DataAigis · 企业培训
敢用 AI
企业 AI 本地化部署培训 · 数据截至 2026-09-09
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培训总览
讲给企业管理层、业务负责人和 IT／安全团队：在数据不出域的前提下，AI 怎么选、怎么部、怎么用、怎么管、怎么推。培训现场以真机演示为主，本站也是视频号配套讲义与索引。
这门课一句话：在数据不出域的前提下，把 AI 从「能用」变成「敢用」。
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这门课的立场
不推荐某一个产品，而是提供一把尺子。产品半年就换一茬，判断标准不会。每个数字都给出处。
不推荐某一个产品，而是提供一把尺子。产品半年就换一茬，判断标准不会。每个数字都给出处。
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四期视频，一条递进路线
就是本站：五章讲义，从市场与榜单读法讲到部署、应用、验收和组织推广。从第一章读起。
看一次内网问答如何从批准材料开始；答案怎样带出处；越权、恶意指令和本地依赖中断时，系统怎样停住并留下记录。
看助手怎样只在项目空间内定位条款、形成待审初稿；再故意测试串案、隐藏指令和未授权外发。
用完全虚构的受控查询，演示输入范围、角色权限、依赖中断和日志证据；不使用任何真实涉密材料。
四期可分别作为视频简介的落地页；按顺序阅读，则能从「模型」一路走到「在高约束场景中怎样受控运行」。
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五章结构
别按榜单买 AI：两个关键数字、榜单口径、榜上前 20 与边缘产品逐个过、榜上看不见的中国市场。（5 节）
三种形态、纯模型与开源 Agent 的边界、硬件成本账、选型与落地治理。（5 节）
按场景不按功能：知识库问答、合规风控、开发提效，以及律所与涉密企业的受控使用路径。每个场景配真机演示。
金融保险业已有硬要求；以及怎么验收一个本地 AI —— 用实测，不看仪表盘。
10-20-70：七成的功夫在人与流程，不在算法 —— 而它恰恰最常被跳过。
常见问题与资料来源。
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怎么用这份材料
| 你是谁 | 建议顺序 | 为什么 |
|---|---|---|
| 视频号用户 | 从所看视频对应页面进入 | 四期可独立阅读；顺着前后页延展，则能从模型能力走到高约束场景的受控运行 |
| 管理层 | 总览 → 第一章 → 第三章 → 第四、五章 | 先看清市场和价值，再谈工程；第二章交给 IT |
| IT ／ 安全团队 | 第一章 → 第二章 → 第四章 | 选型、部署、验收一条线 |
| 单点自学 | 任选一节 | 每一节自成一体，配一场真机演示 |
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全课的前提：强监管行业的三条硬约束
金融、政企、车企在谈 AI 落地时，真正卡住的从来不是模型好不好用，是这三条：
数据不出域
敏感数据不能离开内网。这一条直接排除掉大部分 SaaS 形态的产品。
模型清单不进海外 SaaS
用了哪些模型、版本是什么，要能拿得出来、说得清楚。
决策要能回溯
出了事要能说明白：这个结论基于哪条规则、哪份数据。
材料更新于 2026-09-09，内容随课程迭代持续演进。