AI场景挖掘方法论
一、AI场景挖掘的核心概念与价值
01
汽车行业适用的 AI 技术分类（视觉 / 语音 / 自然语言 / 预测模型等）
02
识别汽车全产业链（研发 / 生产 / 供应链 / 销售）中的高价值 AI 应用场景
03
场景挖掘四要素-痛点识别
04
场景挖掘四要素-效率瓶颈
05
场景挖掘四要素-数据可获取性
06
场景挖掘四要素-技术可行性
07
从流程拆解到机会点提炼
二、场景挖掘方法论与工具
08
AI落地场景设计四步曲
09
业务流程拆解与关键场景列举
10
机会点挖掘的两种路径
11
设计策略（解决方案制定）
12
衡量标准（效果验证与迭代）
13
AI场景机会矩阵（业务价值 VS 技术可行性）
三、汽车行业AI应用场景案例解析
14
营销场景：用户画像驱动的精准营销（转化率提升 25%）
15
服务场景：智能客服工单自动创建及流转
16
供应链场景：动态需求预测降低库存周转天数
17
供应链场景：供应商风险预警与分级管理
18
研发场景：专利分析预测技术趋势
四、场景评估及优先级排序策略
19
AI 场景的四维评估模型：业务、技术、实施、风险
20
波士顿矩阵定位 "高价值 - 低难度" 场景
21
AI应用的 ROI测算方法论
22
AI应用的投入成本与提效价值的计算公式
23
场景验证：如何用最小成本验证场景价值
24
场景验证：冷启动阶段的数据获取方法