年的目标架构及演进路线 • < 文件 5> 企业架构治理 (EAM) 现状诊断 • < 文件 6> 企业架构治理 (EAM) 设计 – 针对体改后的组织设置，设计所需角色、 岗位、职责，及项目治理流程 • < 文件 7> 数据治理的方向性建议 • < 文件 8> 现有 / 目标架构的 ARIS 模型说明 – 现有 / 目标架构在 ARIS 中被完整记录， 该文件为对建模内容的说明 本项 组合管理中 的贯彻 A B C A1 5 企业架构管理可以从要素、流程、和角色三方面来 分析 流程 角色 要素 资料来源：麦肯锡 EA 创建与维护流程 EAM 参与项目管理流程 EAM 参与项目组合管理 流程 设计 输入 当前 架构 目标 架构 参考 模型 架构 规范 架构 评估 转型 规划 流程层 能力层 应用层 集成层 数据层 基础层 总架构师 项 目 角 色 三大工作内容服务 架构路线图在 项目排序中的 贯彻 C 架构设计在项 目中的贯彻 B 架构维护与 更新 A 架构管理要素 业务需求 业务流程架构 业务能力架构 应用架构 集成架构 数据架构 基础架构 目标架构 业务流程架构 业务能力架构 应用架构 集成架构 数据架构 基础架构 企业战略规划 新技术趋势 EA 知识库 业务架构路线图 应用架构路线图

深度协 同管理 …… 统一的数据管理 统一的数据管理 主数据管理整体目标 整体业务变革和思路 统一平台：统一平台，统一入口，减少多系统重复录入工 作量，减少错误率； 统一管理：梳理业务执行流程，通过系统功能规范录入标 准，减少人为判断因素，提高准确率； 精细化管理：精细化数据管理，增加管理属性，为业务经 营分析提供好的数据基础； 专业化品类数据管理：梳理品类体系，关注特殊品类差异 主数据管理整体目标 u 统一和规范的数据管理，实现集团级数据共享和信息流打通的最终目的。 整体业务变革和思路 统一平台：统一平台，统一入口，减少多系统重复录入工 作量，减少错误率； 统一管理：梳理业务执行流程，通过系统功能规范录入标 准，减少人为判断因素，提高准确率； 精细化管理：精细化数据管理，增加管理属性，为业务经 营分析提供好的数据基础； 专业化品类数据管理：梳理品类体系，关注特殊品类差异 主数据管理整体目标 u 统一和规范的数据管理，实现集团级数据共享和信息流打通的最终目的。 整体业务变革和思路 统一平台：统一平台，统一入口，减少多系统重复录入工 作量，减少错误率； 统一管理：梳理业务执行流程，通过系统功能规范录入标 准，减少人为判断因素，提高准确率； 精细化管理：精细化数据管理，增加管理属性，为业务经 营分析提供好的数据基础； 专业化品类数据管理：梳理品类体系，关注特殊品类差异

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 领料信息 BOM 信息 信息 管理咨询 ]+[ 云平台 ] 为 XRKJ 转型支撑 以提升组织能力和管理为目标的管理咨询 信息系统 管理流程 组织结构 战略和策略 大数据云平台 核心管理流程和制度 组织结构 承载管理思想提升运营效益的云应用平台 ＋ 管理流程 组织结构 企业发展战略 核心管理流程和制度 合理的组织结构 速度、质量、成本的核心价值链 大数据云平台智能化 人员高效 员工意愿能力 2 中心系统集成； 3. 质量监测半自动； 4. 检验记录与工单脱离； 1. 基于 IPV6 宽带，设备 直接与系统连接； 2. 制造状态实时反馈到 MES ； 3. 核心业务流程已经全面 数字化并连接 1. 传感器可以实时捕获全 流程信息； 2. PLM 与 ERP 、 MES 、 WMS 、 LIMS 全面打 通实现数据统一； 3. 通过知识模型进行机理 推理分析 1. 大数据云平台成为系统 的核心；

Agent 的核心能力——自主规划、记忆、使用工具 （网页、软件、 API ）使其天生就擅长处理需要与 外部环境交互的复杂、多步骤流程，完美解决了传 统 AI 在“流程自动化”上的短板。 以“执行力”响应“落地”要求： Agent 的设计理念区别于停留在“对话”或“理解” 的 L1/L2 级 AI ，其 L3 级别的核心是“采取行动，完 从“助手”升级为“员工”或“自动化引擎”，处理如自动生成报告、解决复杂客服问题等复杂任务，以实现显著生产力 飞 跃。 AI Agent 契合这一需求，其天生适合处理复杂任务，强调执行与行动，具备自动化复杂流程的潜力，有望带来指数级效率提升和生产力解 放，满足市场对显著价值回报的需求。 过去的状态： 停留在概念验证（ PoC ）或小范围试点， AI 更像一个需要被验证的“玩具”或“辅助工具”； 现在的要求： 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； 现在的要求：渴望自主规划、调用不同工具、横跨多个系统、涉及复杂步骤的端到端工作流。 核心挑战： 这些正是传统 AI 应用难以企及的、高价值的“流程自动化”领域。 数据来源：公开资料、甲子光年智库总结整理

....................................................................................7 1.1.1 传统保险业务流程痛点................................................................................................. .................................................................................37 2.2.2 数据清洗与标准化流程................................................................................................... ....................................................................................96 4.2.2 人员培训与流程优化.................................................................................................

9. 操作流程优化......................................................................................................................................................................153 9.1 理赔申请提交流程....... ..155 9.2 审核与批复流程.....................................................................................................................................................158 9.3 赔付与结算流程................. .....................................................280 1. 引言 近年来，保险行业理赔业务面临日益增长的复杂性和效率挑 战。传统理赔流程依赖人工审核，不仅耗时耗力，还容易因人为因 素导致误差或纠纷。据统计，2023 年全球保险理赔处理时长平均 为 15-30 天，其中约 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 通，直接拉高运营成本约

求？ 10 15.数据全生命周期管理的合规流程包括哪些环节？ 10 16.数据血缘管理对可信数据空间合规的意义是什么？ 11 17.可信数据空间中数据目录的合规建设要求有哪些？ 11 18.数据确权在可信数据空间中的合规路径是什么？ 12 19.数据估值在可信数据空间中的合规考虑因素有哪些？ 13 20.可信数据空间中数据销毁的合规标准与流程？ 14 三、安全合规类 15 21.可 可信数据空间中安全审计的日志留存要求是什么？ 18 26.数据泄露事件的应急响应流程与合规要求？ 19 27.可信数据空间中数据安全风险评估的频率与内容？ 20 28.数据安全管理体系的认证标准（如等保2.0）如何应用？ 21 29.边缘数据在可信数据空间中的安全合规要点？ 21 30.可信数据空间中数据安全事件的报告义务与流程？ 22 四、技术标准类 23 31.可信数据空间的主要国家标准（如GB/T系列）有哪些？ 不同行业（如金融/工业）的可信数据空间行业标准？ 23 33.可信数据空间的国际标准（如ISO/IEC系列）有哪些？ 24 34.可信数据空间的互操作性标准核心内容是什么？ 24 35.可信数据空间的可信认证机构与流程有哪些？ 25 36.可信数据空间中数据格式的合规标准要求？ 26 37.可信数据空间中接口标准的安全性设计要点？ 27 38.隐私保护技术（如差分隐私）的标准应用要求？ 27 39.区块链

.......... 4 交互关系 ........................................................................ 11 6 业务流程 ............................................................................ 15 概述 .............. 可信数据空间 技术架构 1 范围 本文件规范了可信数据空间技术架构，明确了可信数据空间在国家数据基础设施中的定位，描述了 可信数据空间作为一种数据流通利用基础设施的核心技术特征、最小功能集合以及关键业务流程。 本文件适用于指导地方、行业、领域、企业开展可信数据空间的规划、建设、运营和管理。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 身份注册：按照 NDI—TR—2025—02 确定的业务节点服务流程和要求、NDI—TR—2025—03 确 定的用户身份注册流程和要求，为数据基础设施新用户分配数字身份。用户可由可信数据空 间服务平台代理完成注册，也可用在行业/区域功能节点中已注册的身份直接登录； b) 身份认证：按照 NDI—TR—2025—03 确定的用户身份查询流程和要求，提供身份认证功能， 支持相关方确认可信数据空间中的用

27 2.2.2 大数据分析与挖掘......................................................................28 2.2.3 自动化流程支持.........................................................................31 3. 技术方案设计........... 5.1.2 网络环境要求...........................................................................101 5.2 部署流程...........................................................................................105 5.2 15%-20%。这种 现状迫切需要通过智能化技术重构医疗服务流程，实现从被动治疗 到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言 处理和多模态学习为核心的 DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 分钟缩 短至 75 分钟，电子病历自动生成准确率达到

个代表处的实时运作情况了如指掌。但这个项目启动之初，孟晚舟就 遇到一个大难题：华为数据质量达不到预期。主要体现在财务数据不准确且不易获取，无法通过多维 度的、客户化的财务分析支持业务决策，重要财务与账务流程手工操作导致周期过长且不规范业务控 数据领导力的核心是培育企业家的数据素养 提升数据治理水平 数据领导力。它与传统领导力是相互增益的，在企业家的直觉感性决策基础上叠加了数据驱动的理性 决策，而 环境呼唤 数据领导力、数据领导力的核心是培育企业家的数据素养与提升数 据治理水平、数据领导力和善用数智技术工具三个方面进行阐述。 引言 数智领导力 004 003 数智领导力 制、政策、流程与授权规范性差等等。于是，华为决定同步启动数据治理工作，这个动作持续贯穿于 IFS 项目全过程，从 2007 年开始一直到 2014 年 IFS 项目关闭，8 年时间的艰难推动，才获得如今 华为公司较高质量的数据。2023 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 的未来业务需求；第二阶段进入选择软件包；第三阶段是软件包使能的业务流程重整和数据治理。 006 数智领导力 DIGITAL MANAGEMENT LEADERSHIP 第一章 CHAPTER 1 在复杂性与不确定性交织的时代，领导力不再仅源于权威与远见，更在于将混沌信息转化为清晰战略，