提供操作建议与洞察以优化 决策。 作业流程可部分实现自动化。 • • 自主化运营流程/自我优化。 AI助手支持人工进行行动规划 与生成。 • • 图2 自主化征程：一场贯穿四大成熟度阶段的真正转型 成熟度 等级定义 自主化指数 实现自主智能供应链 真正意义上的自主智能供应链包含两大维 度（见图2）：任务自动化与决策自主化。在任务 自动化层面，机器将取代人工执行具体任务。例 如 我们的调研显示，大多数企业才刚刚开始探 索和部署自主化能力。尽管约25%的受访企业已 开启自主化征程，但在从0（完全人工）到100% （完全自主）的指数体系中，供应链各项活动的自 主化成熟度中位数仅为16%（平均成熟度则为21%）。 预计在未来五到十年内，该成熟度中位数将大幅 提升至42%。 为了更深入地理解如何向更高自主化水平迈 进，我们将典型的供应链流程划分为9个集群和 29项具体活动（见图3）。例如，“生产制造”集 图3 端到端供应链活动被划分为29项具体活动，并根据任务相似性归入9个集群 实现自主智能供应链 12 图4 大多数活动集群将在智能系统的驱动下经历重大转型， 部分集群未来将迈向高度自主化 自主化成熟度 [全球专家组观点] 预警、风险、改进 5 运营采购 8 设置、维修与切换 9 25 50 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 未来状态描述

被国内大多云厂商托管 • 获得各类社区奖项8个 企业级应用 • 2021 OSC 中国最受欢迎开源项目 • 2022 InfoQ 十大开源新锐项目 • 2022 CSDN 中国开发者影响力项目 • 2022 开源成熟度评估 – 优秀二级 • 2022 开源创新大赛 – 二等奖 • 2023 开源创新榜 优秀开源项目 • 2023 开放原子基金 年度生态开源项目 • 2023 GLCC优秀社区 Nacos 2.0技术架构演进

，实现高 质量发展的 同时，进一步提升普惠金融服务的广度与深度，为中国消费者提供更智能、更便捷、更有温度的保险产品与服务。 AIGC 时代，应用为王。为了解当下国内外主流大模型在保险领域应用的成熟度和稳定性，国内领先的保险科技平台——元 保，联合国内保险科技研究机构——分子实验室，共同发布《人工智能大模型保险行业应用评测报告》。报告特邀国内知名 高校专家学者、中国大地财产保险股份有限公

在项目实施过程中，技术风险是一个重要的考虑因素，可能会 对项目的顺利进行和最终成果产生重大影响。这些风险主要来源于 技术的适用性、成熟度、集成能力以及团队的技术能力等多个方 面。为了有效评估和应对相关技术风险，我们需要从多个维度进行 分析。 首先，项目所依赖的三维 AI 大模型技术发展迅速，但相应的 技术成熟度在不同应用场景中存在差异。具体而言，以下几种技术 风险需要特别关注： 1. 模型训练的复杂性：三维 AI

实施时需注意：选择 Hyperledger Fabric 等支持零知识证明 的框架，确保商业敏感字段的隐私保护；同时开发链下计算模块， 将原始数据存储在审计机构本地，仅将验证结果上链以降低存储负 载。当前技术成熟度下，建议先从应付账款、固定资产等标准化程 度高的科目切入，逐步扩展到复杂业务场景。 10.2.2 物联网数据接入 随着物联网技术在制造业、供应链等领域的普及，审计场景中 设备传感器、RFID

方案的定制化需求增 加，SaaS 平台可以灵活支持不同业务场景。 4. 政策支持：全球范围内，许多国家和地区已经将人工智能作为 战略重点，相关政策的出台为行业发展提供了良好的环境。 5. 技术的成熟度提升：随着深度学习、自然语言处理等技术的进 步，大模型的性能不断优化，商业化应用日益成熟。 当前，市场上已经出现了一些以大模型为核心的 SaaS 平台， 它们通过 API 接口为企业提供便捷的功能调用，降低了技术门槛。

与迭代；以及员工知识问答助手，提升内部知识共享与问题解决的速度。 资料来源：生成式人工智能在保险行业的应用（研讨材料），麦肯锡。 图2 保险业大模型应用成效初现 �� 这些用例之所以成为首选，是因为它们技术成熟度高、实施难度相对较低，且能够迅 速看到成本节约与效率提升的效果。中国人寿财险、阳光保险集团等领先企业正是通过在 这些非敏感且成本可控的场景下开展探索，不仅验证了大模型技术的可行性，还为后续向