课程定位

整理报表、检查材料、分派待办，常常耗费大量时间，但这些任务里有些环节可辅助，有些环节仍依赖专业判断。本专题面向需要把AI技术变成组织生产力的管理者，从一条日常流程入手，把实际工作、可用数据与验证口径放在一起讨论，帮助团队选出可比较、有人负责、能逐步尝试的效率改进机会。

课程内容与学习重点

先找流程里的可改善点

梳理输入信息、关键动作、审核节点和交付物，辨认等待、来回确认和重复录入发生在哪个位置。对每个环节说明工作量、规则是否明确和错误后果，帮助比较它是否适合作为试点。

可用「每周工单归类」演示如何将语义归纳、责任分派及结案决定拆开，先找出人工最费时的具体步骤，再确认能否合法处理和复用相关资料。

建立基线，比较净节省

定义样本类型与计时范围，记录当前工时、返工和交接次数。使用AI后也记录审核及订正时间，防止只关注生成速度、忽略服务结果。

以两种不同复杂度的常见申请示例对照。流程负责人可做出一张简短比较表，把节省的时间、扩散的错误和其他部门增加的工作如实记录。

将试点嵌入管理和协作

确定试点负责人、允许使用的数据、需要人工确认的动作与异常如何上报。反馈中同时看任务表现和一线人员的操作体验，再决定扩大范围或调整流程。

可模拟评审一项内部知识检索：谁检查内容是否过期，谁维护入口，哪几类材料保留原人工处理路径。把检查标准写清楚，团队才能讨论是否推进。

课前可准备一条每周发生、重复性高且已有结果记录的流程，不必带客户信息。先列出处理数量、平均用时和常见返工原因，便于与其他流程进行比较。也可以带上业务人员和审核人员各自提出的一个疑问，先定义一次小规模验证需要回答什么，再把维护、更新和异常处理计入资源规划。

适合人群

适合运营、共享服务、客户服务、销售支持和信息化团队负责人，也适合正在制定AI试点优先顺序的中小企业管理者。

授课老师

蒲实。原课表明确列为本专题主讲。

开课与报名咨询

原课表列出的专题安排为2026年11月28日。授课城市为北京。单专题是否有名额、费用和参加方式请在安排行程前咨询确认。

一定要懂编程才适合吗？专题从经营流程与管理判断切入，关注任务如何定义和验收。学员可先准备具体业务问题，并列出业务同事和技术人员各自能够提供哪些帮助。

课表日期可以直接报名吗？可以先咨询专题是否有独立名额、费用和参加方式，随后再确认教室及具体报到安排。

温馨提示：课程内容为拟定，具体实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。