公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提 高运营效率，包括在产品设计、市场营销、核保及理赔等环节。AI应用研发框架的流式会话 能力可以提高前后端开发的效率。 • 保险公司应用AI技术可参考的方法论：通过价值飞轮、价值网和画布等方法，企业可以更好 地理解业务逻辑，识别关键驱动力，并实现更全面的优化。这些方法提供了有效的工具，帮 助企业理清思路，找准业务发展的核心驱动力，确立清晰的策略逻辑。同时，画布法可以将 面之下，需要大家进行更深入的思考和探索才能发现。那么，为解决问题应该如何采取行动呢？ 三 洞察问题，探寻本源 面对复杂问题，建议参考《U型思考》方法论，从初始问题出发，洞察其背后的本质，进而精准 地解决问题。 遇到初始问题 遇到初始问题 解决问题 解决问题 发现问题的本质 找到本质解 U型思考方法论是一个找准问题、看透本质、谋定而后动的思考模型 问：定义核心问题 ►用WHY提出问题：探寻动机，发现原因 ►用WHAT提出问题：发现本质，聚焦靶心 这里提到了一个使用优势法的方法论，其逻辑是找到自己的优势能力与大规律之间的叠加部分， 作为发力的重点。应用到保险行业，需要先确定保险公司的优势。 作为保险公司，其优势能力分析可以从八个维度进行观察。这些维度包括市场定位、产品服务、 财务表现、运营效率、技术应用、人才管理、合规与风险管理和战略执行。这些是划分保险公司 优势能力的重要方向。 在评估和考察公司在技术应用方面的优势，常使用到的方法论是这个成熟度评估框架，以技术应

上形成 一个“PEBT”（软件包使能业务变革）方法论可供参考。所谓软件包使能业务变革，就是最佳实践使能， 因为软件包将许多最佳实践，很多时候我们从软件顾问那里获取的新技术或者新管理理念，已经存在 于现有的 BI 软件包中。如果站在他们的肩膀上，坚持选择承载优秀管理实践的软件包，将会帮助企 业家快速提升数据领导力。从实操来看，“PEBT”方法论分为三个阶段：第一阶段是定位于软件包 的未来业 数据分析平台 数据服务平台 自助分析空间 数据API管理 共享场景管理 数据服务运营 数据需求管理 数据授权管理 数据仲裁管理 数据问题管理 SOLUTION 解决方案 核心架构 创新方法论 数据工作台 + 指标治理体系 构建“五阶十六步”指标治理方法用于指标管理与开发，同时搭建指标资产平台管理指标治理过程。 指标治理方法 指标 设计发布 指标 数据设计 数据 探源认证 模型 服务设计 +FineReport/ineBI 质量/供应量 /生产 区域制造业 赋能 135战略 四阶 培养 零代码+BI 三大 场景 龙行 未来 072 数智领导力 071 数智领导力 创新方法论 1、设计数字化建设规划 按照东风集团 1 个中心 2 个旅程 3 个贯通规划， 柳汽按“135”思路推进公司数字化建设，构建数 字柳汽，提高全价值链业务能力和运行效率，支撑经营战略达成和客户满意。

2024 年 8 月 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 1 前言 2 第一章：文献综述与方法论 4 ● 美国的算力增长预期，分歧重点在市场 5 ● 中国算力增长预期，不确定性主要在技术 5 第二章：测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 一轮大模型创新所遵循的扩展定律（scaling law） 产生了大数据 - 大算力 - 大模型 - 大电力的范式。 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 4 文献综述与方法论 全球数据中心用电量将在 AI 的推动下大幅增长，一直受到关注。从 2023 年以来， 由于生成式 AI 的迅猛发展，美国尤其为“电力危机”感到焦虑，而中国的人工 智能要在碳达峰目标的约束下追赶美国，算力与电力问题需要重估。 国的较确定的算力增长的角度。 中国目前无法通过官方渠道同步获得英伟达最先进的 GPU。美国降下的“硅幕”， 限制芯片设计、制造与流通的多个环节，试图将中国先进算力遏制在 A100 水平 文献综述与方法论 机构对数据中心未来用电规模的预测 来源：公开信息，未尽研究，环球零碳 说明：不完全列举。部分机构给出了单个场景的预测，为图中蓝色圆点；部分机构给出了不同场景的上下限，为图中线段。IEA 的预测截至

2024 年 8 月 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 1 前言 2 第一章：文献综述与方法论 4 ● 美国的算力增长预期，分歧重点在市场 5 ● 中国算力增长预期，不确定性主要在技术 5 第二章：测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 8 ● 所带来的海量计算，将与可 再生能源一起，推动新一轮信息与能源革命。而这 一轮大模型创新所遵循的扩展定律（scaling law） 产生了大数据 - 大算力 - 大模型 - 大电力的范式。 4 文献综述与方法论 全球数据中心用电量将在 AI 的推动下大幅增长，一直受到关注。从 2023 年以来， 由于生成式 AI 的迅猛发展，美国尤其为“电力危机”感到焦虑，而中国的人工 智能要在碳达峰目标的约束下追赶美国，算力与电力问题需要重估。 国的较确定的算力增长的角度。 中国目前无法通过官方渠道同步获得英伟达最先进的 GPU。美国降下的“硅幕”， 限制芯片设计、制造与流通的多个环节，试图将中国先进算力遏制在 A100 水 文献综述与方法论 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 机构对数据中心未来用电规模的预测 来源：公开信息，未尽研究，环球零碳 说明：不完全列举。部分机构给出了单个场景的预测，为图中蓝色圆点；部分机构给出了不同场景的上下限，为图中线段。IEA

通信、量子通信等新一代信息技术的探索应用，为专网注入了前所未有的进化动 能，为突破传统瓶颈、开拓新场景开辟了广阔空间。本白皮书与案例集基于国家 政策及国内外专网发展情况的梳理，系统解构专网落地方法论：从性能指标、架 构选型 （独立/混合/虚拟专网），到智慧运营平台构建、新兴技术赋能运营创新， 旨在为产业提供可复用的实施框架。 我们坚信，当 5G/5G-A 专网深度融入生产核心环节时，它已不仅是通信工

中国科学院文献情报中心 科睿唯安 2025 001 2025研究前沿 目录 目 录 Contents 1. 背景 005 2. 方法论 006 2.1 研究前沿的遴选与命名 006 2.2 研究前沿的分析及重点研究前沿的遴选和解读 007 背景和方法论 农业科学、植物学 和动物学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 011 1.1 农业科学、植物学和动物学领域 Top10 热点前沿发展态势 材料科学；7. 物理学；8. 天文学与天体物理学；9. 数学；10. 信息科学；11. 经济学、心理学及其他社会科学。 ③ 核心论文出版年的平均值。 ④ 引用至少两篇核心论文的施引论文。 2. 方法论 整个报告分析工作分为两个部分：研究前沿的 遴选和命名由科睿唯安和中国科学院科技战略咨询研 究院科技战略情报研究所合作完成，128 个研究前沿 的核心论文及其施引论文的数据由科睿唯安提供；研 员进行调整和归并。 结合上述三种方法，最终在每个大学科领域各遴 选出 10 个热点前沿，共计 110 个热点前沿。因为每 个领域具有不同的特点和引用行为，有些学科领域中 006 背景和方法论 2025研究前沿 的研究前沿在总被引频次和篇均被引频次上会相对较 少，所以从 11 大学科领域中分别遴选出的排名前 10 （以下简称 Top10）的热点前沿，代表各大学科领域 中最具影响力的研究前沿，但并不一定代表数据库（所

2：项目从试验到实盘耗时多久，是否有灰度机制（如分阶段资金投入）？ 组合构建中，如何使多因子择时、“三标尺”行业轮动相结合？ 该项目目前定位于研究导向的初步探索阶段，其核心目标在于验证基于宏观框架 的资产配置方法论的有效性。项目底层逻辑依托卖方分析师构建的宏观研究体系， 主要聚焦于策略模型的学术验证与框架优化，尚未进入实际资金运作环节。由于 仍处于理论验证期，暂未涉及实盘交易所需的资金管理系统、风控模块等基础设 施搭建，也未制定灰度机制相关流程（即通过小规模资金、限定标的试运行逐步 扩大应用的过渡方案）。当前研究重心在于回溯测试的严谨性验证、模型对市场 状态切换的适应性分析以及动态参数调整机制的可解释性构建，为后续可能的实 战化转型积累方法论基础。 多因子择时输出的大盘风险暴露系数作为行业轮动的“顶层约束”。例如：当多 因子择时模型输出空仓信号时，使行业轮动模型进入“防御模式”，股票仓位整 体缩减，行业仓位更加分散，且增强模型对于低贝塔行业的偏好；当多因子择时

性的机遇诊断、数据采集、算法搭建并落地验证。关键步骤 如下： 1. 引入机遇分析：生产设备的关键零部件众多，但如果全部 导入预测性维护，则可能造成不必要的成本浪费，建议根 据实际需要进行考量。罗兰贝格的方法论可帮助客户识 别最适合的引入机遇。以某品牌的数控车床应用案例来 说，我们通过部件成本、故障频率及故障影响范围等关键 维度进行交叉衡量，最后建议客户从刀具及主轴入手，力 求以最小成本达到最佳应用效益。

培养更多数智化转型 人才 完善全流程应用 制定技术合规标准 • 统一技术实现路径 • 制定统一的标准和 规范 • 在更多部门进行 Agent推广应用 澜码科技AI Agent在金融领域的实施方法论 业务信息收集 样例数据梳理 应用场景评估 资源评估 算力评测 SaaS端验证 Workflow设计 实施计划研讨 知识整理 模型部署 AskXBOT部署 验收 优化 压测 监控 评估调研

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