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百戰(zhàn)歸來,清大EMBA再啟程

Deepseek開啟的創(chuàng)投行業(yè)智能辦公新格局

經(jīng)營管理 44
尹智

尹智 上海人工智能研究院專家講師

常駐地:上海
邀請老師:13439064501 陳助理
主講課程:《通用人工智能曙光:ChatGPT和AI大模型的源起,發(fā)展和落地應(yīng)用》 《AI大模型賦能的5G+ 元宇宙產(chǎn)業(yè)應(yīng)用》 《人工智能時代的企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)和架構(gòu)》 《AI大模型時代的金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型和人工智能賦能應(yīng)用》 《深入淺出數(shù)字化戰(zhàn)略和企業(yè)架構(gòu):框架和應(yīng)用》 《數(shù)字新基建:智能計算中心承載的人工智能模型和應(yīng)用》 《人工智能時代的數(shù)字科技在雙碳全生命周期管理中的應(yīng)用模式和實踐》 《元宇宙+ 電競:人工智能時代的數(shù)實融合新形態(tài)虛擬體育》 《人工智能和AI大模型落地工作坊:從業(yè)務(wù)分析到技術(shù)架構(gòu)落地設(shè)計》

模塊一:AI驅(qū)動效率革命——DeepSeek模型簡介

1. 行業(yè)趨勢

o AI在創(chuàng)投領(lǐng)域的全球應(yīng)用案例(如行業(yè)分析自動化、項目估值模型)。

o 中國創(chuàng)投機(jī)構(gòu)智能化轉(zhuǎn)型的必要性。

2. DeepSeek模型核心能力

o 自然語言處理(NLP):文檔解析、合同審核、會議紀(jì)要生成。

o 數(shù)據(jù)分析:行業(yè)數(shù)據(jù)清洗、趨勢預(yù)測、可視化報告生成。

o 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(wù)中的落地場景

1. 項目篩選與盡調(diào)提效

o 案例:用DeepSeek批量解析BP,自動提取核心技術(shù)、團(tuán)隊背景、財務(wù)數(shù)據(jù)。

o 實踐:AI生成盡調(diào)問題清單,比對行業(yè)數(shù)據(jù)庫識別風(fēng)險點。

2. 行業(yè)研究與決策支持

o 案例:輸入關(guān)鍵詞(如“固態(tài)電池”“長三角政策”),一鍵生成產(chǎn)業(yè)鏈圖譜+競爭分析。

o 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

o 案例:自動生成投后報告框架,抓取企業(yè)運營數(shù)據(jù)生成分析圖表。

o 實踐:用DeepSeek搭建內(nèi)部知識庫,實現(xiàn)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(yīng)新興產(chǎn)業(yè)調(diào)研

o 任務(wù):輸入“無錫市氫能產(chǎn)業(yè)政策”,要求AI生成政策解讀+本地企業(yè)匹配清單。

o 目標(biāo):縮短人工調(diào)研時間80%。

2. 演練2:高效處理海量項目BP

o 任務(wù):上傳10份醫(yī)療AI領(lǐng)域BP,用DeepSeek提取核心指標(biāo)并生成橫向?qū)Ρ缺怼?nbsp; 

o 目標(biāo):30分鐘內(nèi)完成人工需2天的工作量。

3. 演練3:自動化投后預(yù)警

o 任務(wù):設(shè)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(yù)警并生成建議。

模塊四:AI落地戰(zhàn)略與風(fēng)險控制

1. 創(chuàng)投企業(yè)的AI實施路徑

o 短期:優(yōu)先落地文檔處理、數(shù)據(jù)清洗等高頻場景。

o 長期:構(gòu)建AI驅(qū)動的“項目評估-投后風(fēng)控”全流程系統(tǒng)。

2. 風(fēng)險與倫理

o 數(shù)據(jù)安全:敏感信息(如被投企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù))的本地化部署方案。

o 人機(jī)協(xié)同:AI輔助決策與人工判斷的邊界界定。

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