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經營成果課程

【課程背景】
企業面臨復雜多變的市場、業務流程及多樣化客戶需求時，急需準確把握自身經營狀況、及時發現并解決問題，這促使企業對高效經營分析與問題解決能力的需求大增，而經營活動涉及多部門協作，很容易出現部門間信息溝通不暢、協作不順暢的壁壘，影響企業整體運營效率，需要提升員工跨部門協作和經營分析意識。
 大模型技術重構企業決策模式（工信部2023年數據顯示，AI輔助決策滲透率達37.6%）。本課程融合國產AI工具（如文心一言、DeepSeek、Quick BI），解決跨部門數據孤島、經營預測偏差等行業痛點，通過真實企業案例實現降本增效。

【課程收益】
 學會先進的經營分析方法和工具，準確解讀經營數據，深入了解企業財務狀況、經營成果和現金流情況，為決策提供有力支持；掌握解決問題的流程和方法，快速識別問題、找到根源和解決方案，培養創新思維和應變能力；促進跨部門溝通與協作，了解不同部門業務特點和需求，從企業整體角度推動發展。

【課程特色】
 注重理論與實踐結合，通過大量實戰演練，讓學員在實踐中掌握方法和技巧；不僅關注分析和解決問題的能力，還注重培養學員的溝通、協作、創新等綜合能力，以適應復雜的企業經營環境。

【課程對象】
企業中高層管理者

【課程大綱】
一、經營分析演進與核心邏輯
1、經營分析價值重塑
傳統價值：太平鳥服飾通過庫存周轉率分析挽回2300萬元損失
AI賦能：美的集團AI決策系統縮短審批周期從3周至實時響應
2、工具生態全景
國產AI工具矩陣：文心一言（文本生成）、DeepSeek（數據分析）、Quick BI（可視化）
3、政策與趨勢
*《2023年企業數字化轉型指南》核心條款解讀

二、數據治理與智能采集
1、數據采集實戰
傳統方法：波司登集團2023年人工收集5萬條用戶評論耗時2周
AI升級：安踏集團通過騰訊云TI平臺實時抓取15萬條競品數據
互動1：分組使用文心一言API清洗海瀾之家2023年線上評論
輸出*3差評關鍵詞：色差/尺碼偏差/退換貨延遲
多源數據融合
工具實操：飛書多維表格+DeepSeek關聯財務/銷售數據
案例：元氣森林庫存預測模型

三、問題診斷與根因分析
1、動態問題預警
傳統痛點：雅戈爾集團2023年因人工分析延遲導致庫存積壓損失1800萬元
AI突破：比亞迪供應鏈波動預警系統避免3.2億元損失
互動2：使用Quick BI構建蔚來汽車2023年銷售下滑歸因模型
推導：電池投訴率↑15%→退貨率↑22%
2、根因分析方法論
5Why分析法：海底撈通過流程優化降低食材損耗27%
AI增強：三一重工設備故障預測模型定位生產異常根因

四、決策推演與方案生成
1、傳統決策評估
成本效益分析：萬科集團通過招標流程優化節省費用1800萬元
2、AI智能推演
案例：海爾智家AI生成6套促銷方案，ROI提升35%
互動3：輸入完美日記2023年經營數據，用文心一言生成3套渠道優化策略
3、風險評估體系
傳統風控：招商銀行人工審核漏檢率8%
AI升級：平安銀行信貸風控系統攔截異常貸款4.7億元

五、執行落地與協同增效
1、傳統執行機制
SOP優化：云南白藥縮短供應鏈決策鏈節省15天
2、AI執行增強
智能報告：東方航空AI生成飛行安全月報，效率提升5倍
互動4：用DeepSeek+kimi制作格力電器市場分析PPT（生成10頁含圖表報告）
3、跨部門協作
工具鏈：釘釘智能審批縮短工程變更流程至4小時
案例：中國建筑集團

六、持續優化與迭代
1、傳統PDCA循環
名創優品通過持續改進提升坪效21%
2、AI動態迭代
案例：京東物流強化學習優化配送路線，成本下降19%
互動5：設計便利蜂庫存優化方案（傳統+AI雙軌對比）

七、全行業實戰沙盤
1、制造業場景
傳統案例：長城汽車通過生產分析降低廢品率12%
AI突破：三一重工設備預測模型降低維修成本31%
互動6：用通義千問訓練自身企業智能選品模型
主題：AI驅動的爆款預測與庫存優化
案例：良品鋪子2023年引入通義千問多模態模型，分析10萬條用戶評論及貨架圖像。成果：新品上市成功率從38%提升至52%，庫存周轉率提高27%。
2、零售業場景
傳統標桿：蒙牛乳業渠道分析提升鋪貨率18%
AI創新：名創優品動態定價系統提升毛利率2.3個百分點
互動7：元氣森林新品上市策略沙盤（傳統SWOT+AI預測）
3、綜合推演
互動8：分組完成華住酒店集團經營診斷

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