模塊一：AI驅動效率革命——DeepSeek模型簡介
1. 行業趨勢
o AI在創投領域的全球應用案例（如行業分析自動化、項目估值模型）。
o 中國創投機構智能化轉型的必要性。
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 數據分析：行業數據清洗、趨勢預測、可視化報告生成。
o 多模態交互：語音指令操作、圖像識別（如財報掃描分析）。
模塊二：DeepSeek在創投業務中的落地場景
1. 項目篩選與盡調提效
o 案例：用DeepSeek批量解析BP，自動提取核心技術、團隊背景、財務數據。
o 實踐：AI生成盡調問題清單，比對行業數據庫識別風險點。
2. 行業研究與決策支持
o 案例：輸入關鍵詞（如“固態電池”“長三角政策”），一鍵生成產業鏈圖譜+競爭分析。
o 實踐：AI監測被投企業輿情，實時推送行業動態。
3. 投后管理與協同辦公
o 案例：自動生成投后報告框架，抓取企業運營數據生成分析圖表。
o 實踐：用DeepSeek搭建內部知識庫，實現文檔智能檢索與問答。
模塊三：實戰演練——模擬創投企業典型場景
1. 演練1：快速響應新興產業調研
o 任務：輸入“無錫市氫能產業政策”，要求AI生成政策解讀+本地企業匹配清單。
o 目標：縮短人工調研時間80%。
2. 演練2：高效處理海量項目BP
o 任務：上傳10份醫療AI領域BP，用DeepSeek提取核心指標并生成橫向對比表。
o 目標：30分鐘內完成人工需2天的工作量。
3. 演練3：自動化投后預警
o 任務：設定“企業研發投入連續3季度下降”等條件，讓AI觸發預警并生成建議。
模塊四：AI落地戰略與風險控制
1. 創投企業的AI實施路徑
o 短期：優先落地文檔處理、數據清洗等高頻場景。
o 長期：構建AI驅動的“項目評估-投后風控”全流程系統。
2. 風險與倫理
o 數據安全：敏感信息（如被投企業財務數據）的本地化部署方案。
o 人機協同：AI輔助決策與人工判斷的邊界界定。
