阿瑟在《技术的本质》中讲到：“科学与经济的发展，都是由技术所驱动的。技术给我们带来 了舒适的生活和无尽的财富，也成就了经济的繁荣。我们的世界因技术而改变。”诚然，无论是在经济学理论 中技术要素对于生产函数的改变，还是在现实中技术对于人类生产生活的改变，都证实了技术的重要力量。 在 2023 年，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）无疑是备受关注的科技热点。麦肯锡 Technologies of 2023 报告中也同样将生成式 AI 列为 2023 年的新兴科技之一，并表示在合理的应 用之下，生成式 AI 能够颠覆行业、促进经济增长、改善人们的生活。 生成式 AI 的出现对于人工智能领域而言既是转折点，同样也是引爆点。与以往的人工智能技术不同的是， 生成式 AI 通过对大规模语料、数据、图形等信息的无监督学习，可以生成文本、图像、代码、音频等新的内容。 依靠着其强大的生成功能，生成式 部门也同样面临着变化与创新。 上述的利好与变化是企业管理者们、HR 从业者们所关注的，也是本研究报告的出发点。由于大语言模型 是人工智能技术中的一个类别，大语言模型在 HR 领域的运用情况很大程上取决于企业对于人工智能技术的关 注与支持，以及人工智能技术在 HR 领域的发展情况。因此，本研究会先从 AI 技术在 HR 领域的运用概况讲起， 为大语言模型的落地提供基础。而后，研究将聚焦于讨论大语言模型在

司提供了一个至 关重要的指南。 在数字化转型的时代，以史无前例的速度加速发展，全球范围内的企业都将网 络安全管理视为一项关键关切。随着我们步入2025年，优先考虑网络安全的紧 迫性不容忽视，尤其是对于初创企业而言。新兴企业，专注于创新和增长，在 保护其数字资产免受日益复杂的网络威胁方面面临独特的挑战。根据普华永道 （PwC）2024年全球数字信任洞察报告，数据泄露的频率和财务影响正以令人 担忧的速度上升。 知识伙伴。我们自豪地支持了AC Ventures，通过出版这份针对初创企业的网 络安全手册，并最重要的是，为提高印度尼西亚的网络安全态势做出了贡献 。 我们相信这个操作手册可以是一个宝贵的信息来源和参考，对于初创企业来说 。我们也向所有抽出时间为此手册出版做出贡献的各方表示衷心的感谢。 合作伙伴，首席数字与技术官，普华永道印度 尼西亚 前言来自PwC 印度尼西亚 x 网络安全操作手册，适用于初创企业 产生了影响，但其全 部影响仍待观察。 在同一时间段内，我们观察到的另一趋势是全球范围内网络安全事件的增加，影 响了全球企业和我们更接近的印尼本地公司。在AC Ventures，我们认识到网络 安全对于保护我们投资组合公司的数据、运营和声誉至关重要。我们对网络安全 的这一承诺是我们更广泛治理努力的一部分，确保我们的投资组合公司保持安全 。 主要创始人兼价值创造总监，AC Vent ures x

国际贸易中心（ITC） 报告建议进行政策改革以加快数字化转型、改善融资渠道、提升技能匹配并提高商业支持服务。这些措施对于创建 一个有利于中小企业发展并加强乍得经济的环境至关重要。 从国际贸易中心（ITC）的小微型企业竞争力调查中汲取，本报告揭示了高效的管理实践、合作和创新如何提高乍得 企业的竞争力和韧性。数字技术对于加强这些商业基础至关重要。 国际贸易中心鼓励其出版物的再版和翻译，以实现更广泛的传播。本文的短摘 中小企业（SMEs）是乍得的国民经济支柱，它们的核心竞争力对于建立多元化且具有竞争力的经济至关重要。 阿里·阿迪·马哈马特·赛义德 前言 帕梅拉·科克-汉密尔顿 Guibolo Fanga Mathieu iii 中小企业（SMEs）是乍得经济未来的关键，为推动增长、创新和就业创造提供了巨大潜力。尽管中小企业部门仍处 于发展初期，但其成功对于释放国家全部经济潜力以及在长期内促进包容性繁荣至关重要。在各个部门赋权中小企 加强技术和管理技能，包括对青年的培训；以及扩大市场机会。同时，它明确指出，乍得中小企业的发展未来在很 大程度上取决于它们在日益数字化的全球经济中繁荣的能力——这意味着它们连接互联网、采用数字技术以及在日 常工作中的创新能力对于成功至关重要。 尽管这些努力，乍得的小微企业仍然面临着重大挑战。为了有效地支持它们，了解它们的运营环境至关重要，包括 它们面临的特定挑战、影响它们成功的因素，以及它们可以利用的优势机会。 为此，

TOGAF、DoDAF 和 FEA 等方 法论基础上总结出来的，既适合自上而下的架构开发与分析，也适合自下而上的 架构开发与分析。 7 图 3.2 信创架构框架之架构开发方法（IIAF-ADM） 对于自上而下的架构开发与分析，我们首先将信创的愿景和需求等放到战略 意图里，然后分析这一战略意图对未来整个战略架构产生什么影响？这里可以是 与信创相关的战略主线与目标。在新的战略主线和目标下，业务架构会发生什么 就是每一层架构内容的开发成果都需要一个评审过程，不一致或不符合的需要走 架构变更管理，从而进入一个新的迭代开发。整个架构开发过程形成的成果是为 信创相关的工作提供的一个实施指导和管控约束，以避免大量无效的和错误的工 作。 对于自下而上的架构开发和分析，我们首先将要采购的信创产品放到基础设 施架构或信息系统架构中进行分析，看看这些信创产品对现有基础设施架构或信 息系统架构的影响，进而分析它对业务架构和战略架构的影响，例如某个产品和 M） 3.5.2 IIAF-CAM 评估过程 IIAF-CAM 评估体系的使用，即可以融入到企业数字化现状的评估之中，从 信创化视角对有信息化要求的企业再从信创化视角进行补充评估，或者对于一些 12 正在积极推进信创化的，需要专门的从信创化视角进行专项评估的企业。具体评 估过程可参考图 3.6。 图 3.6 信创能力评估过程 13

在人才和团队方面，企业虽然拥有一定数量的技术人员，但在 AI、大数据和云计算等前沿技术领域的专业能力相对不足，缺乏具 备跨学科知识和实践经验的高端人才，导致技术创新和应用的推进 速度较慢。同时，企业内部对于数字化转型的战略认知存在差异， 部分业务部门对新技术的接受度较低，导致跨部门协作和资源整合 难度加大。 以下为企业现状的关键痛点总结：  信息孤岛现象严重，数据集成度低，影响业务协同效率； 预处理逻辑，去除冗余、重复和无效数据，确保数据质量。 数据存储采用分布式架构，支持海量数据的高效存储与访问。 对于结构化数据，选用高性能的分布式关系型数据库（如 MySQL Cluster、PostgreSQL）或 NewSQL 数据库（如 TiDB、CockroachDB），以满足高并发和事务一致性需求；对于 半结构化和非结构化数据，采用分布式文件系统（如 HDFS、Ceph）或对象存储（如 MinIO、AWS 频）。为确保数据采集的实时性和高效性，可采用基于 ETL（Extract, Transform, Load）或 ELT（Extract, Load, Transform）技术的数据集成架构。对于实时性要求较高的场景， 建议使用流式数据处理技术（如 Apache Kafka、Apache Flink） 实现数据的实时采集与传输。 其次，数据整合阶段需解决数据异构性和数据质量问题。通过

与支撑 ? 在哪里竞争 ? 如何取胜 ? 成功使用战略阶梯需靠“环环相扣”及“反复对证”的方式来增强业务设计的实际效益 品牌建设、集团管控、规模领先、全球经营 7 根据咨询团队的项目经验，结合对于国际销售业务的理解，项目组构建了国际销售业务 的体系框架 国际销售业务体系框架 愿景 品牌建设、集团管控、规模领先、全球经营 策略层 销售策略开发 客户价值分析 合作伙伴管理 市场策略研究 组织管控稳健化 组织内外协同化 精益制造弹性化 K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K 关键改进方向 8 基于销售体系框架，匹配目前的现状，项目组对于销售业务的各个核心模块进行了成熟 度评估并识别了主要改进点 国际销售业务能力评估 市场策略研究 基本 平均 领先 客户价值分析 销售策略开发 合作伙伴管理 商机管理 销售流程 销售支持 科学报价能力尚有提升空间 改进点识别  对于合作伙伴的监督考核体系有待完善，相关制度文件有待补充  缺乏系统化的商机管理（客户资源开拓、转化、成交）的制度和方法  各业务部门缺乏规范化的销售流程指引，对于业务人员的销售过程管理以及业务 能力评估提升有较大提升空间  未能形成有效的客户服务以及以客户信息管理为驱动的客户价值管理和业务驱动  缺少体系化的数据、文档管理机制，对于历史信息没有科学的留存机制

与支撑 ? 在哪里竞争 ? 如何取胜 ? 成功使用战略阶梯需靠“环环相扣”及“反复对证”的方式来增强业务设计的实际效益 品牌建设、集团管控、规模领先、全球经营 7 根据咨询团队的项目经验，结合对于国际销售业务的理解，项目组构建了国际销售业务 的体系框架 国际销售业务体系框架 愿景 品牌建设、集团管控、规模领先、全球经营 策略层 销售策略开发 客户价值分析 合作伙伴管理 市场策略研究 组织管控稳健化 组织内外协同化 精益制造弹性化 K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K 关键改进方向 8 基于销售体系框架，匹配目前的现状，项目组对于销售业务的各个核心模块进行了成熟 度评估并识别了主要改进点 国际销售业务能力评估 市场策略研究 基本 平均 领先 客户价值分析 销售策略开发 合作伙伴管理 商机管理 销售流程 销售支持 科学报价能力尚有提升空间 改进点识别  对于合作伙伴的监督考核体系有待完善，相关制度文件有待补充  缺乏系统化的商机管理（客户资源开拓、转化、成交）的制度和方法  各业务部门缺乏规范化的销售流程指引，对于业务人员的销售过程管理以及业务 能力评估提升有较大提升空间  未能形成有效的客户服务以及以客户信息管理为驱动的客户价值管理和业务驱动  缺少体系化的数据、文档管理机制，对于历史信息没有科学的留存机制

和变化趋势分析，以便预测未来不同货物的存量变化情况，提前规划库场存储空间、优化仓储分配， 实现效益的最大化。 图：货物存量汇总及变化趋势分析示意图 其二： 对货主在库场内存放货物种类、存量及存放时长的分类统计，以及对于超期存放、长期无人取货等情 况的预警。基于这些应用，集装箱公司可以识别出不同货主的存货习惯，个性化地为其定制仓储服务， 同时及时催缴超期存放货主的租金，降低公司的服务成本。 07 企业数智应用白皮书 转型视角 协同合作 有序执行 09 企业数智应用白皮书 数据分析以65%的高关注度位居首位，凸显了企业从“数据积累”迈向“数据驱动”的迫切需求。 数据处理、数据指标体系建设紧随其后，进一步印证了企业对于数据治理与价值挖掘的重视。 系统应用与价值推广也成为企业当前的核心关注点，如何让数据真正赋能业务，成为关键课题。 辅助业务决策，让数据成为管理者的“智慧大脑”； 消除信息孤岛，实现数据的无缝流动与高效协同。 APPLICATIONS 17 企业数智应用白皮书 BI 平台： 释放决策与执行效率，增加可信度 2.1 企业内有多少决策？复杂的经营环境下，企业内的决策绝不仅是高层的特权，企业内上上下下每天都做着无数的决策。 对于一个零售企业而言，采购部门要考虑哪个商品要补货、该进多少货；营销部门要考虑哪个商品要促销、该怎样促销； 人事部门要考虑哪个部门存在人力缺口、怎样选择合适的人才。除非机械化作业，其他每一个要发挥个人主观能动性的

规则设定的数据输入 以上基于历史数据对于服装品类的消费人群进行细分，此外我们还将结合当前的行为数据对于未来的购买倾向做出精准预测。 埃森哲可以根据御膳房大数据给出，基本的分类规则。如果企业有个性化的需求，我们会通过咨询工作，给出某个企业的精准、详 细分群规则 。 借助历史订单记录将服装类消费者按照如下方式进行分群 SS2- 时尚潮人 (x% ） 对于当季流行的新品兴趣浓厚， 客单价明显高于 SS1- 价格敏感 (x% ） 对于性价比要求较高，且比较挑 剔，对于折扣，活动等形式的优 惠活动比较敏感 历史订单记录 SS5- 品类 (x% ） 风衣，棉衣，羽绒服等 历史订单记录 + 近期浏览行为 SS6- 新访客 (x% ） 没有交易记录，根据浏览行为促 成首次下单 近期浏览行为 SS7- 会员购 ( 忠诚 度 ) (x% ） 偏女性，对于某一品牌的忠诚度 较高，历史购物累计达到某一金 周期内（周） 产生购买 Y% 对每天新近浏览店铺的人员进行信息推送，并对一周内产生 购买的订单人员进行统计，对于未能够下单的人员进行跟踪。 并在一周之后对其进行第二波次的行销活动。 对于未能够产生购买的买家进行二次营销，此处我们将 符合规则的买家直接通过短信的方式来推送优惠信息， 对于仅浏览某一产品页面的买进进行邮件互动。 买家 ID 姓名 电话 邮件 首次浏览时间 近期浏览时间

库 中，为后续的处理提供支持。 一旦数据接入，接下来的工作是数据清洗。数据清洗的步骤包 括缺失值处理、异常值检测与处理、重复数据删除等。具体的处理 方式可以采用以下方法：  缺失值处理：对于缺失值可以选择填充（如均值填充、中位数 填充、最频繁值填充等）、删除含有缺失值的记录，或使用预 测算法进行填充。  异常值检测：利用统计分析（如 Z-score 或 IQR 方法）识别异 的数值范围一致。  类别编码：对类别型特征进行编码，常用的方法有独热编码 （One-hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等， 确保模型能够识别这些特征。  分词处理：对于文本数据，需要对文本进行分词，将其转化为 计算机可处理的格式，如词向量或 TF-IDF 形式。 经过预处理的特征数据，将会被保存至持久化存储中，以便于 后续模型训练和预测使用。这一过程也可以支持自动化特征工程， 数据预处理：对输入的流水数据进行清洗、归一化和特征提 取，以确保数据的质量和适用性。该过程包括去除重复项、填 补缺失值、标准化数值范围等操作。 2. 模型选择：根据数据的特点和任务需求，选择适合的机器学习 算法。例如，对于流程数据的分类，可考虑决策树、随机森 林、支持向量机、深度神经网络等多种模型。每种模型在训练 时的超参数需要进行调优。 3. 训练策略：制定有效的训练策略，包括划分训练集、验证集和 测试集，