【培訓(xùn)對(duì)象】
企業(yè)高管（CEO/COO/供應(yīng)鏈VP） 戰(zhàn)略發(fā)展/創(chuàng)新部門(mén)負(fù)責(zé)人 集團(tuán)信息化/數(shù)字化決策者 行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與政策制定參與者

【培訓(xùn)收益】
掌握AI大模型的技術(shù)演進(jìn)與供應(yīng)鏈變革邏輯，建立“AI+供應(yīng)鏈”的戰(zhàn)略思維。 梳理七大核心業(yè)務(wù)落點(diǎn)（如智能合同審核、物流優(yōu)化、AI報(bào)表生成），明確AI可賦能的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 學(xué)習(xí)“選場(chǎng)景→小試點(diǎn)→大復(fù)制”的三步法，掌握從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到技術(shù)實(shí)現(xiàn)的完整操作模型。 了解企業(yè)AI項(xiàng)目落地的協(xié)同機(jī)制（業(yè)務(wù)+技術(shù)+管理），規(guī)避“重技術(shù)輕業(yè)務(wù)”的常見(jiàn)陷阱。 掌握私有化部署、數(shù)據(jù)隔離、權(quán)限管控等可信AI實(shí)踐，確保符合安全與審計(jì)要求。

 一、啟航之路：AI大模型的演進(jìn)與供應(yīng)鏈重塑契機(jī)
本節(jié)目標(biāo)：構(gòu)建對(duì)大模型的戰(zhàn)略認(rèn)知，厘清其對(duì)業(yè)務(wù)的改變邏輯
1、大模型的技術(shù)演進(jìn)路徑
機(jī)器學(xué)習(xí)→深度學(xué)習(xí)→生成式AI的演變歷程
ChatGPT、DeepSeek等典型模型特征對(duì)比
大模型的核心能力邊界與優(yōu)勢(shì)簡(jiǎn)析
2、大模型對(duì)供應(yīng)鏈的顛覆性影響
從“流程驅(qū)動(dòng)”到“知識(shí)驅(qū)動(dòng)”的范式變遷
AI重塑采購(gòu)、庫(kù)存、調(diào)度、合同、風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)的邏輯
數(shù)字化供應(yīng)鏈的三大核心特征：實(shí)時(shí)性、智能性、可視性
3、企業(yè)場(chǎng)景下的大模型適配要素
數(shù)據(jù)主權(quán)與私有部署的必要性
安全可信AI的合規(guī)邊界（信創(chuàng)、保密、審計(jì)）
AI落地組織能力要求：人、數(shù)據(jù)、算力、場(chǎng)景
二、結(jié)合之道：大模型與供應(yīng)鏈的七大落點(diǎn)
本節(jié)目標(biāo)：梳理業(yè)務(wù)結(jié)合點(diǎn)，建立從“可想象”到“可實(shí)現(xiàn)”的橋梁
1、智能行情研判與市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)警
抓取主流資訊、交易數(shù)據(jù)，用AI生成日?qǐng)?bào)周報(bào)
預(yù)測(cè)價(jià)格波動(dòng)、識(shí)別政策變化帶來(lái)的影響
多源數(shù)據(jù)融合，生成領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)材料
2、合同審核與采購(gòu)決策助手
用AI審查合同關(guān)鍵條款、預(yù)測(cè)履約風(fēng)險(xiǎn)
合同與市場(chǎng)行情聯(lián)動(dòng)，提供議價(jià)建議
提取重點(diǎn)字段，自動(dòng)生成采購(gòu)記錄與審批表
3、物流調(diào)度與倉(cāng)儲(chǔ)AI優(yōu)化引擎
基于歷史數(shù)據(jù)+實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)推薦最優(yōu)運(yùn)輸路徑
倉(cāng)儲(chǔ)容量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，智能提醒調(diào)撥
建立“AI模擬調(diào)度系統(tǒng)”輔助指揮
4、智能報(bào)表與文檔自動(dòng)生成
一鍵生成經(jīng)營(yíng)月報(bào)、物流報(bào)表、庫(kù)存報(bào)表
基于模板實(shí)現(xiàn)招標(biāo)、會(huì)議紀(jì)要、工作總結(jié)自動(dòng)草擬
支持“多表合一、跨部門(mén)提效”的數(shù)據(jù)整合輸出
5、企業(yè)知識(shí)問(wèn)答與員工提效工具
構(gòu)建基于公司文檔/規(guī)章/制度的內(nèi)部AI助手
用自然語(yǔ)言訪問(wèn)數(shù)據(jù)報(bào)表、業(yè)務(wù)與管理制度
AI輔助員工完成報(bào)告、分析、寫(xiě)作等重復(fù)性任務(wù)
三、落地之法：典型場(chǎng)景的實(shí)踐路徑與操作模型
本節(jié)目標(biāo)：從場(chǎng)景設(shè)計(jì)到技術(shù)工具，從數(shù)據(jù)要求到成效預(yù)估，教你“怎么干”
1、典型落地路徑：采購(gòu)+合同智能審核
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：合同庫(kù)、采購(gòu)歷史、供應(yīng)商信息
工具組合：DeepSeek + 本地知識(shí)庫(kù) + 模板引導(dǎo)生成
成果產(chǎn)出：合同風(fēng)險(xiǎn)提示、對(duì)比表、匯總報(bào)告
2、典型落地路徑：物流調(diào)度+可視化平臺(tái)
數(shù)據(jù)接入：GPS軌跡、訂單、天氣、運(yùn)力情況
技術(shù)實(shí)現(xiàn)：路徑算法+AI預(yù)測(cè)+圖表可視化
成果產(chǎn)出：調(diào)度建議、異常預(yù)警、數(shù)據(jù)大屏
3、項(xiàng)目落地路徑設(shè)計(jì)三步法
選場(chǎng)景（業(yè)務(wù)可控+數(shù)據(jù)可得）→小試點(diǎn)→大復(fù)制
推進(jìn)模型：業(yè)務(wù)-數(shù)據(jù)-模型-產(chǎn)出全流程拆解
項(xiàng)目成效評(píng)估模板（節(jié)省時(shí)間、人力、異常率下降）
四、推進(jìn)之策：央國(guó)企AI項(xiàng)目的組織落地方法論
本節(jié)目標(biāo)：幫助企業(yè)真正“推起來(lái)”，從試點(diǎn)到擴(kuò)展、從個(gè)人到組織
1、AI落地的三類角色協(xié)同
業(yè)務(wù)專家如何定義問(wèn)題與場(chǎng)景
技術(shù)團(tuán)隊(duì)如何挑模型、布工具、調(diào)算法
中層管理者如何推進(jìn)試點(diǎn)與組織變革
2、私有部署與大模型信創(chuàng)適配路徑
DeepSeek + Ollama 本地部署方案
大模型在可信環(huán)境下的運(yùn)行策略
數(shù)據(jù)隔離、日志審計(jì)、權(quán)限設(shè)置的最佳實(shí)踐
3、推廣復(fù)制的“戰(zhàn)略+機(jī)制”路徑
從“工具”變?yōu)?ldquo;機(jī)制”：AI能力沉淀到組織
標(biāo)準(zhǔn)化模板建設(shè)、能力復(fù)用、跨部門(mén)協(xié)作機(jī)制
建議成立“供應(yīng)鏈AI創(chuàng)新推進(jìn)組”+定期評(píng)估機(jī)制

河北清華發(fā)展研究院AIGC產(chǎn)業(yè)賦能中心數(shù)字化轉(zhuǎn)型首席顧問(wèn)
清華大學(xué)學(xué)士，北京郵電大學(xué)工學(xué)碩士
中國(guó)聯(lián)通集團(tuán)首批數(shù)字化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)始人/CEO
原中國(guó)聯(lián)通集團(tuán)數(shù)字化戰(zhàn)略與工程咨詢項(xiàng)目總負(fù)責(zé)人
原甲骨文公司（全球最大的企業(yè)級(jí)軟件公司）數(shù)字化產(chǎn)品專家
清華大學(xué)科技期刊數(shù)字化平臺(tái)首席顧問(wèn)
中關(guān)村智優(yōu)沃產(chǎn)業(yè)加速器、哈爾濱工業(yè)大學(xué)產(chǎn)業(yè)教育研究院咨詢顧問(wèn)
中公教育、CDA、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信等多家企業(yè)特聘講師
暢銷專著《大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)》（原阿里巴巴集團(tuán)副總裁涂子沛領(lǐng)銜推薦）作者

【個(gè)人簡(jiǎn)介】
李老師擁有20年+行業(yè)信息化+數(shù)據(jù)化+智能化+數(shù)字化實(shí)操經(jīng)驗(yàn)，北京匯哲合創(chuàng)科技創(chuàng)始人/CEO，長(zhǎng)期致力于企業(yè)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等方向研究與實(shí)踐。
李老師曾就職于天融信、甲骨文、中國(guó)聯(lián)通集團(tuán)等國(guó)內(nèi)外知名企業(yè)，電信運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)專家、高級(jí)講師、系統(tǒng)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)負(fù)責(zé)人。
李老師擁有超過(guò)20年電信、金融、交通、政府、健康、農(nóng)業(yè)、能源、教育、出版行業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)與數(shù)字化咨詢輔導(dǎo)落地經(jīng)驗(yàn)，10年央企集團(tuán)公司戰(zhàn)略規(guī)劃與行業(yè)咨詢經(jīng)驗(yàn)，參與了數(shù)十個(gè)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)項(xiàng)目的設(shè)計(jì)與評(píng)審，已為數(shù)十家國(guó)內(nèi)大型知名企業(yè)提供大數(shù)據(jù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢服務(wù)。
中國(guó)聯(lián)通集團(tuán)公司工作期間，李福東老師曾主導(dǎo)并全面參與集團(tuán)公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作，工作范圍涵蓋網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)、企業(yè)管理、大數(shù)據(jù)、行業(yè)解決方案等業(yè)務(wù)方向，涉及戰(zhàn)略規(guī)劃、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、可行性研究、工程咨詢與設(shè)計(jì)等工作環(huán)節(jié)。李福東老師曾作為中國(guó)聯(lián)通研究院技術(shù)委員會(huì)專家，主持并完成百余項(xiàng)創(chuàng)新項(xiàng)目的評(píng)審工作。
李老師在大數(shù)據(jù)采集整合、建模分析、運(yùn)營(yíng)管理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)智能等領(lǐng)域積累深厚，對(duì)企業(yè)架構(gòu)設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)見(jiàn)解獨(dú)到深刻，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富。
李老師授課風(fēng)格邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，內(nèi)容新穎，深入淺出，注重與企業(yè)現(xiàn)狀結(jié)合，注重教、練結(jié)合，理論知識(shí)與場(chǎng)景案例結(jié)合，授課內(nèi)容互成體系，接地氣，重應(yīng)用，重實(shí)踐，深受企業(yè)中高管學(xué)員及業(yè)內(nèi)專業(yè)人士的好評(píng)。