崔丽丽教授在本站课程回顾中与“AI大模型时代企业竞争力重塑”明确对应。大模型带来的变化不只在工具效率，也可能影响产品、流程和组织能力。本文围绕公开主题讨论企业如何审慎识别机会与风险，不代替老师课堂观点。

竞争力来自问题解决能力

企业评估AI项目时，可以先问客户或员工遇到的具体问题是什么，再判断大模型是否适合参与。技术本身不是战略目标，只有在降低摩擦、改善质量或形成新价值时才可能增强竞争力。清楚描述问题，能避免为了展示技术而制造无实际用途的应用。

数据和流程决定应用基础

模型效果受数据质量、业务流程和使用场景影响。重复、过时或缺少授权的数据会带来错误输出与合规风险。企业应盘点数据来源、使用权限和维护责任，并先梳理流程中的真实痛点，再设计人机协作方式，避免将旧流程原样自动化。

人机协作要保留判断责任

大模型可以生成建议、摘要或初稿，但组织仍需确定谁负责核验、何时必须人工批准、出现错误如何纠正。尤其在财务、法律、招聘和客户服务等领域，结果可能影响个人权益或重要决策，应设置适当的人类复核与申诉渠道。

竞争优势取决于组织学习速度

工具上线后，员工需要理解能力边界并把经验反馈到流程改进中。企业可通过小范围试点观察使用率、质量变化、返工情况和意外影响，再决定扩大或调整。持续学习机制比单次采购更可能形成长期优势，因为技术和业务环境都会变化。

治理规则与创新可以并行

明确数据分类、模型使用场景、输出审核和责任归属，不一定会减慢创新。相反，清晰边界能减少试点期间的犹豫与重复沟通。规则应与风险程度相匹配，低风险任务可保留灵活性，高影响任务则需要更完整的检查和记录。

延伸阅读与实践

企业可以挑选一个低风险、边界清楚的流程开展试点，预先写明目标、评价指标、人工复核方式和停止条件。崔丽丽对应课程是本站2026年8月16日的历史授课记录；新期开课与教师安排以最新正式通知为准。进一步学习时，可以把“AI大模型时代企业竞争力重塑”拆成可检查的小问题：先说清核心概念和讨论范围，再寻找能够支持判断的文本、数据或实例；把直接观察、资料结论与个人推测分开记录；最后回看结论依赖哪些条件、还有哪些地方需要补充证据。若对某个细节没有足够依据，就把它列为待核问题，而不是急着给出确定答案。这样的学习记录既便于复盘，也能帮助读者把公开主题转化为自己的阅读与实践路径。

课程与师资说明：本站上海财经大学首席财务官研修班课程回顾记载，崔丽丽教授于2026年8月16日讲授“AI大模型时代企业竞争力重塑”。本文从企业应用、组织能力与治理边界角度作一般性梳理，不把分析写成老师的课堂原话；未来课程安排以最新正式通知为准。

老师公开履历：上海财经大学数字经济学院讲席教授、博士生导师，关注数字化赋能的管理创新。

本文依据本站公开师资履历与对应课程页面的主题作知识性梳理，不等同课堂逐字内容，也不代表老师未公开的个人观点。报名或安排学习前，请核对当前期次、课表、教师确认情况与开课时间；历史课表不代表该课程当前仍在开班。

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