《AI辅助战略决策，智胜未来30年》

【课程背景】

在全球AI技术裂变的今天，AI正在重构商业本质的底层逻辑，企业一把手常常面临三大战略痛点：

1.决策滞后危机：传统经验决策无法应对指数级增长的数据与不确定性，78%的CE承认其战略反应速度滞后于市场变化（麦肯锡调研）；

2.效率低下陷阱：重复性流程吞噬企业利润，如制造业设备停机损失年均超10亿美元（IDC数据），而AI可优化30%以上运营成本；

3.创新乏力困境：第二曲线突破缺乏抓手，65%的传统企业数字化转型失败因未找到AI与业务结合的破局点（哈佛商业评论）。

本课程聚焦战略认知升级与实战落地，从“修补战略认知断层—走出价值锚定困境—促进组织进化速度”三个维度入手，助力CE构建“AI战略护城河”，在颠覆性变革中占据先机，提供从战略认知升级到落地破局的全链路解决方案的战略思路。

【课程特色】

1.课程信息量较大，跨行业案例丰富，注重对触类旁通和举一反三的学习能力培养。

2.课堂设有研讨和演练环节，采取小组共创和行动学习，鼓励和促进学员深度思考。

3.课堂鼓励学员提出个人在会议工作中的真实挑战与疑问，围绕真问题展开讨论分享和群策群力，而非单向听讲。

【课程对象】

企业董事长、CE、总经理、战略决策层（限50人以内，确保深度互动）

【课程时长】

提供三种灵活配置：

战略版（3小时）：聚焦认知重构+核心工具（适合峰会/论坛）

实战版（6小时）：含沙盘推演+案例拆解（适合企业内训）

定制版（2天）：新增行业专项工作坊（如“制造业AI质检革命”“金融AI风控攻防战”）

【课程大纲】

一、战略认知重构：AI时代的企业竞争法则（40分钟）

1.从工具到生态：AI的战略价值升维

开门见山，灵魂拷问：

a)“如果AI重构您的行业，您会成为柯达还是佳能？”

b)案例：AI生成企业战略规划报告（现场演示）

行业颠覆逻辑：钟睒睒提出的“AI多对多竞合体系”如何打破互联网低价竞争困局（农夫山泉通过AI重构200万终端网络，从渠道管控转向需求创造）

CE决策框架：李彦宏“1%成功定律”——筛选高价值AI赛道（案例：特斯拉Dj超算平台从造车延伸至算力服务）

2.一把手必须回答的三大战略问题

风险对冲：刘强东呼吁的AI伦理与数据主权（京东物流AI路径优化中的隐私保护设计）

资源分配：美的集团“AI中台”每年节约3亿研发成本背后的预算重构逻辑

AI战略三问：

我们的核心业务环节是否正在被AI解构？

哪些数据资产可能成为未来战略谈判筹码？

如何用AI构建“反脆弱”商业模型？

3.AI时代的战略决策思维

生死r发展

如何活得久，活得好

AI的商业本质：权力重构工具

a)数据即权力：字节跳动如何通过算法垄断用户注意力？

b)效率即壁垒：特斯拉AI工厂如何碾压传统车企的响应速度？

c)决策即战场：亚马逊AI定价系统每秒调整百万次价格的竞争启示。

4.CE的战略认知升级

从“技术投入”到“战略资本”：英伟达市值超万亿的逻辑——卖芯片不如卖算力入口。

为什么做？：AI如何解决企业当前的核心痛点（如成本、效率、创新）？

做什么？：AI在哪些业务环节能创造最大价值？

如何做？：从试点到规模化落地的关键路径。

5.AI重塑商业格局的三大趋势

技术颠覆：AI如何重构行业边界（案例：Netflix用算法颠覆传统影视行业）

竞争壁垒：AI驱动的效率革命（案例：亚马逊的智能供应链如何降低库存成本30%）

客户体验：AI驱动的个性化服务（案例：星巴克通过AI预测客户需求，提升复购率）

6.战略风险与机遇

技术依赖风险：过度依赖AI可能导致的决策僵化（反例：某银行因算法偏见引发客户流失）

人才与组织适配：如何培养AI时代的企业文化？

阿里双十一案例拆解

二、战略破局点：AI驱动增长的四大核心战场（30分钟）

1. 战略窗口期研判模型

Gartner技术成熟度曲线实战应用：

银行智能投顾（成熟期）：平安银行AI理财师管理规模突破1.2万亿的决策时机分析

工业数字孪生（膨胀期）：三一重工设备预测性维护系统提前3年布局的得失复盘

生成式AI（爬升期）：某股份制银行用大模型重构财富管理流程的"先发陷阱"警示

工具：AI技术成熟度评估矩阵（技术/监管/市场三维度）

2. 客户价值重构：从流量争夺到数据资产运营

案例：招商银行“AI雷达”实时融合+渠道数据，高净值客户需求响应速度提升4倍

工具：《客户数据资产价值评估矩阵》（数据活性×场景适配度）

战略选择：钟睒睒“价格守护者”理念——放弃低价竞争，转向数据驱动的精准服务定价

3. 组织能力进化：构建人机协同型决策体系

组织设计：华为“铁三角2.0”（CT+CD+CK）与钉钉“AI审批链”的流程重构对比

人才战略：金蝶“苍穹AI平台”如何实现业务人员零代码训练专属模型

4. 供应链智能化：从效率优化到弹性创新

案例对比：

京东物流：AI动态路径规划降低25%配送成本

海尔CSMPlat：订单驱动生产实现零库存周转

决策工具：《供应链AI成熟度四象限》（实时响应能力×生态协同深度）

5. 商业模式颠覆：AI原生企业的崛起路径

路径选择：

渐进式：工商银行AI风控系统渐进替代人工审批6

颠覆式：字节跳动剪映AIGC工具抢夺Adbe市场份额2

风险预警：Gartner 2025技术曲线中的“死亡谷”领域（如过度依赖第三方大模型）

三、AI落地实战——行业标杆案例拆解（40分钟）

（一）业务价值维度

模块1：客户价值裂变

超个性化战略：

蚂蚁集团时序AI预测：客户理财需求预测准确率87%，转化率提升300%

私域AI内容工厂：某银行用生成式AI实现100万份财富报告的"千人千策"，成本降低90%

数据资产化路径：

中信银行客户行为数据API产品年创收2.3亿的商业模式拆解

联邦学习生态霸权：微众银行联合20家机构建立反欺诈联盟的谈判策略

模块2：运营模式升维

决策权再分配：

平安银行信贷审批AI替代2000名风控员的组织重组方案

美的集团AI流程挖掘系统识别30%冗余流程，供应链效率提升40%

智能决策中枢：

工商银行"智慧大脑"实时处理10万+请求的算力架构与决策流设计

模块3：第二曲线创新

生成式AI产品化：

富达国际AI投研助理产品化，年订阅收入超8000万美元

贝壳"AI家装设计师"产品化路径：从工具到平台的三级跳

（二）行业场景维度

1.智能制造：

从黑灯工厂到C2M革命

a)特斯拉案例：AI如何让工厂缺陷率下降90%？

b)落地工具：传统工厂“设备+AI”升级路线图

从成本中心到利润引擎

a)案例：西门子工厂的AI预测性维护系统，将设备停机时间减少40%，年节省维护成本超1亿美元。

b)关键点：如何通过数据采集、算法模型设计实现“预防性生产”？

2.金融科技：

1)AI重构金融数据判断模型

a)蚂蚁金服案例：AI风控如何覆盖80%长尾客户？

b)关键点：用AI预测行业周期性风险的数学模型

2)智能风控与精准获客

a)案例：蚂蚁金服的“智能风控大脑”，通过实时数据分析将坏账率降低至行业平均水平的1/3。

b)关键点：如何平衡数据隐私与算法效果？

3.智慧物流：算法驱动的时空压缩战争

京东物流案例：动态路径规划算法节省15%燃油成本

战略卡位：全球供应链重构中的AI支点布局

4.智能营销：从“流量思维”到“心智占领”

Shein案例：AI设计爆款服装的路径拆解

落地步骤：用AI预测Z世代消费裂变点的实操指南

5.智慧零售：从流量到“留量”

案例：沃尔玛通过AI分析购物篮数据，优化商品陈列，单店销售额提升15%。

关键点：如何将用户行为数据转化为商业洞察？

6.案例总结：

1)企业级AI落地的共性规律

a)步骤：选赛道→建数据→搭团队→试错迭代→规模化

b)工具：AI成熟度评估模型（供CE快速诊断企业现状）

2)技术颠覆点：

a)生成式AI：从内容生产到药物研发的“创意工业革命”

b)多模态模型：理解“文字+图像+语音”的超级入口

c)数字孪生：城市级模拟器的万亿市场（英伟达案例）

3)战略卡位法则：

a)数据霸权：如何构建护城河级训练数据集？

b)组织进化：CE领导力的五个AI维度

c)伦理武器：用AI合规构建竞争壁垒

d)资本杠杆：AI并购标的的“技术债”评估法

四、CE行动指南：三步构建AI战略护城河（60分钟）

1.顶层设计：制定AI宣言

零售CE：如何用AI重构“人货场”？

制造CE：旧设备如何嫁接AI质检？

投资CE：AI医疗赛道的“技术债”测算

工具：《AI战略画布》（替代/增强/颠覆三维定位法）

案例：山东港口陆海装备集团通过AI预测性维护减少2亿元/年停机损失

2.资源重配：构建AI投资组合

模型：麦肯锡AI投资矩阵（短期RI vs 长期壁垒）

实操：三一重工“AI换岗计划”——将节省的人力成本50%再投入AI研发

3.文化变革：跨越组织免疫

机制设计：阿里“AI First”文化六步法（从KR重置到AI黑客马拉松）

员工关怀：钟睒睒“瓶装水哲学”——AI增效与员工福祉同步提升（2025年目标：AI减负20%重复工作）

4.战略落地三阶法

速赢突破（0-6个月）—核心战役（1-2年）—战略卡位（3-10年）

制定你的AI战略地图：AI战略沙盘推演

a)任务：每组选择一个行业（如制造业、金融业、零售业），设计一个AI应用场景，并回答：

i.目标：解决什么问题？

ii.数据：需要哪些数据支撑？

iii.资源：技术、人才、预算如何配置？

iv.风险：如何规避实施中的潜在问题？

a)高管行动清单

i.短期（1年内）：启动试点项目，建立跨部门协作机制。

ii.中期（3年内）：构建AI中台，实现数据资产化。

iii.长期（10年内）：AI驱动商业模式创新（如从产品销售转向服务订阅）。

b)资源与合作策略

i.技术选型：自研 vs 采购 vs 合作（案例：特斯拉自研AI vs 丰田与微软合作）

ii.人才储备：如何吸引AI人才？内部员工如何转型？

五、巅峰对话：AI时代的领导力挑战（20分钟）

1.决策模拟

场景：并购AI初创公司 vs 自建实验室的RI博弈（参考百度收购案例）

2.一把手灵魂三问

“我的核心业务会被AI解构还是增强？”（参考刘强东对物流业的判断）

“如何防止AI团队成为成本黑洞？”（借鉴美的集团AI中台KPI设计）

“我的数据资产能否成为AI时代的核心壁垒？”（参考宁德时代通过电池生产数据训练独家AI质检模型，构建技术护城河）

总结：业务存亡判断（解构/增强）→ 2. 资源效率管控（成本黑洞防御）→ 3. 护城河构建（数据壁垒打造），形成战略闭环

3.CE个人领导力升级

认知突围：建立“AI决策顾问”思维模式。

组织变革：设计“技术-业务”双轮驱动架构。

案例：美的集团AI中台如何支持“T+3”快速响应模式，库存周转率提升40%。

落地步骤：从“经验决策”到“数据决策”的组织转型路线图。

4.结语：

“AI不是替代CE的工具，而是放大战略洞察的望远镜。未来的胜者，属于那些用AI重写行业规则的战略家。”

—— 行动号召：启动“AI战略护航计划”，制定未来五年的技术权力路线图，银行将提供专项资源支持。

行动金句：

a)“AI不是成本中心，而是战略核武器”

b)“未来3年，CE最重要的KPI是AI渗透率”

c)“今晚就召开高管会：评估三个最可能被AI颠覆的业务环节”

附：案例及材料溯源核实链接

https://metas.cn/s/23LBUn