评估AI业务方案
适合学员
MBA、商科与高管教育学员
学习目标
- 明确AI应用应支持的决策与业务价值。
- 识别数据、团队技能与交付责任方面的缺口。
- 提出继续、调整或停止方案的建议。
高校教学 · 高管教育
AI教学：业务与技术
林腾宝曾在国大MBA科技俱乐部的AI for Business Leaders系列工作坊授课并主持讨论，也曾在国立教育学院（NIE）的网络研讨会上为教育工作者介绍AI。拟授主题涵盖业务决策、AI风险与AI工作流设计。
教学方向
以下教学方向与学习目标可按课程要求及学员背景调整。
将AI风险转化为设计要求
适合学员
商科与计算机专业学生、在职专业人士
学习目标
- 识别AI系统影响的人群与可能出现的故障。
- 明确风险决策与人工审查的责任归属。
- 比较透明度、安全与人工监督措施。
设计与测试AI智能体工作流
适合学员
计算机专业学生与AI应用开发人员
学习目标
- 说明模型、工具与人在工作流中的分工。
- 界定允许执行的行动与人工审批环节。
- 根据任务要求与潜在故障场景测试原型。
拟议课程示例
这个AI试点是否应继续？
以下为使用虚构情境设计的课程示例，供与课程负责人讨论。
- 适用学员
- MBA、商科与高管教育学员
- 形式
- 60分钟 · 讨论与小组练习 · 无需编程
虚构情境
某服务团队计划使用AI助手，根据已批准的知识库起草回复。请判断是否开展试点、需要哪些证据，以及哪些操作须经人工审核。
学员作业
提交一页建议，写明业务负责人、一项成功测试、一项失败测试，以及人工审核的边界。
课程流程
- 10 分钟 明确业务决策及负责人
- 15 分钟 评估数据、技能及准备差距
- 15 分钟 制定控制措施与失败测试
- 15 分钟 分组评审方案
- 5 分钟 提出继续、修改或停止的建议
评估标准
- 业务决策
- 写明决策、受影响的用户、负责人及预期价值。
- 准备程度
- 指出数据、技能及交付责任方面的具体差距。
- 控制措施
- 将可能的失败与合理的权限限制及人工审核对应起来。
- 最终建议
- 以可检验的标准说明继续、修改或停止的理由。
课程顾问
SUSS Academy · 行业顾问
自2026年9月起担任行业顾问，支持继续教育与培训课程的课程设置、课件、评估及学员发展路径。