《借助Deepseek的启示用Ai大模型重塑商贸领域》

主讲：黄光伟老师

【课程背景】

在商贸领域，无论是大宗贸易还是零售贸易，都面临着日益复杂的市场环境、激烈的竞争以及不断变化的消费者需求。传统的商贸运营模式和管理方式已难以适应新的发展形势，企业迫切需要借助AI大模型的强大能力来实现转型升级，提升竞争力。然而，许多商贸企业的管理者对AI大模型的理解还不够深入，不清楚如何将其有效地应用到实际业务中，也缺乏相应的战略规划和风险管理能力。因此，为了帮助商贸领域的从业管理者更好地把握AI大模型带来的机遇，提升企业的数字化运营水平，特设计本课程。

【课程收益】

以AI大模型技术趋势为牵引，结合商贸行业痛点与场景化应用，贯穿战略规划、业务优化与风险管控，掌握AI大模型在商贸领域的核心功能，包括数据驱动的决策支持、客户体验升级以及流程自动化等方面的实战技巧，并且能够熟悉AI大模型在大宗贸易和零售贸易中的深度应用场景，运用所学知识分析和解决实际业务问题。

【课程特色】

聚焦实战，结合国内外标杆案例，提炼可落地的应用框架与技巧。课程内容涵盖AI大模型的技术趋势、商贸行业应用现状、核心功能解析、行业场景深度应用、战略规划与风险管理以及未来展望等多个方面，形成了一个完整的知识体系，使学员能够全面、深入了解AI大模型在商贸领域的应用。

【课程对象】

商贸领域从业管理者。

【课程时长】

1~2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、AI大模型趋势与商贸行业变革

1、技术趋势与行业影响

AI大模型的核心能力迭代：从语言理解到多模态、自主决策

对商贸行业的颠覆性价值：数据驱动决策、供应链效率革命、客户体验重构

国内外发展对比：技术能力差距与本土化场景优势

2、商贸行业的AI应用成熟度分析

大宗贸易：价格预测、跨境合规、合同风险智能审核

零售贸易：个性化营销、库存动态优化、全渠道用户洞察

案例：某国际大宗交易平台利用AI实现跨境报关自动化（节省30%人力）；

某零售巨头AI动态定价模型提升毛利率5%。

二、AI大模型核心功能解析与实战技巧

1、数据驱动的商贸决策支持

功能拆解：需求预测、供应链风险预警、市场情报挖掘

实战技巧：用大模型快速生成行业分析报告（结构化数据+非结构化数据融合）

利用AI构建大宗商品价格波动模型（多变量时序数据分析）

2、生成式AI与客户体验升级

功能拆解：智能客服、营销内容生成、谈判策略模拟

实战零售场景：基于用户画像的AI文案自动生成（情绪分析与转化率优化）

实战大宗场景：AI谈判助手训练（历史合同数据+博弈论模型）

3、流程自动化与降本增效

功能拆解：合同条款审核、物流路径优化、发票智能处理

实战技巧：大模型构建合同风险“红绿灯”机制（关键词提取+合规库比对）

零售库存优化：AI预测销量与天气/舆情事件的联动建模

三、行业场景深度应用——从战略到执行

1、大宗贸易场景实战

价格预测与风险管理

跨境贸易合规自动化：利用AI大模型快速解析各国海关政策

2、零售贸易场景实战

全渠道用户运营

线下零售智能化

四、AI战略规划与风险管理

1、企业AI转型路径设计

能力评估：数据基础、技术储备、组织适配度

三步走策略：从单点突破（如智能客服）到生态级应用（供应链AI大脑）

2、风险与伦理挑战

数据隐私保护：欧盟GDPR与中国《数据安全法》合规要点

模型偏差防控：大宗贸易价格预测中的地缘政治因素校准

人机协作机制：如何避免员工对AI工具的抵触

五、未来展望与持续进化

技术前沿：多模态大模型、边缘计算与实时决策

行业重构：虚拟买手、供应链数字孪生、贸易金融元宇宙

管理者行动清单：每季度技术扫描、内部AI创新实验室搭建