纬线的形象提法。 2018年，任正非与华为公司总干部部及人力资源部相关主管沟通时，对这个问题作了非常形象的阐述： “我对法务部的批示，不要做世界最好的法务部，我要的是最适配我们生产的合作者。我对财经管理 刚柔并济： 数据领导力和善用数智技术工具 部的批示，不是要做世界最好的财经管理部，而是要屁股往下坐，要解决一些纬线管理问题。人力资 源管理也有纬线问题，什么叫纬线呢？就是要搞明白服务对象，为谁服务，首先要懂得谁。”数字化 和严谨态度。公司秉持 “以数据驱动管理，以创新引领发展”的理念，明确了推动项目管理标准化进程、 强化基础工作管控力度、消除数据壁垒、挖掘数据深层价值的建设目标。 SOLUTION 解决方案 1.人力资源 2.物资管理 3.设备管理 4.出口管理 5.经营管理 6.两金管理 1.人员分类 2.人员岗级 3.人员工资 4.平均单价 1.物资分类 2.物资采购 数量、金额 设备租赁单价 7.租赁平均价格 综合管理 人力资源 物资管理 设备管理 出口管理 经营管理 两金管理 1 个综合分析 12 个主题分析 32 个明细报表 国家 " 一带一路 " 战略先锋 项目版图遍布亚非拉美三大洲 34 个国家 年施工能力 40 亿以上 水电八局国际公司 “全要素价格库”平台： 以数字化驱动企业降本增效新引擎 实现了人力资源、物资采购与库存、设备资产 / 租赁与调拨、出口

.......................................................................................181 11.1.2 人力与培训成本.............................................................................................. 92%以上；最后，通过动态生成个性化沟 通话术，显著提升客户服务体验。 为验证方案的可行性，某头部财险公司已在车险理赔场景完成 试点测试。结果显示，DeepSeek 大模型的应用使案件平均处理时 效提升 40%，人力成本降低 35%，同时将客户满意度从 78%提升 至 91%。这一成果表明，大模型技术不仅能够解决传统理赔业务的 痛点，还能为保险公司创造显著的商业价值。 以下为试点项目的关键数据对比： 指标 10%。传统反欺诈手段依赖规则引擎，仅能识别 35%的欺诈模式。 车险领域拼接事故、伪造医疗票据等新型欺诈手段每年增长 17%， 但调查人员平均需要核查 12 项跨系统数据才能完成风险判定。 人力成本刚性增长 大型保险公司理赔团队规模通常超过 2000 人，人力成本占总运营 成本 18-25%。培训新员工达到标准作业水平需要 6 个月，但年均 流失率高达 30%。重复性劳动占比过高，60%的初级核保员工作时 间消耗在医疗票据分类、证件真伪核查等基础工作。

• 客户满意度下 降 人力成本及管理效率 (CEO&CHO) • 营销获客、培训、电话销售、客服、质检各个环节过于依赖人，成本居高不下 • 对一线坐席管理滞后，颗粒度粗，管理效率亟待提升 知识及业务管理（客服主管 &CTO ） • 知识更新频繁，多渠道知识维护难，现有平台易用性较差，需要大量人力维护 • 企业不了解具体客户 ，无法精准 1200 亿 智能客服多场景分批成熟，三到五年内 AI 替代 70% 的人力 文字机器人 （售后） 外呼机器人 （初筛） 智能质检 3-5 年 落地技术 当前 人力规模 附：选自《人工智能时代中国就业的挑战与应对》 等 可节约人力成本 替代人力比例 252 亿 84 亿 54 亿 AI 为客户服务行业带来更多可能性 大数据 云 感知层 平台层 万亿级搜索数据 百亿级定位数据 存储 B C 网络 数据 知识管理 智能知识库及运营平台 自动化知识挖掘、分类、迭代扩展，重塑知识管理流程 人力成本 智能语音 & 在线客服机器人 / 客服助手 / 自动化外呼 代替部分人的工作来降低成本，辅助人的工作提升效率和效果 客服环节 智能语音 & 在线客服 多轮对话机器人 销售环节 实时话术提示

智慧医疗场景解决方案 1 2 3 4 猎豹移动 & 猎户星 空 立志打造人工智能 时代的工具之王—机器人 始终专注于做 最主流的工具应用 AI 机器人终 端 医疗场景应用 减轻人力 降低传染 1.5 亿人 全部服务用户 用户 8000 台 全部机器人 销量 400 万 次 全部交互量 交互 300 200 100 0 新型专利 外观专利 发明专利 腿 智慧 医疗 医疗市场现状分析 护士人力成本上升 由于疫情导致发热患者骤增， 服务频次加大，人力需求变高 近距离接触交叉感染 由于新型肺炎或其他高传染传疾病 都能通过飞沫或接触传染，只要护 士与患者接触，都会增加感染率。 每天发生高频递送需求 医技科室、诊疗科或手术室需要递送 医疗器械、物资或药品，虽然紧急重 要但耗费人力和时间。 护士重复性工作多 全天 24H 的护士服务台人员即使轮班，

........................................................................................132 6.1.2 人力与培训成本.............................................................................................. 对接核心业务系统，支持自然语言交互和 实时规则引擎更新 3. 闭环优化：利用强化学习机制，每周更新用户行为数据模型，确 保预测偏差率低于 3% 该方案已在试点机构完成 POC 验证，结果显示客服人力成本 降低 60%，同时客户满意度从 82 分提升至 91 分（满分 100）。下 一步将重点优化长尾场景覆盖，例如车险定损中的图像识别准确率 需从 89%提升至 95%以上。 1.1 保险行业现状与挑战 3-5 个 工作日处理单笔业务，理赔周期普遍超过 72 小时（2023 年银保监 会数据）。代理人 30%以上的工作时间消耗在填写标准化表单上， 而 85%的简单咨询问题仍需人工坐席响应，导致人力资源配置严重 失衡。 数据孤岛与协同障碍 保险公司内部系统通常呈现碎片化状态，典型企业存在 6-8 个独立 业务系统，数据互通需通过中间表手动同步。例如某头部寿险公司 的精算系统与 CRM

成品汇报 工序汇报 ERP 成品进出库 原辅料进出库 高效便捷 条码管理 智能仓储 避免失误 财务 管理 与 ERP 对接 财务账簿 管理账簿 精细化成本 及时 准确 业财一体化 人力 资源 人均 效能 组织能力 流程高效 职责清晰 绩效有效 薪酬合理 员工发展 不连接 不连接 XRKJ 工厂管理现状—信息流示意图 设备 ERP 人 信息 信息 工单信息 工入库信息 供应商管理 供应商协同 PLM 研发项目管理 研发成果管理 APS 车间计划排程 交期答复 CRM 客户关系管理 客户门户 管理财务 预算管理 多组织 / 阿米巴 移动分析报表 人力资源 组织规划 人事管理 假勤管理 绩效管理 薪酬管理 招聘管理 培训管理 XRKJ 智能制造平台规划价值总结 产 能 是 否 已 充 分 利 用 生产现场操作者可实 时反馈生产的实际状 第一阶段（今年内完成实施、明年应用） 第二阶段（预计需要 2 年、逐步实现） 第三阶段（预计 3 年以上，持续优化） 运营魔方 AI 系统 关键内容 1. 统一目标激活人：通过目标激 励体系 + 人力资源系统激活 人，目标高低决定管理者薪酬 2. 精细核算激活人：实现事业部 核算，和精细化成本管理 3. 责任清晰激活人：通过组织、 管理流程优化，明确工作标 准，落地到平台、实行管理透 明化

未来业务发展的需求。 同时，关注行业发展趋势和技术创新，对系统进行持续优化和升级。 如何进行排期： 10.根据系统开发和实施的各个阶段，制定详细的时间表和里程碑计划。 11.为每个阶段分配合适的人力和资源，确保项目按计划进行。 12.监控项目进度，及时调整排期和资源分配，以确保项目按时完成。 13.对项目进行风险评估，制定应对措施，降低项目延期的风险。 业财融合的闭环逻辑：通过构建数字化 等）更加紧密 地 集成。这将有助于实现企业数据的一体化管理，提高数据利用效率。 多领域应用：借助 CHATGPT 的多领域知识和理解能力，未来的业财融合平台可以应用于更广泛的领域，如市场分析、供应 链管理、人力资源管理等，从而实现企业战略目标的全面落地。 综上所述，未来的业财融合平台将结合类似于 CHATGPT 的自然语言处理 技术，为企业提供更加智能、高效的决策支持，帮助企业实现战略目标。 未来业财融合平台接合 不下 去。 用「战略」来解决市场的问题，怎么打、和谁打，如何收割市场。 用「业务」来解决业务的问题。先设置出清晰的业务架构，并且能够数字化的衡量，通过运营不断迭代。 有了这个 系统，我们才知道「人力」和「财务」，形成完整的组织能力。 整个过程中使命、愿景、价值观决定人才、组织、绩效，认知决定战略，战略决定业务，业务决定组织，战略、 业务和组织决定财务。 战略永远在变，因为市场会变、业务会变，但怎么支撑这种变化，需要我们通过

累，具备垂直大模型落地的商业化场景与现实基础。 保险行业人力成本高企，监管趋严背景下，具备科技创新赋能意愿。一方面，保 险产品条款复杂、专业术语繁多，对保险公司销售人员的招募与持续培训等方面 的投入提出了远高于其他行业的要求；另一方面，核保核赔等后端服务也需大量 人员对接，因此，保险行业通常被认为是人力密集型行业之一，人力成本高企。 且监管趋严背景下，政策端对保险从业人员专业性要求更为严格，保险公司具备 全流程。核心 应用如下： 招募支持：“AI 云面试”高度模拟真实的准增员面试场景，打造了精准的对话语 义理解以及智能回复能力，自动识别用户对话过程的多维度信息并生成面试报告， 节省大量面试人力及成本。截至 2022 年末，AI 面谈已支持准增员对象完成面试 超 1900 万场次，累计面试时长超 300 万小时。 培训支持：1）“智能陪练”基于深度学习算法、意图识别、微表情识别等技术， 众安在线对内赋能降本增效 类型 具体应用场景 智能客服 众安 2021 年搭建智能服务中控体系，根据需求将客户平滑分流到最优的服务模式，通过 AI 客服机 器人直接解决客户诉求，有效替代客服人力 23490 人/天。 使用 AI 客服实现承保自动化和理赔线上化，提高处理效率并减少人工成本。2022 年，承接 91.32 亿张保单的同时，还能实现承保自动化率 99%，健康险的理赔线上化率也上升到了

过去的状态： 满足于 10% 或 20% 的渐进式效率提升，这属于“量变”； 现在的要求： 期待的是数量级（例如生产力翻倍甚至更高）的“质变”，旨在真正重塑工作方式、颠覆性地降低成本； 终极愿景： 将宝贵的人力资源从繁琐、重复的执行性工作中解放出来，使其能完全专注于更高价值的创造性、洞察性与战略性工作。 2025 年， AI Agent 风口已至：企业级 AI 过去的状态：局限于简单的问答、内容续写等“答案生成式”的单一任务； 的硬性标准：超越功能本身，围绕“可靠和交付”展开工作 企业软件不能是孤岛。它必须能够平滑地与企业现有的、复杂的 IT 生态系统集成，包括企业资 源 规划（ ERP ）、客户关系管理（ CRM ）、人力资源管理（ HRM ）等核心系统。这有助于 消除数 据壁垒，减少业务中断，并形成一个统一的 IT 基础设施。 企业级解决方案必须保证极高的可靠性（例如 99.99% 的正常运行时间），并制定完善的灾难 LLM ）强大 的 知识整合与文本生成能力 ，使其能深 度理 交互范式：企业软件的遥控器 数据分析：智能决策的参谋部 超越传统 RPA ，通过理解、规划与自主执行，端到 端 打通跨系统业务流程，将人力从海量重复性工作 中解 调用（ Tool-use ）能力，能像人一样思 考 并选择最优路径完成复杂任务。 其核心在于 Agent 具备的自主规划与工 具 解语境并模仿人类的创造力。 器操作。

，金融 AI 大模型引领金融科技范式将迎来变革。 AI 助力金融存量业务增长 + 开拓新机遇： 1 ） AI 助力金融业务降本增效 ， 降低风险成本。 AI 技术在金融行业中的应用可以显著降低人力成本并提高收入； AI 在提高基础工作效率、 增强风控能力、优化客户服务和营销策略方面发挥着重要作用。 2 ） AI 助力 B 端 +C 端产品多应用场景升级。 AI 技术的发展推动 了智能投顾 投行业务 资管业务 金融终端 证券经纪 咨询业务 新型金融服务系统 …… 14 AI 助力金融存量业务增长，并开拓新机遇 15 引入 AI 金融系统后将一定程度上 提高基础工作的效率，降低人力成本。 投资者基数增长，投融资需求提 升，市场交易活跃度提高。 券商 赋能 金融信息服务商 金融信息终端，受市场景气上行 且 AI 嵌入提高服务质效，销量大幅 上升。 新生 AI 互联网舆 舆情采集、舆情分析、情感提炼、负面 情分析 预警、可视化呈现 AI 金融终端替代人力 ， B 端投研、投顾、风控等更加高效。投研、 投 顾等岗位对基础工作投入人力成本较大 ，例如数据查找、会议纪要、 资料润色等。 B 端用户引入 AI 金融系统后将一定程度上提高基础 工作的效率 ，降低人力成本，成为金融从业人员的智能助手。 2.2.1. AI 系统引入金融业务线，实现降本增效