示剑网络走进辽宁金泰开展AI专题分享

在“传承红色根脉 智绘党建新篇”主题活动中，示剑网络合伙人周砚秋受邀开展AI数字化赋能培训。面对来自企业、税务、银行、海关、学校、医院等不同单位和岗位的参与者，这次分享没有把重点放在概念和理论上，而是通过一系列现场演示，让大家直观看到AI究竟能做什么、怎样进入日常工作。

先看效果，再理解AI

培训开始，周砚秋以《金泰之歌》作为特别的“见面礼”，通过可感知的内容迅速拉近大家与AI的距离。

很多人提到AI，第一反应仍然是聊天、写文章，或者认为它距离自己的工作比较遥远。但在实际演示中，AI已经不只是一个“回答问题的工具”，而是可以参与资料整理、内容创作、会议记录、数据处理和业务协同的工作助手。

周砚秋用一条简洁的时间线，帮助大家理解AI近几年的变化：从生成文字和图片，到理解语音、视频和文件，再到调用工具、执行流程、形成智能体。简单来说，AI正在从“能回答”，走向“能办事”。

这部分没有停留太久。理解基本变化之后，培训很快进入现场实操。

一句话，怎样变成一篇可用的文章

写材料，是现场许多参与者都会遇到的工作。

周砚秋现场演示了如何把一个简单想法逐步变成结构完整的文章：先向AI交代使用场景、阅读对象、核心信息和表达风格，再让AI搭建框架、补充内容、修改标题，最后由人进行事实核验和语言把关。

同样是让AI“写一篇文章”，只给一个模糊主题与提供清晰背景、参考材料和具体要求，得到的结果完全不同。

培训进一步演示了如何利用AI完成长文提炼、公众号文章分析、标题优化、逐段改写和风格统一。大家看到，AI写作并不是简单地点击“生成”，而是一套可以拆解、调整和反复优化的工作流程。

AI可以帮助人们从空白页面快速走到初稿，但文章中的事实、观点、价值判断和最终表达，仍然需要人来负责。

从文案到海报、视频和数字人

除了文字内容，培训还集中展示了AI在视觉创作中的实际能力。

输入主题、画面主体、使用场景和风格要求，AI可以快速生成活动配图、宣传海报和不同风格的视觉方案。通过继续调整提示要求，还能修改构图、色彩和画面氛围，让生成结果逐步接近实际使用需要。

随后，现场进一步演示了AI视频和数字人的应用方式。由文案生成画面，再由画面形成视频，配合数字人口播，可以较快完成知识科普、活动宣传、课程预告和新媒体短视频。

这些过去需要多人配合完成的内容，如今可以先借助AI形成样稿。AI并不会自动带来好作品，但它显著降低了内容创作的起步门槛，让更多普通岗位人员能够把自己的想法快速呈现出来。

会议结束，纪要和待办已经整理好了

会议记录是另一个高频工作场景。

周砚秋现场展示了AI如何对会议录音进行识别，自动区分讨论内容、结论和待办事项，并生成结构化会议纪要。

传统会议结束后，工作人员还需要回听录音、整理发言、确认任务。引入智能会议能力后，会议内容可以直接沉淀为文字，并进一步提取负责人、完成时间和后续动作。

这意味着行政、文秘和项目人员可以从单纯的“会议记录员”，转变为推动事项落实的“会议推进者”。

让单位内部资料真正能够被找到

很多单位并不缺资料，真正的问题是资料分散在电脑、群聊、文件夹和不同系统中，需要使用时很难快速找到。

培训现场演示了企业知识问答的应用方式：将制度文件、项目资料、会议纪要和培训内容进行统一沉淀后，员工可以像与AI对话一样直接提问。

“相关制度是怎么规定的？”

“某次会议确定了哪些任务？”

“项目最新版本的资料在哪里？”

AI可以从已有知识中检索相关内容，整理后给出答案和信息来源。对于新员工培训、制度查询、跨部门协作和历史项目复盘，这种方式能够明显降低查找资料的时间成本。

一个对话框背后，也可以是一套工作流

现场展示的销售智能助理，是培训中较为直观的案例之一。

使用者只需要输入一家企业的名称，后台工作流便可以调用多个信息节点，完成资料查询、信息整理和报告生成，最终输出一份结构化结果。

看起来只是一次简单对话，背后实际上运行着一套由多个节点组成的自动化流程。每个节点负责一项具体任务，数据在节点之间自动传递，最后汇总成完整结果。

类似的方法还可以用于自动生成周报、整理客户线索、处理表单、提取发票信息以及推送工作提醒。重复、规则清晰、可以标准化的工作，都值得重新梳理一遍，看看哪些环节能够交给流程自动完成。

AI进入业务之后，价值才真正显现

为了让大家理解AI如何与具体行业结合，周砚秋还展示了多个示剑网络参与实践的数字化案例。

在交通工程监理场景中，现场人员通过手机提交基础信息，系统自动完成监理日志、旁站记录和巡视记录等书面工作。相关案例中，监理人员每天用于书面记录的时间由约60分钟缩短至约3分钟，节省下来的时间可以重新投入现场巡查和质量管理。

在物业和安全管理场景中，AI能够辅助进行仪容仪表检查、安全帽识别、烟火识别和风险提醒。

在客户管理场景中，AI可以从沟通记录中提炼客户需求、识别跟进重点，并将信息自动沉淀到客户管理系统。

培训还演示了零代码业务系统的搭建思路。即使不具备编程基础，业务人员也可以通过多维表格和自动化流程，搭建客户管理、项目管理、物资申领等轻量级系统，再把AI分析、内容生成和消息提醒嵌入其中。

这些演示所传递的核心并不是“每个单位都要建设一套庞大的AI系统”，而是先找到一个具体问题，把一条真实流程跑通。

AI可以提效，但不能越过边界

实操越深入，安全边界越重要。

培训中，周砚秋反复强调三条AI使用红线：

第一，涉密不上网。涉及国家秘密、工作秘密、个人敏感信息和内部重要数据的内容，不能输入公有云AI工具。

第二，决策不授权。AI可以整理信息、辅助分析和形成草案，但最终判断和决策必须由人完成。

第三，核实不省略。AI生成的数据、案例、引文和结论必须经过人工核验，不能未经检查直接使用。

AI适合承担大量重复性、事务性工作，但不能替代人的责任意识、专业判断和价值选择。

从一件重复的小事开始

培训最后，周砚秋没有给大家布置宏大的“AI转型任务”，而是提出了一个更实际的建议：回到岗位后，先找出一件最耗时、最重复、规则最清楚的工作，尝试用AI辅助完成。

可能是一篇反复修改的材料，可能是一份会议纪要，也可能是一张每周都要统计的表格。

先解决一个真实问题，形成一次能够被看见、被验证的小成果，再逐步将方法复制到更多工作场景。

这也是示剑网络一直坚持的AI落地思路：不从技术概念出发，而是从工作现场出发；不追求表面的智能化，而是关注流程有没有变得更顺畅、员工有没有减少重复劳动、组织有没有获得持续提升效率的能力。

把AI真正用起来，往往就从解决手边的一件小事开始。