决策智能化培训

课程目标：
1.理解AI在决策支持中的核心价值，掌握AI基础概念及应用逻辑。
2.熟练使用主流AI工具，进行方案评估、SWT分析、市场趋势预测等。
3.将AI融入企业决策流程，提升决策的科学性和精准性。
4.激发学员探索AI创新应用的动力，推动企业决策的智能化转型。

课程大纲:
一、AI在决策支持中的应用价值（45分钟）
AI如何重塑决策效能（15分钟）
案例分享：某企业利用AI优化市场趋势预测，决策精准度提升30%。
小组讨论：结合自身工作，讨论AI在决策支持中可解决的痛点（如方案评估、市场预测、风险分析）。
AI技术在决策支持中的应用（20分钟）
类比解释：AI=“智能决策助手”vs传统工具=“固定模型工具”。
核心技术速览：
机器学习：预测模型与数据分析。
数据挖掘：从海量数据中提取关键信息。
自然语言处理（NLP）：智能生成分析报告。
AI应用边界与伦理（10分钟）
明确AI的局限性：依赖数据质量、结果需人工校验。
决策支持中的风险规避策略：数据隐私保护、结果验证。

二、AI工具实战与提示词设计（90分钟）
工具核心功能解析（30分钟）
功能演示：
方案评估（自动生成评估报告）。
SWT分析（自动生成SWT矩阵）。
市场趋势预测（自动生成趋势分析图表）。
对比实验：人工处理1小时的任务vsAI工具5分钟生成结果。
手把手操作演练（60分钟）
任务1：注册与基础操作（对话测试、文件上传、历史记录调用）。
任务2：方案评估实战（输入项目方案，生成评估报告）。
任务3：SWT分析实战（输入企业信息，生成SWT矩阵）。
分组竞赛：利用AI工具制定“市场趋势预测方案”，评选最优方案。
提示词设计技巧（30分钟）
案例对比：
模糊提问（“做分析”）vs精准提问（“生成针对[行业]的市场趋势预测报告，需包含[关键指标]”）。
四步撰写法：
明确需求（目标+场景）
补充背景（数据/格式）
限定范围（长度/风格）
迭代优化（修正指令）
练习：针对“方案评估”“SWT分析”场景设计提示词，小组互评改进。

三、AI场景化应用决策支持效能的全面升级（120分钟）
方案评估（40分钟）
案例分享：AI评估项目方案，提升决策效率和精准度。
实战演练：学员输入项目方案，生成评估报告。
SWT分析（40分钟）
案例分享：AI生成SWT矩阵，快速识别企业优势与劣势。
实战演练：学员输入企业信息，生成SWT矩阵。
市场趋势预测（40分钟）
案例分享：AI预测市场趋势，助力企业提前布局。
实战演练：学员输入行业数据，生成市场趋势预测报告。

四、总结与行动规划（30分钟）
课程回顾（15分钟）
知识地图：AI基础→工具操作→提示词设计→场景应用。
成果展示：各组最佳实践分享（如生成的评估报告、SWT矩阵、市场趋势预测报告）。
落地计划（15分钟）
个人行动计划：每位学员制定“AI应用30天行动计划”，明确3个可落地的AI应用场景。
后续支持：建立学员交流群，提供后续工具答疑与案例库支持。

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