課程分類： 辦公軟件DS賦能辦公
課程目標：
提高辦公效率，降低運營成本：掌握AI大模型自動化處理文檔、表格和圖像，顯著減少手工操作時間和出錯率，從而提升整體辦公效率和降低相關運營成本
提升員工技能，推動企業創新：掌握AI大模型的應用技巧后，將大幅提升其技術能力，促進企業在技術應用上的創新與發展。
優化工作流程，增強團隊協作：利用AI大模型優化和簡化各項辦公流程，提升各部門之間的協作效率，推動更高效的團隊合作。
應用于工作，提高工作成果：學成后可直接應用于實際工作，滿足企業日常辦公需求
課程對象：企業中高層管理人員；行政、秘書、文職等辦公室工作人員；技術支持與研發團隊成員；有意提升辦公效率的員工
課程時間：2天，6小時/天
導入：一起登陸AI星球——建立對AI大模型的清晰認知
一、登陸AI星球
1.AI的4要素
1）算法2）算力3）數據4）場景
2.AI國貨之光-DeepSeek的全解析
1）發展路徑分析
2）技術內核
3）DeepSeek與Chatgpt的PK戰
4）DeepSeek的底層邏輯與應用實例
二、開啟AI大門：AI大模型的工作原理
1.AI大模型的基本工作機制：如何通過大規模預訓練和微調來生成自然語言文本？
2.辦公場景中的應用
1）客戶服務：自動回復機器人
2）內容生成：自動翻譯，報告生成
3）數據分析：圖表制作，數據透視
互動示范：學員親自體驗AI大模型的對話能力和應用效果，加深技術原理的理解
三、探索AI世界：AI大模型的潛力與能力邊界
1.AI大模型的潛力
1）大信息量：超大數據（數百萬行）及超大文件(30MB）以上的文件處理注意事項
2）高質量內容：高敏感內容（政策性文件，法律性文件，醫療健康等）的處理注意事項
3）提升工作效率：AHT概念（AverageHandlingTime），及人工效率的提升測算方式
2.AI大模型的能力邊界
1）復雜上下文（背景）情境下的局限性，規避和優化方式
2）高精度內容時的局限性，規避和優化方式
3）場景匯總：GPT-4/O版本下的應用能力邊界
場景應用：有效規避AI大模型的局限性
1）法律場景：法律條款解讀的演示以及根因分析
2）醫療顧問：醫療咨詢演示以及根因分析
場景一：文檔處理
工具:《AI辦公寶典V2.0》辦公場景篇
第一劍：報告自動生成
工作痛點：手工生成報告費時費力，且容易因為人為疏忽導致數據錯誤或格式不規范。
一、應用場景（可基于客戶需求選擇或定制）
1.各類崗位工作日報/周報/月報（銷售團隊，運營團隊等）
2.基于固定信息生成報告（如學習心得，會議紀要，分析預測）
3.產品需求說明文檔生成
4.消費者/客戶畫像分析生成
5.市場營銷分析報告/決策報告
6.進階技能：行業戰略分析報告
二、AI大模型生成格式規范的報告
1.數據的提取和組織
2.內容的邏輯結構
3.格式的設置
三、操作要點
1.“數據投喂”的操作方法
2.核心場景的Prompt提示詞
3.人工的調整與校準——控制內容質量
4.“場景-IPO原則-Prompt-校準”的關鍵操作鏈條
四、學習實踐
案例：月度銷售報告自動生成（示例可靈活調整）
練習：使用AI大模型生成特定格式的報告
成果產出：學員將使用AI大模型輸入銷售數據，自動生成包括圖表和文字分析的完整報告，學習如何配置模板和調整生成內容
第二劍：文檔摘要提煉
工作痛點：閱讀和理解長篇文檔耗時且枯燥，容易錯過關鍵信息，市場分析報告通常篇幅較長，快速獲取關鍵信息對決策者至關重要
一、應用場景
1.【通用類】GPT幫助理解文章內容——“這篇文章講了什么？”
2.會議紀要，講話內容提煉為高質量摘要
3.閱讀筆記，讀書心得，學習心得提煉總結
4.會議，采訪等錄音稿轉換文字并提煉摘要
5.進階技能：原創內容“二次創造”并進行內容深化
二、文檔中提取關鍵摘要
1.通過AI大模型提煉重要信息
2.通過AI大模型提高閱讀效率
三、學習實踐
案例：長篇市場分析報告摘要，并進行二次深化創作
練習：
1.“文檔投喂”
2.提取文檔的關鍵內容和要點
3.控制報告類內容和輸出標準的關鍵Prompt提示詞
成果產出：從一份詳細的市場分析報告中提取出主要觀點和結論，使用AI大模型生成簡明扼要的摘要，并基于摘要和新的工作要求，二次創作一篇新的市場分析報告。
第三劍：自動做PPT
工作痛點：做PPT的時候，我們往往會遇到時間要求緊，內容組織難，信息檢索繁等耗時，勞心的困難
一、應用場景
1.工作總結
2.企業介紹
3.技能培訓
4.產品介紹
二、生產PPT的2個路徑
1.投喂文檔→生成大綱→修改大綱→輸出PPT→調整
2.全網搜索→生成大綱→修改大綱→輸出PPT→調整
四、學習實踐
成果產出：你是公司的銷冠，接到公司的邀請，要求在公司的早會上用15分鐘分享【如何開大單】的心得分享
場景二：數據與會議
工具：《AI辦公寶典V2.0》表格場景篇
第四劍：數據分析
工作痛點：數據輸入和校驗的工作繁瑣且易出錯，影響數據的準確性和及時性，數據校驗也需要耗費大量時間。
一、基于數據分析四步法，AI與人的共同協作
第一步：取數
第二步：建模
第三步：分析
第四步：決策
二、操作要點
1.對源數據進行理解
2.基于分析需求
三、學習實踐：
成果產出：你是一家連鎖經營餐廳的總經理，當你拿到了今天的門店運營數據，通過GPT開展分析
第五劍：數據圖表
工作痛點：管理層需要直觀的圖表來分析和展示季度業績數據，手工分析數據和制作圖表耗時費力，且對技術要求較高。
一、AI出圖3步
第一步：取數——指定某個數據區域、指定某個字段
第二步：定圖——確定想要的圖表類型
第三步：輸出——圖標、數據源
二、操作要點
定義：指定數據源
1.定義數據維度，取值范圍，計量標準
2.定義輸出標準，圖表類型
3.常見圖表生成思路及操作標準
案例：門店投入產出分析、門店經營雷達圖
三、學習實踐
案例：季度業績數據分析與圖表生成
練習：分析表格數據并生成可視化圖表
成果產出：掌握使用AI大模型分析季度業績數據，生成包括柱狀圖、折線圖等在內的多種圖表，學習如何直觀展示數據分析結果。
第六劍：會議信息
方式一：實時記錄會議信息（3大適用場景）
1.專業會議記錄
2.專屬同傳
3.培訓學習助手
方式二：上傳音視頻文件生成（3大適用場景）
1.音頻直接轉文字
2.視頻直接轉文字
3.專業翻譯
模塊三：圖像處理場景
工具：《AI辦公寶典V2.0》圖像場景篇
第七劍：圖像文字識別（OCR）
工作痛點：許多文檔仍然是紙質形式，掃描后需要進行文字識別和編輯，手工輸入掃描文檔中的文字既耗時又容易出錯，影響工作效率。
一、應用場景：
1.圖片內容的文字識別并轉化
2.PDF內容的文字識別并轉化
3.打印文稿的文字識別并轉化
4.名片，圖冊等復雜圖文內容的識別并轉化
5.圖片的自動化理解，說明及詳細描述生成
二、操作須知：
1.光學字符識別（OCR）技術的基本原理
2.計算機視覺（CV）原理與應用
3.使用AI大模型進行圖像文字識別和編輯
三、學習實踐：
案例：掃描各類復雜圖文信息，并進行識別與編輯
練習：使用AI大模型處理掃描文檔中的文字
成果產出：掌握將各類實體文件轉換為可編輯的文字文件，使用AI大模型進行識別和編輯，確保內容準確無誤。
第八劍：AI繪畫
案例：Jerry的第一張AI“作品”
一、簡單圖像的提示詞的結構
1.主體是什么
2.重要細節&背景
3.風格、媒介、藝術家
4.參數
二、復雜圖像的提示詞的結構
1.類型是什么？
2.主體是什么
3.環境是怎樣的？
4.構圖是怎樣的？
5.拍攝媒介是什么？
6.風格
7.參數
三、學習實踐：
工具：《繪畫篇AI辦公寶典》
練習：繪制一副屬于自己的AI自畫像
第九劍：AI數字人
對比：短平快的基礎版vs以假亂真的專業版
虛擬數字人：一種利用計算機圖形學和人工智能技術創造的數字化人物形象，能夠在虛擬環境中進行互動和表達
一、5大應用場景
1.社交媒體-虛擬主播、虛擬網紅在各大社交媒體平臺上進行內容創作和互動
2.品牌營銷-品牌利用虛擬數字人進行廣告宣傳、產品推廣和品牌形象塑造
3.娛樂產業-游戲、電影和動畫中的虛擬角色設計和應用
4.教育培訓-虛擬教師、虛擬導師在教育培訓中的應用
5.客戶服務-虛擬客服在電商、金融等行業中的應用
二、2大主流虛擬數字人制作工具（HEYGEN、D-ID二選一實操演練）
工具一：HEYGEN——相對專業，但門檻高
工具二：D-ID——入門簡單后面深
三、虛擬數字人視頻制作(實操演練)
1.形象設計和創建
2.虛擬數字人動畫制作和編輯
3.虛擬數字人視頻的后期處理和優化
回顧與總結：
1.AI人工智能基礎知識與關鍵認知
2.九個核心辦公場景的操作步驟和技巧
學員展示：學員展示練習成果并進行討論
