+模板工具交付

课程大纲

第一讲：场景避坑复盘——拆解AI项目落地失败根源，建立场景筛选底层方法论

一、精准定位企业AI项目落地卡顿核心问题

问题一：共识缺失：收益、责任边界和项目结果说不清

问题二：需求无序：知识库、审批、经营分析、材料生成都想做

问题三：虚实脱节：数据不完整、系统不连通、人员不信任

问题四：止损滞后：项目越做越大，组织信心越被消耗

二、锚定首批AI项目务实落地起点与核心原则

1. 业务导向：摒弃技术展示思维

2. 价值优先：以解决具体业务问题、产出真实价值为核心落地目标

3. 稳妥试错：优先选择可量化验证、效果可衡量、异常可回退的低风险场景

4. 五维筛选：业务价值、数据条件、流程适配、权责边界、用户使用

三、建立从想法到项目池的筛选机制

1. 需求条目：痛点、任务、输入、输出、责任人。

2. 场景地图：速赢项目、扩面项目、攻坚项目、暂缓项目。

3. 项目池：先做什么、为什么先做、做到什么程度算成功。

4. 筛选表：把“感觉值得做”拉回“证据支持做”。

案例：三个高期待、低落地的AI项目——全公司知识库问答、老板驾驶舱智能分析、全自动业务审批Agent

第二讲：真需求挖掘——多维渠道拆解业务场景，将模糊想法转化为标准化落地需求

一、锚定业务流程卡点，精准捕捉AI介入节点

1. 流程卡点：等待、返工、重复录入。

2. 优先流程：高频、规则清楚、输入材料稳定。

3. 重点任务：材料繁杂、信息分散、人工核对成本高。

二、从岗位职责中拆解真实工作任务

1. 任务颗粒拆解：岗位不笼统提效，拆到任务

2. 场景优先定级：重复性强、表达清楚、标准稳定的任务

3. 风险分级协同：高责任任务采用“AI草稿+人工审核+规则沉淀”

三、从经营目标中筛选有业务价值的机会

1. 降本场景：人力投入、处理时间、返工成本、外包成本

2. 增效场景：响应速度、处理量、流程周转、跨部门协同

3. 增收场景：线索质量、客户转化、方案生成、经营分析

4. 控风险场景：规则校验、异常识别、证据留痕、风险拦截

四、把模糊想法转化为结构化需求

1. 需求条目结构：业务场景、当前痛点、AI介入点、输入输出、责任边界

2. 预期改善指标：时间、成本、质量、风险、体验。

3. 落地条件核对：数据、系统、人员、指标。

案例：财务提效场景拆解——银行流水识别、报销附件审核、凭证草稿生成、月度经营分析

实战演练+成果产出：形成企业AI需求清单

第三讲：价值评估与方案设计——从需求清单到项目池

一、先判断哪些场景值得优先做

场景判断：稳赢优先（价值高不等于应该先做，第一批项目要争取“稳赢一次”）

立项三标准：值得投入、条件成熟、能被验收

信任构建：先用可感知的业务改进建立组织信任

二、用四个维度评估AI场景

1. 业务价值：成本、效率、收入、风险控制

2. 实施可行性：数据、流程、系统、权限、人员配合

3. 投入成本：时间、预算、系统改造、数据治理、业务协同

4. 风险等级：出错影响、人工兜底、日志留痕、回滚机制

三、把候选场景放入场景地图

1. 速赢项目：优先启动，用小范围成功建立样板

2. 扩面项目：复制第一批经验，形成跨部门收益

3. 攻坚项目：价值更大，但需要更强数据、流程和组织基础

4. 暂缓项目：不是没有价值，而是当前条件不成熟

四、依据人机分工匹配最优AI落地形态

1. 知识库/Copilot：知识查找、经验复用、专业写作与分析辅助

1）知识库：资料可信、边界清晰、问题相对明确

2）Copilot：人负责、AI提效，适合专业人员辅助工作

2. 工作流/RPA/低代码：规则清晰、步骤稳定、需要跨系统流转

1）工作流：状态管理、节点审批、流程留痕

2）RPA/低代码：页面操作、表单填报、系统间搬运

3. Agent/数字岗位：复杂任务执行与稳定职责沉淀

1）Agent：目标明确、步骤可规划、多轮执行

2）数字岗位：一组稳定职责的长期运营能力

工具样本：Dify、Coze、百炼、飞书多维表格、RPA、BI、低代码平台

案例研讨：如何分别设计成知识库、Copilot、工作流、Agent和数字法务助理

实战演练：形成AI场景地图和第一批项目池

第四讲：实施路线图——从试点验证到规模推广

一、区分AI项目与传统IT项目落地逻辑差异

传统IT项目：强调流程固化

AI项目：强调持续验证、纠偏和规则沉淀

——试点阶段先控制范围，再验证价值、信任和责任边界

二、用四个阶段推进AI项目落地

1. 需求确认：业务目标、用户角色、数据来源、责任边界、成功标准

2. 试点验证：真实数据、真实用户、真实流程

3. 流程嵌入：把AI放进业务动作，而不是新增一个孤立入口

4. 规模推广：复制到更多部门、场景和岗位，形成持续运营机制

三、提前识别进入核心流程的三道门槛

1. 数据门槛：稳定、可用、可授权的数据

2. 责任门槛：清晰的人机责任边界

3. 习惯门槛：嵌入原有工作路径

四、形成企业AI应用路线图

1. 0–3个月：速赢项目，建立组织信任

2. 3–6个月：扩面项目，复制第一批经验

3. 6–12个月：攻坚项目，建设企业级AI应用能力

五、路线图持续调整

1. 业务反馈

2. 技术成熟度

3. 组织能力。

案例：财务自动记账的渐进路径——交易事实识别、凭证草稿、人工审核、规则沉淀、高置信自动化。

实战演练+成果产出：形成企业AI应用实施路线图草稿。

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