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決策智能化培訓

課程目標：
1.理解AI在決策支持中的核心價值，掌握AI基礎概念及應用邏輯。
2.熟練使用主流AI工具，進行方案評估、SWT分析、市場趨勢預測等。
3.將AI融入企業決策流程，提升決策的科學性和精準性。
4.激發學員探(tan)索AI創新應用(yong)的動(dong)(dong)力，推動(dong)(dong)企業決策的智能(neng)化轉型(xing)。

課程大綱:
一、AI在決策支持中的應用價值（45分鐘）
AI如何重塑決策效能（15分鐘）
案例分享：某企業利用AI優化市場趨勢預測，決策精準度提升30%。
小組討論：結合自身工作，討論AI在決策支持中可解決的痛點（如方案評估、市場預測、風險分析）。
AI技術在決策支持中的應用（20分鐘）
類比解釋：AI=“智能決策助手”vs傳統工具=“固定模型工具”。
核心技術速覽：
機器學習：預測模型與數據分析。
數據挖掘：從海量數據中提取關鍵信息。
自然語言處理（NLP）：智能生成分析報告。
AI應用邊界與倫理（10分鐘）
明確AI的局限性：依賴數據質量、結果需人工校驗。
決策支持中(zhong)的風(feng)險規避策略：數(shu)據隱私保護(hu)、結果驗證。

二、AI工具實戰與提示詞設計（90分鐘）
工具核心功能解析（30分鐘）
功能演示：
方案評估（自動生成評估報告）。
SWT分析（自動生成SWT矩陣）。
市場趨勢預測（自動生成趨勢分析圖表）。
對比實驗：人工處理1小時的任務vsAI工具5分鐘生成結果。
手把手操作演練（60分鐘）
任務1：注冊與基礎操作（對話測試、文件上傳、歷史記錄調用）。
任務2：方案評估實戰（輸入項目方案，生成評估報告）。
任務3：SWT分析實戰（輸入企業信息，生成SWT矩陣）。
分組競賽：利用AI工具制定“市場趨勢預測方案”，評選最優方案。
提示詞設計技巧（30分鐘）
案例對比：
模糊提問（“做分析”）vs精準提問（“生成針對[行業]的市場趨勢預測報告，需包含[關鍵指標]”）。
四步撰寫法：
明確需求（目標+場景）
補充背景（數據/格式）
限定范圍（長度/風格）
迭代優化（修正指令）
練習(xi)：針對“方案(an)評估”“SWT分(fen)析”場景設計(ji)提示詞，小組(zu)互(hu)評改進。

三、AI場景化應用——決策支持效能的全面升級（120分鐘）
方案評估（40分鐘）
案例分享：AI評估項目方案，提升決策效率和精準度。
實戰演練：學員輸入項目方案，生成評估報告。
SWT分析（40分鐘）
案例分享：AI生成SWT矩陣，快速識別企業優勢與劣勢。
實戰演練：學員輸入企業信息，生成SWT矩陣。
市場趨勢預測（40分鐘）
案例分享：AI預測市場趨勢，助力企業提前布局。
實戰演練：學員輸(shu)入(ru)行業(ye)數據，生成(cheng)市場趨勢預(yu)測報告。

四、總結與行動規劃（30分鐘）
課程回顧（15分鐘）
知識地圖：AI基礎→工具操作→提示詞設計→場景應用。
成果展示：各組*實踐分享（如生成的評估報告、SWT矩陣、市場趨勢預測報告）。
落地計劃（15分鐘）
個人行動計劃：每位學員制定“AI應用30天行動計劃”，明確3個可落地的AI應用場景。
后(hou)續(xu)支持：建立學員交流群，提供(gong)后(hou)續(xu)工具答疑(yi)與案(an)例庫支持。

決策智能化培訓