，中信 “ 合伙伙伴关系”更注重建立深度的信任的 “认知和兴趣”过程 ，是为 “调性 ”。 盈利不是商业的起点 ，盈利是终点。 传统的营销过程分为从“认知、 兴趣、购买到忠诚”的过程 : “ 客户关系”更强调快速实现“购买过程” ，是为 “变现” ; 2.3 解决之道 : 从产品销售到买方投 顾 变现 资料来源 : 秒针营销学院，中信建 投 公域到私域的获客及数据采集沉淀 l 采集每一个触点、每一次用户互动数据 传统投顾仅少部分精力用于客户沟通与服务 ); 服务普惠性难题 ( 人工成本 高昂而人效有限使传统投顾更聚焦高净值客户市场 ) TAMP 的本质是通过技术重构生产关系——将投顾从重复劳动中释放 ，转而聚焦于客户关系维护与信任构建。 图表 9: 顾问在使用 TAMP 平台前后的时间分配情况 图表 10: 投顾使用 TAMP 主要是为了有更多时间服务客户 拥有更多时间满足客户需求 前中后台人员的生产力。 例如通过智能风控、内容生成等工具，提升中后台运营效率 ; 部 署大模型能够快速读取和初步分析数据，使客户经理等前台人员从繁琐的数据处理工作中解脱出来，将更多精力投入到客户关系维护与业务拓展上。 u 长期 : 驱动敏捷转型，塑造差异化竞争力 • 长期积累下， AI 促使证券机构实现敏捷转型，形成区别于同行的差异化竞争力，在不断变化的市场环境中占据优势地位。

统一的IT系统 六大核心运营系统，支持集团端到端的核心价值链高效运作 PLM：产品全生命周期管理 APS：高级计划排程 SRM：供应商关系管理 ERP：企业资源计划 MES：制造执行系统 CRM：客户关系管理系统 三大管理支持平台，提高集团管控能力，确保集团分权模式 下的高效运作 FMS：财务管理平台 HRMS：人力资源管理平台 BI：决策支持平台 www.top100summit.com •

办公：微软、谷歌引领产品矩阵全面 AI 化 微软是全球生产力工具的领导企业，围绕企业业务与管理流程，已经形成了布局完整的产 品矩阵，目前正主导生产力工具的 AI 化。微软的产品矩阵覆盖企业办公、客户关系管理、 资源管理、员工管理、低代码开发等业务环节，微软已经围绕这些业务环节，推出相应的 Copilot 产品，对原有产品进行 AI 大模型赋能。从 Copilot 时点来看，微软首先在主力产品 Office 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 30 电子 产品化方面，微软与 OpenAI 将大模型能力对原有的软件产品、云计算业务、智能硬件进 行全面升级。1）微软围绕企业办公、客户关系管理、资源管理、员工管理、低代码开发等 业务环节具有完整的产品矩阵，2023 年以来推出相应的 Copilot 产品对原有产品进行 AI 大 模型赋能，其中产品化最早、最为核心的是面向企业办公场景的

理所有营销方式，并根据 客户需求变化情况进行 预测，动态调整研发、采 购、生产与交付等方案； b)适用时，通过数字化技术 实现与客户深度交互、产 品与服务的个性化定制； c) 应建立客户关系管理系 统，开展客户分级分类评 价、客户画像绘制等工作 a) 应动态跟踪客户战略和 中长期发展计划，实现 自 身 产 品 与 服 务 的 优 化 ； b) 适用时，应通过虚拟现

推区域特色产业升级，在推动优质企业落实“质量回报 双提升”行动方面久久为功。如秉承服务区域经济发展 理念，紧抓科创金融、知识产权资产证券化方面战略机 遇，可通过打造智能分析模型体系，增强机构投资决策 管理、企业信用评级、客户关系识别、潜在商机挖掘等 综合金融服务能力与质效。 针对“科技创新 + 先进制造”类企业，由于科技创 新活动研发投入大、技术迭代快、经营不确定性高，同 时具有高智力、轻资产的特点，传统金融机构往往“不 思考该如何破局，并逐渐总结出了集约化运营这一解 题之道。 集约化运营是指通过架构调整整合服务资源、通过 技术手段优化服务流程，以标准化、智能化的方式实现 大规模客户的高效管理与服务。集约化运营绝非简单的 人员合并或客户关系调整，而是以数字化技术为引擎、 以客户价值为中心的系统性变革。其本质在于通过集中 管理、标准化流程、资源共享与智能化赋能，实现效率 跃升、风险可控和服务升级的突破。其核心特征包括： 在金融 3. 多模态交互能力 4. 模型协同与知识蒸馏 5. 安全与合规技术 三、全栈能力​ 打造金融级远程银行新 基建 78 本解决方案具备强大的系统集成能力，能够与银行 现有的核心业务系统、客户关系管理系统、数据中台、 营销中台等进行无缝对接和集成。通过数据接口和中间 件技术，实现了不同系统之间的数据共享和交互，确保 了信息的一致性和准确性。同时，系统还支持与其他第 三方服务提供商的系统进行对接，如联网核查、数字签

则和条 件，在不同的环节之间自动触发和传递任务，实现业务流程的顺畅 执行。这样可以减少人工干预和错误，并提升业务流程的效率。下 将从智能规建、智能运维、智能营销、智能计费、智能客服、智能 客户关系管理、商业智能等方面，如何赋能算力网络应用进行分 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 43 析。 图 4-5 服务生成算力网络全流程自主管控 智能规建：服

完 整性，对比发送与接收端数据差异） 9 、跨境资产负债币种错配是否导致汇兑损失？（如构建敞口监测仪表 盘， 实时计算即期与远期合约对冲覆盖率） 10、是否存在客户隐瞒关联关系的行为？（如通过客户关系假设，基于两 层 关系检索，深度挖掘隐形关联关系） （三）具体审计示例 1 、跨境贸易融资背景真实性审计：使用 OCR 技术提取提单号、货物描述 等 关键字段，建立唯一性标识数据库；结合区块链存证平台（如蚂蚁链）核验 核查？（如：抽取尽调底稿，核对供应商/客户访谈记录、银行流水与发行人 披 露数据一致性。） 2 、利益冲突管理失效 （2）是否同时为同一并购交易的买卖双方提供顾问服务，是否未披露潜在 72 利益冲突？（如：检查项目清单及客户关系图谱，识别存在竞争关系的客户群 体。） 3 、发行文件虚假陈述 （3）招股说明书或募集说明书是否隐瞒重大诉讼、行政处罚或财务造 假？ （如：比对企业信用报告、裁判文书网数据与申报文件风险提示章节。