transformation along 4 maturity steps 25% 50% 75% 完全自主化 增强型决策 自动化 人工驱动 Autonomy index Maturity scale definitions 自主化指数：0~25% 自主化指数：25%~50% 自主化指数：50%~75% 自主化指数：> 75% 作业流程主要依赖人力。 作业流程主要通过人工执行 （使用需要人工干预的大型 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 主要由 人工驱动 主要为 自动化 增强型 人工决策 自主化 质量与生产控制 1 生产制造 2 客户与现场支持 3 6 运输 7 计划与排程 设计、研发与战略采购 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 0 5 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85

...................................................................................................75 5.2 数据准备与模型训练.................................................................................... | 数据处理效率 | 100 笔/ 小时 | 800 笔/ 小时 | 700% | | 异常检测准确率 | 68% | 89% | 21pp | | 底稿生成完整性 | 75% | 98% | 23pp | | 监管更新响应时效 | 2-3 周 | 实时 | 99% | 在实际落地层面，人工智能技术已展现出与审计场景深度结合 的潜力。以应收账款审计为例，智能体可实现： 1% - 时 效性：T+1 日内完成数据更新 - 安全性：敏感字段加密存储（AES- 256），访问日志全留存 通过该方案可实现审计数据利用率提升 60%以上，异常数据人 工处理工作量降低 75%，为后续智能分析提供高质量数据基础。 3.2.1 多源数据接入方案 多源数据接入方案的核心在于建立统一的数据管道，实现异构 系统的无缝对接。审计场景通常涉及财务系统（如 SAP、Oracl

iscover 贵金属 基金理财 出国金融服务 结算通卡 保险 贷款 分期 信用卡 总数 产品相关 66 1708 47 83 3396 5300 获客数据 11 74 27 14 24 13 15 75 252 新客户比例 17% 4% 57% 17% 2% 4.8% 案例 - 某国有银行客服数据潜客获取 潜客获取结果（客服语音转文本） 有效数据： 涉及产品： 潜客获取： 11152 27 0 20 40 60 80 100% 31.7% 74 75 11 用智慧发现信息价值 Discover information 解决客户问题 • 微信公众号丌能智能 回答用户提出癿问 题，导致大量咨询用 户转至“小麦客服” 人 工服务。

LSTM LSTM LSTM 100% 95% 90% 85% 80% 75% 70% 65% 60% 意图识别准确率 传统机器学习 Accuracy 意图识别结果 来也深度学习 输入文本 传统基于规则 意图识别结果 t CRF

客户数据，或者为索赔处理人员提供建议。这一解决方案将为客户创造无摩 擦的体验，在任何时间、任何设备上提供同样高质量的客户服务。 保险公司预计，人工智能将在未来 3 年彻底改变它们的业务模式。75%的保 险公司高管认为，未来 3 年，保险公司很有可能实现任务和流程的自动化。 63%的保险公司高管认为，智能技术会给保险公司带来彻底的变革。 67%的保险公司高管认为，智能技术会帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而

顶尖人工智能专家对于 Al 影响就业的判断 (2025 年 1 月 ) 73/80 大趋势：人工智能推动科技革命与产业变革 75/80 口人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。加快发展新一代人工智 能技术，将决定国家在未来科技与产业领域的战略地位 口制造业的数字化、网络化、智能化转型，将全面提升研发设计、生产制造、经

Models[82], MUTEX[83], ORION[84], MOKA[85], ViLA[30] Text2Motion[72], PaLM-E[73], SayCan[74], EmbodiedGPT[75], ELLM[76], Voyager[77], LLM-Planner[78], KnowNo[79] ViLA[30], OK-Robot[69], CaP[70], LLM-GROP[71] International Conference on Neural Information Processing Systems. New Orleans, USA: 2023. 75 Du Y Q, Watkins O, Wang Z H, Colas C, Darrell T, Abbeel P, et al. Guiding pretraining in reinforcement

（QPS） CPU 利用率 （%） 内存利用率（%） 压力测试 20 50 0 80 70 负载测试 15 80 0 60 50 稳定性测试 18 75 0 70 65 可靠性测试 22 60 0 85 75 此外，性能测试应结合实际的业务场景，模拟用户的真实操作 行为，以确保测试结果的实用性。通过不断的性能测试和优化，可 以显著提升商务 AI 智能体的运行效率和用户体验，为企业创造更

关键指标，并设置阈值告警。在监控仪表板中，各项指标可分为几 个主要类别： 监控项目 描述 监控频率 预警阈值 设备运行状态 监测服务器和网络设备状态 实时 CPU > 80%, 内存 > 75% 监控项目 描述 监控频率 预警阈值 模型性能 模型推理时间与准确率 每分钟 响应时间 > 100ms 数据质量 监测输入输出数据的有效性 每小时 输入/输出数据完 全无效 系统日志 实时监测结 果 风险等 级 调整措施 数据输入稳定 性 ≥90% 85% 高 优化数据源与采集程序 模型计算时长 5 ≤ 秒 7 秒 中 分析性能瓶颈，并进行优化 用户满意度 ≥80% 75% 高 加强用户培训与系统优化 每个风险监测设备和模块应配备专责人员，确保监测数据的及 时性和准确性。制定详细的监测操作手册，使团队成员在识别风险 时拥有明确的指导。通过这种系统化、动态化的风险监测与调整机