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安昊:人机协同的智能决策跃迁 ——AI思维高效使用(DeepSeek)赋能国际贸易实务

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《人机协同的智能决策跃迁
——AI思维高效使用(DeepSeek)赋能国际贸易实务

课程背景及重塑核心逻辑三层次能力进化模型
        
重构维度
         
传统课程重点
         
AI赋能课程新范式
     
      
知识传递
      
贸易流程
  
/风险清单
      
识别AI可替代的规则性知识区块
   
     
能力培养
      
经验驱动型
  
风险判断
      
人机协同决策逻辑(AI建模+人类校准)
   
     
思维塑造
      
局部优化思维
      
四流合一的系统性博弈思维
   

适合对象与先决条件

  • 对象


        
    • 大宗贸易企业决策层(需直面战略级风险取舍)
        
    • 跨境供应链管理中高层(需平衡多方利益冲突)

  • 先决条件


        
    • 学员需提前提交正在处理的真实业务难题(用于课程中定制化推演)
        
    • 企业需开放脱敏历史数据(用于DeepSeek模型预训练)

学员画像
完课者将具备:
AI报告中快速识别沉默风险(未被建模的政商关系要素)的直觉
将人类价值观转化为AI可执行参数的架构设计能力
谈判桌上同时运用算法建议与人性洞察的复合博弈手段
设计贸易与“四流”弹性指数的动态评估体系(业务波动越大,人类决策权重越高)

课程不是教授AI,而是培养使用AI超级决策者 —— 突破工具局限,在智能时代守护人类战略主权。
课程价值定位三个拒绝原则

  • 拒绝技能培训不教授Python/机器学习算法,专注决策思维进化
  • 拒绝静态知识所有案例工具随国际局势动态更新(课程数据源直连路透社/彭博大宗商品数据库)
  • 拒绝技术堆砌每个AI工具绑定具体业务问题(如DeepSeek关税影响模拟器仅用于长协价格重谈场景)

课程大纲
深度融合AI思维与业务场景理解模块1AI基础认知重构——破除技术迷信关键转化“AI能做什么人类必须守住什么

  • 锚点案例

        
    • 某钢铁企业依赖AI预测铁矿石需求,未识别到碳中和政策对澳洲矿企产能的隐性压制,导致采购策略重大失误
  • 工具与交付


        
    • DeepSeek边界清单生成器:输入业务场景(如国际贸易长协谈判),输出AI能力边界与人类必控项
        
    • 学员产出:《AI可信度分级地图》(标注直接采纳区”/“人工核查区”/“完全禁区

模块2AI思维赋能风险识别——从经验驱动到数据-场景-博弈三维洞察场景对比
        
传统模式
         
AI赋能模式
     
      
风险清单模板+案例库
      
动态风险拓扑网络构建 DeepSeek实时抓取地缘政治、法规、物流数据生成风险热力图)
   
     
人工统计历史违约率
      
AI建模供应商多维度信用评估,但需人工标注情感合作系数(如十年以上合作溢价)
   

  • 实战沙盘


        
    • AI任务:用DeepSeek抓取某铜矿出口国罢工事件数据,生成供应链中断概率曲线
        
    • 人类任务:结合该国在途货物占比、工会主席换届选举时间,修正AI预测模型的战略级误判

  • 核心思维工具三阶校准法


        
    • 一阶数据校准二阶场景校准三阶博弈关系校准

模块3:决策价值链重构——人机协同的灰度决策典型场景

  • 议题:某原油贸易商需在48小时内决策是否履行伊朗原油采购合同


        
    • AI支持层


        

           
      • DeepSeek生成:航运路线风险值、资金流制裁影响预测、替代货源成本分析
          


        
    • 人类决策层


        

           
      • 政治站队代价评估(如中美关系波动对母公司其他业务的影响)
           
      • 长期关系维护价值量化(需突破AI的短视性成本计算)
          

  • 交付工具


        
    • 四流冲突决策矩阵:强制在物流效率、资金流安全、商流关系、信息流透明度间做出取舍排序

模块4:生态级协同重构——超越工具的供应链信任体系AI无法破解的困局:供应链伙伴间的非理性信任建立

  • 案例对比


        
    • 传统方案:通过ERP系统实现交易数据透明
        
    • AI赋能方案:用DeepSeek分析历史合作数据生成信任指数,但需人工设计信任增强干预项(如高层互访频次、危机共担事件设计)

  • 演练设计


        
    • 工具辅助AI生成十家矿石供应商的数字化尽职调查报告
        
    • 人类任务


        

           
      • 设计非数字化信任绑定策略(如联合投资第三国基建基金)
           
      • 制定技术-人情双轨沟通机制(如月度AI数据汇报会 + 季度家族宴会)
          

课程差异化与升级点1.反传统知识结构设计

  • 删减内容:基础性工具操作教学(如ERP系统使用)
  • 新增核心


        
    • 人机分工协议设计(如国际信用证审核:AI处理条款比对,人类判断开证行隐性风险)
        
    • 价值观量化工具(将“ESG优先度”“长期主义偏好等转化为可输入AI模型的决策参数)
2.AI业务化能力测评体系
·      测评维度
        
能力项
         
测评工具
     
      
数据幻觉识别力
      
人工标注AI生成报告的误导性结论
   
     
非结构化变量捕捉力
      
AI风险报告中提取未量化的政商关系要素
   
     
人机协同设计力
      
制定复杂场景的AI使用SOP(如触发人工复核的阈值设定)
   
·      
3.持续性赋能机制

  • DeepSeek私有化部署


        
    • 学员企业获得定制化风控模型(预装四流耦合分析、地缘政治预警模块)
        
    • 但锁定部分决策权限(如超过5000万美元的合同必须人工确认AI建议)

  • 人机对抗沙盘月课


        
    • 每月推送基于实时事件的推演包(如红海危机升级版),要求提交AI+人工双轨决策日志


使用道具

管理技能讲师|企业战略讲师|网络媒体讲师|营销服务讲师|职场技能讲师|人力资源讲师|党政爱国讲师|财税金融讲师|生产管理讲师|其他类讲师|内训课程|讲师列表|手机版|

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