数据分析 数据挖掘 数据决策 数据清洗 数据上传 数据上传 数据下载 数据上 传 数 据 总 线 智慧企业模式 物联网技术 数据挖掘 人工智能 仿 真 技术 技术融合 创新商业模式 商业智能 十 供应链管理 十 生产执行管理 + DCS + PLC + 云计算 业务融合 九大核心价值之一 技术、产品、业务深度融合，打造化工工业升级 生产有序 提升质量 机交互 (MMI) 验收与安 全 数据和隐私保护 培训和教育 法律条款 要素 1: 智能化工厂 智能生产一智能产品 连网 (/ 外部 / 全球 ) 互操作性 要素 3: 经济环境 商业模式 服务内容 企业管理软件 要素 5: 技术因素 系统工程 / 建模 通信技术 智能工程 智能生产技术 传感器和执行器 智能工厂的建立 XX 信息提供智能工厂两大体系一体化解决方案服

估计已确定的数字举措的潜在价值 • 优先考虑基于潜在价值和易于实施的举措，以制定技术实施路线图 • 开发采购技术景观 2. 运行模式 • 数字化设计组织 • 定义功能、角色和交互 • 制定治理和商业模式 • 制定 Op. 模型实施计划 • 制定沟通和参与计划 蓝图 • 了解甲方 GP 的战略、目标和当前运营模式 • 在 Accenture 巴塞罗那 CoE 开展数字探索活动，以验证甲方 数字举措 实施路线图 确认优先事项 开展评估 制定举措 定义技术景观 定义路线图 验证 GP 数字战略目标 与主题 完成试点原型范围 设计 GP 数字组织 定义功能、角色和交互 制定治理和商业模式 制定 Op. 模型实现路线 图 制定通讯计划 安装 PAT 平台 确定数据需求 设计线框图 构建 PAT 原型 冲刺 1 完成 PAT 设计 & 验证见解 构建 PAT 原型 冲刺 2 安装

将世界级智能制造解决方案与我国工业发展实际结合 ，构建智能制造 创 新生态圈 ，推动“智能制造”落地实施 提供全面的数字化 企业规划和智能制 造软件及技术咨询 服务，助力制造企 业工业 4.0 商业模式 转型升级 系统集成 基于数字化工厂体 系提供全面的从研 发到生产、从软件 到设备、从接口 到 标准的，虚实 结合、 软硬结合的 数字化 工厂整 体

.................................................................................74 4.4.5 探索企业管理和商业模式创新.....................................................................75 4.5 数据治理与运营............ 数字科技源自 信息技术及互联网技术，同样是一场技术革命，其本质是降低成本、 提高效率、优化用户体验。但与信息技术和互联网经济相比，数字 科技有以下几个特点：  技术变革更加综合化  商业模式更加平台化 1 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案  应用场景更加多样化 二、数字科技助力传统产业改造升级 在数字科技+工业领域，在工业数字化或者工业互联网中，工业 是保守的，数 实现数据互通和数据共享，构建一体化的数据应用平台，提高 信息获取利用效率与信息集中管控能力。采用人工智能对光伏、水 电、风电等生产过程进行技术攻关，提供智慧化应用服务。构建“互 联网+”的电力运营模式，探索企业管理和商业模式。 4.4.1 数据集中管理 设计生产大数据、财务大数据、市场营销大数据、物资大数据、 基建工程大数据等各类应用模型，为公司生产经营和领导决策提供 依据。开展实时数据、标识系统、设备信息等的标准化建设，为数

Performance 虚拟设计 虚拟生产 物理生产 EDI 接口标准化 集成数据库 深度学习 决策模型 人工智能 云 / 边缘 自优化系统 人工智能 精准操控 生产参数转移 商业模式变革 云 / 边缘 资产可控制 / 流程可监测 故障可预测 能耗可评估 数字孪生 智能制造 决策智能 价 值 跨系统、设备、应用和运营服务实现互联互通 构建多样多维的深度学习模型

博士和 Sheri Feinzig 博士 人力资源中的 AI 业务案例 2 前言 人力资源正处于大规模颠覆的边缘。无处不在的移动和社交技术以及个性化重新定义了员工体验的 门槛。随着所有行业商业模式的颠覆 ， 人才获取游戏发生了变化 ， 随着技术变革对工作的影响 ， 对持续学习文化的需求从未如此迫切。 CHRO 站在所有这些需求的交叉点 ， 通常预算下降和持续的运营分心。 正是在这个

客户对质量和成本的要求同时变强，导致产业链后端 企业的利润压力变大。对项目经营和成本，特别是大型项目 的成本控制的要求变高。 4. 项目的行业特性、专业特性突出，区域的差异性较为明显。 5. 商业模式（轨交（变化，维保外包成为趋势。 6. 行业成熟度提升，从单纯的集成型业务向产品型业务转型。 未来将呈现强者恒强的趋势。整合加剧，两极分化。 7. 全球范围内贸易壁垒和贸易保护愈演愈烈。 8

优势和劣势 通过 SPAN 图明确战略 机会点和机会窗机会点 看行业 • 价值转移趋势分析 看竞争 • 主要竞争对手分析 • 未被充分满足的价值需求 看自己 •差距分析发现改进空间 •企业商业模式分析 • 内部运营能力分析 看客户 • 识别利润区和发现利润区 • 行业技术趋势分析 • 客户购买行为分析（全价值链） • 竞争对手主流产品竞争力分析 • 客户系统经济学 市 场 洞

复杂风险因素的多维度分析，模型能够帮助保险公司更好地识别和 控制潜在风险。未来，AI 大模型将集成更多的智能化工具，如物联 网设备和区块链技术，实现风险管理的全流程自动化和透明化。 最后，AI 大模型的应用将推动保险行业的商业模式变革。传统 的保险业务模式将逐渐向数据驱动和平台化方向发展。保险公司将 与科技公司、数据提供商和第三方服务商建立更加紧密的合作关 系，构建开放的保险生态系统。通过 AI 大模型的赋能，保险公司 将能够更快速地响应市场变化，提升运营效率，降低成本，实现可 持续发展。  数据处理与预测分析的深度突破  个性化服务的重点发展  产品创新的多样化与灵活性  风险管理的全面智能化  商业模式的数字化转型 综上所述，未来 AI 大模型在保险公司行业场景的应用将更加 广泛和深入，推动行业向智能化、个性化和数字化转型。保险公司 应积极把握这一趋势，加快技术布局和创新实践，以提升竞争力和

升决策效率和准确性。 为了进一步推动业务拓展，企业还需要加强与合作伙伴的协同 创新。通过与技术供应商、行业专家和学术机构的合作，企业可以 不断优化 DeepSeek 大模型的应用效果，探索新的商业模式。例 如，企业可以与技术供应商共同开发定制化的模型工具，以满足特 定行业的需求。 最后，业务拓展还需要注重人才的培养和团队的构建。企业应 加大对人工智能和大数据领域的人才投入，建立专业的算法团队和