体系：全球集权性的国际采购组织；采购业务 VP 级管理 （ IPO/CPO ）； Sourcing 组织全部集中在 总部，供应商选择，评估，商务等；采购分散在各加工中心：美国，中国，马来西亚等，采购按照计划下单，无权对供应商做任何 决策；品质工程师：隶属 IPO 部门，分散在各加工中心，负责监控供应商的质量。 IT 系统：全球统一的制造类采购 IT 系统；前 24 家供应商占据采购金额 80% （ 2017 ）。 四、我司同类公司（部分我司 （部分品类）供应商更换频繁，愿意多样。需求不明 确、设计不清晰、付款不及时是部分愿意。 3. 售前阶段采购介入和控制很少。由于投标时间或客户 要求等原因，售前阶段的采购策略收到掣肘。 4. 研发环节采购的介入力度和决策权 / 建议权较弱； 5. 考虑单价为主，较少评估 TCO （全成本）。 6. 没有战略、长期利益的共享机制； 7. （部分品类）寻源的前瞻性不足。 8. 仅在部分品类（生产外协类）进行供应商绩效评估， （特殊情况需由采购最高管理机构批准）。 采购业务和决策分权力。 诚信原则： 与供应商合作及所有的商业活动必须遵循诚信与 商业道德准则的原则。 公平、公正、公开”原则： 采购只能在此原则下进行。采购（或其授权）部门负责为公司获 取最佳的总体价值，选择并确定最佳供应商，确保每一项采购活 动和决策都能为公司带来最佳利益。通过“集体决策”实现。 采购运作原则 授权原 则 诚信原 则

智能和智慧应用。 3.管理现代化方面。数字化企业将改变人和机器的关系，实现 人和机器在企业运行中，互为主客体,强调人机交互协同,重塑企业组 织结构、业务模式、管理机制和员工队伍，形成风险识别自动化、 决策管理智能化、纠偏升级自主化的智慧运行状态。 1.2.数字化企业特征 数字化企业本质上是在数字经济时代为客户、员工、合作伙伴 创造价值、实现可持续发展的一种全新发展模式，具有：数据赋能、 虚实 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 行、经营管理等提供自主决策和精准执行，为企业的员工、机器、 设备和系统全面赋能。 2. 虚实结合 物理世界中所有的一切包括人都将在虚拟世界中得到映射，企 业的运行环境将从传统二元世界转变为人—物理空间—信息空间的 三元世界。企业将逐步建立起一个与物理企业实时交互的数字孪生 企业，在人机物三元融合环境中完成经营管理活动的“感知—分析— 决策—执行”闭环，从而大幅提升企业自主学习、自主创新能力。 配合环境变化和人 的工作。人将与各类智能机器系统在认知学习、分析决策、知识交 流、自主执行等方面实现深度交互迭代，共同提升企业整体智慧能 力。 4. 资源最优精准配置 资源最优配置是数字化企业运行的主要目标。通过数字化、智 能化技术的广泛应用，企业将全面、准确掌握内外部的大数据信息， 并通过大规模网络协同和智能分析决策的方式对企业资源配置进行 持续动态调优，和个性化精准配置。从而更高效更精准的满足客户

□ 具身智能的定义 > 具身智能 (Embodied Intelligence) , 是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统。 它通过实体智能体与环境的动态交互，获取信息、理解问题、做出决策，并实现行动，从而产生 智能行为和适应性。 > 具身智能是人工智能与机器人学交叉的前沿领域，其核心在于将感知、行动与认知深度融合。 ■ 具身智能的基本概念 □ 什么是“具身” >“ 具身“ 指不依赖物理身体，主要在虚拟或符号空间中通过计算和算法 处 理信息、进行推理的智能形式 . > 反身智能 (Reflexive!Intelligence) : 指智能体能够监控、评估并调整自身的内部状态、决策过程和行为 策 略，具备某种程度的“自我意识”和反思能力。 反身 智能 离身 智能 具身 智 能 ■ 具身智能的基本概念 □ 具身智能的研究意义 宏观意义：研究具身智能，可以推动我国各 工信部等部门 《新产业标准化领航工程实施方案 (2023-2035 年习》 研制人形机器人相关标准，涵盖术语、核心零部件 范 、 决策、运动控制、安全和应用等方面，推动行业规 2023 年 4 月 网 等 《关于推进 IPV6 技术滴进和应用创新发展的实施意见》

CRM 市场主流技术路线及核心功能，并结合营销、 销售、服务等典型场景，展示 AI CRM 落地的实践路径与成效；三是 建立评估方法，构建新一代 AI CRM 的选型评估框架，为企业决策提 供科学依据；四是展示实践成效，结合行业内典型应用案例，展示 AI CRM 在不同场景下的实践成效。报告旨在探索 AI 技术与业务融合的 实现路径与落地场景，提供 AI CRM 的战略价值参考，推动企业智能 AI 系统的特定规定进一步细化，明确要求 AI 决策需具备可解释性、公平性，并强调在高风险决策中必须有人 工监督和遵循数据最小化原则。欧盟《人工智能法案》（AI Act）是对 AI 进行全面监管的综合性法律框架，部分条款已于 2025 年 2 月开始 实施。该法案采用基于风险的方法，对高风险 AI 系统（CRM 系统中 的部分高级分析与自动化决策功能可能被纳入此范畴）的训练数据集 质量提出 验证和测 试数据的质量与合规性。 同样，《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》等核 心法律法规也对企业如何处理个人数据、进行自动化决策和用户画像 提出了明确要求。例如《个人信息保护法》要求在处理敏感个人信息 或进行自动化决策时，必须进行个人信息保护影响评估。这些法律法 规实质上确立了强制标准：任何 AI CRM 解决方案均须在产品架构与 功能设计环节遵守相关隐私和安全设计原则。这不仅是法律要求，也

大型集团组织管控 解决方案 2 目录 ** 集团管控模式的选择 集团总部其它职能部门机构与职责设置 01 02 集团管控模式设计技术路线 集团总部的决策机制 03 集团总部组织机构的总体设计 集团总部的领导手段 04 人力资源中心机构与职责设置 集团总部核心管理流程 05 财经中心机构与职责设置 06 经营事业部机构与职责设置 3 一、 ** 集团管控模式的选择 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 功能和人员配置 总部业务单元角色 纯粹的决策中心 战略业务单元 / 利润中心 经营单元 • 财务管理 / 资产投资 • 公司发展规划 • 监控 / 投资管理 • 收购、兼并 • 战略制定 • 公关 • 审计 • 人才培养 • 重组成功 重组的可实现性及难易程度 协同效应的实现 该模式是否适合实现协同效应？ 管理结构成本 多大程度上该模式可以避免不必要的管理结构 汇报系统 该模式的汇报系统是否简洁？ 经营决策高效性 业务经营决策的渠道是否尽量缩短？ 激励潜力 下属企业的管理层在多大程度上获得激励？ 能力评估 很低 低 中等 高 很高 抵御风险 风险出现可能性是否较小？一旦遭遇风险， 其严重性能否减到较小程度？

杆”。 然而，数据价值的挖掘与释放绝非一蹴而就，许多企业坐拥海量数据却依旧陷入应用困境。究其本质是由于数据 治理缺位：唯有实现数据的及时采集、安全存储、高质量处理与结构化整合，才能将其转化为驱动决策的“高纯度燃 料”。 而数据治理的终极目标是通过数据应用赋能业务。数据价值的释放需要打通“治理”与“应用”：通过贯通营销 服流程，让客户基础数据、交易数据、服务工单数据在业务场景中自由流动，形成“数据反哺业务、业务沉淀数据” 在数字化转型加速的今天，业务数据与客户数据已成为驱 动企业增长的核心引擎。然而，海量业务与客户数据并未 化为企业增长动能，反而在数据应用过程中陷入"数据沼 泽"困境： 数据量大却难以 支撑精准决策 客户画像持续模糊 导致资源错配 低质量数据影响 数据应用效率 出现上述情况主要原因，是企业在采集、存储业务及客户数据的过程中，并未进行数据治理，导致在数据应用时出现 以下三大难题： CR CRM系统作为业务与客户数据存储的核心平台，其收集、沉淀业务数据的能力直接影响数字化转型 成效。企业需选择适配的CRM系统，将数据治理理念嵌入系统架构，实现从数据采集-存储-治理-应 用的全流程闭环，将原始数据转化为驱动精准决策的"高纯度燃料"。 例如：某经销商通过客服人员在 CRM系统中代客下单时，由于 客户临时改变了产品型号，但业 务人员未及时在系统中更新需 求，导致仓库按原始订单出库， 配送后客户拒收并投诉。

Support System) 是以数据分析为基础，以企业决策支持、市 场经营分析和一线营销服务支撑为服务目标，以客户 为中心的智能支撑信息系统。 它利用先进的数据分析和挖掘技术，帮助企业的 经营决策层了解企业经营的现状，发现企业运营的优 势和劣势，预测未来趋势；帮助细分市场和客户，进 行针对性的营销和高效的客户关系管理；对决策执行 情况和结果进行客观准确评估。 经营分析系统作为移动公司发展的“望远镜”和“参 谋部”，能够深入、持续地提高河北移动服务、管理和 经营决策水平，锻造全业务精细运营支撑新优势，充 分给力河北移动跨越发展。 15 经分系统的演进过程 •搭建数 据平台 •形成统 一数据视 图 •纳入 BOSS 系 统数据源 2006 2003 BASS1.0 BASS1.5 •数据集市 “地市信息 化”建设 •全面支撑 数据业务、 .0 •丰富和扩充数据源 •升级技术架构，逐 步实现开放式、标 准化 •增强系统易用性 •扩充数据层能力， 深化数据仓库与数 据集市建设 •加强系统互动，实 现分析能力转化为 决策支持和执行力 •增强系统安全性， 加强对敏感数据的 访问管控 •夯实数据基础，进一步 丰富各种业务数据，加 强逻辑模型标准建设 •夯实应用基础，凸显数 据挖掘价值，强化重点 应用，提升运营管理及

过上下文理解客户需求，提供个性化建议，从而降低人工客服的工 作负担。此外，AI 大模型在预测分析方面表现卓越，通过对历史数 据的深度学习，能够预测市场趋势、客户行为以及潜在风险，帮助 保险公司制定更科学的决策。 在具体应用场景中，AI 大模型可以实现以下功能： - 智能核 保：通过分析客户的多维度数据，自动生成风险评估报告，缩短核 保周期。 - 精准营销：基于客户画像和行为分析，精准推荐保险产 型训练、部 署与优化等关键环节。我们还将探讨在实施过程中可能遇到的技术 和管理挑战，并提出相应的解决方案。 最后，文章将展望 AI 大模型在保险行业的未来发展趋势，探 讨其在个性化服务、智能决策支持、跨行业合作等方面的潜在应 用。我们希望通过本文的深入分析，为保险公司在数字化转型过程 中提供有力的技术支持和战略指导。 通过以上结构，本文力求为保险公司提供一套系统、全面的 AI 大模 在保险公司行业中，AI 大模型的应用正逐步成为提升业务效率 和客户服务质量的关键驱动力。这些大模型通过深度学习、自然语 言处理和计算机视觉等技术，能够处理和分析大量复杂的数据，从 而为保险公司提供精准的决策支持和智能化的服务体验。 首先，AI 大模型在保险产品设计和定价中发挥着重要作用。通 过分析历史数据和市场趋势，模型能够预测不同风险因素对保费的 影响，帮助保险公司优化产品结构和定价策略。例如，利用机器学

上包含数据获取层、数据存储层和数据访问层。  整个系统的建设将采用统一规划、分步实施、完善优化、步步见效的方式， 既要满足当前 XXX 电信对分析的迫切需求，同时也要考虑整个系统的演进， 满足未来系统作为一个完善的决策支持系统的要求；  经营分析系统将充分考虑系统的开放性，满足多技术、多系统的无缝集成； 充分考虑系统的灵活性和可扩展性，支持未来对新业务、新产品统计分析的 需求。  经营分析系统建设将 数据展现层提供统一的门户入口，实现各种功能的无缝连接，并提供集成化的认 证、信息发布和管理环境，使经营分析系统使用人员无需关心具体的技术实现途径， 即可实现对经营分析系统数据的访问和分析。同时门户站点还可根据不同分析和决策 人员的需求，对所需的访问和分析内容进行方便、简捷的定制，以满足个性化信息服 务的需求。 2.2.2.6 元数据 元数据就是关于数据的数据，是企业数据仓库的数据地图，记录数据从业务系统 到 与业务分析模块的业务分析内容结合，从而为不同层次的使用者提供最适合的信息展 示方式。 2.3 系统关键技术 2.3.1 数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合以便支 持管理决策。  面向主题的：数据以所代表的业务内容划分，而不是以应用划分；  集成的：数据仓库中的数据采用统一的格式和编码方式；  随时间变化的：数据按照时间进行组织并且存储在不同的时间切片 

可究、规律可循。对于促进我市安全生产形势持续稳定好转，提升社会整体本质安全水平，打造“智慧城市”标杆 应用具有重要意义。 “智慧安监”的建成，将促进安全生产管理更加规范，监管效能大力提升，隐患管控和治理更加及时有效，应 急救援决策更加科学，信息公开更加透明，企业办事更加便捷，公众监督更加畅通。 明确执法程序，细化执法内容，量化执法标准，规范执法方式，统一执法文书，加强执法监督。实现安全监 督管理的权利和责任“两张清单”管理。 业务规范分体系、数据相关标 准规范分体系、“智慧安监”平台建设规范分体系三套分体系，共十六个标准规范。 （2）一个数据资源库。汇聚和采集安全准入类、监督管理类、应急救援类、事故处理类、协同管理类、决策 分析类、公共服务类等七类业务数据，形成XXX安全生产大数据中心。 （3）三大业务平台。根据面向服务对象和业务覆盖范围的不同，划分三大业务平台，包括：安全监管业务平 台、应急救援指挥平台、安全监管公共服务平台。 应急救援指挥平台。为XXX安监局、安委会成员单位、生产经营单位、社会公众等提供预警信息、应 急预案、救援方案等，实现生产安全事故应急救援的重大危险源监控、重点企业监控视频接入、监测 预警、远程会商、综合研判、辅助决策和总结评估等功能，形成统一指挥、反应灵敏、协调有序、运 转告诉的应急救援机制。包括：视频会商系统、应急资源管理与救援指挥系统。 安全监管公共服务平台。为社会公众提供安全生产综合信息查询，政策法规、政府信息公开、网上办