課程分類： DS賦能運用

課程目標：

1.認知升級

理解生成式AI與思考式AI（DeepSeek）的核心差異與協同價值

2.效率躍遷

-運用DeepSeek實現數據驅動決策（如市場預測、成本優化）

-生成式AI+DeepSeek雙工具鏈，綜合辦公效率提升50%+

3.場景實戰

-掌握6大企業高頻場景的DeepSeek深度應用模型

-通過20+行業案例拆解，快速復制成功經驗

4.成果落地

-獲得DeepSeek企業版操作指南與行業定制化建議

-課后30天AI應用陪跑計劃，確保能力轉化（可選擇）

課程對象：

課程時間：1天-6小時

模塊一：AI認知重構——從生成到思考的范式升級

1.生成式AI的邊界與風險

1.1ChatGPT類工具的核心局限

場景1：營銷文案批量生成導致的同質化（示例：10家茶飲品牌小紅書文案對比）

場景2：數據分析報告的邏輯斷層（示例：用戶增長歸因錯誤推導）

1.2企業應用中的四大風險

風險1：知識版權爭議（法律條款解讀+某快消企業侵權案例）

風險2：數據泄露漏洞（API接口安全攻防演示）

2.DeepSeek的突破性能力

2.1從“執行工具”到“決策伙伴”的跨越

對比實驗：用ChatGPT與DeepSeek分別處理"門店選址決策"需求

ChatGPT輸出：通用選址因素列表

DeepSeek輸出：基于區域人流/競品分布/租金成本的量化模型

2.2思考式AI的三大特征

特征1：動態知識更新（演示DeepSeek實時接入行業研報更新策略）

特征2：因果推理鏈條（案例：某制造業用DeepSeek定位設備故障根本原因）

模塊二：DeepSeek底層邏輯—數據、推理與決策引擎

1.數據洞察力實戰

1.1非結構化數據處理四步法

Step1：多源數據抓取（演示用DeepSeek抓取電商評論+輿情數據）

Step2：語義聚類分析（K-means算法可視化展示）

Step3：情感極性映射（正負向關鍵詞云圖生成）

Step4：趨勢預測模型（ARIMA算法在DeepSeek中的調用）

1.2企業數據治理陷阱

陷阱1：臟數據污染（某金融企業風控模型失效診斷）

陷阱2：指標口徑混淆（DeepSeek自動對齊字段功能演示）

2.邏輯推演力構建

2.1多變量因果分析框架

工具：DeepSeek魚骨圖因果分析法（實操：市場費用與GMV關聯性驗證）

一級歸因：廣告投放量vs轉化率

二級歸因：素材創意質量評估（DeepSeek圖像識別評分）

2.2場景模擬推演技術

案例：某物流企業用DeepSeek模擬"雙十一爆倉應對方案"

變量1：臨時倉儲成本vs客戶滿意度

變量2：運力調度彈性系數

模塊三：六大企業場景實戰

1.生成式AI基礎應用-話術模板生成

步驟1：用ChatGPT生成100條客服應答話術

步驟2：通過DeepSeek進行質量過濾

過濾維度1：合規性檢查（匹配監管關鍵詞庫）

過濾維度2：情感匹配度（積極/中立/消極語境識別）

應用場景1：生成式AI五分鐘制作PPT

應用場景2：生成式AI閱讀文檔、書籍、報告

應用場景3：AI剪輯技巧-圖文成片、營銷成片、一鍵成片

應用場景4：AI制作圖片-文生圖、圖生圖

2.DeepSeek深度賦能

應用場景1戰略決策：生成式AI應用行業報告生成；DeepSeek深度賦能競爭格局推演、風險預警模型。

應用場景2運營優化：生成式AI自動化周報；DeepSeek深度賦能根因分析、資源分配最優解。

應用場景3客戶洞察：生成式AI話術模板生成；DeepSeek深度賦能用戶行為預測與個性化策略。

應用場景4產品文案：生成式AI需求文檔撰寫；DeepSeek深度賦能市場缺口分析與案例驗證。

應用場景5風險管理：生成式AI合規文本檢查；DeepSeek深度賦輿情監測與危機應對推演。

應用場景6組織效能：生成式AI會議紀要整理；DeepSeek深度賦協作瓶頸診斷與流程重構

模塊四：從工具到生態——構建企業AI能力中臺

1.DeepSeek企業版部署：私有化數據訓練

--持續學習機制設計

機制1：每日行業資訊自動抓取與知識庫更新

機制2：員工誤操作反饋閉環（錯誤標注→模型迭代驗證）

2.AI文化落地：

-員工AI能力認證體系

-敏捷迭代的AI創新機制

工具：DeepSeek需求看板（自動歸類"技術可行性/業務價值"四象限）

制度：雙周AI創意黑客松（規則模板+某互聯網公司落地案例）