模块一：AI驱动效率革命——DeepSeek模型简介
1. 行业趋势
o AI在创投领域的全球应用案例（如行业分析自动化、项目估值模型）。
o 中国创投机构智能化转型的必要性。
2. DeepSeek模型核心能力
o 自然语言处理（NLP）：文档解析、合同审核、会议纪要生成。
o 数据分析：行业数据清洗、趋势预测、可视化报告生成。
o 多模态交互：语音指令操作、图像识别（如财报扫描分析）。
模块二：DeepSeek在创投业务中的落地场景
1. 项目筛选与尽调提效
o 案例：用DeepSeek批量解析BP，自动提取核心技术、团队背景、财务数据。
o 实践：AI生成尽调问题清单，比对行业数据库识别风险点。
2. 行业研究与决策支持
o 案例：输入关键词（如“固态电池”“长三角政策”），一键生成产业链图谱+竞争分析。
o 实践：AI监测被投企业舆情，实时推送行业动态。
3. 投后管理与协同办公
o 案例：自动生成投后报告框架，抓取企业运营数据生成分析图表。
o 实践：用DeepSeek搭建内部知识库，实现文档智能检索与问答。
模块三：实战演练——模拟创投企业典型场景
1. 演练1：快速响应新兴产业调研
o 任务：输入“无锡市氢能产业政策”，要求AI生成政策解读+本地企业匹配清单。
o 目标：缩短人工调研时间80%。
2. 演练2：高效处理海量项目BP
o 任务：上传10份医疗AI领域BP，用DeepSeek提取核心指标并生成横向对比表。
o 目标：30分钟内完成人工需2天的工作量。
3. 演练3：自动化投后预警
o 任务：设定“企业研发投入连续3季度下降”等条件，让AI触发预警并生成建议。
模块四：AI落地战略与风险控制
1. 创投企业的AI实施路径
o 短期：优先落地文档处理、数据清洗等高频场景。
o 长期：构建AI驱动的“项目评估-投后风控”全流程系统。
2. 风险与伦理
o 数据安全：敏感信息（如被投企业财务数据）的本地化部署方案。
o 人机协同：AI辅助决策与人工判断的边界界定。
