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参会对象：

1. 企业董事长、CEO、CIO、CTO、首席数据官等高层管理者。

2. 各行业头部企业的数字化转型负责人、业务决策者。

3. 行业专家、学者、投资人等。

会议目的：

1. 分享AI技术在企业级应用的最新趋势和成功实践,启发企业高层运用AI思维制定业务战略。

2. 解析企业在AI转型过程中面临的关键挑战,探讨如何利用AI突破效率瓶颈、优化决策流程、提升用户体验、驱动产品创新。

3. 搭建企业高管间的交流平台,促进不同行业间的AI应用经验分享,加速AI在各领域的商业化落地进程。

会议大纲：

一、人工智能(AI)概述

1. AI的定义:人工智能是计算机科学的一个分支，旨在创造能够模仿人类智能行为的机器。

2. AI的发展历程:从1956年达特茅斯会议到今天，AI经历了从专家系统到机器学习再到深度学习的演变。

3. AI的异军突起：以GPT、Sora为例，说明大模型能做说明

4. AI的分类:根据实现方式和应用领域，AI可分为弱人工智能、强人工智能、感知智能、认知智能等。

二、AI的核心技术原理

1. 机器学习:通过算法让计算机从大量数据中自动学习规律，无需显式编程。常见算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

2. 深度学习:通过模拟人脑神经元网络，构建多层神经网络，实现特征学习和模式识别。代表模型有CNN、RNN、GAN等。

3. 自然语言处理:让计算机理解、生成和处理人类语言，实现人机交互。主要技术包括分词、命名实体识别、句法分析、文本分类等。

4. 计算机视觉:让计算机从图像或视频中提取信息，实现目标检测、图像分割、人脸识别等。

5. 语音识别:将人类语音转换为计算机可读文本，实现语音输入、声纹识别、情感分析等。

三、AI技术的发展现状与趋势

1. 当前AI已广泛应用于金融、医疗、教育、交通、制造等行业，极大提升了效率和精准度。

2. 未来AI技术将向通用人工智能、类脑智能、群体智能等方向发展，AI将无处不在，与人融合共生。

3. 我国高度重视AI发展，出台了一系列支持政策，力争在2030年成为世界主要AI创新中心。

 四、AI助力企业突破转型瓶颈

1. 效率困境:传统企业业务流程长期依赖人工操作，面对海量数据和复杂场景时，人力成本高，处理效率低，难以实现规模化增长。

   - AI赋能:通过RPA等自动化技术，将重复性高、规则明确的任务交由AI处理，7x24小时不间断工作，企业可节省大量人力，指数级提升效率。

2. 决策瓶颈:企业决策通常基于管理者个人经验和主观判断，容易产生偏差和盲点，难以快速适应市场变化。当面临海量复杂数据时，人脑很难在短时间内分析透彻并得出最优决策。

   - AI赋能:机器学习可深入分析海量历史数据，准确预测市场需求、识别潜在风险，为管理者决策提供客观依据。AI还可基于用户行为数据，实现千人千面的精准营销。

3. 体验差异:新生代用户对服务的个性化、多样化、及时性要求越来越高，传统的标准化服务模式难以满足。人工客服数量有限，无法24小时响应，服务质量因人而异。

   - AI赋能:智能客服可以通过自然语言对话，快速理解用户需求，提供个性化答疑和推荐服务。聊天机器人全天候在线，并可实时学习用户反馈，不断提升服务水平。

4. 创新乏力:产品研发周期长，市场反应慢，难以紧跟用户"喜新厌旧"的需求变化。同质化严重，缺乏特色，容易陷入价格战的恶性竞争。

   - AI赋能:生成式AI可根据海量用户反馈自动迭代优化产品设计，缩短研发周期。AI还能分析用户个性化需求，为企业定制专属的产品服务，实现差异化竞争。

在数智化浪潮下，不进则退，慢进也是退。唯有全面拥抱AI，深度融合业务全链条，实现降本增效、优化决策、升级体验、驱动创新，企业才能构筑起新的护城河，重塑动态竞争优势。企业家需要顺应时代潮流，以开放的心态和创新的勇气引入AI，让数据驱动业务，让智能赋能增长，推动企业实现Intelligence Transformation，在风起云涌的智能经济时代乘风破浪，引领行业变革!

五、企业如何用好AI技术

1. 从核心场景和痛点切入，选择成熟可落地的AI技术，如智能客服、RPA等。

2. 重视数据质量与安全，建立数据中台，打通数据孤岛，为AI应用奠定数据基础。

3. 组建AI团队，引进AI专业人才，建立人才培养机制，提升全员AI技能。

4. 与行业头部AI企业合作，引入成熟AI解决方案，降低实施风险，实现能力借力。

六、AI助力企业腾飞，共创智能新时代

1. 站在数字经济和AI时代的风口，企业应积极拥抱AI，将其作为驱动创新和发展的引擎。

2. AI将重塑生产力，催生新产业新业态，企业要顺应趋势，用好用活AI，抢占先机。

3. 让我们携手共进，运用AI技术打造企业核心竞争力，共创智能经济新时代。