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課程背景：

在快速變化的商業環境中，企業內部積累了大量寶貴的、隱性的成功經驗，這些經驗往往沉淀在少數核心員工身上。然而，傳統的經驗總結方式效率不高、難以規模化復制，導致知識流失和人才培養周期長。隨著人工智能（AI）技術的飛速發展，特別是大型語言模型（LLM）的成熟，為我們提供了一種全新的、高效的經驗萃取與轉化途徑。本課程旨在探索如何運用AI工具，系統化地挖掘、提煉、固化和傳播組織內的“最佳實踐”，將個體經驗轉化為組織能力，加速人才成長，提升整體績效。

課程目標：

認知提升 (Know)： 理解經驗萃取的價值，掌握AI在經驗萃取各環節的應用潛力與局限性。

技能掌握 (Skill)： 掌握一套結合AI工具的經驗萃取結構化流程（定方向、萃內容、轉形式、善分享），并能在實際工作中應用。

能力應用 (Ability)： 能夠運用AI工具（如DeepSeek、通義、豆包、kimi等）輔助完成經驗萃取主題定義、場景分析、內容挖掘、模型構建、案例撰寫、微課設計等關鍵任務。

成果產出 (Result)： 學員能夠基于自身或他人的經驗，完成至少一個主題的經驗萃取，并產出初步的微課或其他形式的知識成果。

課程亮點：

1.前沿性與實用性結合： 緊跟AI技術潮流，聚焦當前主流AI工具在經驗萃取場景下的可落地應用，而非空談理論。

2.結構化方法+AI賦能： 將經典的經驗萃取方法論（如STARR、道法術器）與AI的高效信息處理、內容生成能力深度融合，實現1+1>2的效果。

3.全流程AI輔助： 從選題、訪談準備、內容分析、模型提煉到課件初稿生成，展示AI在經驗萃取全鏈條中的應用點，提升效率與質量。

4.實戰演練與產出導向： 課程包含多個“AI實戰”環節，引導學員動手操作，并在課程結束時產出可見的經驗萃取成果（如微課初稿）。

5.聚焦“可復制”： 強調將隱性經驗顯性化、結構化、工具化，最終目標是形成易于理解、便于傳播、可復制的工作思路與方法。

課程大綱

導入：擁抱AI，加速經驗智慧的傳承

1.案例破冰： 經驗的力量與流失的痛點

2.互動思考： “你的工作經驗，對他人/組織最大的價值是什么？”

3.價值重塑： 為什么“經驗萃取”是企業和個人發展的“必修課”？

4.AI新機遇： 什么是AI輔助經驗萃取？(強調人機協作，AI作為“超級助理”)

oAI在信息處理、模式識別、內容生成方面的優勢

o當前主流AI工具（DeepSeek、通義、豆包、kimi等）在萃取中的角色定位

5.邏輯框架： AI輔助高效萃取“最佳實踐”的整體流程概覽 (引出“起承轉合”結構)

一、起：精準定位，明確萃取方向與目標

1.定主題：找準高價值經驗領域

如何發現你的隱性知識和獨特優勢？（可結合優勢識別工具，如蓋洛普優勢識別器等概念）

以終為始：從業務痛點、組織需求、高績效行為出發

AI實戰1：

利用AI分析業務報告/用戶反饋/績效數據（需預處理或提供文本摘要），識別潛在的高價值主題。

利用AI針對初步想法進行頭腦風暴，拓展相關主題或關鍵詞。

利用AI輔助設計主題評分表的關鍵維度。

利用AI評估不同主題的潛在價值和可萃取性（基于學員輸入的信息）。

2.定場景：聚焦經驗發生的關鍵情境

錨定場景的四個抓手：目標、挑戰、行動、結果。

工具：ECSR分析法（事件、情境、沖突、結果）

成果：錨定場景盤點表

AI實戰2：

利用AI基于選定主題，生成典型的挑戰性工作場景描述，供學員參考或修改。

利用AI輔助運用ECSR分析法，結構化拆解學員描述的模糊場景。

利用AI將多個相關場景進行歸類或提煉共性。

3.定形式：選擇合適的知識呈現載體

常見經驗成果類型盤點 (清單、流程圖、SOP、案例、模型、微課等)

為什么選擇PPT微課作為本次實戰載體？(短平快、易傳播)

AI實戰3：

利用AI根據主題、目標受眾和場景特點，推薦合適的知識呈現形式。

利用AI為選定的微課主題生成多個吸引人的標題選項。

練習：設計你的微課標題（可結合AI生成的選項進行優化）

二、承：深度挖掘，萃取經驗內核與精髓

1.選方式：選擇合適的萃取路徑

個人萃取、訪談萃取、團隊共創的適用場景與優劣勢。

AI應用提示： AI可以為不同萃取方式提供輔助工具，如生成訪談提綱草稿、設計團隊共創引導問題等。

2.萃經驗：結構化提煉成功實踐

核心工具：STARR原則 (Situation, Task, Action, Result) + 關鍵細節追問

輔助工具：24K黃金問題法 (Why, What, How, Who, When, Where, How much/many, What if...)

工具表單：訪談萃取表、STARR案例萃取表

AI實戰4：

利用AI基于主題和場景，生成結構化的訪談提綱初稿（包含STARR和24K問題）。

（重點） 利用AI處理訪談錄音轉寫的文本（需先用語音轉文字工具），快速提煉STARR要素，形成案例初稿或要點。

利用AI對萃取到的初步經驗描述進行追問，挖掘更深層次的原因和關鍵行動細節（模擬訪談追問）。

利用AI對比分析多個相似案例（如果收集了多個），找出共性模式和關鍵成功因子。

3.劃重點：洞察經驗背后的“道、法、術、器”

道 (理念/原則)、法 (模型/流程)、術 (方法/技巧)、器 (工具/模板)。

AI實戰5：

利用AI分析萃取到的經驗文本，輔助識別和歸納其中的“道、法、術、器”。

利用AI將“術”和“器”層面的零散信息，向上提煉總結為“法”或“道”層面的規律或模型（需要精確Prompt引導）。

三、轉：巧妙轉化，將經驗模型化、可視化

1.轉換模型：讓經驗更易懂、好記

5種常用經驗模型化方法：排比、拼英、口訣、公式、擬物/圖形。

AI實戰6：

利用AI基于提煉出的核心“法”（流程、方法），嘗試生成不同形式的模型名稱或口訣（如排比式、拼英縮寫、形象化比喻）。

利用AI為核心經驗點生成簡單的類比或比喻，使其更易理解。

2.轉換案例：用故事傳遞經驗智慧

案例撰寫的“開-進-關”原則 (Opening-Development-Closing)。

AI實戰7：

利用AI基于STARR要素和提煉的重點，快速生成結構完整的案例故事初稿。

利用AI潤色案例語言，使其更具可讀性和吸引力。

利用AI根據案例內容，生成相關的討論題或反思點。

3.轉換PPT：設計清晰專業的微課呈現

微課PPT的核心結構與設計原則 (邏輯清晰、視覺簡潔、要點突出)。

提供簡潔實用的微課PPT模板。

AI實戰8：

利用AI根據萃取的核心內容（道法術器、模型、案例）和微課結構，生成PPT大綱（各頁標題）。

利用AI為每一頁PPT生成初步的文字內容或要點。

（進階/可選） 演示或介紹集成AI功能的PPT制作工具（如Microsoft Copilot in PowerPoint, Tome, Gamma等），展示其從文本快速生成演示文稿初稿的能力。（需明確告知學員這些工具的局限和版權問題）

利用AI根據PPT內容建議合適的視覺元素或圖示（例如，“為這個流程步驟建議一個圖標”）。

四、合：精彩分享，放大經驗價值與影響

1.微課呈現：掌握結構與節奏

開場 (吸引注意)、主體 (清晰講解)、結尾 (強化記憶) 的設計要點。

2.開場設計：瞬間抓住聽眾

SCQA模型 (Situation-Complication-Question-Answer) 的4種應用方式。

AI實戰9：

利用AI基于微課主題和目標聽眾，生成多種SCQA開場白選項。

演練：設計并演練你的微課開場。

3.生動講解：提升表達魅力

3種讓講解更生動的技巧：舉例子、打比方、視覺化。

AI應用提示： AI可以根據講解內容，提供相關的例子或比喻的建議。

（可選）臺風訓練要點：克服緊張、手勢、眼神、語音語調。

4.收尾設計：實現完美峰終體驗

SPA結尾技巧 (Summary-Point-Action)。

AI實戰10：

利用AI根據微課核心內容，生成SPA結尾的總結、要點強調和行動呼吁的草稿。

5.AI智能體應用展望（新增，強調概念與可能性）：

介紹基于大模型的AI Agent（智能體）概念，及其在知識整理、自動化問答、個性化學習路徑推薦等方面的潛在應用。

（謹慎表述）演示或討論：如何通過多輪Prompt指令或專用平臺，讓AI串聯之前的步驟（如整合萃取內容、案例、PPT大綱），輔助生成一個相對完整的微課學習包（包含文稿、要點、測試題等）。強調這仍需大量人工調優。

五、成果展示與迭代：學以致用，持續精進

1.微課Showcase：

學員（小組代表或自愿者）上臺進行8分鐘微課精華版展示。

2.專家/講師點評：

針對內容結構、邏輯清晰度、表達呈現、AI應用等方面進行點評。

3.同伴反饋與迭代：

學員間互評，提出改進建議。

AI應用提示： 如果有錄音/錄像，可以嘗試使用AI工具進行初步的語音分析（語速、停頓）或內容關鍵詞分析，作為反饋的補充。（此項技術要求較高，可選）

4.行動計劃： 如何在工作中持續應用AI進行經驗萃取與分享。

注意事項：

AI工具選擇： 課程中演示的AI工具最好是學員容易接觸和使用的，如Deepseek、通義、豆包、kimi等。明確告知可能需要注冊賬號。

Prompt Engineering： 強調AI實戰環節中“提問的藝術”（Prompt Engineering）的重要性，提供一些有效的Prompt模板或技巧。

人工審核： 反復強調AI生成的內容（無論是文本、模型還是PPT）都只是“初稿”或“輔助”，必須經過經驗者本人和課程設計者的嚴格審核、修訂和確認，確保信息的準確性、適用性和價值。

數據安全： 提醒學員在使用公開的AI工具時，注意脫敏處理企業內部的敏感信息。

盧老師

盧敏行 銀行智能化轉型及AI應用方案咨詢專家

微軟生成式AI認證專家

Google Gemini認證教育家

螞蟻集團認證智能體工程師

國內著名AI開源公益社區WaytoAGI共創專家

國內最大AI提示詞工程社區LangGPT卓越貢獻者

中信銀行、建設銀行、太平洋保險AI應用咨詢專家

曾任：報喜鳥集團(上市公司)HRD

曾任：聯想控股（世界500強）下屬子公司COO

曾任：某知名基金公司運營VP

擅長領域：組織數字化轉型與效率提升、AI再造金融行業務流程、AI應用場景落地、金融行業專用Agent設計等

盧老師擁有超過15年跨國企業高管及管理實操背景，深耕金融企業數字化轉型、戰略性布局及復雜組織效能提升領域。憑借深厚的管理積淀，精通以生成式AI（GenAI）技術重構金融業務流程，通過算法思維驅動客戶經營體系升級與服務體驗精細化，助力機構攻克存量競爭瓶頸，實現組織運營的韌性增長。

在人工智能技術前沿領域，盧老師作為「通往AGI之路」開源社群共創者及LangGPT項目核心貢獻者，在提示詞工程（Prompt Engineering）與大語言模型應用（LLM Application）方面具備深厚的技術護城河。其獨創的“AI+職場提效”體系，通過將底層管理邏輯與AI技術創新深度融合，為金融從業者構建體系化的數字生產力框架。

核心項目成果與行業積淀

全球視野與落地實戰： 具備全球領先IT企業數字化轉型項目的全周期治理經驗，擅長將頂層設計轉化為可落地的業務方案。

深耕金融垂直賽道： 長期擔任多家頂尖銀行私人銀行部AI應用落地項目的戰略顧問與專業導師，主導實施了多項針對高凈值客戶經營、智能投研支持、投顧話術自動生成等場景的AI賦能項目。

高標準交付與效能轉化： 構建了以業務價值為導向的培訓評估體系，通過STAR法則拆解復雜業務場景，確保內訓內容與業務KPI高度掛鉤。其項目落地轉化率持續保持在 90%以上，以高ROI和強實操性深受金融機構管理層認可。

主講課程

銀行《銀行人的職場AI必修課》

《私人銀行AI實戰：從工具入門到業績提升》

《AI賦能對公營銷：智能工具與對公場景實戰》

保險《AI賦能·營銷破局：保險營銷精英實戰》

《AI賦能·效能革命：保險中后臺運營精英實戰》

《保險人的AI必修課：洞悉趨勢、降本增效與智能化轉型》

郵政《AI驅動的郵政管理與業務變革》

《基于DeepSeek的郵政營銷落地實戰》

《AI賦能郵政金融業務增長與團隊管理》

授課風格

扎實有料：內容精準實用，方法科學嚴謹，緊貼學員需求，知識點豐富易懂，結合深厚的管理實戰經驗和對企業應用場景的深刻理解，不僅傳授技能，更提供切實可行的解決方案，確保學員學得會、用得好、見實效。

清晰有序：邏輯嚴密，結構分明，課程設計層次清晰，循序漸進，幫助學員快速吸收知識并高效轉化為實踐能力，從系統性學習到具體場景應用一脈貫通。

生動有情：課堂互動性強，形式新穎有趣，授課風格親和自然，善于捕捉學員需求，通過啟發式教學激發潛力，結合企業實際問題，引導學員沉浸式體驗與深度思考，全面提升學習效果與能量感。

部分客戶見證

中國建設銀行有限公司、中信銀行股份有限公司、興業銀行股份有限公司、交通銀行有份有限公司、長沙銀行股份有限公司、中國郵儲銀行股份有限公司、華夏銀行股份有限公司、中原銀行股份有限公司、長沙農商銀行股份有限公司、中國平安保險（集團）股份有限公司、中國太平洋保險（集團）股份有限公司、中國郵政集團有限公司、國家電網有限公司、中國廣電湖南網絡股份有限公司、巴彥淖爾銀行業協會、鄂爾多斯銀行業協會、聯想控股股份有限公司、浙江報喜鳥集團有限公司……

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