AI 重构商业决策, 解锁人机协同新范式

PART 01

唐文纲博士以两段 “超细颗粒度” 的真实案例拉开分享序幕，瞬间抓住全场注意力——

早在 2019 年，就有电商直播从业者将画面拆解到 “每一秒的色调、灯位、商品出现数量”，并精准关联至销量数据进行优化；而职业体育领域更是将细节做到极致，把守门员的备战小抄升级为 “对手点球概率热力图”。

他由此抛出核心结论：当部分领域的数据颗粒度已精细到“帧”级别时，仍有大量行业停留在“老板拍脑袋 + 跟风同行”的经验决策模式，这正是不同行业在数字化浪潮中的核心差距所在。

以此为切入点，他进一步系统拆解了 AI 对商业决策的重塑逻辑。他强调，经典的数据分析六步法依然是商业分析的核心框架，但 AI 技术的介入彻底革新了其落地效率与可行性 —— 通过自动化数据处理、自然语言生成报告等功能，让原本繁琐的分析环节实现了效率与精准度的双重提升。

同时，他梳理了企业应用 AI 的完整演进路径，需依次经历工具导入、流程整合、智能终端与智能体普及、人机协同组织、商业模式重塑五大阶段，而国家层面也明确了智能终端的覆盖目标，2027 年将达到 70%，2030 年进一步提升至 90%。

在 AI 落地的实践认知上，唐文纲博士也给出了关键指引：通用大模型更适配 HR、财务等支持性活动，而核心业务场景则需依赖行业小模型，企业需避免盲目采购大模型的认知误区。他进一步指出，AI 时代的核心竞争力将聚焦两大核心能力：

• 一是能激活批判性思维的提问能力，助力人们高效与 AI 交互；

• 二是聚焦目标设定与伦理权衡的价值判断能力，这也是人类在人机协同中不可替代的核心价值所在。

ESCE华语区MBA/DBA 校长肖靖伟博士紧接着带来 ESCE MBA/DBA 项目分享，肖校长着重聚焦 ESCE 法国高等对外贸易学院的办学特色与项目优势，深度解读了这所法国精英商学院在 AI 时代的教育布局。

他指出，学习的核心正从被动接收知识转向与 AI 深度联动的 “对话式研究性学习”，其关键不再是单纯的 “学习” 行为本身，而是掌握 “学会” 的底层能力 —— 即能够自主选择适配的学习路径，并借助 AI 工具展开有深度的探索与研究，在交互中构建完整的认知体系。

PART 02

如果说上午的学术分享搭建了认知框架，下午的实战课则提供了可落地的技术解决方案。数势科技华东解决方案负责人阮胜楠先生以 “AI + 指标平台”为核心，解答了企业落地中的关键疑问：AI Agent如何赋能数字分析？

阮胜楠先生指出，传统的分析工具和范式已难以满足业务需求。无论是SQL的高门槛，BI报表的配置复杂性，还是分析师花费大量时间在重复的数据整理上，都限制了企业快速分析和科学决策的能力。

为了让“零代码”的分析真正落地，数势科技将实施路径清晰地切分成“三段论”：

• 轻咨询，快速验证ROI： 用两周时间帮助客户梳理出使用频率最高的 5% 指标，实现快速验证投资回报率（ROI）。

• 项目制交付，固化基础： 通过项目制交付，将指标语义、维度、口径、权限等一次性固化到平台。

• 知识转移，自主“养”指标： 将知识转移给企业内部的数据开发团队，让他们后续可以自主“养”指标。同时，平台提供版本管理、血缘追踪、影响分析等运维工具支持。

在讲解核心技术理念时，阮先生现场打开了数势科技指标平台的操作界面，向学员演示了如何通过自然语言对话框输入分析需求，屏幕上的数据快速响应，生成了所需的报告和图表，引发现场学员频频拍照记录 。

关于AI对数据分析师的冲击，阮先生给出了肯定的答案：“AI 不会取代数据分析师，但会让'会用 AI 的分析师'取代'不会用 AI 的分析师'。”数据智能的未来已来，而“AI + 指标平台”的模式，正成为企业规模化数智化升级的必由之路。

CONCLUSION