在数字化与智能化时代，管理者面临的挑战日益复杂，传统的思维方式和决策工具已难以应对快速变化的环境。本课程以“AI赋能的问题分析与解决”为核心主题，结合人工智能技术与管理思维，帮助管理者突破传统局限，掌握智能化决策工具与方法。通过AI技术的融入，课程将提升管理者在问题分析、决策制定和计划执行中的效率与精准度，助力企业实现智能化转型与高效运营。
本课程不仅传授经典的问题分析与解决框架，更引入AI辅助工具（如数据分析、智能预测、自动化决策支持等），帮助管理者在复杂场景中快速定位问题、挖掘根本原因、制定最优决策并高效执行。课程内容经过实践验证，深受企业好评，是提升管理者智能化决策能力的必修课。
1、情景分析：掌握如何利用AI工具快速梳理复杂问题，精准定位关键因素，提升问题识别的效率与准确性。
2、原因分析：学习如何通过AI数据分析与智能推断，快速挖掘问题的根本原因，避免主观臆断与资源浪费。
3、决策制定：运用AI预测模型与决策支持系统，优化决策流程，提高决策的科学性与时效性。
4、计划制定：通过AI风险评估与自动化预警系统，制定高效执行计划，降低风险，提升执行成功率。
第一讲：情景分析（SAP－SituationAnalysisProcess）——问题是什么？
——在信息爆炸的时代，管理者常常被海量数据淹没，难以快速定位核心问题本模块将结合AI工具（如自然语言处理、数据聚类分析等），帮助管理者高效梳理复杂问题，明确优先级，聚焦关键事项
工具流程：
1. 设定主题：利用AI工具快速识别问题领域，明确核心困惑
2. 理清问题：通过AI数据分析，罗列问题事实，筛选关键问题
3. 细分问题：运用AI聚类分析，将复杂问题拆解为可处理的子问题
4. 制定对策：结合AI推荐算法，生成初步解决方案
5. 问题排序：利用AI优先级评估模型，确定问题解决顺序
案例：某企业市场占有率下降的AI情景分析
实战：使用AI工具完成复杂问题的梳理与优先级排序
第二讲：原因分析（CAP－CauseAnalysisProcess）——问题为什么？
——传统原因分析往往依赖经验与直觉，容易陷入主观误区本模块将引入AI因果推断与数据挖掘技术，帮助管理者科学分析问题根源，避免资源浪费
工具流程：
1. 定义问题：明确问题边界，利用AI工具快速定位问题范围
2. 描述问题：通过AI数据可视化，全面展示问题特征
3. 选择比较对象：运用AI匹配算法，找到最佳对比样本
4. 找出线索：利用AI差异分析与相关性分析，识别关键线索
5. 推断原因：通过AI因果推断模型，生成可能原因列表
6. 验证原因：结合AI模拟与测试，验证根本原因
案例：某生产线故障的AI原因分析
实战：使用AI工具完成复杂问题的根本原因挖掘
第三讲：决策制定（DMP－DecisionMakingProcess）——问题做什么？
——在不确定性与复杂性并存的商业环境中，决策制定需要更高效的工具支持本模块将结合AI预测模型与决策支持系统，帮助管理者制定科学、高效的决策方案
工具流程：
1. 描述决策目的：明确决策目标，利用AI工具快速生成目标框架
2. 设定决策标准：通过AI数据分析，筛选关键决策标准
3. 区分标准：运用AI权重分配模型，优化决策标准优先级
4. 生成备选方案：利用AI推荐算法，生成多样化备选方案
5. 预测风险：通过AI风险评估模型，预测方案潜在风险
6. 制定决策：结合AI综合评估，选择最优决策方案
案例：某企业新产品上市的AI决策支持
实战：使用AI工具完成复杂决策的制定与优化
第四讲：计划制定（PAP－PlanAnalysisProcess）——问题怎么做？
——计划执行中的风险与不确定性常常导致项目失败本模块将引入AI风险评估与自动化预警系统，帮助管理者制定高效执行计划，降低风险，提升成功率
工具流程：
1. 描述计划目标：明确计划目标，利用AI工具生成目标框架
2. 制定行动计划：通过AI任务分解算法，生成详细行动步骤
3. 挑选关键步骤：运用AI优先级评估，确定关键任务
4. 评估潜在问题：利用AI风险预测模型，识别潜在问题与机会
5. 设计预防/促进行动：结合AI推荐算法，生成预防与促进方案
6. 设计应急方案：通过AI模拟与测试，制定应急与利用方案
7. 设计预警系统：利用AI自动化预警工具，实时监控计划进展
8. 改进计划：结合AI反馈分析，持续优化计划
案例：某企业数字化转型的AI计划制定
实战：使用AI工具完成复杂计划的制定与优化
