万亿美元。海外以美国为例，相关政策出台时间较早， 人工智能领域发展更加成熟，许多智能体应用已在服务各类企业。并且美国有意 与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展 AI 科技。智能体发展能推动政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。  投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展， 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 误循环和高 token 消耗问题。另外，中国政府积极推动人工智能的发展，各地相继出台相关政策。 预计到 2026 年，中国人工智能市场规模将超过 260 亿美元，将在政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等多个领域实现智能化应用。结合国家政策支持以及各 大企业的积极投入，智能体技术将不断进步，特别是在算力快速增长的背景下， AI Agent 的发展前景更加可期。多模态智能体的出现，将进一步推动各行业智能 AI Agent 发展。将智能体赋能于图 片+语音的多模态大模型中，可以减少使用工具和交互的过程，使智能体完成更多复杂 任务，解决跨行业、跨领域的问题。智能体发展能推动政府、金融、制造、能源、医疗、 零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。 3.1 海内外政策推动人工智能发展加速 多地陆续出台关于人工智能发展的指导文件，2024 年政府与企业的投入资金有望迎 来大幅增长。国务院在《2024

能风控等 交通银行 办公助手、客服问答等 邮储银行 研发测试、运营管理、客户营销、智能风控、消费者权益保护等 中信银行 落地代码生成、智能操作等 平安银行 零售风控、零售贷款审批、运营管理、消保降诉、汽车金融等 招商银行 零售、批发、中后台 北京银行 宣传文案、智能周报、文章翻译、会议纪要等 江苏银行 智能客服、智能文档助手 杭州银行 知识问答、办公助手 n 在生成式人工智能落地

优化营销活动的执行效率。 供应链管理是另一个重要的应用场景。AI 智能体可以通过分析 历史数据、实时市场信息和供应链各环节的运营情况，预测未来的 需求波动，优化库存管理，减少库存积压和缺货风险。例如，零售 企业可以利用 AI 智能体动态调整采购计划，确保供应链的高效运转。 在财务和会计领域，AI 智能体能够自动化处理大量的日常财务 工作，如发票处理、账单核对、税务申报等。这不仅提高了工作效 制化的服务方案。例如，AI 智能体可以根据客户的购买历史和浏览 习 惯，推荐符合其需求的产品或服务，从而提升客户满意度和忠诚 度。 在行业应用方面，商务 AI 智能体正在多个领域展现出广泛的 应用前景。例如，在零售行业，AI 智能体可以用于库存管理、智能 推荐和供应链优化；在金融行业，AI 智能体可以应用于风险评估、 投资建议和欺诈检测；而在制造业，AI 智能体则可以用于生产流程 优化、设备维护和质量管理。这些应用不仅能够帮助企业提高运营 以 分为以下几类： 首先，大型跨国企业和集团公司是商务 AI 智能体的核心客户 之一。这类企业通常拥有复杂的业务流程和庞大的数据量，亟需通 过 AI 技术实现自动化管理和决策支持。例如，跨国零售企业可以 利用商务 AI 智能体进行供应链优化、库存管理以及个性化推荐， 从而提升运营效率和客户满意度。 其次，中小型企业（SMEs）也是商务 AI 智能体的重要目标客 户。虽然中小企业的数据规模相对较小，但它们在市场竞争中同样

准控制来提高生产速度并减少错误。 回顾国内供应链近十年的发展历程，大部 分龙头企业通过ERP的实施落地，在当时已具 备线上化、自动化能力，从而推动企业向数字 化供应链的探索。高科技电子行业及快消零售 行业的数字化变革已经初具成效，AI算法嵌入 流程辅助决策；伴随DeepSeek等生成式AI技 术的普惠，数字化的领头羊们已开始加速规划 自主化能力与落地探索。 10 实现自主智能供应链 预警、风险规避、纠正 人工密集度 当前 未来五年内 实现自主智能供应链 14 展望未来，诸如“运输”“设置”“维修与切 换”以及“计划与排程”等集群，将在智能系统 的赋能下，展现出更强的决策自主化能力。零售 商与物流服务提供商已开始部署自主仓库机器 人和智能调度系统，旨在更高效地管理库存流转， 并缩短订单履约时间。 最终，“生产制造”集群有望达到最高水平 的自主化成熟度，这得益于诸如“黑灯工厂”等 来源：埃森哲2024年自主智�供应链全球调研。样本基数：所有企业（样本量=1000）。 第25百分位数 当前中位数 第75百分位数 未来五年内 主要亮点 各行业当前及未来自主化水平概览 化工 5 零售 8 生命科学 9 汽车 1 半导体 2 航空航天和国防 3 6 高科技消费与企业技术 7 工业设备 金属与采矿 11 石油与天然气 12 10 运输与物流 消费品与服务 4 行业

化等，通 过大模型分析交易数据和客户信息，提升服务效率和准确性。 2. 医疗健康：利用大模型进行医学图像识别、基因组学分析、个 性化治疗方案规划等，助力医生提高诊断准确率及治疗效果。 3. 零售与电商：应用于个性化推荐、库存管理、消费者行为分析 等方面，帮助商家提升销售和客户满意度。 4. 制造业：通过预测性维护、质量控制和供应链优化，提升生产 效率，降低成本。 5. 智能家居和物 音识别等应 用，适合多种行业如客服、教育和医疗。  计算机视觉：可用于监控、自动驾驶及医学影像分析等领域， 需求不断增长。  机器学习/深度学习：支持预测分析、推荐系统等，用于金 融、零售及其他行业的数据驱动决策。 最后，从地域特征来看，市场细分也存在显著差异。北美和欧 洲地区在人工智能应用上较为成熟，企业对于 AI 技术的接受度 高；而亚太地区，尤其是中国、日本、印度，正迅速追赶，市场潜 以下是对不同细分市场的一个简要总结： 市场细分 主要应用 客户类型 金融服务 风险评估、信贷审批、客户服务 大型及中小企业 医疗健康 医学图像、个性化治疗 医院、研究机构 零售与电商 个性化推荐、消费者分析 各类零售商 制造业 预测性维护、供应链优化 大中型制造企业 智能家居 设备智能化、用户交互 家庭用户、开发 商 教育 个性化学习、教育评估 教育机构、学生 通过对这些市场细分的充分理解，我们可以为人工智能行业大

品牌名称 中国软件与技术服务股份有限公司 经营范围 一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技 术转让、技术推广；软件开发；软件销售；计算机软硬件及 辅助设备批发；计算机软硬件及辅助设备零售；计算机系统 服务；信息系统集成服务；数据处理服务；计算机及办公设 备维修；计算机软硬件及外围设备制造；仪器仪表制造；仪 器仪表销售；仪器仪表修理；非居住房地产租赁；企业管 理；机械设备租赁；货物进出口；技术进出口；进出口代 印纸和计算机耗材；物业管理；企业管理咨询；数据库服 务；销售电子计算机软硬件及外部设备；设计、制作、代 理、发布广告；自营和代理各类商品和技术的进出口，但国 家限定公司经营或禁止进出口的商品和技术除外；出租办公 用房；零售图书；互联网数据中心业务（机房所在地为北 京、南昌）、互联网接入服务业务（北京、南昌）、信息服 务业务（不含互联网信息服务）（全国）（增值电信业务经 营许可证有效期至2025年06月18日）；信息服务业务（仅限

/ 复杂工作流 响 应用户对话 ② 工作流模 式 指定工作流响应 用户对话 文档拆分 重排序 （ rerank) ① 官方插件 文档解析 / 混元文生 图 .. 汽车 语音助手 零售 电子 说明书 金融 代理人 辅 助 ... ① 标准模式 内置 RAG 最优流 程 文档解析 多轮改写 文旅 虚拟 导游 政务 一网 通办 ② 自定义插 件 应用

等领域的实时监控和预警，降低合规成本。 符合金融行业监管科技（ RegTech ）标准 09 实施路径与阶段目标 试点业务场景选择与验证计划 业务场景筛选 优先选择具有高业务价值、低实施复杂度的场景作为试点，如零售银行的客户画像构建、 风险管理的信用评估等，确保试点能够快速验证大模型的应用效果。 验证计划设计 反馈机制建立 制定详细的验证计划，包括数据准备、模型训练、结果评估等环节，确保每个步骤都有明

数据标准化处理：自动 将 PDF/ 扫描件转换为结构化数据，解决格式不统一问题 2. 多维度 交叉验证 ：同步比对企业纳税申报表、银行流水与财务系统数据 3. 动态阈值预警：根据行业特征（如零售业存货周转率阈值自动设置 为±15% ） 4. 底稿自动生成：输出带风险标记的工作底稿，支持审 计轨迹追溯 某制造业企业年审案例显示，智能体在固定资产审计中实现： - 折旧计提错误识别率提升 硬性规则：违反会计准则的记账方式（如折旧年限短于税法规 定） - 柔性规则：超过行业警戒线的财务指标（如应收账款周转天 数>行业均值 2σ） 2. 无监督学习检测 采用 Isolation Forest 算法识别离群交易，某零售企业审计案 例中，系统发现的异常采购订单特征包括： o 非工作时间审批（22:00-06:00） o 同一供应商多笔订单金额恰低于审批阈值 o 收货地址与供应商注册地不符 3. 有监督模型检测 险（立即处理）：跨系统差异超过 50 万元或 10% - 黄色预警（3 日内复核）：单项指标偏离行业均值 2 个标准差 - 蓝色提示（定期 跟踪）：数据采集完整性等问题 典型应用案例 某零售企业审计中，智能体在 2 小时内完成全年 1.2 万张发票的自动化比对，发现： - 3 笔合计 48.6 万元的促销赠 品未视同销售申报 - 7 张异常抵扣发票涉及虚开风险 - 第四季度税

云计算的安全性与稳定性直接影响用户信任度，任何数据泄露或业务中断均可能导致灾难性后果。 数据安全性⸺信任与合规的双重考验：云计算的多租户架构和分布式存储特性增加了数据 被跨域非法访问的风险，在金融、医疗、零售等场景中，数据泄露可能引发灾难性后果。此 外，跨境数据传输需满足各国严格的法规要求，稍有不慎便可能面临巨大的风险。 应用稳定性⸺AI与线上业务的双重冲击：AI应用的普及加剧了云计算的不确定性。模型训