与金融重大战略部署的动态匹配机制，提升审计立项的精准性和前瞻性？（如 需 “ 建立 战略分解-风险扫描-优先级赋分 ”模型，通过政策图谱与风险热力图双 维 “ 驱动立项决策，并增加 战略分解颗粒度标准 ” “ 和 热力图更新频率 ”等具体参 数） （4 “ ）针对金融科技重构业务场景的趋势，如何重新定义内部审计的 客观 性 ”内涵，提升对数字化风控模型及算法偏差的审查能力？（如应扩展至算法可 解释性审查， 风险仪表盘展示违规操作分布） 二、审计工作管理与审计质量控制 （一）基础审计场景应用问题 1 、审计工作管理问题 （1）审计计划动态调整机制是否缺失？（如：未根据金融市场波动或机构 战略转型实时更新审计重点；需建立季度滚动计划，结合金融科技风险权重变 化） （2）风险评估模型是否与业务复杂度脱节？（如：对跨境金融、数字资 产 等新兴业务仍采用传统风险评估框架，需要引入 AI 风险预测模型，调整风 （3）审计资源配置是否存在不合理？（如：过度集中财务领域，金融科 6 技、 数据安全等方向人力不足；需要建立多维度资源分配模型，优先覆盖高风险 领域） 6 （4）法规库更新是否滞后于监管动态？（如：建立监管雷达系统，设置 关 键法规更新自动提醒（提前 90 天预警），需要设置专职岗位跟踪监管动 态，建 立法规变更预警机制） （5）数据治理体系是否不完善？（如：非结构化数据未纳入审计数据 池；

性。  数据集处理策略 ●算网协同调度平台针对不同特性的数据集采用差异化处理方式 。 在整体数据集处理方面，在数据迁移完成后再启动数据处理应用，以 此确保数据处理的准确性与高效性。而对于持续更新 / 增长的动态 数据集，在部署数据处理应用的同时即刻启动处理流程：对源和目的 的数据集间进行实时高效地同步，从而满足业务对数据时效性的严苛 要求。 4.1.3 业务流程 步骤一： 数据生成与 作奠定 坚实基础。 27 图 ● 4-7 东数西算-调度结果实施与数据迁移-数据调度 ④ 网络资源释放 在数据迁移传输完成后，系统立即执行网络通道资源释放流程， 确保网络带宽资源池的实时更新，避免因资源滞留导致的网络拥堵或 二次任务调度冲突，从而保障全链路传输资源的循环利用效率。 图 4-8 东数西算-调度结果实施与数据迁移-网络资源释放 步骤五：数据处理 28 在完成数据迁 状态，确 保数据的完整性和准确性。 ● 图 4-14 数据快递-调度执行-数据调度 ③ 网络资源释放 在数据快递任务传输完成后，系统立即执行网络通道资源释放流 程，确保网络带宽资源池的实时更新，避免因资源滞留导致的网络拥 堵或二次任务调度冲突，从而保障全链路传输资源的循环利用效率。 35 图 4-15 数据快递-调度执行-网络资源释放 4.3 东数西存场景 4.3.1 场景描述

通过确定货源 在采购申请中 提供供应源的缺省值 有效期 采购类型 特殊采购类型 供应商 采购厂家 生产形式 配额 配额基数 配额文件 配额分配数量 手工维护 从采购凭证和 计划订货进行更新 采购主数据 : 配额协议 © 2011 82 - All rights reserved 49 请使用已创建的物料和供应商在 SAP 系统中创建 1. 信息记录 路径：后勤 / 采购 / reserved 55 库存物料 <=> 消耗型物料  输入要求的物料编号  无科目设置类别  过帐到库存科目  在物料主记录中更新数量和价值  移动平均价格被调整  可以输入物料编号，但不是必须的  强制科目设置类别  过帐到消耗科目  消耗品更新 ( 只适用于物料主记录中的 物料 ) © 2011 82 - All rights reserved 56 采购文档类型 type ）在库存管理中承担重要控制功能。它在在 SAP R/3 的自动科目确定中起核心作用。移动类型与其他影响因素一起确定在财务会计中要更 新哪些存货或消耗科目。该移动类型也决定了凭证输入的屏幕或数量更新字段。 转移类型在 R/3 系统中是用于区分货物移动的三位数字码。如：物料接收、货物开票和转 库。 退货发运 122 101 仓库收货 移动类型 © 2011 82 - All rights

0] M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 目录 2 1. 出海启示：人形机器人产业链出海现状与启示 2. 回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展望：未来3-5年各类画像企业成长曲线、商业模式 5. M2具身智能研究院 Roundtable M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 目录 7 1. 出海启示：人形机器人产业链出海现状与启示 2. 回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展望：未来3-5年各类画像企业成长曲线、商业模式 5. M2具身智能研究院 ，头部进入百台~千台阶段； 软件型企业略缓，个别头部企业进入小批量试制阶段。 11 Source: M2研究分析；量产/商业化进程、场景信息基于企业公开信息/视频及行业专家访谈所得，最新进展持续更新中；转载引用内容请标明来源 已公布 规划中 软件型企业 硬件型企业 全栈型企业 典型企业 企业/产品概况 形态 双足 双足 双足 双足 工业生产 商业服务 场景落地 特种应用 家庭服务

推动持续发展 项目(Project) vs. 产品(Product) • 项目更加注重一次性的交付，解决某一具体问题或达成特定目标，完成后即结束。 • 产品关注长期的市场价值，需要持续优化和更新，以满足用户持续变化的需求。 产出(Output) vs. 成果(Outcome) • 产出(Output)指项目或产品的直接可交付成果，如软件系统功能、代码、文档等。 这是团队的直接工作结果。 推动持续发展 项目(Project) vs. 产品(Product) • 项目更加注重一次性的交付，解决某一具体问题或达成特定目标，完成后即结束。 • 产品关注长期的市场价值，需要持续优化和更新，以满足用户持续变化的需求。 产出(Output) vs. 成果(Outcome) • 产出(Output)指项目或产品的直接可交付成果，如软件系统功能、代码、文档等。 这是团队的直接工作结果。 Login Config Users Roles Integration … 之前 Why What How 挑战 • 不同外包商（难复用） • 一次性交付 （特定目标，难复制） • 每次更新要求CR（流程长，开发时间被压缩） www.top100summit.com 核心实践 – 项目转变成产品 H/W OS Web Server Product A H/W OS Data

映射到特征空间也仅仅是一个区域；使用这个设备的数据集进行训练仅仅更新了 完整模型的一部分。因此可以将模型的子集提取出来单独训练，最后整合实现高 效的模型更新。 图22：知识蒸馏基本框架 图23：单独训练子模型反哺主模型 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 基于知识蒸馏技术，边缘设备除了简单的请求，也可以实现模型更新，反哺集中 式数据中心的大模型。联邦学习最早是谷歌在 ChatGPT 是有可 能提供不准确的信息，并且建议用户不要提供敏感信息，因为匿名信息也可能会 被 OpenAI 的训练员用来改善系统。目前 ChatGPT App 仅支持 iPhone8 及更新的机 型，支持 iOS 16.1 及更新的系统，切仅支持文字交互模式，不支持多模态的图片 或视频输出，也不能调用摄像头，不支持联网、插件功能。ChatGPT 移动端的推 出也有望推动谷歌等其他大厂快速跟进，AI 模型全面进入移动端创新阶段。 信息、资料、建议及推测仅反映我公司于本报告公开发布当日的判断，在不同时期，我公司可能撰写并 发布与本报告所载资料、建议及推测不一致的报告。我公司不保证本报告所含信息及资料处于最新状态； 我公司可能随时补充、更新和修订有关信息及资料，投资者应当自行关注相关更新和修订内容。我公司 或关联机构可能会持有本报告中所提到的公司所发行的证券并进行交易，还可能为这些公司提供或争取 提供投资银行、财务顾问或金融产品等相关服务。本公司的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务

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 12 业务场景的更替等，智能也应该随着算网的动态变化进行自适应调整， 形成可演化式智能。例如，随着新的业务需求的出现，智能需要不断 更新和升级，以支持新的业务场景和应用。这可能涉及到新的数据处 理和分析技术、新的服务模型或新的安全措施等。同时，旧有的业务 可能会逐渐过时，智能需要相应地进行调整和优化，以适应变化的业 务环境。目 协议实现节点间 SID 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 21 及计算负载信息的动态通告。计算负载基于 CPU、会话数、QPS 等多 维度加权计算，采用阈值触发或定时更新机制减少网络波动。入口节 点需综合计算负载与网络成本选择出口节点，避免单一负载最低策略 导致的拥塞。任播地址机制进一步优化了请求转发路径，提升系统整 体性能。资源感知技术为后续资源编排与任务调度提供了实时、准确 3-3 所示。 图 3-3 算网数字孪生架构图 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 29 本节将介绍构建数字孪生的三项关键技术：数据采集和传感、仿 真建模、实时更新和反馈。 3.4.1 数据采集和传感 数字孪生需要在建模过程中获取与真实系统相对应的数据，以确 保模型的准确性和可靠性。数据采集与传感技术涉及到传感器、数据 采集设备和通信技术等，用于实时或离线地采集物理系统的各种参数

GPTs，形成丰富的 GPTs 生态系统。GPT Store 定制版本可以针对特定任务或行业进行 优化，允许用户与外部数据（如数据库和电子邮件）进行简洁的交互。2024 年 5 月，随着 OpenAI 更新 GPT-4o 模型，ChatGPT 能够识别用户语音的感情，并输出语音，实现如同 与真人对话一般的沉浸式体验。 图表5： Chatbot、Copilot 及 AI Agent 对比 1Q24）业绩会，GitHub Copilot 付费用户数已达到 180 万，环比增速 35%以上，收入同 比增长超过 45%。2024 年 5 月微软 Build 大会进一步升级 GitHub Copilot，包括 1）更新 Extensions，提升开发者的效率。开发者在编写代码之外花费了 75%的时间用于追踪工作 流和撰写文档。Extensions 将所有流程整合在一起，可从 Neovim、JetBrains IDE、Visual 2023.03 推送FSD Beta V11.3版 本，统一了高速 /城市 NOA 的视觉堆栈 2023.12 在北美推送FSD Beta V12版本， 首个自动驾驶端到端大模型 2024.03 更新至V12.3版本，FSD Beta更 名为FSD Supervised；北美新 车用户免费试用1个月FSD 2020.10 2023.07 NOP+在上海、北京 上线测算 NOP+累计开通里程超31

BDM数字化成熟度 评估模型2.0 www.top100summit.com 基本概念 加速数字化智能马达 BDM数字化成熟度 评估模型2.0 • 数字化转型：对现有的业务模式、产品、服务或体验 的持续更新，这是由整个企业的数据和技术实现的。 • BDM: Bank Digital Mash的简称，特指本次构建的 数字化转型成熟度评估模型。 • TOGAF®企业架构：The Open Group 务属性及技术属性，支持指标开发、指标资产 的管理和应用。 • 建设指标的管理框架、确定指标管理内容 、规划指标管理组织和责任体系。 • 制定指标工作管理规范和流程。 • 指标体系持续验证、优化、更新。 自顶向下：结合同业成熟实践模 式的价值树构建方法论，分解达成 价值主张的关键因素/任务，梳理出 覆盖各业务板块的指标体系框架。 自底向上：通过现状调研，采集、 梳理各业务条线已有报表和指标， www.top100summit.com 核心实践 通过价值拆解将公司战略目标与数字化核心衡量指标分解到部门 1.明确部门KPI 2.了解业务情况 3.梳理业务流程 4.成立体系并进行更新维护 提升用户活跃度 本月活跃用户=本月新增月活+本月 留存月活+本月回流月活 本月日活=本月月活*本月平均来访天 数/30 用户活跃度 留存用户活跃度 新增用户活跃度 沉默唤醒用户活跃度

，与创新业务增速虽快但占比太小的结构性矛盾。 业务侧的数字化转型需求零散但技术侧的开发需要统一规划与系统化思维 ; 金融科技基础设施建设快速更新迭代 ; 云原生分布式架构、 API 串联的微服务、容器化、敏捷开发、 De vOp s 等 ; 业务与技术应深度融合 ，通过“产品 + 运营”让“系统”在业务 部 门“用起来” 电邮、 App 消息、 SMS 链接点击 内容的创造与运营 l 大 V 具有超强的带量能力 ; l 市场缺少的不是专业的投教内容，而是有趣的陪伴 ; l 内容需要持续的分发，体系化的呈现、高频的更新 ; l 合规第一 ，但过于晦涩的内容缺乏传播价值 ; 数据中台 & 营销中台的打造 l 打破数据孤岛、形成以用户中心的数据数据标签体系 ; l 不断利用 AI 进行决策优化，通过 A/B TEST 同时监测 200+ 组合的尾部风 险 捕捉客户风险承受力的隐性 变 化 ( 如 生 育 计 划 调 整 ) AI 跟踪预警市场风险 ; 人类 跟踪客户需求漂移 ( 动态 KYC 更新 ) 长期陪伴 客户全生命周期需求跨周期 连续性追踪 价值观变迁的咨询服务 ( 如 从财富增值到遗产规划 ) 人类制定 10 年规划框 架 ;AI 提供事件触发式提醒 ( 如税