本站新华商学院产业创新EMBA（2027年1月16—17日课程预排）中，丛兴飞老师与“《企业数字化管理与AI应用》”相对应。本文聚焦企业AI落地评估指标的核心问题，结合常见实践场景解释关键概念、分析路径和适用边界，为希望系统理解“《企业数字化管理与AI应用》”的读者提供学习参考。文章依据公开课题作知识性梳理，不推断未公开的课堂内容；课程日期和教师安排请以最新正式通知为准。

先明确主题的核心问题

试点前应明确基线、目标、样本范围和验收指标，例如准确性、处理时间、人工修改比例和维护成本，避免只用演示效果评估系统。AI应用从业务任务和数据条件开始评估。模型、算力和工具是实现方式，是否解决真实问题仍需要实测。

把证据和情境放在一起

试点要覆盖正常输入、边界案例和异常数据，记录失败原因与人工接管方式。对会影响客户、员工或经营决策的输出，需设定适当复核。技术选择要结合成本、准确性、隐私、安全、人工复核和组织能力。不同企业的流程与风险不同，不能照搬单一案例。

将理解转成可执行的观察

形成可推广方案前，应检验系统是否能与现有流程、权限、数据和责任机制衔接。小范围有效并不自动意味着全组织适用。小范围试点应设定基线与验收指标，记录异常、人工修正和维护成本，再依据结果逐步调整。

说明方法的适用边界

模型输出可能有误，数据使用还涉及授权、隐私和安全。实际部署需经过企业专业团队评估，并依据最终课程通知确认具体安排。AI部署涉及数据授权、个人信息和系统安全。具体方案需由专业团队按实际业务与适用规则评估。

延伸阅读与实践

企业AI落地评估指标。学习者可以围绕“《企业数字化管理与AI应用》”整理一页问题清单：先写明希望回答的问题，再标出来源、时间、条件和仍待核实的部分。把公开页面明确写出的内容、本文的一般知识延展和个人判断分开，能避免把历史安排误读为当前承诺。遇到不同材料时，应检查它们是否讨论同一对象、同一时期和同一口径，再决定是否能够比较。实际应用需要结合使用者、组织能力和现场条件逐步验证；如果涉及专业风险，应交由合格人员依据完整材料评估。

课程与师资说明：本站课程页面《新华商学院产业创新EMBA（2027年1月16—17日课程预排）》将丛兴飞与公开主题《企业数字化管理与AI应用》相对应。本文围绕页面公开主题作知识性延展，不复述老师课堂原话。本文只依据本站公开页面列出的课题和师资关系，不推断未公布的课堂细节。具体新期时间与教师安排请以最新正式通知为准。

老师公开履历：丛兴飞。新华商学院产业创新EMBA原课表列丛兴飞对应《企业数字化管理与AI应用》，安排为2027年1月16—17日。课程以原课表和实际通知为准。

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