AI 实战 · 公开课6 小时 · 6 单元每单元附判分测验

AI 实战培训 · 从算账到 30 天行动计划

六小时实战培训完整版:先把 AI 的账算清(token 与人力成本),再学会把需求说清(四要素表达法),接着工具上手,然后逐条拆解 19 条来自企业学习讨论的真实需求——覆盖业务、研发、人力、质量四个方向,在医药外贸同行中具有共性。重在给解题思路:方法、路径、避坑。最后一课把 30 天行动计划带走。

公开层 · 自助查阅:全网可看、可直接把链接发给同事。内容不含内部数据、 公司报价与个人信息;19 问给的是解题思路(方法 / 路径 / 避坑), 不是交钥匙方案——拿思路回去结合自己的数据落地。 每单元后附判分测验:答完即出分、逐题带解析;成绩只存你自己浏览器, 不上传、不判档案。

当日议程(10:30–17:30)

扣午休与茶歇,净学习约 6 小时。点单元名直达对应内容。

三个学习目标

会算账

说清 token 与人力成本的关系,知道什么场景该用 AI、什么场景不该用。

会提问

掌握「背景 / 约束 / 格式 / 受众」四要素需求表达法,一次把需求说清,减少返工。

带得走

为本部门 1 个真实场景写出可落地的三步路径 + 30 天行动计划。

01

算清 AI 的账:token 与人力成本

token 是小钱,人的时间是大钱
你将学会
  • · 说清 token 是什么、怎么计费
  • · 用「单位产出成本」的口径算 AI 的账
  • · 识别四类不该让 AI 出结论的场景

一、token 是什么(白话版)

token

AI 计费的「字数单位」,类似手机流量按 MB 计费。中文大约 1 个汉字 ≈ 1–2 个 token;写一份几千字的分析报告,大约消耗几万到几十万 token。按量付费,用多少花多少。

直觉换算:一次普通办公任务的 token 花费通常以「角」和「元」计,而对应的人工时间以「小时」计。白话一句话:token 是水费,人的时间是工资——为省水费不让人洗手,是算错了账。

二、观点总结(五条)

  • 1.AI 的直接成本(token)通常只是人力成本的零头:一次任务几毛到几块钱,同样的产出纯人工要几小时。省下的是小时数,不是 token 数。
  • 2.需求说不清 = 最大的浪费:返工烧掉的是人的时间(贵),token 反而便宜。所以「学会提问」比「多买额度」重要得多。
  • 3.token 要管,不要省:设预算、做复盘,知道钱花在哪了;但不要因舍不得几块钱而让人多干几小时。
  • 4.算「单位产出成本」,不看单次价格:同一提示词模板可以今天用、明天用、全组用——重复劳动的边际成本打到接近零。
  • 5.人的价值上移:AI 出初稿,人出终稿——判断、拍板、担责永远在人。AI 越强,人的分量越重。
口径说明:以上为「token 与人力成本」主题的观点整理,具体单价各模型不同,以自家后台账单为准;结论趋势不变。

三、一页账示例

任务纯人工AI 辅助后省下什么
市场调研初稿4 小时 × 时薪1 小时 × 时薪 + token 几元内约 3 小时人力
每周邮件 / 周报整理每周 1 小时每周 10 分钟 + token 几角每周约 50 分钟
培训材料初稿3 小时1 小时 + token 几元内约 2 小时人力
重复答疑(制度解读等)随时被打断,积少成多知识库助理答,人只兜底碎片时间回收

读法:四行任务的 token 成本加起来可能不到一杯咖啡,但省下的是十几个人力小时。反过来,如果需求说不清让 AI 返工三遍,浪费的是人陪着改的时间——所以第一课之后马上上第二课。

四、什么时候不该用 AI

  • ·涉密数据未脱敏:客户名单、报价、配方、未公开工艺不进公网模型(详见第三课「数据红线」)。
  • ·必须 100% 准的数字:HS 编码、报价、法规结论——AI 会错,编错比缺着更糟,必须查实。
  • ·要拍板担责的判断:选供应商、定价格、发合规结论——AI 出分析,人签字。
  • ·一次性且极简单的任务:一句话能说清的事,直接做比调教 AI 更快。

五、成本线索在 19 问里的对应

问题成本痛点这笔账怎么算
#6 项目信息同步断层大量时间消耗在报进度,而非推进度AI 归集变动,等于把碎片时间整块赎回来
#12 需求表达不清输出完全不是想要的返工是双倍成本:人的等待 + 重复 token;四要素一次说清最省钱
#14 杂质研究分级过度研究浪费物料、人员、时间AI 辅助分级 = 用小钱省大钱(实验物料与工时)
#15 方法开发大量无目的的试验AI 先预测、人再试验,把试错次数打下来
主线一句话:用 AI 把「人的小时数」花在判断上,而不是花在搬运上。

本单元测验(答完出分 + 逐题解析)

课后测验5 道四选一约 3 分钟

第一课测验:5 道题,答完立刻出分并逐题解析。不判档案、不上传,只存你自己的浏览器。

成绩只存你自己的浏览器本地,不上传、不判档案——放心试。

02

把需求说清楚:提示词与需求表达

把 AI 当成聪明、勤快、但第一天上岗的新同事
你将学会
  • · 用四要素(背景/约束/格式/受众)一次说清需求
  • · 分清「一次给足」与「分步迭代」的内容
  • · 用幻觉治理与可信度三问管住 AI 的输出

一、四要素框架

一条合格的需求(提示词)= 背景 + 约束 + 格式 + 受众。缺哪项,AI 就在哪项上「自由发挥」。

要素要回答的问题反例(AI 只能猜)正例(AI 有据可依)
背景你是谁?任务的来龙去脉?「写个市场分析」「我是原料药出口企业的销售经理,要向印度客户论证某中间体的供应稳定性」
约束红线、口径、边界是什么?「认真写、专业一点」「不许猜数据;每个数字标来源;不承诺疗效」
格式输出长什么样?「总结一下」「输出一张表:维度 / 事实 / 来源 / 置信度」
受众给谁看?什么水平?「写份报告」「给总经理看:结论先行,5 分钟读完,不超过 1 页」

二、一次给足 vs 分步迭代

答案是分对象:稳定的东西一次给足,探索的内容分步迭代。

类型放什么给法
一次给足(稳定约束)角色设定、合规红线、格式要求、受众口径写进最前面,整场任务不变——像「公司章程」
分步迭代(探索内容)大纲→细节、样例→量产、1 个→10 个每步确认再进下一步——像「按里程碑付款」
  • 1.分段交付 + 检查点:长任务别一次要成品。先要大纲,你点头,再要细节——错了只改一步,不推翻全篇。
  • 2.每轮结尾让 AI 复述约束:「用一句话复述我给你的红线」。它复述对了才继续——防忘记约束最便宜的一招。
  • 3.换话题就开新对话:上下文混了三个任务,AI 必串味。一个任务一个对话框,成本几乎为零。

三、幻觉治理三板斧

1
要来源

「每条关键信息标注出处;查不到就写『未找到』,不许编。」无来源的内容不采信。

2
要置信度

「每条结论自评高 / 中 / 低置信度。」低置信度一律进人工核查队列。

3
关键数字人核

数字必须人查实——编错比缺着更糟。HS 编码、报价、法规结论,AI 只给线索。

四、医药合规输出

  • ·先引原文再解读:「先粘贴法规原文段落,再基于原文解读;解读与原文分开输出。」
  • ·对外文稿过「合规三问」:① 有没有断言疗效?② 有没有涉及未批准适应症?③ 每个数据有没有出处?有一个不过,改完再发。
  • ·敏感数据脱敏:客户名、价格、工艺参数换成「A 客户 / 某中间体 / X%」再进模型。
  • ·AI 不替代注册与质量判断:法规解读以官方原文 + 注册同事为准,AI 做初筛与汇总。

五、可复用提示词模板(五步法)

固定流程:定角色 → 给背景 → 立约束 → 要格式 → 验输出。存下来,填空即用。

1
① 定角色

你是一位「___」(如:熟悉 ICH 法规的注册顾问)。

2
② 给背景

我在「___」公司做「___」,这次任务是「___」,来龙去脉是「___」。

3
③ 立约束

必须「___」;禁止「___」(如:不猜数据、每条标来源、不承诺疗效)。

4
④ 要格式

输出为「___」(表格 / 三段式 / 1 页纸),长度约「___」。

5
⑤ 验输出

先给我「___」(大纲 / 样例),我确认后再继续;结尾用一句话复述全部红线。

提示:①③⑤ 是稳定约束,整场不变;每次换任务只填 ②④ 的空。用得越熟,返工越少。

六、可信度边界三问

  • 1.来源在哪?能给出可查证出处的,可信度高;只有漂亮话没有出处的,当「线索」看。
  • 2.过没过期?法规、价格、注册状态都随时间变;让 AI 说明「数据截至什么时候」,拿不准就查官网。
  • 3.能不能验证?能用一次检索、一次实验确认的,让 AI 给「验证方法」;验证不了的结论,不进决策。
一句话总结:AI 给的是「初稿与线索」,人给的是「验证与拍板」。

本单元测验(答完出分 + 逐题解析)

课后测验5 道四选一约 3 分钟

第二课测验:5 道题,答完立刻出分并逐题解析。不判档案、不上传,只存你自己的浏览器。

成绩只存你自己的浏览器本地,不上传、不判档案——放心试。

03

工具上手:可试用的工具与服务

一个工具 × 一个真实任务,跑通再扩
你将学会
  • · 按「公司已配 / 常见可试 / 待落地」三栏选工具
  • · 记住数据红线并会脱敏
  • · 用两周试点法跑通第一个组合

一、工具地图(三栏)

A · 公司已配

亮点:企业级 AI 助手(公司模型通道)、录音转写与 AI 总结、培训区 AI 助教——有上手培训,先用好这些

代价:能力边界固定,个别长尾需求覆盖不到

适合:日常办公全套:写、算、查、整理

B · 常见免费/低成本可试

亮点:通用问答与写作翻译、文档知识库问答、表格与文档轻办公——适合当「第一只小白鼠」

代价:公网工具,敏感信息不能进

适合:个人试用、校准可信度、体感练习

C · 待落地的能力方向

亮点:私有知识库(制度库、法规库问答)、Agent 自动化(变动归集、简报生成)、模板自动化——对应 19 问多条

代价:需要先试点验证,别一上来建大平台

适合:有明确痛点、数据已分好级的团队

口径说明:工具不求多,求「一个工具 × 一个真实任务」跑通。具体清单以公司内部最新配置为准。

二、逐类怎么试

工具类适合任务上手第一步(今天就能做)练习题
公司 AI 助手日常办公全套把今天一条真实需求用四要素发给它用五步法模板写一条本部门的提示词
录音转写 + AI 总结会议、客户电话、培训录音找一段 10 分钟录音走一遍「转写→总结→行动项」把上周一次会议补出纪要
通用对话工具写作润色、翻译、概念解释、头脑风暴拿一个「已知答案」的问题先测它,校准可信度同一个问题问两个工具,比差异
文档知识库私有文档问答(制度、SOP、法规)传 5 篇制度文件,测 10 个员工常问的问题统计答对率,低于 80% 就优化文档
模板自动化AI 初稿 → 套公司模板把公司母版的「字体/色号/版式规则」写成一段约束文本AI 出 5 页初稿,人只做 5 分钟套版

三、数据红线(先于一切)

不进公网模型:客户名单、报价单、配方与工艺参数、未公开的研发数据、身份证/手机号等个人信息。
  • ·脱敏后再问:「A 客户」「某中间体」「X% 收率」——AI 的建议不受影响,泄密风险归零。
  • ·公司配的工具按公司规定用:企业通道工具处理内部信息;公网工具只处理脱敏与公开信息。
  • ·对外输出要人审:任何发给客户/监管的材料,AI 初稿 → 合规三问 → 人签发。

四、试用纪律(两周试点法)

1
1 工具 × 1 真实任务

每人只选一个组合试点,别贪多。

2
每天收工前 10 分钟复盘

今天问了什么、结论能不能复用、打个标签存起来。

3
两周后出结论

好用 → 固化成模板推广给同岗位 1–2 人;不好用 → 果断换,别恋战。

4
沉到团队库

把验证过好用的提示词进团队知识库,下次别人不用从零问。

五、私有知识库与多模型整合

  • 1.先给数据分三级:公开(随便问)/ 内部(公司工具内问)/ 敏感(脱敏或不问)。级别决定工具,不是反过来。
  • 2.窄主题试点知识库:别一上来建「公司大脑」。选一个小而痛的主题(如「注册法规常见问答」),测准确率。
  • 3.Agent 先用现成的:先跑通一个场景(读文件→整理→输出),再决定要不要自建。
  • 4.隐私方案三件套:私有化/企业通道部署、敏感字段脱敏、访问日志留痕。三件齐了,再谈多模型整合。
提醒:多模型整合的收益是「风格统一 + 少切换」,成本是「维护一套流程」。按第一课的算法,值得做的前提是每周至少省下一个人力小时。

本单元测验(答完出分 + 逐题解析)

课后测验5 道四选一约 3 分钟

第三课测验:5 道题,答完立刻出分并逐题解析。不判档案、不上传,只存你自己的浏览器。

成绩只存你自己的浏览器本地,不上传、不判档案——放心试。

04

19 问解题思路(上):业务中心 10 问

痛点 → 思路(三步)→ 避坑,重在解题思路
你将学会
  • · 拿到方法与路径,而不是交钥匙方案
  • · 对号入座本部门的场景
  • · 避开每问列出的坑

口径:以下问题来自企业学习讨论的真实需求梳理,在医药外贸同行中具有共性。每问统一「痛点 → 思路 → 避坑」;思路拿回去,结合贵司的系统和数据落。

#1
销售管理 · 提示词流程与医药合规输出

痛点:角色设定/约束/边界是一次性给还是分步迭代?怕 AI 忘约束、前后不一致,输出不合规。

解题思路
  1. 1.稳定约束(角色、红线、格式)一次给足,探索内容分步迭代(见第二课)
  2. 2.用「五步法模板」把团队提示词固化成资产,谁用都稳
  3. 3.长任务分段交付 + 每轮让 AI 复述红线

避坑:别指望「一句神提示词」包打天下;稳定的流程 > 灵感。

#2
销售执行 · 海外客户背景调查与价值评估

痛点:客户类型杂,真实采购力靠人工翻资料判断,耗时且标准不一。

解题思路
  1. 1.定义「客户画像字段表」(类型、主营、产能、注册情况、采购记录、决策人、产品匹配度)
  2. 2.让 AI 按字段逐项检索官网/邮件签名/展会资料,每项标来源
  3. 3.用打分卡自动出 A/B/C 分级和优先开发建议;之后邮件往来丢给 AI 更新画像,人拍板评级

避坑:无来源不计分;AI 做初筛,客户真实性的判断永远要人过一遍。

#3
销售执行 · 原料业务长周期项目管理

痛点:询价到稳定订单十几个环节,信息散在邮件、聊天、表格、个人记录里,易漏跟、重复沟通。

解题思路
  1. 1.收敛到「一客户 × 一产品 = 一档案」,字段固定(阶段/关键节点/待办/责任人/未决问题)
  2. 2.定义阶段字典(环节写成枚举,AI 只许从中选);每周让 AI 读沟通记录,输出「阶段判定 + 待办 + 未解决问题 + 风险」
  3. 3.关键节点做成日历提醒,AI 提前吹哨

避坑:档案字段宁少而固定,别让 AI 自由发挥字段;当天口头沟通当天丢给 AI 记档,隔周就补不齐。

#4
销售管理 · 市场开发策略

痛点:策略靠经验拍,缺对市场变化、竞争对手、客户需求、自家产品竞争力的系统分析。

解题思路
  1. 1.让 AI 按「市场变化 / 竞对动态 / 客户需求 / 我方竞争力」各出一页事实卡(只放事实与来源,不做判断)
  2. 2.人拿着四张卡组合成「重点市场 × 客户 × 产品」假设
  3. 3.小步验证——先挑 3 个客户试点跑一个月;季度复盘让 AI 对比「预测 vs 实际」

避坑:策略是人的判断,AI 的职责是把事实摆齐;别让 AI 直接出「战略结论」。

#5
销售管理 · 销售人员能力画像

痛点:开发数量、转化率、订单能力、维护情况缺系统分析,培养分工没数据支撑。

解题思路
  1. 1.先把四个指标口径定义清楚(什么算「开发数」?转化怎么算?)——口径先于工具
  2. 2.数据落成结构化表(表格软件起步就行)
  3. 3.让 AI 生成「每人一页画像」:优势/短板/证据行(每条判断必须引用数据行)

避坑:禁止凭印象打分;画像没有证据行的一律删掉。培养、分工、绩效决策在人。

#6
项目管理 · 项目信息同步断层(痛点最重)

痛点:同一信息一天被反复问;变动只在两三人间流转;问题在群里滚没了,事后无法追溯。

解题思路
  1. 1.先建「项目信息唯一入口」(一张表/一个看板),一次录入多处复用
  2. 2.变动登记三要素:谁、何时、变了什么 + 影响谁
  3. 3.AI 每天把群聊/邮件里的变动抓出来生成「变动简报」自动推 PM 和直管领导;过期/冲突/无人确认的信息自动标黄;敏感信息分层权限

避坑:先统一字段和入口,再谈自动化——入口不统一,自动化只是把乱同步得更快。

#7
采购管理 · 市场监测预警

痛点:原料药/中间体市场波动大,人工搜集滞后,预判不了涨价、缺货、断供。

解题思路
  1. 1.列监测清单:价格、主流厂家产能、环保与贸易政策、供需结构——每类选 3–5 个固定信号源
  2. 2.固定节奏:每周 AI 汇总一次,异动随时报;设阈值触发预警(涨跌幅度、库存天数)
  3. 3.预警必附「建议动作」(锁价/备货/换源)

避坑:宁少而稳——先盯最痛的 3 个品种跑顺再扩面;信号源太多等于没有信号源。

#8
采购管理 · 产品竞争力与供应商分析

痛点:市场格局、供应商实力、成本结构靠人工零散对比,维度不全,议价没底气。

解题思路
  1. 1.建对比维度清单:市场容量/产能分布/工艺与质量差异/综合成本/历史价格/资质/替代资源
  2. 2.AI 按维度收集;资质类结论必须查权威数据库原文
  3. 3.输出「对比矩阵 + 评分」,谈判前刷新;新增产能与未来供需让 AI 给「预判 + 依据」

避坑:AI 只做初筛;资质类结论以官方数据库为准——查错资质比不查更糟。

#9
业务拓展 · 多模型整合 + Agent + 私有知识库

痛点:多款 AI 输出风格不一;想整合成适配个人风格的工具;需要确认隐私保护和私有知识库支持。

解题思路
  1. 1.数据先分三级(公开/内部/敏感),级别定工具
  2. 2.窄主题试点知识库(如「注册法规常见问答」)测准确率
  3. 3.Agent 先用现成工具跑通一个场景再谈自建;隐私三件套:企业通道、脱敏、访问日志

避坑:先试点后平台;每周省不下一个人力小时的整合不值得做(见第一课)。

#10
业务拓展 · AI 提问复盘与知识沉淀

痛点:提问散在各对话框,信息零散,不复盘不沉淀,同样的问题反复问。

解题思路
  1. 1.固定一个「提问记录」载体(每天一行:问题/结论/可复用标签)
  2. 2.每天收工前 10 分钟让 AI 把当天对话总结归档
  3. 3.每周挑 3 条进团队知识库;建立「先查库、再提问」的肌肉记忆

避坑:沉淀的关键是「标签固定、每天 10 分钟」,别追求全自动的大工程。

本单元测验(答完出分 + 逐题解析)

课后测验5 道四选一约 3 分钟

第四课测验:5 道题(业务中心 10 问精选),答完立刻出分并逐题解析。

成绩只存你自己的浏览器本地,不上传、不判档案——放心试。

05

19 问解题思路(下):研发 6 问 + 人力 2 问 + 质量 1 问

研发重假设与确证,人力重口径与原文,质量重法规原文
你将学会
  • · 掌握研发三问的「AI 出假设、实验来确证」分工
  • · 把人力两问落到 FAQ 库与模板化
  • · 用统一收口三句串起全部 19 问

一、研发中心(6 问)

#11
研发管理 · 资源库结构化

痛点:采购商、检测机构、厂家、文献专利只有零散联系方式,无资质、无评价、无预警,不可追溯。

解题思路
  1. 1.统一编码 + 必填字段(资质/有效期/评价/合作状态/到期日)
  2. 2.存量一次性导入打底(AI 从旧表格抽字段)
  3. 3.到期与风险自动提醒;每次合作后强制补一条评价,库越用越准

避坑:字段宁少而实,先跑起来再加;一开始就设计 30 个字段,库一定建不成。

#12
研发管理 · AI 需求表达与可信度判断

痛点:不知道怎么把需求说清;分不清 AI 什么时候能信。

解题思路
  1. 1.完整方法见第二课:四要素框架 + 可信度边界三问
  2. 2.这一问是全部 19 问的基本功,建议全组先练这一页
  3. 3.把常用需求写成部门模板,减少每次从零表述

避坑:以为「AI 能读懂想法」是所有返工的根源;宁可多花 3 分钟写清需求。

#13
合成研究 · 未知杂质结构推断与杂质谱生成

痛点:未知杂质靠实验逐一推断,耗时耗力;杂质谱人工按路线梳理,效率低易遗漏。

解题思路
  1. 1.把反应路线结构化(底物/试剂/溶剂/条件/机理)
  2. 2.让 AI 按机理 + 分子量枚举「候选杂质清单」(带形成机理与置信度),再给控制建议
  3. 3.候选进实验验证队列;杂质谱模板化:路线 → 强制降解 → 已知/潜在杂质清单一键初稿

避坑:AI 给的是候选假设不是结论;杂质结构必须实验确证,控制策略以法规与实验为准。

#14
研发管理 · 杂质研究风险分级

痛点:分级拿捏不准——研究不足有发补风险,过度研究浪费物料和时间。

解题思路
  1. 1.分级三问打头:有无毒性警示结构?日剂量多大?工艺带入还是降解产生?
  2. 2.控制阈值与分类引用 ICH Q3A(R2)/Q3B(R2)/M7 原文(AI 先找原文,人核对)
  3. 3.AI 把每个杂质归级并给「研究深度建议」;「充分 vs 过度」固化成决策树,全员一把尺

避坑:阈值与分类必须引法规原文,AI 不可编;决策树一旦定了,改要走变更。

#15
分析研究 · 分析方法开发降本增效

痛点:杂质分离、性质分析、方法开发靠人工试错,大量无目的试验。

解题思路
  1. 1.先让 AI 预测理化性质(logP/pKa/溶解度等)缩小试验范围
  2. 2.用试验设计(DOE)思路让 AI 出「试验矩阵」,一次试验多拿信息
  3. 3.建「相似化合物方法库」喂给 AI 检索复用;每轮试验结果回填复盘

避坑:预测值只是起点,色谱行为必须实测;AI 推荐的条件先小试再放大。

#18
项目管理 · 跨部门风险前置预警

痛点:信息分散传递滞后,风险发现太晚,总在被动救火。

解题思路
  1. 1.统一「风险登记表」(风险/影响/责任人/触发条件)
  2. 2.每周让 AI 聚合跨部门信息找苗头(进度延迟、变更频发、口径不一)
  3. 3.触发条件命中自动预警到 PM + 直管领导;处置完回填风险库,预警越用越准

避坑:预警宁可少而准——先定义 5 个高频风险信号,误报太多的预警会被当狼来了。

二、人力资源部(2 问)

#16
人力资源 · 自动化推送 + 7×24 HR 小助理

痛点:培训提醒/任务提交靠人工盯;员工反复问制度解读,重复答疑耗时,培训效果不持久。

解题思路
  1. 1.先建「制度 FAQ 库」——被问最多的 30 个问题整理成标准答案
  2. 2.用知识库工具搭答疑助理:先查库、再回答、附制度原文链接
  3. 3.提醒自动化(培训/任务节点日历化,到点自动推送);助理答不了的转人工,人工答案回填 FAQ

避坑:制度解读以原文为准,助理只做「检索 + 摘录」不做「发挥」——答错制度比不答更糟。

#17
人力资源 · AI 生成材料自动套公司模板

痛点:AI 出的材料套不上公司固定模板,每次手动调格式,风格不统一。

解题思路
  1. 1.把模板拆成「规则文本」:字体、色号、版式、图表风格写成一段约束,随提示词一起给 AI
  2. 2.流程固定为「AI 出大纲 → AI 出初稿 → 套模板(脚本或人工)」
  3. 3.建「版式库」:常用的 5 种页型做成半成品,AI 只填内容;人保留最后 5 分钟终审

避坑:AI 对版式细节的控制有限,别指望全自动;把「套版时间压到 5 分钟」就是胜利。

三、质量部(1 问)

#19
质量管理 · 法规更新追踪与合规缺口识别

痛点:监管机构更新频繁,人工追踪滞后;注册资料、质量标准、SOP 的符合性缺口发现不及时。

解题思路
  1. 1.定追踪源清单:监管机构官网 + 邮件订阅/RSS(能自动收的自动收)
  2. 2.AI 每周汇总更新并给「影响初判」(涉及哪个品种/哪份文件)
  3. 3.对注册资料/标准/SOP 建「条款对照表」,AI 按条找缺口、给整改建议;缺口转整改任务进台账闭环

避坑:AI 只做「初判与找缺口」;法规解读以官方原文 + 注册/质量同事为准,符合性结论人签发。

四、统一收口(三句话)

  • 1.先统一入口和口径,再谈自动化(#3/#5/#6/#11/#18)——数据不进一个口,AI 也没得可整理。
  • 2.AI 出初稿与线索,人出验证与拍板(全部 19 问)——尤其数字、资质、法规三类。
  • 3.先试点一个场景,两周出结论,再扩面(全部 19 问)——小步快跑,好过大规划。

本单元测验(答完出分 + 逐题解析)

课后测验5 道四选一约 3 分钟

第五课测验:5 道题(研发/人力/质量精选 + 统一收口),答完立刻出分并逐题解析。

成绩只存你自己的浏览器本地,不上传、不判档案——放心试。

06

实战演练与 30 天行动计划

1 个场景 × 1 个工具 × 30 天,跑通了再扩
你将学会
  • · 完成三个演练:改写需求、选场景、定复盘卡
  • · 带走一页 30 天行动计划
  • · 知道结课作业与答疑机制

一、演练 1:四要素改写(15 分钟)

拿出你课前准备的那条「本部门真实需求」,对照第二课的五步法改写:补上背景、立好约束(至少一条红线)、要清格式、写明受众,结尾加一句「先给大纲,我确认后再继续;结尾复述全部红线。」

验收标准:把改写前后两条需求并排看,如果「另一个人拿去也能问出同样的结果」,就合格了。

二、演练 2:选定落地场景(20 分钟)

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① 场景

我们部门要解决的是「___」(对应 19 问里的第 _ 问 / 自选)。

2
② 三步路径

第一步「___」(本周就做);第二步「___」(两周内);第三步「___」(一个月)。

3
③ 成功标准

30 天后怎么算成?「___」(可量化:省了几小时 / 答对率多少 / 出了几份)。

提示:按统一收口三句——先统一入口和口径 → AI 出初稿人拍板 → 先试点两周。

三、演练 3:定复盘卡(10 分钟)

给选定的场景配一张「每日复盘卡」,格式就三行:今天问了什么 / 结论能复用吗(是·否)/ 标签(如:客户背调 / 法规 / 写作)。每天收工前 10 分钟填一次。两周后,这张卡就是你们部门知识库的第一批种子。

四、30 天行动计划模板

周动作交付物怎么算过
第 1 周试点:1 个场景 × 1 个工具,真用起来用起来了(哪怕笨拙)真实任务跑通至少 3 次
第 2 周固化:把好用的提问写成固定模板1 份提示词模板模板发给同事,别人也能用
第 3 周推广:同岗位 1–2 人试用你的模板反馈记录收到真实反馈(好或坏都行)
第 4 周复盘:按成功标准对账,分享 10 分钟一页复盘(数据说话)省下的小时数 / 答对率可量化

按第一课的算法验收:30 天后回头算账——省下的人力小时 > 投入的小时数,这个场景就值得继续;反之就换场景,不恋战。

五、结课作业与答疑约定

  • ·交一页 30 天行动计划(用上面模板,课后一周内提交)。
  • ·每周在群里交一次复盘卡汇总(5 行以内)。
  • ·第 30 天:每人 10 分钟分享「我和 AI 一起做成的一件事」——要可验证的真东西。
  • ·答疑口径:给的是解题思路(方法、路径、避坑),交钥匙方案请按思路回去自己落。提问请带四要素——这也是一次练习。

本单元测验(答完出分 + 逐题解析)

课后测验5 道四选一约 3 分钟

第六课测验:5 道题,答完立刻出分并逐题解析。不判档案、不上传,只存你自己的浏览器。

成绩只存你自己的浏览器本地,不上传、不判档案——放心试。

常见问题

这套培训讲的是交钥匙方案吗?

不是。全部 19 问重在提供「解题思路」——给方法、给路径、给避坑点。具体到贵司系统的方案,请拿思路回去结合自己的数据落。

测验做错了会留档吗?别人能看到吗?

不判档案、不上传。测验结果只存在你自己的浏览器本地,刷新或清缓存即清空——放心试。

从哪里开始最好?

按顺序:第一课算账 → 第二课四要素(全部 19 问的基本功)→ 第三课工具上手,然后对号入座第四、五课你的部门场景,最后用第六课把计划带走。

工具选哪家?要不要买付费版?

先用公司已配的,再试免费的;工具不求多,求「一个工具 × 一个真实任务」跑通。付费与否按第一课的算法算账——每周至少省下一个人力小时才值得投入。

接下来去哪