智能化的先期参与者，尤其是大型央国企；③具有较 高的行业敏感度，对接难度相对较小或者改造优势比较明显的意愿型企业也将具有先期优势。 国内外化工行业的软实力差距有望逐步缩窄。经过 20 多年的发展，我国的竞争优势从前期低人力成本、政策驱动的 资本投入向产业链市场配套和系统化的综合赋能进行升级。借助 AI 工具，我国有望弥补多年历史积淀带来的国内外 材料研发的差距，实现高端材料的加速突破。 投资建议 Deepseek 将给与高度赋能，而此次的 AI 低成本高 效的工具推出，对生产要素的排序或将产生明显影响，或将促使我国化工行业尤其是材料 行业的竞争力发生明显的改善。 从近几年的发展来看，我国的竞争优势从前期低人力成本、政策驱动的资本投入向产业链 配套和综合型市场进行升级。在 90 年代开始，我国化工行业从技术引进到规模放大，借 助前期化工制造的资本密集和劳动力密集性的特点，形成了初期的相对优势，挖掘需求市 20年 资本密集+劳动力密集 低成本优势+政策带来 的资本优势 规模效应 充分挖掘市场潜力 产业链优势：上下游 互为赋能 工艺设计、生产设备、 安装建造、原材料配 套、催化辅材等 人力成本低、 政策驱动 产业链配套、 综合性市场 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 8 扫码获取更多服务 图表5：我国的 PCT 专利申请量自 2019 年开始位居全球第一位（千件）

钱规则逻辑，并利用 RAG 提供专业案例和法规依据生 成反洗钱报告，大幅提升通用模型在专业风险识别上的 准确性和解释性。 ③成效：可疑交易分析报告自动化生成时间缩短 50% 以上，释放合规人力资源，提升风险防控的及时 性与准确性。 积极与生态伙伴合作，借鉴大型银行经验，加速技 术消化吸收与本地化适配，降低创新风险。 “AI+Python”自动化处理高频报表，数据处理速 度提升 证券行业正面临不可逆的运营模式重构，三大痛点 倒逼券商转型：一是成本高企难以为继，分散运营导致 人力、系统、场地重复投入，这可能也是近几年券商营 业网点持续“做减法”的主要原因；二是海量客户服务 一是客户聚焦，打破客户所属关系的壁垒，集中将公司 部分零售客户进行经营服务；二是资源聚合，集中公司 人力、场地、技术等资源强化集约化团队服务能力和效 率；三是流程标准，设定客户全周期的标准化服务策略 展策略保持一致，驱动业务创新，塑造未来的商业模式， 提升运营效率，更好地满足客户需求，增强公司的核心 数字化转型的效果应该用价值创造衡量。当前信托 业普遍面临增收节支的压力，在有限的资源投入下，每 一笔资源，无论是时间、资金还是人力，都应当精打细 算，有针对性地投入到能产生最大效益的领域。深入理 解各个业务环节，识别出最需要数字化改造的关键点， 避免广撒网式的投入，对特定项目或技术进行深度研发 和应用。这样的转型策略能够确保信托公司在有限的资

ABSTRACT SMS 教育进化 趋势前景 变迁革新 商业实践 从宏观层面来看，AIGC技术延伸扩展了人脑智能，并且降低了使用门槛，应用影响力随之无限泛 化。具体到教育行业，部分基础工作被替代，社会人力结构和人才需求被重塑。AIGC技术与现代 教育在教学内容、师资配置、交互方式等方面有着巧妙的吻合之处，彰显着技术落地的必要性。 AI技术也由教学辅助发展到自适应学习，推动大规模因材施教逐步落地。这些共同推高了时代对 www.iresearch.com.cn 宏观：AIGC带来的人力需求变革 AI成为基础设施，部分基础工作被替代，社会人力结构和人才需求重塑 技术的跃迁、生产效率的提升并不会自然带来社会整体福利水平的提升，相反往往以牺牲部分人的利益为前提，进而引发社会结构、 人力需求的重塑。AIGC交互界面的用户友好性、大模型开源及API价格的降低、插件服务带来的应用生态繁荣等，都使得AI技术或将 专业人士和技术人员，即部 分白领的工作 具有创造力、深度思考、探 索能力的人，将享受AIGC带 来的效率优势。 人力结构转变 麦肯锡《生成式人工智能和 美国工作的未来》报告提出， 2030 年美国工资最低的岗位 将减少110 万个，但工资最 高的岗位可能增加 380 万个 AIGC带来的社会结构及人力需求变革 当前人类工作活动实现全球自动化水平的时间表 2020 2030 2040 2050 2060

10 全部参数激活，高能耗 OpenAI 等传统模型在运行时通常需要激活全部参数， 能耗巨大 模型调整强依赖标注数据 传统方式往往需要大量标注数据来监督微调（ SFT ）， 耗费大量人力和时间成本，且数据标注质量也会影响 模型性能。 任务精准分配，大幅降低能耗 依靠稀疏混合专家模型（ MoE ）架构，仅需激活 5%-10% 的参数，将任务精准 地分 配给最相关的“专家模块” 模型私有化、建立场景基线效果、人保专属大 模型训练、迭代优化范围扩展四个阶段。 • 自动化与知识库：形成人保寿险数百万条知识 库数据、实现自动化采编投喂，效率提升 30 倍。 线上调用量 26 万 + 人力部门反馈咨询量分流 50% 技术与突破 落地与应用 问答秒级响应 问答准确率 0.5s 94% + 19 AI 保宝 -- 办公助手 ( 二 ) 办公助手： 面向内勤 ，实现从日常办公到专业业务操作的全方位支持 无法根据需要进行交叉 查询灵活分析 ————— 亮点————— chatBI 支持用户以自然语言提问， 灵活查询不 同维度指标， 可直接计算同环比 、 均值 、 进行排 名比较等， 节约大量开发人力 25 AI 保宝—智能审计 （八）智能审计：推动审计模式从“人工抽样” 向“全量覆盖” ，助力公司构建覆盖更全面、响应更敏捷、决策更精准的智能化审计体系 客户画像 行为模式

入数字经济时代，颠覆式创新屡见不鲜， 商业竞争格局不断被打破，这驱动着企 业纷纷加强自身的数字化转型以适应新 的发展潮流，并期望以此开启新的增长。 但认知上的共识并不意味着实践中的成 功。在投入大量人力、物力、财力进行数字化 相关的平台与系统建设后，越来越多来到数字 化中局的企业才发现，光靠大规模的数字化建 设而没有精细化的内部运营管理做支撑，无法 持续响应业务迭代发展的要求，大刀阔斧的数 AI 机器人 来进行的，只有 10% 相对比较复杂的情形才由 人工坐席跟进。”刘立民称，“这种方式非常 有效地控制了人手，节省了公司的成本，同时 服务质量还有所提升，因为以前只能靠有限的 人力达到 40% 左右的回访率，现在通过 AI 机 器人能够达到 100% 的回访。” 更为典型的例子则与保险行业一年一度的 “开门红”活动有关。对保险企业来说，“开门红” 是一年中最关键的时间点，但对传统的数据中 向上游的供应链和物流、内部的生产、再到面 向下游的销售和服务）以及支持活动（包括金融、 财务、人力资源管理等）。 数智价值链就是在波特提出的价值链基础 上，增加一个数智活动。“数”指使用大数据， “智”指使用智能分析技术（机器学习等）。 在数字经济时代，数智活动将成为企业价值链 必不可少的价值增值活动，就像营销、生产、 人力资源等等，成为企业价值链中的关键一环。 走出数字化建设误区 提出建立数智价值链，是因为在数字化转

11月2日发现剩余工时开始出现提升的趋势，经过核实时存在有变更任务存在，导致工时增加，因此重新评估任务计划。 11月4日调整完毕后发现剩余工时超过了基准线（日序时），存在延期风险，经过评估需要增加人力投入，因此临时抽调人力投入，在11月9日 恢复到基线以下。 www.top100summit.com 缺陷趋势图-关注缺陷修复速度 创建速度（红线斜度）明显高于修复速度（蓝线斜度）,说明目前修复速度缓慢。

策。 市场驱动力 中国头部的快递企业都在积极的拥抱 RFID，不断在探索与验证 RFID 方案的投资产出比。 行业需求度 经济需求 1、快递物流是一个劳动密集型的产业，需要大量的人力，如通过技术手段减少人力的投入对于经济价值体现明显。 2、提升仓库的周转效率，可以降低仓储成本。 3、降低损耗与赔付等。 管理需求 1、可以让用户与快递公司都可以了解快递包裹的实时位置与动态 2、缩减快递 业务中，单价 相对还较高，而在普通的电商单中，平均单价只有 1-2 元钱，庞大的快递包裹业务量如果都加上 RFID 标签，会吞噬掉快 递企业大多数的利润。 第二，快递行业的经济效益主要体现在人力成本层面，而目前中国的人力成本还不够高，且快递行业的信息化水平也 比较高了，所以加上 RFID 标签之后带来的经济效益相对较弱。 IOTE 2026 深圳展 2026 年 8 月份 参展联系：陈先生 18676385933 价较高”、“利润相对较高”、“人工成本相对较贵”的细分场景会率先使用 RFID 标签，比如欧美等海外市场，比如大件仓， 再比如生鲜食品等，而更大范围的快递上 RFID 标签，还需要市场条件进一步演化（如快递单价提升、人力成本进一步变 贵、标签成本有较大幅度的优化等）。 3 图书档案 图书档案市场应用 RFID 方案的时间比较早，该市场的 RFID 方案有 HF 与 UHF 两个频段，其中 HF 主要用在公共图

在短期聚焦核心价值链，重点围绕效率革命与体验升级展开，战略重点是在获客、风控、服务 三大环节实现 “量 - 质 - 效” 突破 ;(2) 在信贷科技平台转型的中期阶段，流程自动化与决策智能化成为关键，通过技 术迭代突破人力限制，最终释放组织能力、构建规模效应与生态壁垒 ;(3 ) 长期革命后的 “终局”，或将是信贷科技 平台建立“业务 - 数据 - 算法”三角协同机制，打造“数据 + 场景 + 技术”三位一体的护城河，三者动态适配、相互增强。 马上消费金融 5.3 中期进化，通过流程自动化与决策智能化，突破人力瓶颈 l 面对风险与监管的双重挑战，信贷科技行业正通过技术驱动实现场景深度融合，大模型技术从辅助场景向核心决策场景延伸，例如， 数智人帮助决策智能化、多模态技术构建动态策略引擎。 因此，在信贷科技平台转型的中期阶段，流程自动化与决策智能化成为关键， 通过技术迭代突破人力限制，最终释放组织能力、构建规模效应与生态壁垒。 资料来源 • 财务报表 • 模型多，不能通 • 依据客户业务需 • 不同客户、不同 • 合同 用 ; 通常 n 个文档 求设计不同规则 业务需定制化开 • 发票 需要 n 个模型 引擎，人力开发 发不同模板 • 结算单 • 新增要素和文档 成本高 • 客户新增模板需 • 信用证 均需标注数据、 • 客户、业务不同， 求需重新开发 • 提单 重新训练模型 规则也需大幅改

运维资产智能转型 统一运维管理平台 远程运维工具平台 数字化运营平台 运维工具持续创新 复等方方面面，华为在每个领域都提出了运维现代 化改进的方案：极简性的运维体验应对政企混合云 运维投入人力有限的场景，保证混合云运维效率； 预见性风险治理帮助政企客户实现风险的提前感知 与预防；确定性故障恢复则给出了在云与业务耦合 度日益加深的背景下的最佳答案。 应用运维现代化 当前，越来越多的用户将关注点从云与设备运维转 故障处理流程示例 14 业务转维规范 业务转维规范主要明确站点转维标准动作及交付 件，确保项目转维各流程顺利进行。规范转维管理 过程，明确网络安全责任边界和转维关键角色职 责，确保项目转维人力按时到位，通过完善项目转 维流程建设，更好地降低站点的运维风险。 转维总体分为转维准备、转维自检和转维交接三个 阶段，每个阶段对应关键的转维动作和标准交付 件，以及相关责任人。 运维数据治理规范 硬件变更及更换 应用A运维 应用B运维 基础云服务运维 大数据运维 数据库运维 服务运维 PAAS 图3.7 运维组织结构全景示例 3.2.3 人力配置 结合日常运维管理工作、主动运维工作和被动问题处理工作的开展，有效合理的设计现场运维人力配置基线， 在满足日常运维需求的同时，发挥更大价值的人效比，具体人员配置参考3.8。 表3.8 人员配置参考 序号 组织角色 配置原则 参考量纲 建议参考基线

工作流程管理 IS 行业解决方案 MM 物料管理 HR 人事管理 SD 销售与分销 PP 生产计划 QM 质量管理 PM 工厂维护 后勤系统 后勤系统 财务系统 财务系统 人力资源 人力资源 客户及工业部门的 特殊要求 客户及工业部门的 特殊要求 SAP R/3 的模块集成 © 2011 82 - All rights reserved 9 MM 物料管 理 R/3