AI赋能：萃取核心经验，赋能组织智慧传承

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课程背景：

在快速变化的商业环境中，企业内部积累了大量宝贵的、隐性的成功经验，这些经验往往沉淀在少数核心员工身上。然而，传统的经验总结方式效率不高、难以规模化复制，导致知识流失和人才培养周期长。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，特别是大型语言模型（LLM）的成熟，为我们提供了一种全新的、高效的经验萃取与转化途径。本课程旨在探索如何运用AI工具，系统化地挖掘、提炼、固化和传播组织内的“最佳实践”，将个体经验转化为组织能力，加速人才成长，提升整体绩效。

课程目标：

认知提升 (Know)： 理解经验萃取的价值，掌握AI在经验萃取各环节的应用潜力与局限性。

技能掌握 (Skill)： 掌握一套结合AI工具的经验萃取结构化流程（定方向、萃内容、转形式、善分享），并能在实际工作中应用。

能力应用 (Ability)： 能够运用AI工具（如DeepSeek、通义、豆包、kimi等）辅助完成经验萃取主题定义、场景分析、内容挖掘、模型构建、案例撰写、微课设计等关键任务。

成果产出 (Result)： 学员能够基于自身或他人的经验，完成至少一个主题的经验萃取，并产出初步的微课或其他形式的知识成果。

课程亮点：

1.前沿性与实用性结合： 紧跟AI技术潮流，聚焦当前主流AI工具在经验萃取场景下的可落地应用，而非空谈理论。

2.结构化方法+AI赋能： 将经典的经验萃取方法论（如STARR、道法术器）与AI的高效信息处理、内容生成能力深度融合，实现1+1>2的效果。

3.全流程AI辅助： 从选题、访谈准备、内容分析、模型提炼到课件初稿生成，展示AI在经验萃取全链条中的应用点，提升效率与质量。

4.实战演练与产出导向： 课程包含多个“AI实战”环节，引导学员动手操作，并在课程结束时产出可见的经验萃取成果（如微课初稿）。

5.聚焦“可复制”： 强调将隐性经验显性化、结构化、工具化，最终目标是形成易于理解、便于传播、可复制的工作思路与方法。

课程大纲

导入：拥抱AI，加速经验智慧的传承

1.案例破冰： 经验的力量与流失的痛点

2.互动思考： “你的工作经验，对他人/组织最大的价值是什么？”

3.价值重塑： 为什么“经验萃取”是企业和个人发展的“必修课”？

4.AI新机遇： 什么是AI辅助经验萃取？(强调人机协作，AI作为“超级助理”)

oAI在信息处理、模式识别、内容生成方面的优势

o当前主流AI工具（DeepSeek、通义、豆包、kimi等）在萃取中的角色定位

5.逻辑框架： AI辅助高效萃取“最佳实践”的整体流程概览 (引出“起承转合”结构)

一、起：精准定位，明确萃取方向与目标

1.定主题：找准高价值经验领域

如何发现你的隐性知识和独特优势？（可结合优势识别工具，如盖洛普优势识别器等概念）

以终为始：从业务痛点、组织需求、高绩效行为出发

AI实战1：

利用AI分析业务报告/用户反馈/绩效数据（需预处理或提供文本摘要），识别潜在的高价值主题。

利用AI针对初步想法进行头脑风暴，拓展相关主题或关键词。

利用AI辅助设计主题评分表的关键维度。

利用AI评估不同主题的潜在价值和可萃取性（基于学员输入的信息）。

2.定场景：聚焦经验发生的关键情境

锚定场景的四个抓手：目标、挑战、行动、结果。

工具：ECSR分析法（事件、情境、冲突、结果）

成果：锚定场景盘点表

AI实战2：

利用AI基于选定主题，生成典型的挑战性工作场景描述，供学员参考或修改。

利用AI辅助运用ECSR分析法，结构化拆解学员描述的模糊场景。

利用AI将多个相关场景进行归类或提炼共性。

3.定形式：选择合适的知识呈现载体

常见经验成果类型盘点 (清单、流程图、SOP、案例、模型、微课等)

为什么选择PPT微课作为本次实战载体？(短平快、易传播)

AI实战3：

利用AI根据主题、目标受众和场景特点，推荐合适的知识呈现形式。

利用AI为选定的微课主题生成多个吸引人的标题选项。

练习：设计你的微课标题（可结合AI生成的选项进行优化）

二、承：深度挖掘，萃取经验内核与精髓

1.选方式：选择合适的萃取路径

个人萃取、访谈萃取、团队共创的适用场景与优劣势。

AI应用提示： AI可以为不同萃取方式提供辅助工具，如生成访谈提纲草稿、设计团队共创引导问题等。

2.萃经验：结构化提炼成功实践

核心工具：STARR原则 (Situation, Task, Action, Result) + 关键细节追问

辅助工具：24K黄金问题法 (Why, What, How, Who, When, Where, How much/many, What if...)

工具表单：访谈萃取表、STARR案例萃取表

AI实战4：

利用AI基于主题和场景，生成结构化的访谈提纲初稿（包含STARR和24K问题）。

（重点） 利用AI处理访谈录音转写的文本（需先用语音转文字工具），快速提炼STARR要素，形成案例初稿或要点。

利用AI对萃取到的初步经验描述进行追问，挖掘更深层次的原因和关键行动细节（模拟访谈追问）。

利用AI对比分析多个相似案例（如果收集了多个），找出共性模式和关键成功因子。

3.划重点：洞察经验背后的“道、法、术、器”

道 (理念/原则)、法 (模型/流程)、术 (方法/技巧)、器 (工具/模板)。

AI实战5：

利用AI分析萃取到的经验文本，辅助识别和归纳其中的“道、法、术、器”。

利用AI将“术”和“器”层面的零散信息，向上提炼总结为“法”或“道”层面的规律或模型（需要精确Prompt引导）。

三、转：巧妙转化，将经验模型化、可视化

1.转换模型：让经验更易懂、好记

5种常用经验模型化方法：排比、拼英、口诀、公式、拟物/图形。

AI实战6：

利用AI基于提炼出的核心“法”（流程、方法），尝试生成不同形式的模型名称或口诀（如排比式、拼英缩写、形象化比喻）。

利用AI为核心经验点生成简单的类比或比喻，使其更易理解。

2.转换案例：用故事传递经验智慧

案例撰写的“开-进-关”原则 (Opening-Development-Closing)。

AI实战7：

利用AI基于STARR要素和提炼的重点，快速生成结构完整的案例故事初稿。

利用AI润色案例语言，使其更具可读性和吸引力。

利用AI根据案例内容，生成相关的讨论题或反思点。

3.转换PPT：设计清晰专业的微课呈现

微课PPT的核心结构与设计原则 (逻辑清晰、视觉简洁、要点突出)。

提供简洁实用的微课PPT模板。

AI实战8：

利用AI根据萃取的核心内容（道法术器、模型、案例）和微课结构，生成PPT大纲（各页标题）。

利用AI为每一页PPT生成初步的文字内容或要点。

（进阶/可选） 演示或介绍集成AI功能的PPT制作工具（如Microsoft Copilot in PowerPoint, Tome, Gamma等），展示其从文本快速生成演示文稿初稿的能力。（需明确告知学员这些工具的局限和版权问题）

利用AI根据PPT内容建议合适的视觉元素或图示（例如，“为这个流程步骤建议一个图标”）。

四、合：精彩分享，放大经验价值与影响

1.微课呈现：掌握结构与节奏

开场 (吸引注意)、主体 (清晰讲解)、结尾 (强化记忆) 的设计要点。

2.开场设计：瞬间抓住听众

SCQA模型 (Situation-Complication-Question-Answer) 的4种应用方式。

AI实战9：

利用AI基于微课主题和目标听众，生成多种SCQA开场白选项。

演练：设计并演练你的微课开场。

3.生动讲解：提升表达魅力

3种让讲解更生动的技巧：举例子、打比方、视觉化。

AI应用提示： AI可以根据讲解内容，提供相关的例子或比喻的建议。

（可选）台风训练要点：克服紧张、手势、眼神、语音语调。

4.收尾设计：实现完美峰终体验

SPA结尾技巧 (Summary-Point-Action)。

AI实战10：

利用AI根据微课核心内容，生成SPA结尾的总结、要点强调和行动呼吁的草稿。

5.AI智能体应用展望（新增，强调概念与可能性）：

介绍基于大模型的AI Agent（智能体）概念，及其在知识整理、自动化问答、个性化学习路径推荐等方面的潜在应用。

（谨慎表述）演示或讨论：如何通过多轮Prompt指令或专用平台，让AI串联之前的步骤（如整合萃取内容、案例、PPT大纲），辅助生成一个相对完整的微课学习包（包含文稿、要点、测试题等）。强调这仍需大量人工调优。

五、成果展示与迭代：学以致用，持续精进

1.微课Showcase：

学员（小组代表或自愿者）上台进行8分钟微课精华版展示。

2.专家/讲师点评：

针对内容结构、逻辑清晰度、表达呈现、AI应用等方面进行点评。

3.同伴反馈与迭代：

学员间互评，提出改进建议。

AI应用提示： 如果有录音/录像，可以尝试使用AI工具进行初步的语音分析（语速、停顿）或内容关键词分析，作为反馈的补充。（此项技术要求较高，可选）

4.行动计划： 如何在工作中持续应用AI进行经验萃取与分享。

注意事项：

AI工具选择： 课程中演示的AI工具最好是学员容易接触和使用的，如Deepseek、通义、豆包、kimi等。明确告知可能需要注册账号。

Prompt Engineering： 强调AI实战环节中“提问的艺术”（Prompt Engineering）的重要性，提供一些有效的Prompt模板或技巧。

人工审核： 反复强调AI生成的内容（无论是文本、模型还是PPT）都只是“初稿”或“辅助”，必须经过经验者本人和课程设计者的严格审核、修订和确认，确保信息的准确性、适用性和价值。

数据安全： 提醒学员在使用公开的AI工具时，注意脱敏处理企业内部的敏感信息。

卢老师

卢敏行 银行智能化转型及AI应用方案咨询专家

微软生成式AI认证专家

Google Gemini认证教育家

蚂蚁集团认证智能体工程师

国内著名AI开源公益社区WaytoAGI共创专家

国内最大AI提示词工程社区LangGPT卓越贡献者

中信银行、建设银行、太平洋保险AI应用咨询专家

曾任：报喜鸟集团(上市公司)HRD

曾任：联想控股（世界500强）下属子公司COO

曾任：某知名基金公司运营VP

擅长领域：组织数字化转型与效率提升、AI再造金融行业务流程、AI应用场景落地、金融行业专用Agent设计等

卢老师拥有超过15年跨国企业高管及管理实操背景，深耕金融企业数字化转型、战略性布局及复杂组织效能提升领域。凭借深厚的管理积淀，精通以生成式AI（GenAI）技术重构金融业务流程，通过算法思维驱动客户经营体系升级与服务体验精细化，助力机构攻克存量竞争瓶颈，实现组织运营的韧性增长。

在人工智能技术前沿领域，卢老师作为「通往AGI之路」开源社群共创者及LangGPT项目核心贡献者，在提示词工程（Prompt Engineering）与大语言模型应用（LLM Application）方面具备深厚的技术护城河。其独创的“AI+职场提效”体系，通过将底层管理逻辑与AI技术创新深度融合，为金融从业者构建体系化的数字生产力框架。

核心项目成果与行业积淀

全球视野与落地实战： 具备全球领先IT企业数字化转型项目的全周期治理经验，擅长将顶层设计转化为可落地的业务方案。

深耕金融垂直赛道： 长期担任多家顶尖银行私人银行部AI应用落地项目的战略顾问与专业导师，主导实施了多项针对高净值客户经营、智能投研支持、投顾话术自动生成等场景的AI赋能项目。

高标准交付与效能转化： 构建了以业务价值为导向的培训评估体系，通过STAR法则拆解复杂业务场景，确保内训内容与业务KPI高度挂钩。其项目落地转化率持续保持在 90%以上，以高ROI和强实操性深受金融机构管理层认可。

主讲课程

银行《银行人的职场AI必修课》

《私人银行AI实战：从工具入门到业绩提升》

《AI赋能对公营销：智能工具与对公场景实战》

保险《AI赋能·营销破局：保险营销精英实战》

《AI赋能·效能革命：保险中后台运营精英实战》

《保险人的AI必修课：洞悉趋势、降本增效与智能化转型》

邮政《AI驱动的邮政管理与业务变革》

《基于DeepSeek的邮政营销落地实战》

《AI赋能邮政金融业务增长与团队管理》

授课风格

扎实有料：内容精准实用，方法科学严谨，紧贴学员需求，知识点丰富易懂，结合深厚的管理实战经验和对企业应用场景的深刻理解，不仅传授技能，更提供切实可行的解决方案，确保学员学得会、用得好、见实效。

清晰有序：逻辑严密，结构分明，课程设计层次清晰，循序渐进，帮助学员快速吸收知识并高效转化为实践能力，从系统性学习到具体场景应用一脉贯通。

生动有情：课堂互动性强，形式新颖有趣，授课风格亲和自然，善于捕捉学员需求，通过启发式教学激发潜力，结合企业实际问题，引导学员沉浸式体验与深度思考，全面提升学习效果与能量感。

部分客户见证

中国建设银行有限公司、中信银行股份有限公司、兴业银行股份有限公司、交通银行有份有限公司、长沙银行股份有限公司、中国邮储银行股份有限公司、华夏银行股份有限公司、中原银行股份有限公司、长沙农商银行股份有限公司、中国平安保险（集团）股份有限公司、中国太平洋保险（集团）股份有限公司、中国邮政集团有限公司、国家电网有限公司、中国广电湖南网络股份有限公司、巴彦淖尔银行业协会、鄂尔多斯银行业协会、联想控股股份有限公司、浙江报喜鸟集团有限公司……

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