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Deepseek智能辦公培訓

課程大綱:
模塊一：AI驅動效率革命——DeepSeek模型簡介
1.行業(yè)趨勢
AI在創(chuàng)投領域的全球應用案例（如行業(yè)分析自動化、項目估值模型）。
中國創(chuàng)投機構智能化轉型的必要性。
2.DeepSeek模型核心能力
自然語言處理（NLP）：文檔解析、合同審核、會議紀要生成。
數據分析：行業(yè)數據清洗、趨勢預測、可視化報告生成。
多模態(tài)交互：語音指令操作、圖像識別（如財報掃描分析）。

模塊二：DeepSeek在創(chuàng)投業(yè)務中的落地場景
1.項目篩選與盡調提效
案例：用DeepSeek批量解析BP，自動提取核心技術、團隊背景、財務數據。
實踐：AI生成盡調問題清單，比對行業(yè)數據庫識別風險點。
2.行業(yè)研究與決策支持
案例：輸入關鍵詞（如“固態(tài)電池”“長三角政策”），一鍵生成產業(yè)鏈圖譜+競爭分析。
實踐：AI監(jiān)測被投企業(yè)輿情，實時推送行業(yè)動態(tài)。
3.投后管理與協(xié)同辦公
案例：自動生成投后報告框架，抓取企業(yè)運營數據生成分析圖表。
實踐：用DeepSeek搭建內部知識庫，實現文檔智能檢索與問答。

模塊三：實戰(zhàn)演練——模擬創(chuàng)投企業(yè)典型場景
1.演練1：快速響應新興產業(yè)調研
任務：輸入“無錫市氫能產業(yè)政策”，要求AI生成政策解讀+本地企業(yè)匹配清單。
目標：縮短人工調研時間80%。
2.演練2：高效處理海量項目BP
任務：上傳10份醫(yī)療AI領域BP，用DeepSeek提取核心指標并生成橫向對比表。  
目標：30分鐘內完成人工需2天的工作量。
3.演練3：自動化投后預警
任務：設定“企業(yè)研發(fā)投入連續(xù)3季度下降”等條件，讓AI觸發(fā)預警并生成建議。

模塊四：AI落地戰(zhàn)略與風險控制
1.創(chuàng)投企業(yè)的AI實施路徑
短期：優(yōu)先落地文檔處理、數據清洗等高頻場景。
長期：構建AI驅動的“項目評估-投后風控”全流程系統(tǒng)。
2.風險與倫理
數據安全：敏感信息（如被投企業(yè)財務數據）的本地化部署方案。
人機協(xié)同：AI輔助決策與人工判斷的邊界界定。

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