企业中后台职能经理AI提效实战
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课程背景
随着 AI 技术快速进入企业应用阶段,越来越多的企业已从「了解 AI」转向「考虑如何在内部真正落地 AI」。对于企业而言,AI 的价值也正在从单纯内容生成,进一步进入经营分析、流程协同、管理沟通、知识沉淀与组织提效等核心场景。
对于企业来说,AI 应用不应停留在零散试用层面,而应逐步形成从高管决策到职能经理执行的内部协同闭环,让公司内部有 AI 战略这件事,从管理共识走向岗位动作与部门模板。
02
课程时长
2天(可定制化设计)
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课程目标及授课方式
- 统一节奏:短讲解、现场演示、分组练习、成果展示、讲师点评、二次优化。
- 适合按 HR / 财务 / 供应链等职能小组开展练习,保证课堂内容不泛。
- 课堂目标:不是让学员「听懂 AI」,而是让学员带走自己岗位能直接使用的模板与成果。
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课程收益
经理层收获如下:
- 学会在 HR、财务、供应链等真实任务中使用 AI。
- 带走一批本部门后续可直接复用的提示词模板与工作模板。
- 把 AI 从「偶尔试用」变成「日常工作方法」。
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课程框架
Day1
- 主题:AI赋能中后台实战:职能经理高频工作提效
- 核心定位:面向 HR / 财务 / 供应链,聚焦「整理—分析—生成—改写—沟通」链条的具体用法
Day2
- 主题:AI赋能中后台实战:跨部门协同、汇报表达与流程沉淀
- 核心定位:帮助学员把 AI 从个人提效升级为部门协同与流程沉淀,推动团队复用
【Day 1】职能经理高频工作提效
围绕中后台职能经理最常见、最容易见效的工作任务展开。课程重点面向人力资源、财务、供应链及其他职能支持部门,帮助学员掌握 AI 在「整理—分析—生成—改写—沟通」链条中的具体用法。
课程目标
- 学会围绕本部门真实任务向 AI 提问,形成可复用的提示词结构。
- 学会把 AI 用进 HR、财务、供应链等高频工作场景,提升产出速度与质量。
- 学会区分「哪些任务适合 AI 先做,哪些结果必须人工把关」。
模块一:职能经理为什么必须学会用 AI
| AI 对职能部门最大的价值,是提速、提质、提标准,而不是替代专业判断。 |
| 最适合优先给 AI 辅助的任务:整理类、归纳类、改写类、初步分析类与沟通类。 |
| 常见误区:照搬结果、没有口径、不会校验、不会迭代。 |
模块二:职能经理的 AI 提示词基本功
| 怎么描述背景、规则、格式与目标,才能让 AI 输出更像内部工作成果。 |
| 怎么让 AI 先整理、再归纳、再比较、再改写,避免一上来就要「标准答案」。 |
| 怎么把一条提示词迭代成团队可复用模板。 |
模块三:HR 场景实操
| 招聘 JD 优化、简历初筛标准设计、面试问题辅助设计。 |
| 培训材料、制度解读、新员工常见问答的快速生成。 |
| 把总部制度转成门店与员工更容易理解的表达。 |
| 绩效沟通、通知说明等高频人事文本的优化。 |
模块四:财务场景实操
| 月度经营数据的初步分析、费用异常识别与说明。 |
| 预算偏差分析、单店或区域经营波动的结构化解读。 |
| 库存资金占用与周转相关问题的辅助判断。 |
| 管理层看得懂的财务表达与汇报提纲生成。 |
模块五:供应链场景实操
| 补货建议辅助、缺货与积压识别、库存健康度初步分析。 |
| 到货异常说明、供应商催办与沟通文本生成。 |
| 采购、仓配、门店之间的信息对齐与表达优化。 |
| 需求预测的基础辅助判断与风险提醒。 |
Day 1 建议产出:每组 2—3 个本部门高频提示词模板 | 1 个本部门真实任务案例成果 | 1 份本部门常用工作模板草稿
【Day 2】跨部门协同、汇报表达与流程沉淀
第二天课程重点帮助学员把 AI 用进工作后半程,即「会议—协同—汇报—沉淀」链条。目标不是让 AI 只帮助个人提效,而是帮助部门把高频动作做得更清楚、更标准、更容易复用。
课程目标
- 学会用 AI 做会议纪要、行动项提炼、协同通知与任务拆解。
- 学会用 AI 优化周报、月报、专题汇报、制度通知与资源申请等管理表达。
- 学会沉淀部门模板库、知识问答与高频任务标准动作。
模块一:AI 做会议纪要与任务拆解
| 会议纪要整理、行动项提炼、责任人与截止时间梳理。 |
| 项目推进清单、异常问题追踪记录与统一口径整理。 |
| 跨部门会议后的后续动作清单生成。 |
模块二:AI 做汇报材料与管理表达
| 周报、月报、专题汇报、制度通知、项目说明与资源申请。 |
| 把复杂内容改写成更易理解、更有结论感的管理表达。 |
| 向上汇报摘要版与详细版的快速生成。 |
模块三:AI 做跨部门协同
| 财务与业务沟通、HR 与门店沟通、供应链与采购/门店/商品沟通。 |
| 总部到区域、区域到门店的信息转译与口径统一。 |
| 降低信息失真、重复沟通与扯皮成本。 |
模块四:AI 做部门知识库与模板沉淀
| 哪些任务适合做成模板,哪些制度适合做成 FAQ 或知识问答。 |
| 如何建立部门提示词库、常用模板包与简单复用机制。 |
| 把个人会用升级成团队会用。 |
模块五:综合实战
| HR组:招聘需求 → JD → 面试问题 → 培训通知 → 常见问题整理 |
| 财务组:数据输入 → 异常识别 → 经营解读 → 汇报提纲 → 管理建议 |
| 供应链组:库存现状 → 风险识别 → 补货判断 → 异常说明 → 协同沟通文本 |
Day 2 建议产出:一套部门会议纪要/汇报模板 | 一套部门协同沟通模板 | 一套部门高频提示词包 | 一张「哪些任务适合 AI 先处理」的清单
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讲师介绍
姚老师:12年+数智化(AI)实战经验 | 北京大学总裁班讲师 | 清华大学创业导师
中国最早一批AI商业化实践者。2015年,当大多数人还在讨论AI概念时,他已联合创立AI人脸识别企业,并在两年内将其做到行业头部,最终被上市公司并购。这段经历让他深刻理解:技术本身不产生价值,技术与商业场景的精准结合才产生价值。此后,他将这套”技术-场景-商业”的转化方法论,系统性地应用于1000+科技创业企业的陪跑辅导中。
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