課程分類： DS賦能行業(yè)
課程目標：
深入了解ChatGPT和人工智能在商場運營中的應用潛力。
學習通過AIGC技術優(yōu)化商業(yè)運營的客戶服務、營銷、運營和決策。
掌握Prompt設計技巧和AI工作流優(yōu)化方法，提升實際業(yè)務效率。
通過案例學習探索AI在商場運營中的前沿應用，獲得實踐指導。
課程對象：
課程時間：1天
一、前瞻視界：AI的前沿探索
展現(xiàn)AI前沿探索與前景，讓觀眾對未來趨勢有清晰認知。
1.1 炫技術 Deepseek前沿
【背景銜接】R1出場：大模型發(fā)展與里程碑
【精準聚焦】DeepSeek-R1研究目標
【從零到優(yōu)】R1-Zero：純強化學習的探索
【訓練策略】模型訓練與優(yōu)化 & 核心貢獻
【提純之道】蒸餾方法與評估
【雙線并觀】蒸餾與強化學習的比較 & 基準測試
【性能透視】DeepSeek-R1性能評估 & 知識類任務
【復盤思考】評估結果 & 不成功的嘗試
【遠景瞭望】未來研究方向
1.2 炫產品 Sora產品介紹：1個總介紹，6大炫功能
1.3 炫公司 百度、微軟、英偉達、蘋果介紹
1.4 炫場景 場景展示 8個圖片場景展示并互動
1.5 炫影響 上KOL，上數(shù)字，最沖擊的是50%會失業(yè)
二、智領商場運營：ChatGPT重塑商場服務
2.1 成熟AI賦能商場運營
【全局概覽】商場運營數(shù)字化升級趨勢
【關鍵應用1】智能停車場：車找人，人找車
【關鍵應用2】個性化推薦：為會員推送最合適的店鋪與商品
【關鍵應用3】虛擬試衣：構建全新的購物體驗
【關鍵應用4】無人值守商店：自動結算與智能安防
【關鍵應用5】客流統(tǒng)計與分析：智能運營決策
2.2 AIGC賦能商場運營
【AIGC優(yōu)勢】從“識別決策”到“創(chuàng)意生成”
【應用1】AIGC賦能智能客服
【應用2】AIGC賦能商鋪運營
【應用3】營銷素材設計
【應用4】AI輿情分析
【應用5】預測欠費、商戶風險、掉鋪風險，評估租金
【應用6】分析房地產市場和預測
【應用7】房產升值空間
2.3 AIGC在商場運營日常辦公的賦能應用場景
【辦公痛點】冗長文檔、繁瑣流程、反復溝通
【賦能1】內容生成
【賦能2】結構設計
【賦能3】幻燈片設計
【賦能4】文章改進
【賦能5】圖表和圖像生成
【賦能6】內容補充與潤色
2.4 商場運營業(yè)務前沿應用案例分享
AI應用 應用場景 技術 效益 挑戰(zhàn)
Aibee愛筆智能 停車場、商場運營和辦公樓的數(shù)字化與智能化管理 3D空間重建與軌跡追蹤技術 100% 高成本和耗時長
AI精準客流系統(tǒng) 居然之家哈爾濱先鋒店的客流分析 3D空間重建與軌跡追蹤技術 30% -
騰訊天御智慧決策系統(tǒng) 預測欠費、商戶風險、掉鋪風險，評估租金 AI和大數(shù)據(jù)分析 替代80%重復性流程，提高效率 決策流程長、困難、不精準，人力成本高
Skyline AI 分析房地產市場和預測房產升值空間 使用130多個數(shù)據(jù)源和超過10/ 000條數(shù)據(jù)特征的機器學習技術 識別市場機遇，提高判斷準確性
仲量科技 空間利用優(yōu)化 生成式人工智能 提升客戶理解和設計優(yōu)化 -
JLLGPTChina 文本撰寫和數(shù)據(jù)分析 生成式AI 提升客戶洞察深度 -
沙贊科技 一生萬物解決方案 人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術 提升凈營業(yè)收入 -
三、使用技巧：提示詞工程（人機協(xié)同，可控生成）
聚焦提示詞工程（Prompt Engineering），幫助掌握高效的人機協(xié)同技巧。
1. Prompt的一個本質
2. Prompt的二個心法
3. Prompt的三項溝通要點
4. Prompt的四項chat法則
5. Prompt的五個業(yè)務法則
6. Prompt的六條咒語
7. Prompt的七項注意
8 .Prompt的天龍八部
9. Prompt的追問法則
10. Prompt的繼續(xù)法則
四、進階技巧：AI工作流
進階的AI工作流實踐，從步驟拆解到工具應用，讓復雜流程清晰化。
1.【W(wǎng)hat】AI工作流：一種結構化的流程設計方法
2.【W(wǎng)hat】核心目標：將復雜任務系統(tǒng)化、可復制、可優(yōu)化
3.【W(wǎng)hy】AI工作流的誤區(qū)解析
4.【W(wǎng)hy】工作流不等于簡單的流程，而是智能化的系統(tǒng)集成
5.【W(wǎng)here】適合工作流的業(yè)務類型
6.【W(wǎng)here】業(yè)務拆解的標準與方法論
7.【How】工作流拆解的具體步驟
8.【How】工具模塊選擇與應用
9.【How】工作流與Agent的關鍵區(qū)別
10. 【How】案例：抖音評論截流工作流
