一、AI基础知识

1. 什么是AI

2. 分析式AI与生成式AI

3. AI的重要里程碑

(1) 2015年 机器视觉首次超越人类

(2) 2016年 AlphaGO

(3) 2022年 ChatGPT

二、AI在企业中的应用

1. AI在供应链管理中的应用

(1) 需求预测与库存管理

(2) 运输与物流优化

(3) 供应商管理与风险评估

2. AI在产品研发中的应用

(1) 自动化设计与仿真

(2) 产品质量检测

(3) 客户反馈分析和产品迭代

3. AI在市场营销与销售中的应用

(1) 客户行为分析

(2) 个性化营销策略

(3) 销售预测与趋势分析

三、如何启动一个AI项目

1. AI项目需要思考的维度

(1) 价值性

(2) 可落地性

(3) AI工具的选择

(4) 数据可获得性与数据质量

2. 以往项目案例分享

(1) BI Copilot

(2) 智能客服

(3) 物流路径规划

(4) Ntier供应链预警

(5) 采购物资分类决策

3. AI在落地过程中的挑战

(1) 数据源与数据质量

(2) 如何选择适合的AI模型（机器学习，深度学习，大模型）

(3) 如何将AI与现有的业务流程集成

(4) 模型上线的跟踪与优化

(5) 数据安全与隐私保护

4. Q&A