分部门自 行组织实施， 人力资源部予以协助和支持； 1.5 人力资源部和各部门之间须定期通报培训信息 1.5.1 各部门须每季度以书面或电子邮件向人力资源部通报其自行 组织实施的 培训,如本季度无自行组织实施的培训则在表中予以注明； 1.5.2 人力资源部每季度公布全公司员工参加培训的信息； 1.6 特别鼓励 鼓励自学 鼓励互助的非正式培训 鼓励资源共享、成果共享 1.7 人力资源部为每个员工建立培训记录档案；（见附件 月底予以公布。 3.1.2 季度培训计划 3.1.2.1 季度培训计划是为公司一个培训季度的培训工作制订的季 度总体实施方 案。 3.1.2.2 一个培训年度有三个培训季度 3、4、5 月为第一培训季度； 6、7、8 月为第二培训季度； 9、10、11 月为第三培训季度。 3.1.2.3 季度计划制订时间 第一培训季度计划制订时间为 2 月至 3 月，3 月初予以公布； 第二培训季度计划制订时间为 4 月至 月至 5 月，5 月底予以公布； 第三培训季度计划制订时间为 7 月至 8 月，8 月底予以公布。 3.2 培训计划的制订 3.2.1 年度培训计划的制订 3.2.1.1 年度培训计划的构成 年度制度性培训计划 年度奖励性培训计划 年度新员工培训计划 3.2.1.2 年度制度性培训计划的制订 人力资源部根据培训需求汇总表，优选本年度制度性培训项目； 人力资源部在优选项目的基础上，为各部门制订《部门年度制度

共识 挑战� SMART 导向战略 � 聚焦关键� 清晰 � 可衡量� 跳⼀跳 � 够得着� 帮助下属聚焦正确的事 辅导下属将事情做正确� 激发下属拥抱挑战的热情� 澄清与沟通下属本年 / 季度⼯ 作⽅向、业务重点和绩效期望 及⽬标，确保其与战略⼀致且 聚焦明确� 分析组织和个⼈当前与未来⾯ 临的核⼼挑战，共识达成⽬标 的思路、⽅法和⾏动 激发下属主动设定有挑战性的 ⽬标；促使他们出于意愿，⽽ 标拆解为季度或者⽉度的阶段性⽬标，实现短周期的⽬标跟进与考核激励。 ⽽HR和管理者则通过可视化的⽬标地图，实时掌握从公司、部⻔到个⼈的⽬标对⻬状况与执⾏进展，及时发现差距与⻛险，为后续的过程管理和绩效达成 奠定坚实基础。 ⾃上⽽下与⾃下⽽上明确⽬标纵向穿透，确保“⼒往⼀处使”� � ⽬标通晒确保左右咬合，促进横向协同，确保“⼒不相互抵消”� ⽬标地图 明确定量⽬标的⽉度、季度计划，定性⽬标的关键⾥程碑，保障 ⼯时节约：半年度累计节约⼯时 8W+ ⼩时� 使⽤AI后� 效率提升� ⽬标制定沟通� 15h*4季度� 5h*4季度� ROI分析� 3倍� 绩效评价 � （包含查看上级评价）� 10h*4季度� 2h*4季度�� 5倍� 绩效评语总结� 10h*4季度� 2h*4季度 5倍� 绩效⾯谈设计� 10h*4季度� 2h*4季度� 5倍� AI绩效 / 让⽬标制定更科学，让绩效反馈更有效� 18/ AI领导⼒教练Mr

队重新为战略注入活力，提高敏捷性。报告下文重点介绍了影响未来一年的六大宏观经济趋势，每一项都会 对全球企业产生重大影响。 根据国际货币基金组织 (IMF) 测，全球通胀率在 2022 年第三季度达到 9.4% 的峰值后，将从 2023 年的 6.7% 降至 2024 年的 5.8%，并在 2025 年进一步降至 4.3%。1 2024 年，美国的通胀率预计将达到 3%，低于 2022 5% 4% 3% 2% 1% 0% 2025 年趋势洞见 10 采购与供应链 返回目录 洞察 推动 创新 2024 年第四季度 2025 年第一季度 2025 年第二季度 2025 年第三季度 2025 年第四季度 长期利率预测（按季度） 来源：经合组织，Trading Economics 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0 年的失业率预计 将高于往年（2022 年的 3.9% 和 2023 年的 4%），预计到 2024 年底将达到 4.3%。13 在政府就业政策的支持下，2024 年前三季度中国就业市场保持稳定。根据中国国家统计局的数据，2024 年前 三季度城镇失业率平均为 5.1%，比去年同期下降 0.2 个百分点。14 根据印度经济监测中心的数据，印度劳动市 场保持积极态势，2024 年 9 月的失业率为 7.8%，低于

7.2.2 客户投诉分析..............................................................................156 7.3 季度迭代计划........................................................................................159 7.3 部征信数据的孤岛状态 2. 实时决策支持：对工商司法、税务缴纳、行业景气度等 15 类 动态指标进行分钟级更新 3. 模型自优化：基于 DeepSeek 的机器学习框架，实现风险评分 卡每季度自动迭代 项目实施后将分阶段达成以下关键指标，首年重点完成系统基 础能力建设： 阶段 风险识别准确率 审批时效 人工干预率 上线 6 个月 85% ≤12 小时 35% 上线 12 目标值 测量方式 欺诈案件识别率 68% ≥90% 回溯测试样本集验证 人工复核耗时 45 分钟/件 ≤25 分钟/件 流程计时器统计 性能指标 基线水平 目标值 测量方式 模型迭代周期 季度更新 月度更新 版本发布记录追踪 业务层面预期达成三个突破：一是建立行业差异化授信策略， 针对制造业、批发零售业等 6 大重点行业定制风控模型，使行业特 定风险预警准确率提升 40%。二是实现贷后风险动态监控，通过

响，但仍保 持正增长。目前商务活动等边际在恢复，渠道对于全年保持乐观： 1）金蝶国际华南伙伴A：一季度有疫情影响，最终总体持平，云星空公有云略微增长。进入4月之后， 商机和成单都还可以，同比增长50%。5月以来市场开始有点疲软，差不多环比下滑一些，同比持平。 目前感觉6月商机不多，中性判断最终二季度保持同比20%的增长。全年至少完成整体目标的80%。 2）金蝶国际华南伙伴B：前5个月整体销售基本持 长，大概20%左右的增速。六月份应该就已经会比四五月份要好，前几个月到处都在封闭，商务层面影 响很大。现在六月在逐步恢复。 3）金蝶国际华南ISV伙伴：一季度有疫情和过年的影响，二季度肯定好很多，有些合同已经签了，把 握比较大的标也都中了。单二季度比一季度要好，一季度当时是同比小幅增长，二季度差不多是20%的 增长单看订阅收入同比增长40%-50%。全年订阅保持翻倍增长目标，完成问题不大，去年重心在产品 研发和打磨，今年 全年预计做到20%-30%的增长。 6）金蝶国际华北伙伴：一些（准）上市公司客户，要保证财务一致性，所以有任何财务上的改造都要 求当年内完成，现在二季度因为疫情耽搁掉了，年内做不完项目，客户就会直接放到明年去做。其他 的中小型客户需求也就是滞后一个季度，年内会释放出来。整体目标上从年初40%增长下调到20%。 22Q4产业调研：管理软件需求韧性，较上半年恢复明显 37 来源：产业调研、弘则研究整理

87 1 季度考核 季度额算调 整 ( 必要 时 ) 季度绩效 体系调整 季度绩效 体系调整 季度额算调 整 ( 必要 时 ) 3 季度 4 季度 1 季度 2 季度 7 月 8 月 9 月 10 月 11 月 12 月 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 战略和 88 季度考核 半年度预 算调整 季度考核 季度绩效 体系调整 年度绩效体 系调整确定 年度考核 仅在必要时进行 1 关于预算编制和控制的几点说明 • 预算是公司年度经营目标实现的手段，一般不频繁修改以保证预算的权威性，然而根据具体情况 及需要可在一定时期，如每季度或市场环境发生重大变动时进行调整，但对预算的修改和调整的 修改和调整的 原因需作出详细说明 • 季度预算存在刚性，同科目预算不允许季度单预算调整，除非走正常的预算调整流程 • 季度内同科目预算可以允许月度间调整，部分相关费用科目 ( 如低值易耗品预算和办公用品采购 预算 ) 可以允许科目间调整，但对于公司准备加强控制的费用可以规定不允许月度和科目间调整 • 预算在实施的过程中需要定期编制《预算执行分析》，分析差异原因，对经营活动进行及时的调

本报告根据数据可得性使用两个层级的数据进行实证检验，一是省份层面 的数据，一是城市层面的数据。省份层面的为季度数据，用来验证产业带数智 化转型对收入的影响，这里使用省份层面的数据主要是可以使用到 2024 年最 新的数据，且可以利用 2022 年底疫情结束的冲击构造双重差分估计方程，且 省级层面的数据可以对不同类型产业带数据进行异质性分析。但省级季度数据 没有关于就业的变量，因此对就业的验证使用城市层面的数据，因为城市数据 分法 （DID），具体的回归方程见（1）式： 其中，p 表示省市自治区，t 表示年份季度（比如 2020 年第一季度、2020 年第二季度），s 表示季度，为各省市自治区产业带数字化转型变量，使用 GMV（取对数）衡量，除此之外，本报告还使用订单数量（取对数）进行稳健 性检验，为时间虚拟变量（年份季度），因为疫情是 2022 年底结束的，因此 2023 年及之后为 1，否则为 0（后文实证检验中分别使用 为衡量收入的变量，定义为人均可支配收入（取对数），包括人均可支配收入、 城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入三种。捕捉省份固定效应； 捕捉时间固定效应，捕捉季度固定效应。为控制变量，也是省份季度层面数据， 但省份季度数据提供的变量有限，本报告基于实证考虑，主要选取了 GDP 和 社会消费品零售总额增速两个指标，很显然，经济越发达，其收入水平越高， 同时产业带数智化转型可能更多，因此，经济发展程度和核心解释变量和被解

业凭借数据富集、流程标准化等特性，在 AI 技术落地方面具备得天独厚 的 优势，已然成为“ AI+” 深度融合的前沿阵地。 2024 年金融行业大模型中标项目数量与金额均呈爆发式增长，从第一季度到第四季度，中标数量由 8 个激增至 66 个， 披 露金额从 240 万元跃升至 13609 万元，凸显 AI 在金融领域的渗透已进入加速扩散期。聚焦保险细分领域 ，保险业大模型中标项目数量占比 12% 银行 53% 保险 12% 其他 19% 银行 56% 保险 8% 2024 年金融行业大模型中标项目数量及披露金额 13609 第一季度 第二季度 第三季度 第四季 度 数量（个） 金额 （万元） 3471 240

渠道伙伴业绩考核机制示例 考核 指标 是否 定目标 数据 来源 考核 周期 月末库存量 是 PRM\BIS 每月 季度出货金额 是 PRM\BIS 季度 季度进货金额 是 CES\DMS\BIS 季度 分销拓展 是 PRM\BIS 季度 渠道拓展 是 PRM 季度 公 司 B 终 端 用 户 一级经销商 白 / 金 / 银 认证经销商 商业经销商 总经销商 • 有进销存

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