課程描述INTRODUCTION
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
AI招商培訓
課程目標:
1.認知升級
掌握AI招商四大核心技術(動態(tài)知識圖譜/遷移學習算法/NLP策略生成/風險預警模型)
建立"數據驅動-算法驗證-動態(tài)迭代"的新型招商思維框架
2.能力突破
構建區(qū)域產業(yè)競爭力評估模型,精準鎖定2-3個高潛力賽道
運用企業(yè)遷移意愿預測系統(tǒng),提前6-12個月鎖定目標企業(yè)
設計個性化政策組合包,提升20%以上項目簽約轉化率
3.實戰(zhàn)賦能
獲得15+垂直行業(yè)智能招商策略模板(含新能源/生物醫(yī)藥/集成電路等)
掌握DeepSeek招商系統(tǒng)操作全流程(從數據駕駛艙到智能談判輔助)
規(guī)避AI技術應用的合規(guī)風險(數據安全/算法偏見/決策可解釋性)
課程對象:
政府招商部門、企業(yè)戰(zhàn)略決策層、產業(yè)園區(qū)運營方
課程大綱:
模塊一:產業(yè)招商范式重構——AI如何重塑傳統(tǒng)路徑
1.1產業(yè)招商的痛點診斷
傳統(tǒng)招商模式的效率瓶頸(信息不對稱、決策延遲、資源錯配)
全球產業(yè)鏈重構背景下的精準招商需求
1.2AI技術驅動招商的底層邏輯
DeepSeekAI核心技術解析:多模態(tài)數據分析、動態(tài)知識圖譜、智能決策引擎
從"經驗驅動"到"數據+算法驅動"的范式遷移
案例1-1:某經開區(qū)AI招商逆襲
傳統(tǒng)困境:2019年人工篩選企業(yè)耗時4個月,項目匹配誤差率超40%
AI介入:2022年部署DeepSeek系統(tǒng),實時監(jiān)控全球1200家新能源企業(yè)動態(tài)
成果:鎖定特斯拉4680電池潛在供應商,6周內完成韓國MNTech50億項目落地
模塊二:AI招商基礎架構——DeepSeek系統(tǒng)能力拆解
2.1產業(yè)動態(tài)感知網絡構建
全球產業(yè)鏈實時數據抓取(政策/專利/供應鏈/輿情)
企業(yè)畫像多維建模:技術實力、投資傾向、風險預警
2.2智能匹配算法實戰(zhàn)
基于遷移學習的區(qū)域稟賦-企業(yè)需求匹配模型
動態(tài)博弈算法在優(yōu)惠政策定制中的應用
案例2-1:蘇州生物醫(yī)藥產業(yè)園動態(tài)圖譜
挑戰(zhàn):傳統(tǒng)招商無法捕捉mRNA疫苗企業(yè)的設備采購動向
技術方案:通過非結構化數據(臨床試驗登記/設備招標公告)構建產業(yè)鏈缺口預警
成效:提前8個月對接BiNTech上游耗材企業(yè),填補園區(qū)凍存管產能空白
模塊三:AI招商全流程賦能體系
3.1精準靶向定位
產業(yè)賽道選擇:技術成熟度曲線×區(qū)域承載能力交叉分析
企業(yè)標的挖掘:潛在遷移意向企業(yè)的早期識別模型
3.2智能觸達與談判
NLP驅動的個性化招商方案生成
談判策略模擬器:多輪對話預演與風險點預判
3.3項目全生命周期管理
智能盡職調查系統(tǒng)(財務/法律/ESG穿透分析)
落地跟蹤預警:基于物聯網數據的投產進度監(jiān)控
案例3-1:寧德時代第七基地選址博弈
企業(yè)需求:12項核心指標(綠電比例/物流半徑/技術工人儲備)
AI推演:模擬中西部5省政策組合,24小時生成"稅收減免+職業(yè)教育共建"方案
結果:較傳統(tǒng)談判周期縮短60%,落地宜賓實現80GWh產能布局
模塊四:垂直行業(yè)AI招商策略定制
4.1戰(zhàn)略性新興產業(yè)攻堅
新能源產業(yè)鏈:技術路線競爭圖譜與產能缺口預測
生物醫(yī)藥:臨床階段管線價值評估與區(qū)域轉化適配
4.2傳統(tǒng)產業(yè)升級招商
汽車零部件:智能網聯化改造的供應商匹配策略
化工新材料:碳足跡約束下的梯度轉移路徑
案例4-1:廣州黃埔區(qū)顯示面板攻堅戰(zhàn)
行業(yè)特性:設備投資密度高(每平米≥3萬美元),供應鏈本地化率要求嚴苛
AI策略:通過日本Tkki蒸鍍機采購數據,反向鎖定京東方柔性屏配套企業(yè)
關鍵動作:基于設備交貨周期預判,搶先簽約美國康寧玻璃基板項目
案例4-2:山東化工園區(qū)騰籠換鳥
傳統(tǒng)困局:30%高耗能企業(yè)需轉移,但空置廠房適配度不足
AI解法:碳足跡模型匹配鋰電池回收企業(yè),廠房改造成本降低35%
成果:6個月內替換17家企業(yè),園區(qū)畝均稅收提升400%
模塊五:AI招商組織變革與管理
5.1政企協(xié)同機制創(chuàng)新
政府端:AI招商指揮中樞建設與數據治理
企業(yè)端:智能選址決策支持系統(tǒng)對接
5.2招商團隊能力升級
人機協(xié)同工作流設計(線索篩選→方案制定→跟進復盤)
AI輔助下的談判技巧強化訓練
案例5-1:杭州濱江區(qū)人機協(xié)同模式
團隊重構:AI篩選專員(處理3000+企業(yè)/月)+資深談判組(攻堅TP50標的)
流程創(chuàng)新:算法預判拼多多國際總部選址需求,72小時定制跨境支付試點政策
數據:人效提升15倍,重大項目落地周期從9個月壓縮至4個月
模塊六:前沿趨勢與倫理邊界
6.1技術演進方向
生成式AI在招商方案設計中的創(chuàng)新應用
元宇宙場景下的虛擬招商會實踐
6.2風險防控框架
算法偏見規(guī)避與數據隱私保護
AI決策可解釋性在政府場景的特殊要求
案例6-1:東莞虛擬招商會踩坑實錄
技術嘗試:在元宇宙空間舉辦新一代電子信息產業(yè)對接會
暴露問題:算法過度承諾用地指標導致后續(xù)違約風險
教訓總結:AI生成方案需嵌入法律校驗模塊,政策條款彈性區(qū)間控制±15%
配套資源
實戰(zhàn)工作坊:DeepSeek招商系統(tǒng)沙盤演練
工具包:行業(yè)匹配度評估模型/企業(yè)遷移意愿預測模板
案例庫:某經開區(qū)AI招商促成百億級儲能項目全流程還原
AI招商培訓
轉載:http://www.diyaogames.cn/gkk_detail/320500.html
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