企业效率革命：从入门到精通的企业AI实战

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课程背景：

在全球数字化转型加速的背景下，人工智能已成为企业发展的核心驱动力。现在大部分企业已经将AI纳入战略规划，企业的竞争已经加入了AI的元素。但企业在落地AI时，特别是中小企业碰到较大的困难。

企业缺乏AI专业人才，AI落地周期长，难以快速响应业务变化；员工40%-60%时间消耗在重复性工作，效率低下且易出错；跨部门系统割裂导致协同低效、决策滞后；金融等行业对数据安全和定制化需求迫切。

本课程聚焦企业AI应用痛点，围绕 “理论+实操”，系统讲解AI大模型、智能体、数字员工等核心技术，结合Coze、影刀RPA等平台，通过案例教学和实战演练，帮助学员掌握零/低代码开发能力，实现业务流程自动化诊断、设计与部署，助力企业突破技术壁垒，释放AI降本增效价值。

课程收益：

1. 建立AI战略认知：理解AI大模型原理及企业应用价值，明确AI在工具提效、流程自动化等价值。

1. 掌握全流程实操技能：熟练使用提示词、智能体开发、数字员工创建，具备完成AI应用落地的能力。

3. 提升业务流程效率：识别重复性业务环节，通过AI自动化流程建设，减少人工干预，提高生产力。

4. 强化技术安全与竞争力：掌握私有化部署技术，满足数据安全需求，通过定制化开发构建专属AI能力，形成差异化竞争优势。

课程对象：

企业老板、企业管理者、企业AI落地团队

课程方式：

理论讲解（20%）+工具使用（50%）+实践操作（30%）

课程工具：

1. Deepseek、通义千问等国产大模型

2. Coze智能体开发平台

3. 飞书协作工具

4. 影刀开发平台

学员准备：

1. 个人电脑和智能手机

2. 提前注册Coze平台账号

3. 提前注册Deepseek、通义千问等国产大模型账号

4. 提前注册飞书

5. 提前注册影刀

课程大纲

第一讲：AI大模型核心认知——构建企业数字化转型技术底座

章节目标：客户理解AI大模型的基本概念，AI大模型对企业的价值。

一、什么是AI大模型

1. AI大模型的定义

2. 与传统AI模型的区别

3. 大模型的发展历程与重要里程碑

二、AI大模型的核心原理

1. 核心突破点：Transformer架构

2. 深度学习基础：用神经网络模拟人脑工作

3. 自监督学习：靠海量数据自己学规律

三、AI大模型的主要类型

1. 自然语言处理大模型：GPT、文心一言等

2. 图像生成大模型：Stable Diffusion、Midjourney等

四、企业AI化的必要性

1. 提高业务效率

2. 创新业务模式

3. 提升企业竞争力

案例实践：如何做行业竞调分析

1）用 Deepseek V3竞调输出

2）用 Deepseek R1竞调输出

3）打开联网搜索，再次输出

4）感受模型的差异

成果输出：输出行业竞调分析报告，感受AI的魅力。

第二讲：企业AI应用落地的五个层级——构建从工具到战略的进阶路径

章节目标：知道企业AI应用落地的等级，以及对应的能力。

一、工具辅助员工提效

1. AI文案

2. AI扣图

3. 会议助手

二、知识沉淀与复用

1. 知识库归类

2. 知识库标签管理

3. 知识复用效果评估

4. 知识库权限分级

5. 知识库敏感信息脱敏

三、任务流程自动化

1. 识别自动化业务流程

2. 搭建自动化流程方法

3. 评估自动化流程效果

4. 持续迭代自动化流程

四、企业数字员工

1. 财务对账机器人

2. 7*24小时智能客服

3. 重复执行数字人

4. 人机协助

五、AI成为企业技术优势

1. AI私有化部署

2. 企业战略融入AI技术

3. 组织结构匹配AI效能

第三讲：AI提示词工程核心方法——构建高效模型交互的底层逻辑

章节目标：掌握生产力工具核心用法

一、提示词基础

1. 提示词对模型输出的影响

2. 设计有效提示词的方法

1）明确对象

2）明确任务目标

3）输出限定

4）拆解任务

二、常见提示词模板

1. 提问的两种方式

1）指令式提问

2）投喂式提问

2. 提示词万能公式

——角色+任务+要求+细节

三、提示词的高级技巧

1. 动态提示词生成与调整

2. 提示词模板创建与复用

3. 多轮对话中的提示词连贯性维护

四、不同场景下的提示词应用

1. 文本生成场景

案例：文案写作、故事创作等

2. 图像生成场景

案例：设计创意、艺术创作等

3. 数据分析场景

案例：数据洞察、报告生成等

五、提示词工具与资源推荐

1. Promptimize AI等提示词优化工具

2. 在线提示词库与社区：Tipstore等

案例实践：用AI输出一篇会议发言稿

1）需求分析与信息准备

2）AI指令设计与初稿生成

3）人工润色与风格调校

4）输出终稿

成果输出：用AI输出一篇会议发言稿

第四讲：企业AI知识库构建与管理——沉淀组织智慧的数字化基建

章节目标：建立企业知识库，沉淀企业资产。

一、知识库建设基础

1. 知识库的分类方法

1）按知识库的服务对象分类

2）按知识库的构建方式分类

2. 知识库的特点

1）多维度与多层次

2）共享性与协作性

3）权威性与可信度

二、知识库构建的流程

1. 数据收集与整理策略

2. 知识表示与编码技术

3. 数据清洗与标注

4. 选择知识库搭建平台

5. 知识库架构设计

6. 知识库更新机制

三、知识库与AI模型的交互机制

1. 信息检索与融合算法

2. 智能问答系统集成

3. 知识推荐功能

4. 上下文感知的知识调用

5. 企业内部培训与学习

案例实践：用飞书搭建企业在线共享知识库

1）新建知识库

2）创建知识库目录

3）设置知识库权限

4）导入企业存量知识库

成果输出：用飞书新搭建一个企业知识库

第五讲：AI智能体开发全流程实践——搭建业务流程自动化执行引擎

章节目标：了解智能体并搭建出第一个企业智能体。

一、AI智能体的组成要素

1. 感知模块：数据输入与环境感知

2. 决策模块：模型推理与策略制定

3. 执行模块：任务操作与反馈获取

二、智能体开发平台与工具选择

1. Coze平台：快速搭建和发布智能体，适合个人

2. 腾讯元器：腾讯生态系统，适合需要与社交平台深度集成

3. GPT Store：面向全球开发者，提供强大的模型支持和开放的社区生态

三、智能体需求确定流程

1. 需求分析与功能定义

2. 工作流程确定

3. 工作任务拆解

4. 自动化节点评估

四、Coze平台搭建第一个智能体

1. 创建智能体

2. 配置智能体参数

1）人设与回复逻辑

2）技能配置

3. 调试与测试

4. 发布智能体

案例实践：用Coze搭建企业智能客服机器人

1）明确智能客服解决的需求问题

2）拆解智能客服工作流程

3）用Coze平台创建一个智能客服机器人

4）配置智能客服工作流

5）调试并发布智能体机器人

成果输出：用Coze搭建出企业第一个智能客服机器人

第六讲：影刀RPA数字员工开发——打造7×24小时无人化作业系统

章节目标：用影刀平台搭建一个数字员工，解决某一类日常重复需求。

一、数字员工的价值

1. 自动化业务流程处理

2. 7×24小时不间断工作

3. 减少人为错误与提高合规性

二、影刀RPA平台的特点

1. 低代码开发环境

2. 丰富的自动化组件库

3. 任务调度与管理功能

三、影刀数字员工的创建流程

1. 流程录制与设计

2. 数据处理与交互

3. 流程异常分支处理

4. 配置触发调度任务

四、影刀数字员工的管理与维护

1. 任务调度与监控

2. 版本更新与升级

3. 安全与权限管理

案例实战：搭建一个数据处理与报表生成的数字员工。

1）业务流程梳理与目标确定

2）流程建模与自动化设计

3）用影刀配置自动化流程

4）用影刀配置调度机制

5）部署任务

成果输出：搭建一个数据处理与报表生成的数字员工。

第七讲：大模型私有化部署实战——构建数据安全敏感型AI基础设施

章节目标：掌握大模型私有化部署，帮助企业在数据安全的情况下落地AI。

一、模型私有化部署的基础

1. 私有化部署的必要性与优势

2. 保护企业数据隐私

3. 满足业务定制化需求

4. 与公有云部署的对比

二、模型私有化部署的关键技术

1. 服务器选型与配置

2. 网络架构搭建

3. 模型优化与适配

4. 安全与隐私保护技术

三、模型私有化部署的实施步骤

1. 需求分析与规划

2. 部署与配置过程详解

3. 模型选择与下载

4. 模型测试

5. 系统上线

四、模型私有化部署的应用场景

1. 金融行业数据安全需求

2. 网络不稳定或数据传输受限

3. 有特定业务需求需定制化模型

案例实战：个人电脑私有化部署DeepSeek-R1大模型

1）环境准备

a操作系统：Windows 10/11（64位）

b内存：至少8GB（推荐16GB以上，运行7B模型需6GB显存）

c存储：预留20GB以上空间存放模型文件

2）下载工具与模型

3）部署安装

4）测试部署模型

5）知识库集成

成果输出：个人电脑私有化部署DeepSeek-R1大模型

课程总结与实战

1. 复习今日课程内容

2. 探讨AI智能体未来趋势

3. 用AI做AI学习计划

4. 拍合照

5. 课程反馈填写

谢老师

谢海林老师 AI企业级应用实战专家

前腾讯T12级技术专家（CDG技术委员会第一个运维领域12级专家）

前虾皮PE技术专家

腾讯学员优秀讲师、虾皮学院“十全十美”讲师

≫ 22年互联网技术开发与智能化运维实战经验

曾任：腾讯（世界500强，上市公司）丨金融科技研发部负责人

曾任：虾皮（东南亚最大的电商平台）丨首席工程师

曾任：长沙创智软件园丨软件开发工程师

≫ 擅长领域：AI+办公效能提升、AI+项目管理提效、AI+人力资源管理优化、AI+智能体工作流搭建、AI+企业流程自动化、企业级AI应用架构、AI+行业场景落地等

≫ 30+企业级智能化应用系统和平台搭建：擅长AIOps智能运维工具链、DevOps平台架构、云原生技术栈，深度融合AI算法、大数据处理、自动化运维等技术，为互联网、金融、电商等多行业定制化搭建30+企业级智能化系统和平台：

「01」主导腾讯微信支付、理财通、自选股等核心业务技术升级：通过智能运维系统构建，实现服务器资源弹性扩展50倍，推动企业级运维自动化率提升超50%，系统可用性达99.99%+。

「02」主导搭建虾皮5秒级粒度的智能数据监测平台，聚焦AI效率优化与大数据实时处理，实现交易流量、订单转化等核心指标的实时智能分析，通过AI风险预测模型，将电商大促系统稳定性风险降低90%。

实战经验：

谢海林老师深耕互联网大厂开发和运维22年，拥有10万+服务器大型互联网系统运维以及运维平台体系化建设的落地实战经验，聚焦AI与DevOps、智能运维（AIOps）、云原生架构的深度融合，擅长从技术研发到团队管理的全链条落地，为企业构建智能化、自动化、高可靠的技术运营体系，助力传统运维向“人机协同”模式转型，实现效率跃升与成本优化。

——任职【腾讯】期间——

【01】打造腾讯首个具备一键跨城容灾切换能力的金融级平台

——牵头建设“磐石高可用运维平台”，整合监控、日志、故障定位等12大核心平台，管理30000+服务器，日均处理百亿级数据，实现10分钟故障处理、无损灰度发布、常态化跨城容灾演习，系统可用性达99.99%。

【02】搭建腾讯金融新一代提升开发效率的开发者平台

——担任总架构师，统筹建设devops云原生一体化开发者平台，打通30+技术系统，推动1000+开发者团队向云原生转型，实现研发自助发布率>90%，版本交付周期从30天压缩至9天，组织效率提升40%。

【03】构建金融级统一配置管理中枢

——主导“腾讯金融统一配置中心”项目，解决业务路由与变量配置的复杂性难题，首次实现金融业务配置的集中化管控，设计“极致容灾+全网agent管控+灰度兼容”三大核心能力，消除本地配置依赖，大幅提升配置变更的安全和效率，成为腾讯金融业务系统最终依赖的平台和标准。

【04】打造腾讯首个TEG数平—秒级智能监控中枢

——主导“TEG数平秒级监控平台”建设，构建每日处理100亿+海量日志与监控数据的实时分析体系，提出“面积算法”“斜率杠杆”等创新型监控算法，保障主要业务系统、推荐系统、数据系统的稳定运行，实现业务系统稳定性的“秒级感知-分钟级响应”。

——任职【虾皮】期间——

【01】构建电商行业领先的智能化SRE运维体系

——主导业务SRE相关工具和系统建设，服务深圳100+SRE团队的资源管理、故障定位、大促保障等核心场景，提出“三颗树”“管理模型”及“握手点・最小资源模型”协作方法论，落地资源管理、需求交付、标准发布、故障定位处理四大核心系统，实现工单需求标准工具自动率>40%，故障定位准确性>90%，运维责任故障下降70%。

【02】建设支撑电商大促的AI数据可视化分析系统平台

——为双11、双12等大促场景定制AI数据可视化分析系统，借助Spark等工具对海量交易数据进行实时处理，搭建5秒粒度的实时数据统计，成为公司实时观测大屏。实现对交易流量、订单转化率等关键指标的实时监测，提前预警服务器负载风险，减少并降低了大促系统稳定性90%的风险，同时为大促期间的业务决策提供精准依据。

【03】搭建公司内部统一工单系统

——通过“工作台”和“工单SLA环节交互可视化”的方法，成功上线需求提交、工单分发、交付进度实时追踪以及反馈评价四大关键模块，同时对接后端工具自动化交付系统，实现工单需求提交的合规率超80%，工单平均处理时长缩短60%，部门间因沟通不畅导致的工单退回率降低50%，工单自动化率>40%，大幅提升工作协作效率和内部客户满意度。

主讲课程：

《职场效率革命：AI助力10倍综合办公效能提升》

《职场效率革命：AI助力10倍项目管理效能提升》

《职场效率革命：AI助力10倍人力资源效能提升》

《企业效率革命：AI工作流程自动化实战》

《企业效率革命：AI agent（智能体+AI应用产品）搭建实战》

《企业效率革命：从入门到精通的企业AI实战》

授课风格：

❖实战导向：拥有丰富的实践经验，将理论知识与实际案例紧密结合，深度剖析AI技术与企业应用结合点、落地路径、挑战及解决方案，助力学员掌握从需求分析到执行的全流程技能。

❖通俗易懂：洞悉学员对AI技术的畏难心理，以生活化类比拆解复杂算法，解读背后商业逻辑。减少专业术语，通过生动演示、图表拆解技术概念，确保零基础学员也能轻松理解。

❖系统架构：课程遵循“理论奠基-场景应用-实战创新”逻辑，构建完整知识体系。从AI基础概念、发展历程讲起，逐步深入行业应用场景与解决方案，帮助学员建立具备竞争力的AI商业知识框架。

❖互动教学：秉持互动教学理念，采用“讲授+研讨+实战”等多元模式。鼓励学员分享经验，组织跨行业交流，实时关注学员反馈，提供个性化指导，让学员在轻松氛围中实现主动学习。

部分客户评价：

海林老师的《运营开发技术通道晋级经验分享》课程将AI在企业运营开发中的应用经验进行深度剖析与系统讲解，通过生动详实的案例分享与深入浅出的讲解方式，将AI助力运营开发技术晋级的核心要点一一呈现。学员们纷纷表示课程内容极具实用性与启发性，最终课程收获4.96（满分5分）的超高满意度，为学院的技术培训体系注入强劲动能。

——CDG技术委员会

海林老师对AIOPS课程主题见解独到且深刻，凭借深厚的专业功底，对AI在企业运维领域的应用进行全面解读。他分享的实战案例与技术攻关经验，为学员搭建起完整的AIOPS知识框架，有效提升学员对AI运维技术的理解与应用能力。课程以4.94分（满分5分）的优异成绩，成为infra培训项目中的标杆课程。

——虾皮infra培训项目组

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