机会识别
从客户体验、营销、财务、人力资源与运营流程中，找到值得验证的应用场景。
AI × BUSINESS MANAGEMENT
人工智能与商业管理
理解技术如何进入战略、组织与经营决策。这里汇集 ESCE 中国校区 MBA / DBA 项目中的 AI 课程、课堂实践和相关阅读。人工智能是“国际商务、大数据与机器人方向”中的课程与研究内容。
01 / MANAGEMENT
AI 进入企业，
管理问题随之改变。
管理者不必亲自开发模型，但需要判断它适合解决什么问题、需要哪些数据与流程条件，以及怎样衡量结果。
组织协同
让业务、数据、技术与管理团队围绕目标和责任形成共同语言。
投入判断
结合数据条件、流程改造、人员投入与预期收益，评估应用的可行性。
风险治理
关注数据保护、输出可靠性、人工复核与责任边界，建立合适的使用规则。
02 / CURRICULUM
从工具认知，走向经营判断。
现有课程把人工智能与多个管理职能相连接。以下是课程体系中列出的相关模块，实际安排以当期教学计划为准。
人工智能和大数据的基础
建立理解相关技术概念与商业应用的共同基础。
战略、区块链和人工智能
讨论新技术进入企业战略与业务选择时的管理问题。
人工智能与决策过程
思考数据与智能工具如何参与分析，以及管理者怎样审视结论。
人工智能赋能人力资源、流程和团队管理
关注岗位、协作方式与组织流程随技术应用发生的变化。
可预测的市场营销、机器人、聊天机器人
从客户沟通和市场分析理解智能工具的营销应用。
人工智能时代的财务与金融
连接金融和财务管理中的数据分析与管理判断。
机器学习与机器人技术展望
认识相关技术的发展及其可能带来的商业影响。
数据管理和数据保护
理解企业使用数据和智能工具时需要面对的管理要求。
03 / LEARNING PATH
同一商业方向，
不同的学习任务。
课程和研究的深度随 MBA 与 DBA 路径而不同。选择时可以从当前职责和学习目标出发。
MBA / MANAGEMENT
把 AI 放进综合管理框架
关注业务机会、职能协同、组织变化和经营决策，帮助在职管理者理解技术应用与企业管理之间的关系。
了解 MBA 项目路径DBA / RESEARCH
把企业问题发展为研究议题
从真实管理实践中界定问题，结合研究方法与导师支持，探索人工智能、大数据或机器人相关的商业管理议题。
了解 DBA 研究路径人工智能与商业管理是项目课程与研究内容，不构成独立的人工智能学位或技术专业；授课模块、教师及活动安排以当期正式资料为准。
04 / PRACTICE
把课堂讨论放回真实经营场景。
网站已记录 AI Agent 经营创新课程、企业 AI 应用公开课、AI 主题研讨和企业参访等学习现场。学员可以结合自己的管理问题，在课程交流中比较不同的观察与分析方法。
查看线下课堂与专题研讨查看企业参访05 / QUESTIONS
关于 AI 与管理课程。
先了解课程边界，再判断它是否适合自己的学习目标。
ESCE MBA / DBA 是人工智能专业吗？
项目正式方向为国际商务、大数据与机器人。人工智能与商业管理是课程和研究内容的一部分，不是单独设置的项目名称或学位。
没有计算机背景，可以学习 AI 管理课程吗？
课程关注人工智能进入企业后的商业应用、组织协作、决策、数据管理与治理问题，面向管理实践展开；它不是算法工程师培养课程。具体课程安排以当期教学计划为准。
MBA 和 DBA 学习 AI 的侧重点有什么不同？
MBA 更适合建立综合管理框架，理解 AI 对业务场景、职能协同与经营决策的影响；DBA 学习者可以进一步把企业中的 AI 应用问题界定为研究议题，并通过研究方法展开分析。
06 / READING
从课程延伸到持续观察。
阅读近期 AI 相关课程回顾、活动记录和管理议题文章，了解师生围绕技术应用所展开的讨论。
LEARN MORE
索取当期课程与项目资料
了解课程安排、申请条件和项目要求，再结合自己的管理经历与学习目标进行判断。