模塊一：AI驅(qū)動效率革命——DeepSeek模型簡介
1. 行業(yè)趨勢
o AI在創(chuàng)投領(lǐng)域的全球應(yīng)用案例（如行業(yè)分析自動化、項目估值模型）。
o 中國創(chuàng)投機構(gòu)智能化轉(zhuǎn)型的必要性。
2. DeepSeek模型核心能力
o 自然語言處理（NLP）：文檔解析、合同審核、會議紀要生成。
o 數(shù)據(jù)分析：行業(yè)數(shù)據(jù)清洗、趨勢預(yù)測、可視化報告生成。
o 多模態(tài)交互：語音指令操作、圖像識別（如財報掃描分析）。
模塊二：DeepSeek在創(chuàng)投業(yè)務(wù)中的落地場景
1. 項目篩選與盡調(diào)提效
o 案例：用DeepSeek批量解析BP，自動提取核心技術(shù)、團隊背景、財務(wù)數(shù)據(jù)。
o 實踐：AI生成盡調(diào)問題清單，比對行業(yè)數(shù)據(jù)庫識別風險點。
2. 行業(yè)研究與決策支持
o 案例：輸入關(guān)鍵詞（如“固態(tài)電池”“長三角政策”），一鍵生成產(chǎn)業(yè)鏈圖譜+競爭分析。
o 實踐：AI監(jiān)測被投企業(yè)輿情，實時推送行業(yè)動態(tài)。
3. 投后管理與協(xié)同辦公
o 案例：自動生成投后報告框架，抓取企業(yè)運營數(shù)據(jù)生成分析圖表。
o 實踐：用DeepSeek搭建內(nèi)部知識庫，實現(xiàn)文檔智能檢索與問答。
模塊三：實戰(zhàn)演練——模擬創(chuàng)投企業(yè)典型場景
1. 演練1：快速響應(yīng)新興產(chǎn)業(yè)調(diào)研
o 任務(wù)：輸入“無錫市氫能產(chǎn)業(yè)政策”，要求AI生成政策解讀+本地企業(yè)匹配清單。
o 目標：縮短人工調(diào)研時間80%。
2. 演練2：高效處理海量項目BP
o 任務(wù)：上傳10份醫(yī)療AI領(lǐng)域BP，用DeepSeek提取核心指標并生成橫向?qū)Ρ缺怼?nbsp;
o 目標：30分鐘內(nèi)完成人工需2天的工作量。
3. 演練3：自動化投后預(yù)警
o 任務(wù)：設(shè)定“企業(yè)研發(fā)投入連續(xù)3季度下降”等條件，讓AI觸發(fā)預(yù)警并生成建議。
模塊四：AI落地戰(zhàn)略與風險控制
1. 創(chuàng)投企業(yè)的AI實施路徑
o 短期：優(yōu)先落地文檔處理、數(shù)據(jù)清洗等高頻場景。
o 長期：構(gòu)建AI驅(qū)動的“項目評估-投后風控”全流程系統(tǒng)。
2. 風險與倫理
o 數(shù)據(jù)安全：敏感信息（如被投企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)）的本地化部署方案。
o 人機協(xié)同：AI輔助決策與人工判斷的邊界界定。
