AI + 业务分析

AI 时代，业务人员正在从「传统功能执行者」转向「数据决策者与智能系统编排者」。本课程聚焦 AI 驱动的业务分析与决策能力提升：不止学会用 AI 看报表，更掌握从数据中识别问题、发现机会、支撑业务判断的完整方法，一天时间建立统一认知、形成共同语言，带走能直接复用的分析框架。

适合人群

• 产品经理、中高级产品经理及 AI 产品方向储备人员
• 需要承担业务 AI 化设计职责的业务、平台、策略人员
• 希望用 AI 提升数据判断与决策能力的业务骨干

课程模块（1 天）

开场与认知建立（09:00–09:30）

• AI 时代业务人员的角色变化：需求变化、工具变化、能力变化
• 为什么业务人员必须系统理解 AI

模块一：AI 工具与大模型认知（09:30–10:50）

• 从生成式 AI 到大模型：核心演进脉络，能做什么、不能做什么
• Prompt、RAG、Agent、Workflow、Skill 的基本概念与关系
• 常见 AI 产品形态解析：问答型、生成型、决策辅助型、流程执行型
• 看 AI 不看「炫技」，看「能力边界 + 业务价值」

模块二：业务流程 AI 化设计（11:00–12:20）

• 传统设计与 AI 设计的核心差异：从「功能模块」到「任务闭环」
• 如何识别流程中的高价值 AI 切入点
• 常见误区：只加聊天框不改流程、只做工具接入不做场景重构
• 案例拆解：一个典型业务流程如何完成 AI 化重构

模块三：AI 驱动的数据分析与决策（13:30–14:50）

• 从「看报表」到「做决策」：AI 如何参与分析闭环
• AI 驱动数据分析四大场景：用户洞察、问题归因、运营优化、策略辅助
• 如何提出高质量的分析问题
• 案例演示：借助 AI 完成一次从问题识别到结论输出的完整分析过程

模块四：智能体与 Skill 构建（15:00–16:20）

• 智能体适合解决什么、不适合解决什么
• Skill 的基本结构：任务、输入、规则、工具、输出
• 如何定义一个可落地的 Agent / Skill 场景
• 从岗位任务到智能体雏形的设计思路与案例演示

模块五：综合实战共创（16:20–17:20）

• 小组选择实际业务场景，完成「场景 — 流程 — 数据 — 智能体」四步梳理
• 输出 AI 方案初稿，小组展示与讲师点评

课程收益

• 建立大模型、Agent、Skill 等核心概念的统一语言体系
• 掌握从业务流程中寻找 AI 切口的方法
• 理解 AI 与数据分析结合的典型方式，提升数据判断与决策意识
• 掌握智能体与 Skill 的设计逻辑，形成可讨论的 AI 方案雏形

培训形式

1 天集中授课（09:00–17:40），主题讲授 + 案例拆解 + 场景研讨 + 小组共创；避免泛讲技术原理，聚焦业务视角可落地的方法与真实案例，支持企业内训定制。

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配套了解：企业 AI 转型与行业案例（管理层认知）与 智能体研发（企业级智能体搭建）。