金融业隐私计算互联互通 技术与场景实践 北京金融科技产业联盟 2025 年 6 月 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转 载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。 违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 编制委员会 编委会成员： 何 军 聂丽琴 涂晓军 何 朔 高鹏飞 编写组成员： 周雍恺 赵庆杭 李定洲 戚文彬 侯 腾 谢袁源 ...... 18 四、场景实践 ................................................ 21 （一）整体情况 ........................................... 21 （二）具体场景介绍 ....................................... 22 （三）场景共性问题与建议方案 .... 年初），工作组以互联互通统一框架与技术攻关为基础，编制形 成《金融业隐私计算互联互通平台技术规范》团体标准，并于 2024 年 3 月正式发布实施。 以技术研究报告和团体标准为基础，工作组采用“技术生态 +业务场景”双轮驱动的模式推动互联互通进入全面试点落地的 新阶段。在技术层面，按照“可行-可用-可信”的工作思路逐步 深化，一是以技术开源的形式，发布业界首个较为完备的隐私计 4 算互联互通 API

请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 1 AI 大模型+财富资管：赋能全场景、打造新 格局 樊优 分析员 郑丽江 联系人 姚泽宇 分析员 SAC 执证编号：S0080522070009 SFC CE Ref：BRI789 you.fan@cicc com cn SAC 执证编号：S0080122110025 lijiang.zheng@cicc 数字金融：虚拟资产价格近期陡升原因简析 (2024.02.16) ⚫ 金融 | 金融科技月观察：市场情绪改善与政策利好共振 (2023.11.20) ⚫ 金融 | AIGC+金融：高价值的落地场景 (2023.07.18) ⚫ 金融 | AIGC+金融：如何赋能财富资管机构？ (2023.06.18) ⚫ 金融 | AIGC+金融：海外领先机构如何布局？ (2023.06 节有更大空间，尤其AI+投研 和投顾或能带来更大的价值增量；2）不同客群：AI或对长尾C端/小B领域 带来更大的颠覆性影响，但对高净值及机构业务更多是提效赋能及渐进式 的变化；3）应用场景：目前的探索集中在业务场景简单的非决策类环节， 而较难直接应用在对金融领域专业能力要求较高、涉及提供强投资建议、 涉及核心分析决策任务的业务环节，但未来随着AI大模型学习能力逐步加 强、我们预计其将展现出一定的预测能力；4）潜在风险：重点关注金融消

营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权 所有，不得转载。 05 04 国资国企发展低空经济要服务“十五五”产业转 型需求创新应用场景 27 探索低空经济应用新场景，促进国资国企产业转型升级 4.1 28 推动低空应用场景商业化，争取大规模示范应用 4.2 32 国资国企发展低空经济要争取国家示范试点， 赢得政策支持 34 争取国家低空经济示范试点资格，带动地区产业转型升级 产业链细分领域看，国企、民企在 产业布局上的差异不大。175家上市公司主要集中在制造业领域，占比近56%，竞争较为激 烈，而在其他细分领域，企业整体数量占比均相对较低，包括运营服务（14%） 、场景应 用（12%）、飞行保障（9%）、新型基础设施（9%），这表明这些领域可能存在细分市场 空白，仍有较大的发展空间，为企业开拓新业务提供了机遇。 国资国企规模较大、实力更强，在长期发展中展现出更为强劲的增长韧性。根据175家上市 的产业发展基础和产业优势差异较大，而且，由于低空经济应用场景广泛，区域间的市场需 求特点也各不相同。比如，广州重点发展智能航空器和城市先进空中交通等核心技术*，成 都则侧重于发展工业无人机产业**。 另一方面，各地区市场对产品和服务的需求亦存在差异，比如，北京受空域管制影响，市场 应用场景需求相对薄弱；深圳作为世界领先的无人机产业聚集地，应用场景涵盖无人机配送、 低空物流、城市空中交通等多领域，消费需求则更为多元化和高端化。

方案架构设 计 新 零 售 数 智 化 4 典型案 例 CONTENTS 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 l “ 十四五”规划明确指出 ，要加快 AI 网络部署 ，构建 AI 应 用场景和产业生态。工业和信息化部等九部门共同出 台 了《 AI 应用“扬帆 ”行动计划 (2021—2023 年 ) 》 ，大 力推动 AI 在各行业的应用。 l 工业和信息化部发布 《 “ 十四五 年《关于促进人工智能赋能文旅商贸的指导意 见》 ，强调 AI 在精准营销、智能客服的应用。 l 2021 年商务部下发了《智慧商店建设技术指南 （试 行）》 ，从信息基础设施建设、服务精准化、场景数字 化、管理智能化及保障措施等方面提出了普适性要求。 l 商务部正在制定《智慧商圈建设指南》 ，初步计划按照 “一 个平台 ，多口接入 ，服务四方”的建设思路 ，构建 智慧商圈总体架构。 全渠道、多触点精准营销 一 营 化 化 生命周期运 实现精细 体 全 线上线下 注重消费 掘数据价 趋势 数字化 l AI 切片技术实现网络资源的灵活分配 ，满足智慧商贸中不同业务场景 对 网络的差异化需求 ，如高清视频监控、实时数据传输等。 l 边缘计算规模化部署 ，将计算能力下沉到网络边缘 ，减少数据传输延迟， 实现本地数据的快速处理 ，如实时客流统计、设备状态实时监测。

工业互联网 industrial internet 是一种全新工业化生态、关键基础设施和新型应用模式，通过运用增强云计算、大数据、物联网、 人工智能、区块链、增强现实/虚拟现实、5G等新技术，实现业务场景中人、机、物的全面互联，实现 全要素、全产业链、全价值链的全面连接，实现要素最优配置、产业链高效协同和价值链融合优化，基 于工业互联网数字化转型的新型生产经营模式和服务体系，不断推进传统制造模式、生产组织方式和产 能源资源优化配置水平和利用效率，实现创新发展、智能发展和绿色发展，形成可持续发展竞争能力的 过程。 [GB/T 23020-2013,3.1，有修改] 3.5 数据驱动 data driven 通过业务场景中自然流动的数据，形成从状态感知、实时分析，到科学决策和准确执行的螺旋上升 的智能闭环，实现数据驱动的融合应用；或者通过将数字化的资源、知识、能力等进行模块化封装并转 化为服务，实现内外部数据价值 推动企业从局部综合能力集成的场景级、领域级 发展，向全域全要素整合、全链全生命周期协同的领域级、平台级和生态级升级，实现企业从单体高质 量发展向生态高质量布局转变；强调产业知识驱动转型，推动企业向智能制造和知识制造转型，不断提 升企业效益和能级，实现企业完成由点、链、圈的跨越式数字化转型发展。 4.1.2 企业应以持续提升总体价值效益为导向。强调逐步构建与具体应用场景驱动的可持续竞争合作 优势

Attention ， MLA ）进行优化；在后训练阶段采用冷启动 + 大规模强化学习 方 式，不再使用传统 SFT 做大规模监督微调， 甚至绕过了一些 CUDA ，采用 PTX 汇编来提升能力；在推理场景下通过 大规模跨节点专家并行（ Expert Parallelism ， EP ）来优化通信开销，尽可能实现负载均衡。 图表： DeepSeek R1 架构图 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。其中当下应用最广 泛的是降本增效， 即 AI 对简单人力的替代，具体场景可能包括智能客服、简单的办公文件问答与内容生成等。随着模 型能力提升将展现真正的价值创造能力，即 AI 对高价值人力的赋能， 具体场景可能包括办公 Agent 、营销、 Coding 等；随着 AI 分析能力进一步提升，将能够为决策层直接赋能，提升决策效率和精确度。 资料来源：中泰证券研究所 13 金融行业人工智能的三层价值创造 n 降本增效场景通常基于大模型的生成能力，进行人力替代或赋能，在银行业 AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长， 而当下智能客服难以覆盖全部服务场景。如工商银行在远程银行业务中将知识搜索与大模型生成能力结合，实现基于实 时通话向坐席人员主动推送答复话术或知识的能力。

，广东、江苏、浙江、 山 东既是制造业大省 ，也是积极尝试转型的省份 ，产业 / 区域协同发展、提升数字化转型的 基础支撑能力基本是其共性举措； 2 ）从需求场景来看 ，评优和招标市场有所区别：评优 侧更关注生产制造相关环节的具体落地操作；招标侧则多由各市工业和信息化局采购的 ， 希望通过转型诊断后找到企业在研发、生产作业、数据、组织战略等环节开展诊断工作 及服务的实用性； 另一方面则是指面对大模型的热度 ，需求端虽然积极拥抱 ，但是是以 客户洞察与营销管理这一大模型更适用的场景为主。聚焦主要是指需求端对自身的需求 认知更明晰 ，即更加聚焦数据准备、供应链管理、生产管理等紧迫需求场景。 2024 年中国制造业数字化转型市场规模达到 1.55 万亿 ，市场服务呈现出划分体系更加清 晰、 产品更加丰富、解决方案更加系统化、 ，政策支持、技术进步和市场需求是市场增长的主要驱动因素。就供给市 场提供的服务而言： 1 ）产品侧 ，产品伴随市场技术更迭而迭代 ，且产品体系基本走向 以 数据或以场景为维度的高度统一； 2 ）解决方案侧 ，一方面呈现软硬服一体化的态势 ，另 一方面也呈现出跨模块融合 / 打通的趋势； 3 ） 大模型侧 ，供给端对大模型的应 用探索逐

分群（品类偏好、个人风格） • 渠道偏好 精准联系 • 日常联系 精准联系 • 挽留（了解原因） • 升级（复购、深化） • 机会（场景、深挖） • 企业 App • 移动广告 • 前端 POS • PC 网站 • 微信等社交媒 体 CIDR 模型 MAC ID Beacon 二维码 小程序 交 易 在 途 • 个人信 息 • 接触行 为 • 购买行 为 CRM 瞬时性触发 近场 交易 近网 交通 在 家 在 店 数据（ Data ） 计划性触发 场景触发 内容触发 拉 进 来 找名单 反馈 目录 C ATA L O G U E 第 8~9 章 交易平台整合 第 15~16 章 第 5~7 章 第 1~4 章 社交媒体营销 分群（品类偏好、个人风格） • 渠道偏好 精准联系 • 日常联系 精准联系 • 挽留（了解原因） • 升级（复购、深化） • 机会（场景、深挖） • 企业 App • 移动广告 • 前端 POS • PC 网站 • 微信等社交媒 体 二维码 小程序 人工智能 MAC ID Beacon LBS

在电子商务中，客服发挥着重要的作用。通过沟通和服务心智，客服除显著提升用户下单率之外， 也成为电商客户关系长期维系的重要手段，也是延长电商客户生命周期的重要通道。在电商的运营中， 有较多的行业诉求、个性化诉求，也存在着许多共建的场景和机会，通过标准化可以强化协同，在提高 核心人力投入效率的同时，提升服务竞争力。 对于直播电商，相较于传统电商客服，具有一些特殊的特点，比如：直播间中，用户的咨询问题混 入大量的公评评论中；用 电商智能客服基于人工智能技术，与传统的人工客服相互配合，帮助商户在节省人力投入的同时， 为用户提供更好的客户服务，在提升购买率的同时，提供更好的服务体验，推动良好的客户关系管理。 电商智能客服通常覆盖两种场景： a) 基于用户消息的智能客服。智能客服针对用户的输入，根据商户和系统配置进行识别、分析以 及相应处理。基于消息转发的基础能力实现。覆盖的用户入口包括： 1) 传统客服聚合入口，包括但不限 6.4 智能调度层 智能调度层包括场景管理、事件定义、以及调度。 场景管理定义不同的智能客服场景，并根据场景触发相应的客服操作。典型的智能客服场景，如售 后退单、修改地址、催拍催付、申请退款、查看物流等。 T/ISC 0032—2023 5 事件定义用于定义触发场景的事件动作。 调度过程包括针对用户消息或事件触发的意图识别、基于预定义的场景识别、相应的智能客服处理、 以及根据分流策略在必要时转入人工客服。

....... 5 3.《关于印发<制造业企业数字化转型实施指南>的通知》 （工信部联信发〔2024〕241 号） ................. 11 4.《制造业企业数字化转型典型场景参考（2025 年版）》 .............................................. 24 5.《关于开展 2025 年度制造业数字化转型典型案例推荐 工作的通知》（工规函〔2025〕524 ...... 41 7.《智能工厂梯度培育要素条件（2025 年度）》 .... 48 8.《智能工厂梯度培育行动实施方案》 ............ 57 9.《关于印发<智能制造典型场景参考指引（2025 年版）> 的通知》（工信厅通装函〔2025〕155 号） ......... 63 10.《关于发布《中小企业数字化赋能专项行动方案 （2025—2027 年）》的通知》（工信部联企业〔2024〕239 ........... 103 13.《关于组织开展 2025 年江苏省先进级智能工厂申报工 作的通知》（苏工信信发〔2025〕28 号） ......... 115 14.《智能制造典型场景参考指引（2024 年版）》 .. 120 15.《江苏省智能工厂梯度建设要素条件（2025 年版）》 ...........................................