埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管 斯戴芬·梅尔（Stephen Meyer） 埃森哲商业研究院供应链与运营研究高级总监 实现自主智能供应链 3 目录 挑战催生变革， 供应链亟待重塑 通向自主智能供应链 自主智能供应链的挑战 实现运营绩效的全面突破 何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与 此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 透明度。若缺乏端到端的可视性，即使是最先进 的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后， 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起

署高阶AI的能力，加 速行业从头部垄断向多极竞争演化；同时，AI教育的发展关键转向理解教育场景、 以模型适配业务，未来将呈现硬件入口普及化、教育内容/服务智适应化的特征，产 业创新节奏与竞争格局得到重塑。

价值感知不足：基层人员可能认为智能体仅增加额外工 作量，未能直观理解其对底稿自动生成、异常检测等场景的提效作 用。 应对措施 ” 建立分阶段用户培养体系，采用 认知-体验- ” 赋能 递进策略： 1. 认知重塑 o 开展案例工作坊：展示智能体在应收账款函证、存货监 盘等场景的实际应用效果，对比传统方法耗时（如下 表） o 设置技术透明模块：在智能体界面中嵌入可解释性组 件，实时展示审计证据链的生成路径 主动创新 。对 于提出有效优化建议的员工，给予项目资源倾斜或奖金激励，形成 持续改进的正向循环。 10. 未来展望 随着审计行业数字化转型的加速，DeepSeek 等 AI 技术的深 度应用将重塑审计工作的全流程。未来 3-5 年，智能体技术将在三 个关键方向实现突破性进展：首先是审计作业模式的根本性变革， 通过构建多智能体协同系统，实现从抽样审计向全量审计的平滑过 渡。每个审计项目将 1.5 个标准差时， 自动启动函证程序扩展样本量；战略层形成审计-风控-治理联动的 智能中枢，通过实时分析董事会决议、投资者舆情等数据，提前 3- 6 个月预警公司治理风险。 组织变革层面将重塑审计团队能力结构。未来审计团队需要配 置三类人才配比： - 技术督导（20%）：负责智能体训练与结果验 证 - 业务专家（30% ）：制定审计规则与职业判断 - 复合型人才 （50%）：人机协作执行与异常处置

凸显 17/80 口多学科交叉人才极其稀缺，而且非常昂贵 口 普通人才天花板效应明显，最不靠谱的人 / 环节是整个项目的天花板 2025 年 2 月，麻省理工学院何凯明指出： Al 正在悄然重塑全球科研生态：“过去，不同学科间的交流 像隔着一堵高墙；如今，人工智能正成为所有科学家都能听懂的通用语言 " 。 自动化 工程热物理 新能源 化工 软件 工程 人工 智能 范式

表示之上[11]，这也导致当前信息系统的知识库主要 关注那些可以编码的显性知识，而隐性知识因无法 符号化表示则难以建模。如表 1 所示，与传统模式 相比，大语言模型提供了一种全新的知识管理模式， 利用大语言模型技术重塑应急系统的知识获取、知 识共享、知识创新、知识应用等关键环节，突破系统 智能化发展的困境，更好发挥应急知识管理的效能。 3.1.1 知识获取 在基于大语言模型技术的知识获取中，应急知 识内化于模型的海量参数中，能够处理传统知识管

与应用，积极探索其在保险业务中的无限可能。阳光保险集团作为行业的先行者和探索 者，于2023年初率先启动了“阳光正言GPT大模型战略工程”，旨在通过大模型技术的深度 应用，推动保险业务模式的重塑与升级。 经过一年的实践与沉淀，可以看到，2024年是大模型技术在各行各业的应用落地之 年。这一年，我们见证了大模型技术从理论探索走向实际应用，从概念验证进入规模化部 署的关键阶段。因此，本年 营成本、增强风险管理能力等方面的巨大潜力，为保险行业的智能化转型提供了有力的实 践支撑。 更重要的是，我们深刻认识到大模型技术与保险行业的深度融合，不仅将推动保险业 务模式的深刻变革，还将重塑保险行业的竞争格局和生态体系。通过精准预知风险、主动管 理风险，大模型技术将助力保险公司实现从“粗放预测”向“精准预知”、从“等量管理”向“减 量管理”的转型升级。这一转变不仅将提升保险公司的核心竞争力，还将为消费者提供更加 精准度、监管合规、数据隐私、模型解释性及技术投资等多方面的挑战，通过技术创新与合 规管理，推动保险科技的健康发展。 �� 在当今这个日新月异的数字时代，全球各行各业都在经历着生成式AI带来的前所未 有的变革与重塑。作为传统金融行业的重要组成部分，保险业也面临着前所未有的挑战 与机遇。 （1）行业发展转变 随着信息技术的快速发展，保险行业正从传统的“评估与服务模式”向“可预测、个性 化和生态化模式”转