课程设计的主要挑战
制课流程占用教学设计时间
幻灯片排版、录制与剪辑等重复性工作占据讲师大部分工时，课程制作周期随之延长。业务资料到位之后，课程往往仍需数周才能上线。
参与度与完课率同步下降
标准化课程让资深员工重复已知内容，基础薄弱的学员又在关键节点跟不上进度，培训被视为负担，每一轮课程的价值证明都更加困难。
完成率无法反映真实掌握
完课率与考试分数无法区分知识掌握与实际应用，业绩不佳的原因难以判断，补训缺少依据，团队能力缺口长期存在。
三分钟，试试你能否说服客户
选择一个业务场景，AI 会扮演客户和你展开一轮对话，结束后即可查看评估反馈。
向心内科主任介绍
新型降脂药
你是医药代表，首次正式拜访王主任，利用他门诊间隙的时间做产品介绍。
向客户介绍
重疾险产品
你是保险代理人，李女士此前咨询过重疾险但一直犹豫，这次约她当面沟通。
向客户介绍
高价值经典手提包
你是资深皮具销售，陈女士进店浏览经典手提包，你上前提供介绍与服务。
向地产开发商招采负责
人推销电梯
你是电梯厂商销售，拜访某地产开发商招采部赵经理，该项目正在多家供应商间比选。
拜访目标
向王主任讲清新药的疗效与安全性优势，化解他对疗效和安全性的顾虑，争取他认可，愿意让门诊里的目标患者试用。
对话角色
王主任｜某三甲医院心内科主任医师
“主任您好，占用您 3 分钟，您门诊里他汀不耐受、或单药控脂不达标的患者，现在一般怎么调整方案？”
一键填入
发送
登录 / 注册后即可体验，每个场景可练 10 次
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加速课程交付，适配学员差异，量化真实掌握
文档转课程
课程制作在效率与教学专业性之间同时成立，讲师的工时重新投入教学设计，业务需求出现之后即可启动交付。
个性化辅导
学员按各自的节奏推进学习，学习过程中遇到的困难当场得到解答，参与度与完课质量随之提升。
掌握度追踪
团队在具体知识点上的实际掌握可以直接查证，定向补训因此有了明确依据，培训投入与业务表现之间建立可核对的关系。
智能做课，兼具质量与效果
AI 解析素材直接生成课程
AGL 是大模型时代原生的做课工具。AI 解析素材、提取知识点，直接生成供学员学习的在线课程。过去专业有效的做课工具要求讲师先花大量时间掌握工具本身，AGL 在同一流程里保留易用性与学习科学支撑。
AI 个性化辅导，进度自主可控
AI 兼任讲师、导师与教练
AI 在讲授时是 Trainer，答疑时是 Tutor，练习时是 Coach，依据学员实际情况给出个性化讲解与辅导。传统培训里讲师的产能与精力受制于逐一辅导，AGL 让个性化覆盖不同职位的学习需求。
团队掌握度追踪，长短板可量化
知识点级的掌握度报告
学习掌握度在知识点级别可量化，呈现个人在知识与技能维度上的学习路径图，并支持团队级的整体学习效果报告。传统测评停留在考试分数，AGL 让团队在具体知识点上的实际掌握可直接查证，并据此定向补训。
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UMU 简介
自 2015 年创办以来，UMU 以“效果学习”为导向，基于学习科学与 AI 技术，构建新型智能化学习场景，打通“教、学、练、测、用”环节，帮助学员跨越从“知道”到“做到”的鸿沟
通过 AI 力系列课程、AI 原生工具和平台，UMU 赋能企业员工，助力企业实现人效提升、绩效改变、收入增长
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ISO/IEC 27001：信息安全管理国际标准
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SOC 3：服务组织的系统和组织控制报告
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ISO/IEC 27701：隐私信息管理体系认证
GDPR：欧盟通用数据保护条例
HIPAA：美国医疗数据隐私保护法案
ISO/IEC 42001：人工智能管理体系标准
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