值得注意的是，AI 转型的本质并非单纯的技术升级，而是人机协作模式的重构与组织能 力的重塑。在这场变革中，人才既是 AI 的使用者，更是推动企业转型的核心引擎。唯有将 人才置于 AI 转型的核心，构建组织和人才系统化应用 AI 的能力，才能实现 AI 与企业运 营的深度融合，把握智能时代的战略先机。 AI 引言 AI 力，即与 AI 协作、驾驭 AI 的综合能力，正在成为继智商 (IQ)、情商 (EQ) 聚焦企业 AI 战略转型的最佳实践 1 3 2 围绕业务场景的提示词练习 提供 AI 原生的即时反馈 4 课程特色 4.3.3 课程形式 4.3.4 课程收益 4.3.5 模块化设计 系统化学习 在线课堂 灵活安排进度 场景化练习 AI 实时反馈 即学即测 社群化交流 构建企业 AI 能力矩阵 赋能企业 AI 转型升级 打造 AI 时代领导力 从基层到管理层系统 培养 AI 实战能力 作为战略目标的一部分，深入融入业务场景，推动创新和增长。 深耕 AI 赛道十载，UMU 凭借丰富的数智化转型实践，致力于打造 AI 驱动型组织，提供 从 AI 战略规划到应用落地的一站式解决方案。用 AI 力系统化提升组织的 AI 认知与实 践能力，实现 AI 与业务的深度融合，以可量化的效能提升和流程优化，为客户创造持续 增长的商业价值。 课程自上线以来，已吸引众多全球 500 强及行业领军企业采购课程，从企业决策层到执

、数 字化实操以及数字化布局，内容涵盖了产品、敏捷、项目管理、数据分析、AI 办公等 12 大模 块，业内专家结合企业或个人需求，开展培训内容，让学员通过专业的方法论、工具、案例输 入等进行系统化地学习，全面培养学员的数字化思维和能力，针对性和实操性非常强，培养的 同时，对业务课题进行辅导和落地。既提升学员的能力，又能切实解决问题。  数字化理念：从海量数据中精准提炼数字化业务洞察，为决策提供有力依据。 智能体 16.基于其他平台构建 Agent 智能体 17.大模型技术在金融业应 用的思考与建议 18.大模型技术在其他行业应用 全程服务保障 四、培训成果  系统化了解 AIGC 生态体系和发展趋势  系统化了解 LLMS 大语言模型生态体系和发展趋势  掌握大语言模型的基座模型微调方法  掌握大语言模型开发框架 Langchain 的使用方法  全面掌握基于 LangChain 主要研究领域为企业数字化、产业数字化、数字经济建设、数据运营与数据能力建设。是中国 企业架构与顶层设计的倡导者。 六、培训总结 TOGAF 是企业数字化转型的顶层设计，是企业从经营文化，战略转型，到数字化转型的 系统化思想和工具，是我们数字化转型从业务战略到 IT 战略举措和接口。希望通过就地开展 培训，降低大家的学习成本，提高学习效率，不用往返外地，与此同时也建立惠州地区的高端 课程培训体系，通过人才培养赋能企业，实现数字化转型！

与企业的创新和变革目标相互契合, 为提升运营效率和变革 - 业供给侧结构性改革的核心动力源。 企业实现智能化转型之路并非平坦,必然要经历规划、 实践、再迭代的循环 上升阶段。这需要一套经过验证的、系统化的智能化转型框架, 以及能够帮助企 业清晰识别现状、科学指导转型路径的方法论。企业基于自身的转型经验和众多 客户的服务案例, 总结出一套企业智能化转型框架。这套框架来源于实践, 最终 又要回归实践 一原则,在企业自身转型实践基础上,广泛吸收业界已有研究成果, 参考来自政 府、行业协会、行业研究机构、媒体、战略和业务咨询机构, 以及服务和解决方 案提供商等多方面的成熟度研究体系, 进行系统化的补充和提炼。 对于企业而言, 智能化转型是一个系统性和复杂性的工程,不仅要具有行业 普适性,还要符合企业自身发展的规律和模式。 由于不同行业、不同企业在数据 治理、经营模式、技术应用、组织结构、人才积累等方面存在显著差异 企业是否建设了 "营销智能体"等基于生成式大模型的高级营销自动化工具? 内部 使用率和效果如何? 企业是否已搭建多样化的数字营销触点, 实现了数字化工具的有效应用? 企业是否建立了客户全生命周期的系统化数据整合和统一管理机制? 是否设定明确的营销 ROI 指标和 KPI 评估标准, 定期开展基于数据的优化评估? 客户标签和画像体系是否足够完善, 能否为大数据驱动的精准营销提供支持? 企业是否广泛应用

拆解为可量化的 业务指标，并基于流程价值贡献度模型明确资源投入优先级。 同时，企业需建立跨职能变革管理委员会，通过战略对齐度看板实时监控部门协同状态，确保组织 变革与流程重构同步演进。这种系统化治理模式能够突破传统机制下的决策迟滞，在战略层构建起 “目标-资源-行动”强关联的敏捷响应体系。 关键成功要素 2，流程梳理 流程智能化的基础在于流程梳理，其作为成功关键主要体现在五个维度。

线数智化赋能，使政府超越时 空限制，全方位系统化地体察民情、了解民意、汲取民智、回应民愿，更为有效 地链接市民与城市。 再次，创新治理模式，大模型助力提升数字政府风险防控能力。 数字政府建设坚持数据赋能政府治理，而政务热线接办了市民关于城市生活 中的各类诉求，收集了大量的碎片化信息。大模型可以通过对这些碎片化信息的 整合提炼，将社会问题系统化呈现。一方面，对数据信息进行整合和分析使政府

线数智化赋能，使政府超越时 空限制，全方位系统化地体察民情、了解民意、汲取民智、回应民愿，更为有效 地链接市民与城市。 再次，创新治理模式，大模型助力提升数字政府风险防控能力。 数字政府建设坚持数据赋能政府治理，而政务热线接办了市民关于城市生活 中的各类诉求，收集了大量的碎片化信息。大模型可以通过对这些碎片化信息的 整合提炼，将社会问题系统化呈现。一方面，对数据信息进行整合和分析使政府

及负责任地使用AI，在客户和员工中建立对数字系统和 AI模型的信任。人们相信AI能够如预期和公正地运行— —超越任何技术方面——这是我们必须做对的一个基本 要素。 我们相信我们能够做到。我们将这个技术新时代视 为一个机会，通过系统化地注入对人工智能的信任 ，使企业和人们能够实现其不可思议的革新潜力。 共同合作，我们现在可以为人工智能自主且帮助我 们共同实现更多成就的勇敢未来做好准备。 领导者们意识到创造这一未来的挑战，其中包括对