徐晓仪《AI时代的企业数智化转型战略规划与落地实战》

课程背景:

在AI大模型重塑商业逻辑、重构竞争格局的今天，企业数字化转型已进入“数智融合”的新阶段,面临双重核心任务:既要补齐传统数字化的“流程与数据”短板,实现业务流程的全面贯通与数据资产的有效治理;更要突破传统数字化边界，构建智能化的“知识与模型”核心能力。

当前企业数智化转型普遍陷入多重困境:传统数字化建设遗留的流程割裂、数据孤岛问题尚未解决，业务与技术脱节导致转型流于表面;面对AI大模型浪潮，多数企业缺乏清晰的战略认知,既不知如何将大模型与核心业务深度融合,也难以构建适配AI时代的知识沉淀与复用体系;同时存在转型路径模糊、落地抓手缺失、投入产出失衡等问题，导致大量转型投入未能转化为实际竞争力，甚至陷入“为转型而转型”的误区。

本课程立足企业转型痛点，基于“数智DnA双螺旋变革体系”底层逻辑，深度拆解“数智化转型规划三阶十二步法”。课程将从战略解码切入，引导学员精准锚定转型方向，设计人机协同的业务蓝图，规划阶梯式可落地的演进路线，最终构建“数据+知识”双轮驱动的企业大脑。通过高密度实战演练，直击转型规划与落地的核心难点，帮助企业决策者快速梳理转型思路，输出一份切合实际的数智化转型规划草案，为企业高效推进数智化转型、抢占AI时代竞争先机提供核心支撑。

课程收益:

1. 掌握核心方法论:精通“数智化转型规划三阶十二步法”,掌握从战略解码、架构设计到路线图规划的全套标准动作。
2. 构建双螺旋思维:理解“数智DnA”九大双螺旋法则，确立“数据知识=智能”的转型公式，解决业务与技术“两张皮”难题。
3. 夯实数字化地基:掌握经典的4A架构设计，解决业务流程断点与主数据同源问题，为AI落地扫清障碍。
4. 设计智能化蓝图:学会设计“人机协同”的新型业务流程，以及“MaaS(模型即服务)”的技术架构。
5. 输出实战成果:通过全流程工作坊,产出《数智化转型高价值场景清单》与《演进路线图》。

课程时间:

2天，6小时/天

课程对象:

企业董事长/CEO、CIO/CTO、CDO、战略规划部负责人、核心业务部门一把手

课程方式:

标杆深度复盘+方法论拆解+架构设计沙盘+分组PK实战

配套工具包:

课程大纲

导入:数智进化的底层逻辑与DnA体系

1. 数字化(D)与智能化(A)的本质差异与互补关系
2. 数智DnA双螺旋变革体系九大核心法则
3. 转型失败的根因:重建设轻运营、重数据轻知识

案例深析:美的集团从“632数字化补课”到“T+3数智化驱动”的十年进化路径复盘。

互动研讨:数智化体检一一对照DnA九大法则,分组诊断企业当前的“螺旋断裂点”在哪里?

第一讲:以终为始，战略解码与愿景描绘(第一阶:步骤1-5)

一、战略识别与5看评估(步骤1-2)

1. 理解战略诉求
   1. 高层访谈的标准话术与真实需求挖掘
   2. 战略解码工具:BLM模型
2. 5看+1探(Probe)
   1. 经典5看 看行业、看客户、看竞争、看自己、看技术
   2. AI场景探针 建立MVP(最小可行性产品)试错机制,用实测数据验证AI可行性

二、现状诊断与愿景定义(步骤3-5)

1. 数智化成熟度评估
   1. 流程成熟度
   2. 知识准备度
2. 现状与差距(Gap)分析
   1. 业务断点识别
   2. 数据孤岛识别
3. 描绘数智化愿景
   1. 定义To-Be(未来)的业务场景
   2. 设定转型的时间表与里程碑

案例深析:华为如何通过“五看三定”识别出“合同智能审核”这一高价值AI场景。

实战工作坊:战略解码与场景探针各小组模拟一家企业，选取真实的战略目标。拆解出关键业务痛点，并筛选出1个适合用AI解决的“探针场景”。

第二讲:统一认识，架构蓝图设计(第二阶:步骤6-7)

一、顶层架构设计逻辑:4A+Agent

1. 设计顶层架构蓝图 企业架构(EA)的核心价值 --总体形态:大平台(数据+模型)+小前端(应用)+强大脑(知识)

二、“一体四面”架构详细设计:4A架构的数智化升维

1. BA(业务架构):流程与智能体融合
   1. L1-L4流程梳理标准
   2. 定义“人机协同”节点:明确Agent(数字员工)的岗位职责
2. IA(信息架构):数据与知识融合
   1. 主数据管理(MDM)与数据同源
   2. 知识图谱与向量数据库的构建路径
3. AA/TA(应用与技术架构):平台与模型融合
   1. 服务化(Service)拆解与中台建设
   2. MaaS(模型即服务)层部署策略:LO-L1-L2三层模型架构

案例深析:平安保险“极速理赔”架构解析一一如何将AI图像识别嵌入传统定损流程,实现架构重构。

实战工作坊:架构拼图演练基于上午选定的场景，绘制一张包含“业务流程、数据流向、AI介入点”的逻辑蓝图(草案)。

第三讲:把握节奏，演进路径规划(第三阶:步骤8-11)

一、价值锚定与举措识别(步骤8-9)

1. 定义价值指标体系
   1. 运营指标:效率、质量、成本
   2. 数智指标:AI替代率、知识沉淀量
2. 识别高价值举措项目
   1. 筛选漏斗三维度:业务痛点、数据可行性、技术成熟度
   2. 三类举措分类:数字化补课类、智能化速赢类、长期战略类

二、演进路线图设计(步骤10-11)

1. 解决方案工程化 五阶工程法:场景→流程→组织→数据→IT
2. 演进路线图(Roadmap)规划
   1. 起跑期:打通核心断点，上线MVP，建立信心
   2. 加速期:沉淀平台能力，AI深度嵌入业务流
   3. 长跑期:全链条数智化，实现自主进化

案例深析:SHEIN(希音)的演进路线-一如何从“数字化小单快返”进化为“AI预测驱动生产”。

实战工作坊:演进路线图绘制将识别出的项目填入“三年演进路线图”模板，明确每年的建设重点与里程碑。

第四讲:长效机制一一建设与运营双轨制(步骤12+)

一、组织变革与资源保障

1. 变革委员会(一把手工程)的运作机制
2. 业务与IT混编团队(铁三角模式)
3. 新岗位设置:数据分析师、知识工程师、Prompt工程师

二、持续运营体系(Operations)

1. DataOps(数据运营)
   1. 源头治理机制:谁产生数据，谁负责质量
   2. 数据资产的动态更新与保鲜
2. ModelOps(模型运营)
   1. 反馈闭环(RLHF):收集一线用户的“点赞/纠错”，持续微调模型
   2. 治理红线:数据主权、隐私保护与AI伦理安全

互动研讨:运营危机模拟模拟场景:系统上线3个月后，一线员工抱怨AI推荐不准，甚至出现常识错误,导致业务停摆。请制定应对方案(是停用、回滚,还是清洗数据?)。

综合演练:数智化转型全案路演 --巅峰对决:模拟企业转型规划

1. 任务发布 各小组模拟一家企业的经营班子，基于真实背景进行规划。
2. 方案产出
   1. 一张战略地图(解决什么核心痛点?)
   2. 一张架构蓝图(数字化与智能化如何融合?)
   3. 一张演进路线图(未来3年的行动计划)
3. 路演PK 各组CEO上台汇报，其他组作为“董事会”进行质询。
4. 专家点评 基于“DnA体系”与“三阶十二步法”标准进行深度诊断。

授课老师

徐晓仪 EXIN VeriSM 数字化转型与创新管理认证专家

常驻地：深圳
邀请老师授课：13911448898 谷老师

邀请授课

主讲课程：数智化转型、企业架构（EA）、数据与知识治理、AI建设与场景应用、流程管理与变革等