我司认为运营管控模式在综合评估中是最佳的，因此建议我司采用 ** 集团母公司 • 财务管理 / 资产投资 • 公司发展规划 • 各业务策略 • 监控 / 投资管理 • 收购、兼并 • 公关 • 人才培养 • 法律 • 审计 • 集采集销 • 采购 / 供应链 • 质量与技术管理 • 销售网络 • 人事管理 • 绩效监督 • 业务运营 财务管理模式 战略管理模式 运营管理模式 管理模式 战略制定 • 公关 • 审计 • 人才培养 • 法律 • 市场营销 • 绩效监督 • 监控实施与资源协调 • 财务预算执行和控制 • 业务策略制定与实施 • 各项业务运作的管理和 控制 • 接受总部监督管理 • 财务管理 / 资产投资 • 公司总体发展规划 • 监控 / 投资管理 • 收购、兼并 • 战略制定 • 公关 • 人才培养 • 法律 • 审计 • 营销 收益最大化：分红 资本的现金回收 成功实现的产业战略 资源战略性优化配置 杰出的经营者队伍 产品和市场的发展 经营资源共享 经营业绩最优化 财务 规划 投资监控 并购整合和退出 法律 左 + 公关 审计 人才培养 现金管理 左 + 研发 营销 采购物流 渠道建设 人力资源 招商局集团 通用电气、西门子， 上广电 爱立信、中石油、富士康 举例 ** 集团 本部、龙门、内蒙三 大生产基地，从事单 一焦化产业或者紧密

1 、政务数据化平台 2 、街道社区家庭服 务 平台 3 、智慧党建平台 4 、人才税收激励运 营 平台 平台功能与 服务 产业数字化资产管理平台 产业评级服务 企业升级服务 人才培养服务 知识产权服务 数字化转型服务 产业招商地图 战略管理分析 人力资源管理 数字化交易 大数据信息采集 数据采集与 建库 产业数据 企业数据 人才数据 土地数据 文化资产 主导产业图谱 产业升级转化成果和布局分 析； 未来城市发展指征预期分析 和研究。 企业升级服务 企业经营战略管理和分析； 企业头部资源对接和分析； 企业定位和融资服务分析； 企业市场化转化成果分析。 人才培养服务 知识产权服务 全生命周期知识产权服务； 技术到无形资产的转化升级； 专利权、商标权、著作权一 站式设计、注册、保护、运 维服务； 知识成果数字化交易服务； 知识产权确权智能合约服务。

大模型在保险行业中的巨大潜力。然而，要实现 这一目标，保险公司需要在技术架构、数据治理、人才培养等方面 进行全面升级。  技术架构：构建适用于 AI 大模型的高性能计算平台，确保模 型训练与推理的高效运行。  数据治理：建立完善的数据采集、存储与处理机制，确保数据 的完整性、安全性和合规性。  人才培养：加强 AI 技术人才的引进与培养，打造一支具备 AI 技术应用能力的专业团队。 成功干扰了模型的正常运行。因此，建议采用多层防护策略，包括 数据加密、模型混淆和异常检测，抵御潜在的安全威胁。同时，定 期进行安全评估和渗透测试，及时发现并修复漏洞。 最后，跨部门协作和人才培养是项目成功的重要保障。AI 大模 型的应用不仅依赖于技术团队，还需要业务、法务、合规等多部门 的协同配合。在某些案例中，由于沟通不畅或责任划分不明确，项 目进度严重滞后。为此，建议建立跨部门协作机制，明确各方职责 建立持续学习和反馈机制 o 定期用新数据对模型进行微调 4. 安全性防护 o 实施数据加密和模型混淆技术 o 建立异常检测和应急响应机制 o 定期进行安全评估和渗透测试 5. 跨部门协作与人才培养 o 建立跨部门协作机制，明确责任分工 o 加强内部培训，培养复合型 AI 人才 o 与外部机构合作，引进高端技术人才 通过上述改进措施的实施，保险公司可以进一步提升 AI 大模 型的应

收购、兼并 • 公关 • 人才培养 • 法律 • 审计 • 集团营销 • 技术 / 研发 • 采购 / 物 流 • 销售网络 • 人事管理 投资管理型 战略管理型 操作管理型 管理模式 功能和人员配置 集分权 分权 集权与分权相结合 集权 • 财务 / 资产 • 集团规划 /SBU 战略 • 监控 / 投资管理 • 收购、兼并 • 公关 • 人才培养 • 法律 • 审计  集团本部和次集团中高层的培训  有效整合资源 : 对外关系、培训资源、招聘渠道等 资源的有效整合  各项政策的知情权  人力资源审计、监督、检查功能  培训中心 – HR 人才培养和输送基地 : 为下属公司培养和 输送 HR 专业人才 – 中高级人才培训基地 : 集团所属企业中高层 管理人才轮训基地  资源整合中心 – 统一对外窗口 和公 共关系开展 ( 如全国

系统、数据库、人工智能等开源社区持续完善，产学研创新 布局持续加强。信息化标准建设迈出新步伐，发布人工智能、 物联网、数据等重点领域标准体系建设指南。三是信息化创 新人才队伍持续壮大。信息化人才培养体系更加健全，全国 数字经济本科专业达 227 个，教育科研模式变革加速演进， 文献情报、化工、海洋、气象等重点领域大模型有效提升科 研效率。国家教育数字化战略行动深入实施，建成世界最大 ）、国际电工 委员会（IEC）等国际标准组织标准研制活动。 三、信息化创新人才队伍持续壮大 2024年，信息化人才培养体系更加健全，教育科研模式 变革加速演进，国家教育数字化战略纵深推进，全民数字素 养持续提升，信息化有力推进教育科技人才一体化发展。 （一）信息化人才培养体系更加健全 信息化学科体系持续完善，人力资源社会保障部等9部 门联合印发《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案 智能大模型垂 73 直领域应用，培育数智化新服务新产品。三是建强信息化创 新人才队伍。围绕信息化发展需求，加强新工科、新医科、 新农科、新文科建设，推进特色学院建设，以组织模式创新 带动人才培养深层次变革。加强信息化基础学科、新兴学科、 交叉学科建设，培养多层次复合型人才队伍，提升前沿性、 趋势性信息技术创新研发能力。推进职普融通、产教融合， 增强职业教育适应性，加快构建央地互动、区域联动、政行

社区是面向异构计算开发者打造的人工智能及科学计算应用的技术生态平台，意在通过开放的海光DCU全栈（DTK、DAS、科学计 算应用、光源等）计算能力，推动人工智能、科学计算领域的技术研发、产业应用和人才培养。 社区承担技术资源、开发工具、学习活动、社交支持等四大功能定位，为开发者提供原生模型、开发工具、生态软件资源，帮助每 一位开发者获取领先的人工智能、科学计算行业技术，打造出更有竞争力和差异化的模型及应用，助推中国AI生态繁荣。 I for Science及大模型支持经验，与海光信息科研成果转化和推广 渠道等优势实力，通过专业课程、赛事培训、应用实战等多元化举措，搭建领先的人才实训环境。 实验室采用创新的“1+1+2”人才培养方案，以1套教学课程资源、1套基础计算环境、2个应用平台，助力科研成果转化落地， 推动形成高效稳定、开放共赢的产教协同创新机制与生态环境，并输出更多的新一代信息技术复合型人才，实现人才真正为市场

IT运维建设面临的挑战 管理目标不清晰; 流程活动细化程度不足; 行业监管与合规性压力; 缺乏流程的考核办法; 信息化建设面临的风险日益突出; 信息技术的管理和运行机制不健全; 人力资源体系不健全,人才培养体系不全; 缺乏对信息化建设成熟度的有效测量与考核. 因此拟通过规范梳理、工具建设、流程固化等方式，提升自 身的服务能力，降低运维风险，确保业务的持续发展。 4 对本项目的理解 5 四大精细化管理目标

天池云 安全 工控安 全系列 物联网 安全系 列 玄武盾 运营管理 资产梳理分析 安全风险发现 安全漏洞加固 安全分析处置 安全运营管理 咨询顾问 等保加固 应急响应 情报分析 人才培养 事前感知预警 事中防护响应 事后取证优化 持续监测分析 态势感知平台 AiPLHA 大数据智能安全平台 威胁情报中心 安全建设管理 安全计算环境 安全区域边界 安全通信网络 安全物理环境

发展足迹”在线化 理 √ 全过程跟踪记录 者 √ 多维视角评价 √ 人力资源管理在线化 √ 管理工作流程公开化 √ 提供全面的信息支撑 数字化绩效一打造人力资源 & 员工发展平 台 困扰各方的人才培养 管理者 希望人岗适配、人尽其才 缺少客观、多维、实时的信息以了解员 工的技能掌握、成长发展情况 员工痛点 对成长发展很渴望 对学习培训有需求 HR 痛 点 · 空缺的岗位没有适合的人选，员工缺抱

制定登山方案 客户价值主张 产品服务创新 价值链定位 内部运营方式 ...... 多路径分析及探索 持续性战略举措 客户管理 产品开发营销 交付 / 平台 / 服务 人才布局 能力要求 获取方式 人才培养 激励与保留 内部的沟通规范； 内部的组织文化要求 价值观念、工作理念 组织结构岗位设置 资源权力分配 管理考核标准 协作机制 IT 与信息系统等 数字化转型的逻辑起点 - 战略领导力模型（ 明确团队适配风格 分析团队搭配情况 根据梯队密度形成补充建议 结合团队情况分析流转方向 团体分析 管理建议 洞察集中优势，明确发挥场景 分析集中短板，落地培养动作 人才搭配建议 人才调整建议 人才培养建议 基于各部门 / 公司人才密度，对比分 析各团队差异 形成人才地图，明确人才梯队及继任 地图 人才特点分析 人才能力分析 人才结构分析 职位胜任力方案要点 4 ：编制团体测评分析报告，形成干部管理建议