无缝 集成阶段还有一定的距离。 观点摘录：  83.19% 的员 工认为信息化 对于提升某公 司竞争力较为 重要；  有 75.34% 的员工认为管理信息化处于 部门互联状态，还无法对高层决策进行 支撑；  49.32% 的员工认为信息系统已基本互联， 但集成度还有待提升；  有 43.84% 的员工认为业务流程与信息化结合不是很紧密， 有优化的空间；  有 52.06% 的员工认为业务流程的执行存在着随意性； 程变化而更新状态，但缺乏业务流程与信息化相结合持 续更新的机制； 调研问卷选择题量化分析（ 3 ）——管理现状、信息化管理以及未来 IT 规划优先解决的问题  在调研过程中对于管理现状问题进行综合评分，得分较低的三 项是公司决策信息的快速准确传递、目前管理模式下对员工积 极性调动和公司运营效率；  在影响公司运行效率的因素中，流程执行不到位、流程制定不 合理以及绩效管理不到位，累计占比 41.92% ；  信息化管理中流程与 但是还存在提升的空间，需要解决 IT 与业务 匹配、支撑管理制度落地等的问题； 管理现状 目前某公司管理处于规范化阶段，需要进一步向 精细化管理阶段发展；  某公司在管理运营过程中问题最突出的三项是： 公司 各种决策信息能够在各部门间迅速与准确地传递、公司 目前的组织架构与管理模式能否调动员工的工作积极性 和主动性、公司运营效率；  影响公司组织运行效率的前三大问题：流程执行不到 位、流程制定不合理、绩效管理不到位；

什么是智能制造？ 是指面向产品的全生命周期， 基于云计算、 大数 据 、物联网、移动互联网等新一代信息技术， 贯 穿设计、 生产、 管理、 服务等制造活动各个环节， 具有信息深度 自 感知、 智慧优化自决策、精准控 制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。 一、企业发展与智能化改造——智能化改造的定义 提供 基础 • 14 一、企业发展与智能化改造——智能化改造的定义 起源：数字化制造 以云计算 、 大数据 、 物联 网等新兴技术为重要支撑 。 新一代信息技术的应用是推 动数字化制造演变为智能制 造的使能器。 过程 关键制造环节或过程具 有一定自主感知 、 学习 、 分析 、 决策 、 通讯 与协调控制能力， 能动 态地适应制造环境变化 。 这也是智能制造与自动 化制造和数字化制造的 本质性区别。 产品 面向产品的全生命周期， 涵盖产品设计、生产规划 、加工制造、综合管理、 ，任何企业或个人都可以参与产品设计、制造 与服务过程 ，企业、个人和物料流、信息流、价值流等各方面都将发 生联系 ，大量数据将被采集并导入云网络。 全流程闭环特征 运用新一代信息技术手段 ，将能够构建“感知、分析、决策、执行 、 反馈”的完整工作回路。 具有系统进化和自学习能力 智能制造系统的结构应该是不断进化的 ，从车间与工厂的重构 ，到 企业的重组整合 ，再到创新研发设计、分工生产制造以及市场营销 和售后服务

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