課程收益：

● 重構資源投入結構，驅動降本增效新范式：掌握AI大模型自動化處理文檔、表格和圖像，顯著減少手工操作時間和出錯率，從而提升整體辦公效率和降低相關運營成本

● 培育人機協同智能，激活組織創新動能：掌握AI大模型的應用技巧后，將大幅提升其技術能力，促進企業在技術應用上的創新與發展。

●解構低效流程壁壘，構建敏捷協作生態：利用AI大模型優化和簡化各項辦公流程，提升各部門之間的協作效率，推動更高效的團隊合作。

● 植入可持續提效基因，量化業務成果轉化：學成后可直接應用于實際工作，滿足企業日常辦公需求

課程方式：

講授式（至少2場“AI技能大PK”）+實戰演練：（【示范】-【講解】-【實踐】-【反饋】-【深化】的5步法）+案例研討

第一部分：雙輪驅動——AI技術認知筑基與國產化實踐躍遷

第一講：AI認知筑基——技術原理與國產化實踐

一、技術變革與效率革命

1. “AI四要素”框架：算法、算力、數據、場景

2. “保安四問”交互原理：是誰？找誰？干啥？填表！

二、開啟AI大門：AI大模型的工作原理

1. AI大模型的基本工作機制

核心：如何通過大規模預訓練和微調來生成自然語言文本？

2. 常見辦公場景中的3大應用

1）客戶服務：自動回復機器人

2）內容生成：自動翻譯，報告生成

3）數據分析：圖表制作，數據透視

互動示范：學員親自體驗AI大模型的對話能力和應用效果，加深技術原理的理解

三、國產化替代路徑

——DeepSeek的全解析

1. 發展路徑分析

2. 技術內核

3. DeepSeek與Chatgpt的PK戰

4. DeepSeek的底層邏輯與應用實例

DeepSeek-R1技術解析：MoE,數據標注，數據蒸餾

要點：大模型能力邊界實證（能做什么？ vs 不能做什么？）

第二講：剛需場景突破——文檔×數據×會議智能革命

一、AI大模型的潛力

1. 大信息量

——超大數據（數百萬行）及超大文件（30MB）以上的文件處理注意事項

2. 高質量內容

——高敏感內容（政策性文件、法律性文件、醫療健康等）的處理注意事項

3. 提升工作效率

——AHT概念（Average Handling Time）及人工效率的提升測算方式

二、AI大模型的能力邊界

1. 復雜上下文（背景）情境下的局限性，規避和優化方式

2. 高精度內容時的局限性，規避和優化方式

3. 場景匯總：Deepseek版本下的應用能力邊界

場景應用：有效規避AI大模型的局限性

——法律場景：法律條款解讀的演示以及根因分析

——醫療顧問：醫療咨詢演示以及根因分析

三、AI辦公革命三大核心戰場

核心戰場一：智能文檔處理（IPO鏈條升級→智能體）

技術：報告自動化2.0

1. 政務公文規范生成（公文寫作模塊）

——IPO原則

1）數據投喂=“內力輸送”

2）Prompt工程=“招式組合”

跨模態內容生成

2. 自媒體爆款文案

案例：AI寫作營

3. 政務匯報PPT智能生成

操作：PPT自動化

核心戰場二：數據智能決策（雙方法論融合）

——四步法升級版

1. 取數

2. 建模

3. 分析

4. 決策

行業沙盤演練：

1）金融：信貸風險模型（互聯網銀行案例）

2）政務：大屏看板制作案例分析（DataV+災普Demo）

3）運營商：用戶流失模型（決策樹算法+業務理解）

核心戰場三：會議協作體系重構

——智能會議中樞

1. 實時轉錄技術（tts） × 應急指揮平臺架構（橫向到邊，縱向到底）

2. 會后行動項自動分配

第二部分：八層AI辦工心法——從基礎操作到辦公助理

場景一：文檔處理

第一層：報告自動生成

工作痛點：手工生成報告費時費力，容易因人為疏忽導致錯誤1. AI大模型生成格式規范報告的3個先決條件

1）提取和組織數據的：結構化清洗+維度拆解

2）內容邏輯結構設定：金字塔原理應用+行業模版植入

3）設置對應格式

工具：Deepseek-R1

2. AI大模型生成格式規格報告的4個步驟

步驟一：數據投喂：批量導入、動態抓取、非結構化處理

步驟二：設置核心場景的Prompt提示詞——場景化模版庫、變量引擎、風格控制器

工具：《AI報告提示詞寶典V3.0》含200+場景模板

步驟三：手動優化與細節調整

a 邏輯校準三原則：數據→結論的因果鏈完整、避免絕對化表述、關鍵指標雙重校驗

b 視覺優化：圖表色彩符合CI規范、重點數據添加熒光標記

步驟四：合規風控與交付——敏感信息過濾、版本留痕、格式輸出

3. 10個職場常見應用場景與實踐

1）通用日常運營類

——工作日報/周報/月報、年度工作總結與計劃報告、會議紀要/會議總結/學習心得、產品需求說明

案例：某電商運營團隊自動化日報

練習：輸入昨日銷售數據，生成含「異常指標紅標」「改進建議」的簡報（限200字）

工具：DeepSeek日報模板 + Excel插件

2）信息傳遞與決策支持類

——市場調研/用戶調研報、項目可行性分析報告、商業計劃書

案例：新能源汽車用戶畫像：10萬+問卷數據聚類生成4類人群標簽

練習：清洗問卷數據 → 輸出人群特征雷達圖+購買動機詞云

工具：Python庫 + Tableau

3）問題分析與改進類

——事故/問題分析報告、財務報表分析/審計報告、行業戰略分析報告

案例：工廠設備故障根因追：運維日志自動生成故障樹，關聯備件庫存預警

練習：輸入報警日志 → 輸出「因果鏈圖」+「預防措施檢查表」

工具：根因分析儀（本地部署版）

第二層：文檔摘要提煉

工作痛點：閱讀長文檔耗時，易錯過關鍵信息

1. 應用場景

1）核心內容理解

技術挑戰：跨章節語義連貫性處理

2）會議紀要精煉

技術挑戰：口語轉書面語的邏輯重構

3）學習筆記生成

技術挑戰：概念實體關系抽取

4）錄音稿摘要

技術挑戰：多模態信息融合（語音+文本）

5）二次創作深化

技術挑戰：風格遷移與信息密度控制

2. 文檔中提取關鍵摘要

1）通過AI大模型提煉重要信息

a 技術路徑：分層抽取策略

首層：基于TextRank算法抽取核心句（保留原文）

二層：基于Seq2Seq模型生成抽象摘要（重構語言）

三層：關鍵實體增強（人名/機構名/數據）高亮標注

b 長文檔處理方案

2）通過AI大模型提高閱讀效率

a 效率提升杠桿：信息壓縮率控制、交互式摘要導航、可信度驗證機制

b 自動標注數據來源頁

c 矛盾檢測

學習實踐：結構化提示詞設計（含效果驗證）

基礎工具：DeepSeek-R1

增強工具1-音頻處理：訊飛聽見API（中英粵語支持）

增強工具2-格式輸出：Markdown/PPT/知識圖譜（適配WPS/騰訊文檔）

增強工具3-合規檢查：敏感詞實時過濾（自定義金融/醫療黑名單）

第三層：自動做PPT

工作痛點：制作PPT常面臨時間壓力大（緊急匯報占比62%）、內容組織碎片化（平均耗時4.2小時/份）、信息檢索低效（37%時間用于資料搜集）三重挑戰

1. 應用場景與智能解決方案

1）工作總結：數據分散、成果量化難

工具鏈：DeepSeek-R1自動提取業務系統日志 → 生成「關鍵指標看板」+「問題根因樹」

2）企業介紹：品牌一致性難保障

工具鏈：Kimi+企業庫自動匹配：主色（潘通2945C）+字體（思源黑體）→ 全網搜索競品案例智能排雷

3）技能培訓：知識點枯燥、轉化率低

工具鏈：輸入課程音頻→DeepSeek生成「互動題庫」+「情景模擬動畫腳本」→ Kimi插入3D模型演示區

4）產品介紹：技術參數與客戶痛點脫節

工具鏈：爬蟲抓取電商評論→ Gamma生成「客戶需求熱力圖」→ 動態匹配產品功能頁

2. 生產PPT的2個路徑

路徑1：投喂文檔→生成大綱→修改大綱→輸出PPT→調整

案例：基于《Q3用戶反饋報告.docx》生成PPT大綱

Kimi優化點：啟用「智能避坑」功能，自動過濾敏感詞（如“絕對領先”）

路徑2：全網搜索→生成大綱→修改大綱→輸出PPT→調整

實戰案例：制作《新能源汽車出海策略PPT》

課堂練習：銷冠實戰沙盤(工具參考：deepseek+kimi)

場景二：數據與會議

第四層：數據分析

工作痛點：數據輸入和校驗繁瑣易出錯

局關鍵：通過AI自動化預處理+ 人機協同決策化解傳統數據流程瓶頸

1. 基于數據分析四步法，AI與人的共同協作

第一步：取數–多源異構數據智能整合

核心操作：多源抓取+異構治理

第二步：建模–動態多維業務模型構建

維度建模：AI輔助優化

1）自動檢測數據孤島（如缺失的供應鏈數據）

2）推薦關聯字段（如“促銷活動”關聯“客單價波動”）

第三步：分析–智能診斷與根因定位

1）描述性分析：自動生成關鍵指標卡

2）關聯性分析：Apriori算法挖掘菜品組合

3）預測性分析：LSTM預測未來3天客流量

第四步：決策–人機協同策略生成

協作流程：AI生成備選策略+管理者校準決策

案例：某企業特定物品采購量分析

2. 數據分析過程

1）源數據理解（AI減負80%人工校驗）：多源異構、多維建模、分析方法

2）分析需求落地（人機協作閉環）：業務理解、算法選擇、迭代驗證、業務校準

現場演練：連鎖餐廳運營分析沙盤

成果交付：《xxx店鋪運營優化方案》

第五層：數據圖表

工作痛點：管理層需直觀圖表分析季度業績，但傳統制圖面臨三重瓶頸。

第一步：取數——指定數據區域、字段

工具支持：DeepSeek-R1數據清洗插件（支持正則表達式過濾）

第二步：定圖——確定想圖表類型

1）業績對比：簇狀柱形圖+數據標簽

2）趨勢預測：雙Y軸折線圖（實績+預測線）

3）結構占比：旭日圖（分層占比）

創新功能：語義轉圖表、圖表糾錯

第三步：輸出——圖表、數據大屏，可視化

工具：多類型圖表操作指令

課堂練習：季度業績數據分析與圖表生成

成果產出：掌握使用AI大模型分析季度業績數據，生成包括柱狀圖、折線圖等在內的多種圖表，學習如何直觀展示數據分析結果

第六層：會議信息

方式一：實時記錄會議信息

場景1：專業會議記錄 – 全鏈路自動化

案例分析：某科技公司使用后，決議事項追溯效率提升80%，會議時長縮短35%

場景2：專屬同傳–低延遲跨語言協作

突破性能力：語言無感切換、行業術語庫綁定、聲紋情緒分析

工具鏈：通義聽悟（實時翻譯）+ 騰訊同傳（術語優化）

場景3：培訓學習助手 – 知識萃取引擎

核心功能：智能打點標記、知識圖譜生成、隨堂測驗生成

方式二：上傳音視頻文件生成

場景1：音頻智能轉寫–非結構化治理

創新處理：多人重疊發言、背景噪音干擾、方言識別

場景2：視頻結構化解析–多模態理解

解析：技術架構

場景3：專業翻譯–合規級本地化

案例分析：企業級方案——術語庫預載、風格控制器、安全審計

學習實戰：豆包AI工具鏈實戰

場景三：圖像處理場景

第七層：圖像文字識別

工作痛點：紙質文檔識別既耗時又容易出錯，影響工作效率

1. 圖像文字識別的5大常見應用場景

1）圖片內容識別

技術方案：OCR（EasyOCR）+ 版面分析（LayoutLMv3）+ 語義修正（GPT-4o）

2）PDF智能解析

技術方案：PDF拆頁（PyMuPDF）→ 矢量文本優先提取 → 圖像兜底（Tesseract 5.0）

3）打印文稿自適應處理

技術方案：固定模板匹配（OpenCV）+ 動態版面分割（UNet）

4）復雜圖文關鍵信息抽取

技術方案：圖神經網絡（GNN）+ 關鍵信息抽?。↘IE）

5）視覺-語言端到端推理

技術方案：VLPM（Qwen-VL）+ 多模態理解 → 生成結構化描述

2. 技術原理與智能躍遷

1）光學字符識別（OCR）：從掃描到語義

2）計算機視覺（CV）：機器之眼的認知革命

3）AI大模型：圖像文字編輯的智能躍遷

課堂練習：使用AI大模型處理掃描某企業文檔中的文字

成果產出：掌握將各類實體文件轉換為可編輯的文字文件，使用AI大模型進行識別和編輯，確保內容準確無誤。（每人經驗分享）

第八層：AI繪畫與圖片處理

——圖像提示詞結構的四維黃金公式

1. 主體定義——精準錨定核心元素

創新方案：動態綁定、跨模態聯想

2. 細節&背景——增強敘事真實感

工具：細節庫

3. 風格/媒介/藝術家——風格代碼化

工具：風格速查表

4. 參數——生成控制論

工具：關鍵參數組合

課程總結、回顧與展望