【培訓(xùn)對象】
企業(yè)高管（CEO/COO/供應(yīng)鏈VP） 戰(zhàn)略發(fā)展/創(chuàng)新部門負(fù)責(zé)人 集團信息化/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（如智能合同審核、物流優(yōu)化、AI報表生成），明確AI可賦能的業(yè)務(wù)場景。 學(xué)習(xí)“選場景→小試點→大復(fù)制”的三步法，掌握從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到技術(shù)實現(xiàn)的完整操作模型。 了解企業(yè)AI項目落地的協(xié)同機制（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實踐，確保符合安全與審計要求。

 一、啟航之路：AI大模型的演進與供應(yīng)鏈重塑契機
本節(jié)目標(biāo)：構(gòu)建對大模型的戰(zhàn)略認(rèn)知，厘清其對業(yè)務(wù)的改變邏輯
1、大模型的技術(shù)演進路徑
機器學(xué)習(xí)→深度學(xué)習(xí)→生成式AI的演變歷程
ChatGPT、DeepSeek等典型模型特征對比
大模型的核心能力邊界與優(yōu)勢簡析
2、大模型對供應(yīng)鏈的顛覆性影響
從“流程驅(qū)動”到“知識驅(qū)動”的范式變遷
AI重塑采購、庫存、調(diào)度、合同、風(fēng)險環(huán)節(jié)的邏輯
數(shù)字化供應(yīng)鏈的三大核心特征：實時性、智能性、可視性
3、企業(yè)場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）
AI落地組織能力要求：人、數(shù)據(jù)、算力、場景
二、結(jié)合之道：大模型與供應(yīng)鏈的七大落點
本節(jié)目標(biāo)：梳理業(yè)務(wù)結(jié)合點，建立從“可想象”到“可實現(xiàn)”的橋梁
1、智能行情研判與市場趨勢預(yù)警
抓取主流資訊、交易數(shù)據(jù)，用AI生成日報周報
預(yù)測價格波動、識別政策變化帶來的影響
多源數(shù)據(jù)融合，生成領(lǐng)導(dǎo)匯報材料
2、合同審核與采購決策助手
用AI審查合同關(guān)鍵條款、預(yù)測履約風(fēng)險
合同與市場行情聯(lián)動，提供議價建議
提取重點字段，自動生成采購記錄與審批表
3、物流調(diào)度與倉儲AI優(yōu)化引擎
基于歷史數(shù)據(jù)+實時數(shù)據(jù)推薦最優(yōu)運輸路徑
倉儲容量動態(tài)預(yù)測，智能提醒調(diào)撥
建立“AI模擬調(diào)度系統(tǒng)”輔助指揮
4、智能報表與文檔自動生成
一鍵生成經(jīng)營月報、物流報表、庫存報表
基于模板實現(xiàn)招標(biāo)、會議紀(jì)要、工作總結(jié)自動草擬
支持“多表合一、跨部門提效”的數(shù)據(jù)整合輸出
5、企業(yè)知識問答與員工提效工具
構(gòu)建基于公司文檔/規(guī)章/制度的內(nèi)部AI助手
用自然語言訪問數(shù)據(jù)報表、業(yè)務(wù)與管理制度
AI輔助員工完成報告、分析、寫作等重復(fù)性任務(wù)
三、落地之法：典型場景的實踐路徑與操作模型
本節(jié)目標(biāo)：從場景設(shè)計到技術(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+合同智能審核
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：合同庫、采購歷史、供應(yīng)商信息
工具組合：DeepSeek + 本地知識庫 + 模板引導(dǎo)生成
成果產(chǎn)出：合同風(fēng)險提示、對比表、匯總報告
2、典型落地路徑：物流調(diào)度+可視化平臺
數(shù)據(jù)接入：GPS軌跡、訂單、天氣、運力情況
技術(shù)實現(xiàn)：路徑算法+AI預(yù)測+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、項目落地路徑設(shè)計三步法
選場景（業(yè)務(wù)可控+數(shù)據(jù)可得）→小試點→大復(fù)制
推進模型：業(yè)務(wù)-數(shù)據(jù)-模型-產(chǎn)出全流程拆解
項目成效評估模板（節(jié)省時間、人力、異常率下降）
四、推進之策：央國企AI項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”，從試點到擴展、從個人到組織
1、AI落地的三類角色協(xié)同
業(yè)務(wù)專家如何定義問題與場景
技術(shù)團隊如何挑模型、布工具、調(diào)算法
中層管理者如何推進試點與組織變革
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)境下的運行策略
數(shù)據(jù)隔離、日志審計、權(quán)限設(shè)置的最佳實踐
3、推廣復(fù)制的“戰(zhàn)略+機制”路徑
從“工具”變?yōu)?ldquo;機制”：AI能力沉淀到組織
標(biāo)準(zhǔn)化模板建設(shè)、能力復(fù)用、跨部門協(xié)作機制
建議成立“供應(yīng)鏈AI創(chuàng)新推進組”+定期評估機制

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
清華大學(xué)學(xué)士，北京郵電大學(xué)工學(xué)碩士
中國聯(lián)通集團首批數(shù)字化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)始人/CEO
原中國聯(lián)通集團數(shù)字化戰(zhàn)略與工程咨詢項目總負(fù)責(zé)人
原甲骨文公司（全球最大的企業(yè)級軟件公司）數(shù)字化產(chǎn)品專家
清華大學(xué)科技期刊數(shù)字化平臺首席顧問
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
中公教育、CDA、中國移動、中國電信等多家企業(yè)特聘講師
暢銷專著《大數(shù)據(jù)運營》（原阿里巴巴集團副總裁涂子沛領(lǐng)銜推薦）作者

【個人簡介】
李老師擁有20年+行業(yè)信息化+數(shù)據(jù)化+智能化+數(shù)字化實操經(jīng)驗，北京匯哲合創(chuàng)科技創(chuàng)始人/CEO，長期致力于企業(yè)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等方向研究與實踐。
李老師曾就職于天融信、甲骨文、中國聯(lián)通集團等國內(nèi)外知名企業(yè)，電信運營商大數(shù)據(jù)專家、高級講師、系統(tǒng)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)運營平臺負(fù)責(zé)人。
李老師擁有超過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，10年央企集團公司戰(zhàn)略規(guī)劃與行業(yè)咨詢經(jīng)驗，參與了數(shù)十個國家級重點項目的設(shè)計與評審，已為數(shù)十家國內(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)。
中國聯(lián)通集團公司工作期間，李福東老師曾主導(dǎo)并全面參與集團公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作，工作范圍涵蓋網(wǎng)絡(luò)運營、市場經(jīng)營、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)計等工作環(huán)節(jié)。李福東老師曾作為中國聯(lián)通研究院技術(shù)委員會專家，主持并完成百余項創(chuàng)新項目的評審工作。
李老師在大數(shù)據(jù)采集整合、建模分析、運營管理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)智能等領(lǐng)域積累深厚，對企業(yè)架構(gòu)設(shè)計、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計見解獨到深刻，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富。
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，理論知識與場景案例結(jié)合，授課內(nèi)容互成體系，接地氣，重應(yīng)用，重實踐，深受企業(yè)中高管學(xué)員及業(yè)內(nèi)專業(yè)人士的好評。