• 决策式AI

知识点：也称为分析式/判别式AI。能识别数据中的隐藏规律，指导基于数据洞察的决策过程，并解决与核心业务运营密切相关的问题。

案例：产品营销借此打通线上线下数据链路，构建用户画像体系，分析消费价值、支付能力与产品偏好，依据购买意愿细分客群，实现产品服务精准匹配、精准触达。

• 生成式AI

知识点：能通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成文本、图片、代码、音频和视频等相关内容。具备三个核心能力：创造、推理和交互。

案例：某连锁快餐品牌推出AIGC 创意宣传广告，联合消费者与粉丝，以 AI 技术创作作品，不仅创新展示了招牌产品，更借文化联动深化消费者情感联结。

推理模型：演绎或归纳等推理能力强；链式思维推理出色；擅长复杂决策任务。

AI Agent：大模型+记忆+规划+工具使用。

AI4S：助力科学探索，贯穿科研求流程。

AI→效率倍增器：

咨询工作：依托 AI 推理模型与数据洞察，提质提效。

职业替代计算模型：任务重复性、标准化程度、创新和判断能力的需求、数据依赖性、经济成本、交互复杂性，共同决定整体替代率。

岗位需求变化：

显著上升：STEM（科学、技术、工程和数学）相关职业；医疗保健和其他高技能职业。

下降显著：办公室职员、生产工人、客户服务代表等传统职业。

九大行业重点应用：商贸零售、制造业、金融、能源化工、传媒、生物医药、教育、交通运输、政务。

AI场景落地五步法：

Step0：理解AI，了解AI行业应用最佳实践。

Step1：场景选择，运用价值画布（Value Canvas）梳理业务场景的价值；企业AI落地通用决策自测问题。

Step2：目标制定，部署→运营→经营。

Step3：路径选择：①自建MaaS能力，实现技术驱动；②灵活应用AI能力，赋能业务经营。

Step4：大模型企业与合作伙伴选择。

中国主流大模型选型评估：模型能力X产品能力。

选型重点：①行业理解；②产品能力；③服务质量；④经营状况。

Step5：方案制定，需要考虑业务为纲、机制兜底、组织能力建设适配。

企业AI应用全景：研发生产、供应链、营销及渠道、客户运营、中后台支持、协同办公均可AI+。

供应链与资源管理：优化库存物流，降本减压；替代重复劳动，控本减错；识别风险异常，止损避险。

营销及渠道：营销物料智能设计，降本提效；投放审核自动化，增效提速。电商平台上提高上新效率，节约电商运营成本。

客户运营：客户洞察→客户触达→商机转化。

中后台支持：HR、法务、财税进一步降本增效。

协同办公：人机交互降低产品使用成本、提升用户体验以及协同效率。