1. AI业务场景挖掘与适配：深入调研公司各业务线运营痛点，结合行业AI应用实践，挖掘可落地的AI应用场景，输出场景化AI应用解决方案，评估技术可行性与业务价值，形成落地实施规划。 2. AI应用产品落地与调试：对接内外部AI技术资源（自研模型/第三方AI工具/平台），完成AI应用在业务场景的部署、调试与适配优化，确保AI应用与现有业务系统、工作流程无缝衔接，满足实际业务操作需求。 3. AI应用推广体系搭建：制定公司AI应用内部推广计划，包括推广节奏、落地步骤、赋能方式等，针对不同业务部门、岗位设计差异化推广策略，推动AI应用在各业务线的普及使用。 4. AI应用培训与赋能：编制AI应用操作手册、使用教程等资料，组织开展面向各业务部门的AI应用培训、实操演练，一对一解答员工使用过程中的问题，提升员工AI工具操作能力与应用意愿。 5. AI应用效果跟踪与优化：建立AI应用效果评估体系，跟踪各场景AI应用的落地使用数据（使用率、效率提升、成本降低等），收集业务部门的使用反馈，针对性优化AI应用功能、操作流程，持续提升应用体验与业务价值。 6. AI应用案例沉淀与复制：总结各业务线AI应用的成功落地案例，形成可复制的应用方法论与实施模板，推动优秀AI应用案例在公司内跨部门、跨场景的复用与推广。 7. 外部AI资源对接与引入：调研市场主流AI工具、平台及行业解决方案，评估其与公司业务的适配性，完成外部优质AI资源的对接、测试与引入，丰富公司AI应用工具库。 8. 跨部门协作与沟通：与业务部门、技术研发团队保持紧密沟通，同步AI应用落地进度、解决落地过程中的跨部门问题，推动各方协同完成AI应用的落地、推广与优化工作；定期向公司汇报AI应用推广成果与后续规划。

1. AI业务场景挖掘与适配：深入调研公司各业务线运营痛点，结合行业AI应用实践，挖掘可落地的AI应用场景，输出场景化AI应用解决方案，评估技术可行性与业务价值，形成落地实施规划。 2. AI应用产品落地与调试：对接内外部AI技术资源（自研模型/第三方AI工具/平台），完成AI应用在业务场景的部署、调试与适配优化，确保AI应用与现有业务系统、工作流程无缝衔接，满足实际业务操作需求。 3. AI应用推广体系搭建：制定公司AI应用内部推广计划，包括推广节奏、落地步骤、赋能方式等，针对不同业务部门、岗位设计差异化推广策略，推动AI应用在各业务线的普及使用。 4. AI应用培训与赋能：编制AI应用操作手册、使用教程等资料，组织开展面向各业务部门的AI应用培训、实操演练，一对一解答员工使用过程中的问题，提升员工AI工具操作能力与应用意愿。 5. AI应用效果跟踪与优化：建立AI应用效果评估体系，跟踪各场景AI应用的落地使用数据（使用率、效率提升、成本降低等），收集业务部门的使用反馈，针对性优化AI应用功能、操作流程，持续提升应用体验与业务价值。 6. AI应用案例沉淀与复制：总结各业务线AI应用的成功落地案例，形成可复制的应用方法论与实施模板，推动优秀AI应用案例在公司内跨部门、跨场景的复用与推广。 7. 外部AI资源对接与引入：调研市场主流AI工具、平台及行业解决方案，评估其与公司业务的适配性，完成外部优质AI资源的对接、测试与引入，丰富公司AI应用工具库。 8. 跨部门协作与沟通：与业务部门、技术研发团队保持紧密沟通，同步AI应用落地进度、解决落地过程中的跨部门问题，推动各方协同完成AI应用的落地、推广与优化工作；定期向公司汇报AI应用推广成果与后续规划。