AI大模型可能改变企业获取信息、服务客户和组织协作的方式，但竞争力提升需要经过场景选择、流程重构和结果验证。本文围绕崔丽丽对应的课程主题，说明企业观察技术价值时可以关注的几个方面。

先识别哪些工作适合模型参与

信息归纳、草稿生成和常见问题整理，往往比高风险决策更适合作为初步试点。企业需要判断任务是否有明确输入输出、错误能否发现、结果是否容易回退。若任务依赖隐性经验或事实准确性要求极高，就要先设计更严格的验证路径。

流程重新设计比简单加一个工具重要

把模型放进现有流程前，应检查重复录入、等待审批和信息传递是否本身可以优化。若流程职责不清，模型可能让混乱更快传播。重新划分人和系统的职责、设置异常处理机制，才能让技术真正支持工作，而不是增加新的操作负担。

评价效果需要多维指标

效率提升只是一个维度，还应观察准确率、客户体验、员工负担、数据风险和维护成本。指标要有基线，比较对象和统计口径也要一致。若效率变快却让返工增加，整体价值可能并未改善。定期复核能够发现模型表现随数据变化而漂移的问题。

知识产权和隐私边界不能忽略

员工将资料输入外部模型前，需要了解数据是否涉及个人信息、商业秘密或第三方权利。企业应提供获准工具与清晰规范，避免员工在不知情时上传敏感材料。生成内容也要检查来源、授权和事实准确性，必要时由责任人审核后再对外使用。

把试点经验转化为团队能力

试点结束后，团队应记录哪些环节改善、哪些失败、需要何种培训和制度支持。把方法沉淀为可复用流程，才能减少重复试错。竞争力不只是拥有某个模型，也包括组织持续评估、修正和负责任地采用新能力的水平。

延伸阅读与实践

阅读课程主题后，可以准备一个本组织的实际场景，并整理当前流程、希望改善的指标和主要风险，再与课程方核实相关内容是否覆盖。崔丽丽的课程回顾对应2026年8月历史班期，具体后续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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