摘要：人工智能（AI）与商业的深度融合正在重塑现代企业的决策模式与运营效率。当经管世界注入AI基因，这场重组将如何开拓数智时代的商业文明新边界？

经管AI探界

人工智能（AI）与商业的深度融合正在重塑现代企业的决策模式与运营效率。当经管世界注入AI基因，这场重组将如何开拓数智时代的商业文明新边界？

港中大（深圳）经管学院特此推出“经管AI探界”，探前沿之界、学科之界、未来之界，以多重视角重新定位数智时代的经管坐标系，共同谱写经管学科与产业的交响，学术理论到落地的闭环，以及“懂模型、更懂人性”的复合型人才培养。

引言

当大模型掀起职场效率革命，一群经管学子正在尝试开发AI工具探索商业场景更多的可能性。

针对咨询精英的“AI面试官”，到实现评论自动分类的"评论管家"，从提升效率的“分诊导航”，到解决选课难题的"课程推荐助手"，无需代码，他们如何将LLM技术转化为真实商业解决方案？

港中大（深圳）经管学院首门大模型实战课MIS3012《LLM for Business》交出硬核答卷：零代码撬动AI生产力——看商科生如何破解这些行业难题。

四大AI项目全景呈现

AI面试官:咨询精英的面试训练官

本项目旨在打造一款垂直服务于咨询岗位的“AI面试官”。虽然"AI面试官"这个点子本身不算新鲜，但我们注重场景深耕，更加聚焦咨询行业的特性。我们的目标并不是提出颠覆性的创新，而是通过项目锻炼自己在AI工作流搭建方面的实践能力，并尝试将其运用到日常面试准备中，通过智能反馈和结构化训练，实现“提质增效”。

陈思行

2021级

国际商务专业环球供应链与物流管理方向

教授在推荐这门课时曾说："我希望选修这门课的同学都能找到理想工作。"正是基于对职业发展的考量，我选择了这门课程。事实证明，这门课确实帮助我成功转型至AI产品岗位。我也建议大家完成期末考试后，可以尝试报考阿里云大模型高级工程师ACP认证，你会发现通过考试并非难事。

通过课程学习，我不仅理解了LLM的底层技术逻辑，还实践使用了Dify.ai低代码开发平台完成项目。特别值得一提的是特邀嘉宾的分享环节——教授邀请了Dify.ai的联合创始人来课堂交流。他提到："目前许多公司都在举办AI创新挑战赛。Dify平台在某公司内部上线后，短时间内就涌现了900多个AI应用。虽然其中不少应用未必具有显著商业价值，但它们极大地激发了组织的创新活力。"

我也深刻认识到，技术素养是"低代码开发"中常被忽视的关键要素。最初接触Coze和Dify.ai时，我曾以为通过小红书和B站的教程就能"照猫画虎"完成任务。但在实际操作中，我逐渐明白：低代码 ≠ 零门槛。基础的编程理解能力、逻辑思维能力和系统调试能力，仍然是低代码开发的隐性要求。作为一名商科背景的学生，这些挑战让我意识到自身的技术短板，也让我明白：要想真正熟练运用AI工具，就必须持续提升技术素养。

Super VOC Agent:自动分析的"评论管家"

在这个项目中，我们尝试构建一个专注于“用户评论智能处理”的 AI Agent——Super VOC Agent。它可以协助企业自动化地完成评论抓取、情绪标签、部门路由、结构化总结与输出等一整套 VOC（Voice of Customer）流程，最终将结果推送到飞书的多维表格和群聊中，支持后续运营、售后、战略、市场等多个部门联动。

同学有话说

李志铭

2021级

国际商务专业环球供应链与物流管理方向

这门课程堪称我本科阶段最具实用价值的课程之一，其核心价值主要体现在理论与实践两个维度：

在理论层面，课程系统性地构建了大模型技术的认知框架。尽管大模型已兴起多年，但多数人仍停留在表面理解。本课程以适中的难度，循序渐进地讲解了AI发展历程、大语言模型架构原理以及Prompt工程等核心知识，为同学们提供了扎实的理论基础。

在实践层面，课程突破了"对话式AI"的局限，引导我们探索大模型的深层应用。通过基于Dify/Coze等平台的低代码开发实践，我们完成了从零搭建AI智能体的全过程。这种实战训练不仅教会我如何设计工作流和拆解任务，更让我成功将所学应用于实习中的业务流程自动化改造。

值得强调的是，当前企业界正在加速部署同类AI平台，这使得课程所培养的技能成为极具市场竞争力的"先发优势"。

Longlong CourseMate:

LGU校园选课智能助手

我们的项目旨在为港中大（深圳）经管学院本科生提供选课辅助，针对多平台信息碎片化导致的效率问题，该系统整合了来自教务系统（SIS）、课程大纲等多源数据，通过问题细分、专业赋值、RAG、多支路验证等流程，为同学们提供准确、便捷的课程信息查询、对比和个性化推荐服务。

同学有话说

黄莫洋

2022级

金融学专业

很高兴能在学校接触到这样一门将前沿知识与实践应用紧密结合的精品课程！如今大模型几乎已成为一种生活方式，我们习惯于打开AI应用，输入问题获取即时反馈。然而大多数人可能并未深入思考过生成式AI的运作原理，以及如何真正将其转化为生产力工具来解决实际问题。

这门课程很好地弥补了这一认知空白，不仅系统性地剖析了生成式AI的底层机制，更通过小组项目实践，引导我们探索如何运用大模型解决传统技术难以完美处理的现实问题。

在每学期选课时，学生往往需要在多个平台间反复切换、比对课程，其操作极其繁琐。基于这种切身体验，我们想到运用AI技术实现信息智能聚合与个性化推荐，从而解决这一日常学习中的痛点。

通过搭建完整的AI工作流，我们不仅深入理解了生成式AI的能力边界，更在实践中深化了对课程知识的掌握。这个项目经验最终帮助我获得了大模型相关领域的实习机会，我由衷感谢这门课程带来的知识提升和思维转变，也希望更多同学能够发现这门宝藏课程的价值。

ClinicBot: 提升效率的“分诊导航”

项目介绍

本项目开发了一套“人工智能医院科室匹配系统”，旨在简化中国的三甲医院的患者分诊流程。该系统利用法人工智能大模型分析患者报告的症状、人口统计数据和病史，推荐最合适的科室，从而减少误诊并提高效率。

同学有话说

蒋知衡

2021级

金融工程专业金融科技方向

在这个技术日新月异的时代，很高兴能有这么一门课，让我在学生时代能以从业者的视角，看到AI+创业的商业模式和技术框架。从大模型的基础逻辑，到低代码开发的实践，再到商业模式的探讨和更迭，我在这门课程中收获颇丰。

十分感谢两位老师的耐心教导！这门课程让我与时代接轨，拥抱AI的浪潮。我始终相信着科技向善，AI应当会有更广阔的发展空间，直到与我们每个人息息相关。

教师简介

赵建良

港中大（深圳）经管学院信息系统与运营管理领域负责人 （联合）

研究领域

人智协同、金融科技、区块链应用、大数据应用、工作流管理

个人简介

赵建良教授曾任香港城市大学信息系统学讲座教授和前系主任(2009-2015)，以及美国亚利桑那大学的Eller讲座教授和管理信息系统系代理系主任。赵教授是深圳数据经济研究院区块链与智能科技中心主任。

赵教授是Springer Financial Innovation共同主编和多个学术刊物副主编，他曾多次主持信息技术领域的国际学术会议，并编辑了20多个学术专刊。他于2005年获IBM教授学术奖，于2023年—2025年连续三年入选“全球顶尖科学家榜单（计算机科学领域）”

郭羽童

港中大（深圳）经管学院

助理教授

研究领域

在线直播、内容营销、电子商务、社交媒体、非结构化数据分析、生成式AI应用

个人简介

郭羽童教授于2023年在新加坡国立大学获得信息系统与分析博士学位，于2017年在南京大学获得信息管理与信息系统学士学位，主要研究兴趣包括数智营销中的消费者与企业行为、生成式AI应用，主要采用人工智能与机器学习、经济计量学、实验室实验等方法来分析消费者和企业行为。

教师寄语

郭羽童教授

作为MIS3012《LLM for Business》课程的任课教师之一，我深感荣幸能与一群优秀的经管学院高年级同学共同探索大语言模型的奥秘。课程的核心目标是通过低代码开发实践，让同学们亲手构建商业应用，直面并解决真实商业场景中的痛点问题。

最令我印象深刻的是，经管背景的同学们在项目实践中展现出的学习热情和创新精神。他们敏锐地洞察到大模型在实际商业应用中的局限性，并积极探索各种技术方案来优化应用效果。

在人工智能重塑各行各业的当下，培养"懂技术、善管理、能落地"的复合型人才是经管学院的重要使命，这门课程正是这一理念的实践载体。衷心感谢学院对课程建设的大力支持，也特别赞赏首批选课同学的积极参与。期待更多同学加入我们，共同探索大语言模型的商业应用潜力！

来源：裴裴科技智慧