課程分類： DS賦能行業(yè)
課程目標：
深入了解ChatGPT和人工智能在商業(yè)地產(chǎn)中的應用潛力。
學習通過AIGC技術優(yōu)化商業(yè)地產(chǎn)的客戶服務、營銷、運營和決策。
掌握Prompt設計技巧和AI工作流優(yōu)化方法，提升實際業(yè)務效率。
通過案例學習探索AI在商業(yè)地產(chǎn)中的前沿應用，獲得實踐指導。
課程對象：
課程時間：1天
一、前瞻視界：AI的前沿探索
展現(xiàn)AI前沿探索與前景，讓觀眾對未來趨勢有清晰認知。
1.1 炫技術 Deepseek前沿
【背景銜接】R1出場：大模型發(fā)展與里程碑
【精準聚焦】DeepSeek-R1研究目標
【從零到優(yōu)】R1-Zero：純強化學習的探索
【訓練策略】模型訓練與優(yōu)化 & 核心貢獻
【提純之道】蒸餾方法與評估
【雙線并觀】蒸餾與強化學習的比較 & 基準測試
【性能透視】DeepSeek-R1性能評估 & 知識類任務
【復盤思考】評估結果 & 不成功的嘗試
【遠景瞭望】未來研究方向
1.2 炫產(chǎn)品 Sora產(chǎn)品介紹：1個總介紹，6大炫功能
1.3 炫公司 百度、微軟、英偉達、蘋果介紹
1.4 炫場景? 場景展示 8個圖片場景展示并互動
1.5 炫影響 上KOL，上數(shù)字，最沖擊的是50%會失業(yè)
二、智領商業(yè)地產(chǎn)：ChatGPT重塑商業(yè)服務
2.1 成熟AI賦能商業(yè)地產(chǎn)
【全局概覽】商業(yè)地產(chǎn)數(shù)字化升級趨勢
【關鍵應用1】智能停車場：車找人，人找車
【關鍵應用2】個性化推薦：為會員推送最合適的店鋪與商品
【關鍵應用3】虛擬試衣：構建全新的購物體驗
【關鍵應用4】無人值守商店：自動結算與智能安防
【關鍵應用5】客流統(tǒng)計與分析：智能運營決策
2.2 AIGC賦能商業(yè)地產(chǎn)
【AIGC優(yōu)勢】從“識別決策”到“創(chuàng)意生成”
【應用1】AIGC賦能智能客服
【應用2】AIGC賦能商鋪運營
【應用3】營銷素材設計
【應用4】AI輿情分析
【應用5】預測欠費、商戶風險、掉鋪風險，評估租金
【應用6】分析房地產(chǎn)市場和預測
【應用7】房產(chǎn)升值空間
2.3 AIGC在商業(yè)地產(chǎn)日常辦公的賦能應用場景
【辦公痛點】冗長文檔、繁瑣流程、反復溝通
【賦能1】內(nèi)容生成
【賦能2】結構設計
【賦能3】幻燈片設計
【賦能4】文章改進
【賦能5】圖表和圖像生成
【賦能6】內(nèi)容補充與潤色
2.4 商業(yè)地產(chǎn)業(yè)務前沿應用案例分享
AI應用?應用場景?技術?效益?挑戰(zhàn)
Aibee愛筆智能?停車場、商業(yè)地產(chǎn)和辦公樓的數(shù)字化與智能化管理?3D空間重建與軌跡追蹤技術?100%?高成本和耗時長
AI精準客流系統(tǒng)?居然之家哈爾濱先鋒店的客流分析?3D空間重建與軌跡追蹤技術?30%?-
騰訊天御智慧決策系統(tǒng)?預測欠費、商戶風險、掉鋪風險，評估租金?AI和大數(shù)據(jù)分析?替代80%重復性流程，提高效率?決策流程長、困難、不精準，人力成本高
Skyline AI?分析房地產(chǎn)市場和預測房產(chǎn)升值空間?使用130多個數(shù)據(jù)源和超過10/?000條數(shù)據(jù)特征的機器學習技術?識別市場機遇，提高判斷準確性
仲量科技?空間利用優(yōu)化?生成式人工智能?提升客戶理解和設計優(yōu)化?-
JLLGPTChina?文本撰寫和數(shù)據(jù)分析?生成式AI?提升客戶洞察深度?-
沙贊科技?一生萬物解決方案?人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術?提升凈營業(yè)收入?-
三、使用技巧：提示詞工程（人機協(xié)同，可控生成）
聚焦提示詞工程（Prompt Engineering），幫助掌握高效的人機協(xié)同技巧。
1. Prompt的一個本質(zhì)
2. Prompt的二個心法
3. Prompt的三項溝通要點
4. Prompt的四項chat法則
5. Prompt的五個業(yè)務法則
6. Prompt的六條咒語
7. Prompt的七項注意
8 .Prompt的天龍八部
9. Prompt的追問法則
10. Prompt的繼續(xù)法則
示例提示詞：
1、對公金融示例提示詞
2、個人金融示例提示詞
3、財富管理示例提示詞
4、風險條線示例提示詞
5、中后臺支持提示詞
四、進階技巧：AI工作流
進階的AI工作流實踐，從步驟拆解到工具應用，讓復雜流程清晰化。?
1.【W(wǎng)hat】AI工作流：一種結構化的流程設計方法
2.【W(wǎng)hat】核心目標：將復雜任務系統(tǒng)化、可復制、可優(yōu)化
3.【W(wǎng)hy】AI工作流的誤區(qū)解析
4.【W(wǎng)hy】工作流不等于簡單的流程，而是智能化的系統(tǒng)集成
5.【W(wǎng)here】適合工作流的業(yè)務類型
6.【W(wǎng)here】業(yè)務拆解的標準與方法論
7.【How】工作流拆解的具體步驟
8.【How】工具模塊選擇與應用
9.【How】工作流與Agent的關鍵區(qū)別
10. 【How】案例：抖音評論截流工作流?
