企业数智化转型实战：驾驭AI大模型，重塑商业新格局

在人工智能浪潮奔腾不息的当今时代，数智化转型已跃升为关乎企业生存与长远发展的核心议题。《企业数智化转型实战：驾驭AI大模型，重塑商业新格局》一书应运而生，为企业提供了一份全面而深入的转型导航手册，引领企业迈向智能高效的未来之路。 本书深度挖掘了AI大模型技术在企业各个领域的广泛应用，从市场营销、销售策略到运营管理、客户体验，全方位、多层次地梳理了AI大模型技术在互联网、金融、医疗健康等众多行业的商业化实践，深刻揭示了其背后的商业逻辑与巨大价值，为企业构建了一套清晰明了的应用框架与思维路径。同时，本书创新性地提出了首席数智官这一重要角色，聚焦AI技术在企业运营中的深度融合与应用，深入探讨了AI应用平台的构建与创新实践，生动展示了AI技术在不同行业的广泛应用与创新成果，前瞻性地预见了未来商业的发展趋势，敏锐地捕捉到了新技术、新趋势的脉搏，充分展现了本书的前沿性与时代感。 作者团队凭借丰富的AI大模型企业应用实战经验，将宝贵的经验与深刻的思考倾注于本书中，为企业的数智化转型提供了极具价值的参考与借鉴。

傅志华，在大数据和人工智能领域有着深厚积淀和丰富实战经验的专家，在多家世界500强公司担任过首席数据智能官（CDO）和首席技术官（CTO）等高级管理职务，拥有战略视野和技术领导力。曾任腾讯公司社交网络事业群大数据总监、360集团大数据部总经理、龙湖集团首席数据智能官以及新奥集团旗下的科技公司CEO和CTO。 魏志兴，中国电信专家型管理人员。对5G、AI、大模型、数据要素、物联网等技术在金融、汽车、农业等行业的数智化应用有深刻认知和丰富的运营经验。兼职担任广东省互联网协会、广州市数字金融协会、广州市天河区数据要素产业协会等协会副秘书长；中山大学、暨南大学、广东工业大学、广东外语外贸大学等高校客座讲师，西交利物浦大学数字化转型研究中心高级研究员。 孟兆磊，北京科技大学管理学博士，研究员，研究方向为企业战略管理，尤其关注企业新技术战略，特别是AI相关的战略。 肖琦，广州川琦文化传播有限公司总经理，在AI营销应用以及新媒体应用拥有丰富的学术背景和实践经验。

第1章　数智化时代的开启与展望 1.1　数智化的背景与特征 1.1.1　数字化转型将迈入数智化阶段 1.1.2　企业数智化核心特征 1.2　数据要素驱动企业数智化 1.2.1　数据要素：驱动AI发展与企业创新的核心动力 1.2.2　用公共数据打造智能化产品 1.3　大模型驱动企业数智化 1.3.1　大模型的技术架构与分类 1.3.2　大模型商业价值 1.3.3　大模型发展趋势 第2章　首席数智官的角色定位与使命 2.1　企业数智化转型问题与挑战 2.1.1　企业数智化转型的目的 2.1.2　企业数智化转型四大陷阱 2.1.3　企业数智化转型九大挑战 2.1.4　数智化转型的关键成功要素 2.2　首席数智官工作职责 2.2.1　企业需设立首席数智官 2.2.2　首席数智官工作职责及注意事项 2.2.3　首席数智官如何有效开展工作 第3章　构建企业数智化发展战略蓝图 3.1　看宏观及趋势 3.2　看市场及行业 3.3　看客户 3.4　看竞争对手 3.5　看自己和机会点 3.6　定控制点 3.7　定策略 3.8　定目标 第4章　构建企业AI应用平台 4.1　构建基于大模型的企业AI应用平台 4.2　企业AI应用平台案例 4.2.1　案例背景：科技赋能智慧升级 4.2.2　建设物业集团企业AI应用平台 第5章　企业智能营销 5.1　AI在营销领域的应用 5.2　智能广告与营销数字人 5.2.1　智能广告 5.2.2　营销数字人 第6章　智能销售与客户管理 6.1　智能销售 6.1.1　AI在销售支持中的应用 6.1.2　AI在销售管理的应用 6.2　AI营销工具 6.3　客户生命周期智能管理 第7章　智能驱动的客户体验 7.1　客户体验管理 7.1.1　CEM塑造持久竞争优势 7.1.2　CEM四大挑战 7.1.3　构建闭环客户体验管理体系 7.2　智能客服 7.2.1　大模型推动智能客服变革 7.2.2　智能客服综合解决方案 第8章　互联网行业智能应用 8.1　电商行业智能应用 8.1.1　“人”的方面智能升级 8.1.2　“货”的方面智能升级 8.1.3　“场”的方面智能升级 8.2　游戏行业智能应用 8.2.1　美术设计 8.2.2　内容设计 8.2.3　研发与测试 8.2.4　游戏体验优化 8.2.5　运营优化 8.2.6　游戏直播 8.2.7　游戏训练 第9章　金融行业智能应用 9.1　金融业务智能应用 9.1.1　金融营销获客 9.1.2　金融客户服务 9.1.3　业务运营 9.1.4　金融风控 9.1.5　金融催收 9.1.6　智能投顾 9.1.7　智能投保和理赔 9.2　金融企业内部智能应用 9.2.1　智能合约 9.2.2　合规筛查 9.2.3　智能投研 9.2.4　金融培训 9.2.5　科技研发 第10章　医疗健康智能应用 10.1　医疗健康智能应用（一） 10.1.1　公共卫生防疫 10.1.2　健康体检 10.2　医疗健康智能应用（二） 10.2.1　导诊和分诊 10.2.2　智能问诊 10.2.3　医学影像 第11章　服装行业智能应用 11.1　服装行业智能应用（一） 11.1.1　服装流行趋势预测 11.1.2　服装设计 11.1.3　智能打版 11.2　服装行业智能应用（二） 11.2.1　服装销售智能数字人 11.2.2　大数据客户画像 11.2.3　一键试衣 11.2.4　服装合体性评估 11.2.5　服装客户体验优化 第12章　制造业智能应用 12.1　制造业智能应用（一） 12.1.1　智能重塑制造业 12.1.2　智能生产 12.2　制造业智能应用（二） 12.2.1　产品与服务智能 12.2.2　供应链管理 12.2.3　企业运营管理 第13章　房地产行业智能应用 13.1?房地产行业智能应用（一） 13.1.1?拿地投资决策 13.1.2?房屋估价 13.1.3?房地产营销 13.2?房地产行业智能应用（二） 13.2.1?社区智能安防 13.2.2?物业管理 13.2.3?绿色安全社区 13.2.4?全屋智能 第14章　汽车行业智能应用 14.1?汽车行业智能应用（一） 14.1.1?研发与设计 14.1.2?生产与制造 14.1.3?供应链与物流 14.2?汽车行业智能应用（二） 14.2.1?自动驾驶 14.2.2?智能座舱 14.2.3?销售与服务 第15章　农业行业智能应用 15.1?农业智能应用（一） 15.1.1?农业软件解决方案 15.1.2?农业硬件 15.1.3?AI农业模型 15.1.4?智能农业系统　 15.2?农业智能应用（二） 15.2.1?实践案例研究 15.2.2?大模型在农业的未来 后记　企业数智化转型终极目标——“未来企业”