后 数据化管理 可视化管理 后 粗犷型管理 前 四、供应链高效管理解决方案 - 四个思维转型 技能依赖型管理 前 标准化管理 后 V S 四、供应链高效管理解决方案 – 标准化管理思维 品牌 DNA 沉淀 业务流程 规范 基建设施 高速铁路 四、供应链高效管理解决方案 – 标准化管理思维 商品 分类 物料 标准 产品 BOM 裁剪 工艺 工艺 标准 特殊 工艺 部件 …… 品牌 DNA 业务流程 四、供应链高效管理解决方案 – 标准化管理思维 工价 等级 工序 名称 工序 时间 工序 等级 订单 系数 工序 单价 面料 等级 加工报价标准管理 四、供应链高效管理解决方案 – 标准化管理思维 工艺单标准管理 四、供应链高效管理解决方案 – 标准化管理思维 A 内部编号 供应商编号 …… B 采购单位 基准单位 转换率 标准化管理思维 大货 BOM 款式 BOM 设计 BOM 三大 BOM 头版、复版、生产版、翻单版…… 多版本 一个 BOM 中同一种物料使用不同部 位 一料多用 一个 BOM 中实现多色多码配色用量损 耗 配色配码 不同物料区分自购、厂供、客供 供应类型 BOM 模板 常用 BOM 物料 组 B O M 标准管 理 四、供应链高效管理解决方案 – 标准化管理思维 采购合同

0 名家推 荐 结合数字化时代的营销困境 梳理出融合 大数据、人工智能 移动营销、社群营销等 新技术、新策略的全方位新营销框架 实现营销职能的战术性改变 以及企业营销思路与企业战略思维的提升 0 内容简 介 营销的目的是协助企业为客户创造价值。 基于后互联网时代市场变革 与发展动态 ， 并站在企业战略层级对问题进行重新思考后 ， 胡兴民博士 及 其团队提出了 “数人头 ”的新商业范式 消费频次来思考企业的业绩增长路径；并结合数字化营销的 CIDR 模 型 ， 及客户全生命周期的深度整合营销策略在市场发展的营销丛林中为 企业的 营销战略进行重塑升级 ， 帮助企业梳理可持续增长的正确思维。 本书初稿内容已经在多所知名大学的 EMBA 、 MBA 课堂上作为教材 使 用 ， 通过教学相长 ， 书中的观点也在不断修正、 迭代、 创新。 与此前的 营 销理论相比 ， “营销 5.0” 营销战略 ， 同时结合后互联网时代的营销困境 ，梳理出了融合大数 据、 人 工智能、移动营销、 社群营销等新技术、 新策略的全方位新营销 框架；不 仅是营销职能的战术性改变 ，更是企业营销思路与企业战略思维 的提升。 0 内容简 介 接触（ Contact ） 辨识（ Identify ） 个性归户 • CRM 与 SCRM

人才育、引、留、用等专项行动，增加数字 人才的有效供给，形成数字人才集聚效应。 2023 年 2 月 28 日 中共中央、国务院 《数字中国建设整体布局规划》 强化人才支撑。增强领导干部和公务员数字 思维、数字认知、数字技能。统筹布局一批 数字领域学科专业点，培养创新型、应用型、 复合型人才。构建覆盖全民、城乡融合的数 字素养与技能发展培育体系。 2022 年 1 月 12 日 国务院 字化基础上进行再创新。 前者解决方案目前已较为成熟，大体思路是依托自身或外部的数字技术，对业务流程、管 理流程进行解构和重构，进而完成流程和管理的数字化；后者则需要数字化人才作为支撑，通 过数字化思维来解析业务，推进管理和服务的优化以及模式和业态的创新。 典型行业人才需求分析 行业 人才缺口 所需人才必要技能 金融 金融企业关注全业务流程的数字 化、智能化，但金融科技人才主 要集中在营销、风控等方面，而 ，挖掘内部潜力人才，培育变革型领导骨 干，使其能精准洞察转型趋势，带领团队攻克难关，推动企业战略目标达成。此外，营造人才 多元化发展生态，打破部门与领域壁垒，搭建跨部门交流协作平台，激发员工创新思维与活力。 第 9 页 四、人才赋能：数字化转型的核心驱动力 在数字化转型大环境下，诸多企业的业务和工作流程终将面临着全面的转型或变革，岗位 技能也或将被重新塑造，人才需求的结构随之发生显著变化，与此同时，企业对数字化转型进

原汁原味的回答，有助于我们了解其风格， 从而更好判断将以何种方式与其合作。 用HR系统就选懂业务的i人事 �� �� 成为人类思维的补充与辅助 而非完全重塑 访问和整合信息的方式：快速处理和分析大量 信息，提供更广泛和多样化的信息来源，改变 人们获取、整合信息的方式，使得信息更易获 得，但也需要更好的判断力和批判性思维来评 估信息的可信度和准确性。 自动化和任务转移：某些重复性和繁琐任务将 被机器取代，可以将时间和精力用于更有创造 其相关的技能，如数据分析、机器学习和自 然语言处理等。 尽管人工智能可以对思维产生影响，但人类思维的独特性和复杂性仍然是无可替代的。人们具有情感、创造力、 道德判断等特质，这些是人工智能所缺乏的。因此，人工智能更可能成为人类思维的补充和辅助，而不是完 全重塑，也并不意味着完全取代人类劳动力。 重要的是，我们要培养和发展人类思维中的高级能力，如创造力、批判性思维和人际交往能力，以应对人工 智能时代的挑战和机遇。重 智能时代的挑战和机遇。重塑工作方式的目标也应该是更好地结合人工智能技术和人类的优势，以提高工作 效率、创造价值和改善工作体验。 ：GPT 会如何重塑人们的思维方式与工作方式？ ：在某种程度上可以对人们的思维产生影响，并可能导致某些方面的 重塑。 招聘和筛选：在招聘过程中，能自动化筛选、 分析大量的求职申请和简历，能够快速阅读和 理解文本，并帮助筛选出符合要求的候选人， 从而提高招聘效率。 员工培训和发展：可以用于开发在线培训课程、

Grok-3 20 万张卡 思维链推理 上下文对话 语料学习 ChatGPT BART Encoder-Decoder QWQ-32B 两阶段强化学习 BERT Only Encoder GPT Only Decoder RoBERTa Only Encoder GPT Only Decoder Gemma-3 多模态推理融合 思维链推理 DeepSeek-R1 Fine-Tuning 》 DeepSeek-R1 ：监督微调 + 强化学习训练 高探索自由度 = 推理能力自我觉醒 （更长的思维链、 更深层次的 推理路径） 低可控：生成文本可 读性差、语言混乱 拒绝采样： 筛选高质量样本 20 万条 通用数据 在探索自 由度、学 习效率、 行为可控 性 找到动 DeepSeek-R1-Zero （强推理模型） DeepSeek-V3 （基础模型） 面向全场景的强化学习 （规则奖励 + 奖励模型） 纯强化学习训练 多阶段增强训练 R1-Zero 生成的 长思维链数据 综合性能 更强 R1 蒸馏 版 1.5B~32B 对 V3 模 型 监督 微调 混合数据 监督微调 60 万条 推理数据 模型蒸馏是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移

先强化自身的“造血”机能与价值呈现能力。 （1）实施精益化财务管理：建立规范、透明、可预测的财务体系。这不仅 是获得外部信任的基础，更是企业进行科学决策、控制成本、优化现金流的内在 要求。企业应从“记账”思维转向“财务健康管理”思维，实施全面预算管理，对现 金流进行精细化预测与压力测试。 （2）强化无形资产管理：系统性地进行知识产权（专利、商标、软著等） 的申请、布局、更新与维护，并探索将研发投入进行资本化处理。清晰的无形 惕“短贷长投”带来的流动性风险，积极利用政府贴息、担保等政策工具降低债务 风险。对于已存在的存量债务，可通过债务展期、重组或引入长期资本置换 等方式防范流动性危机。 （3）第三道防线：合规运营与底线思维 坚持财务与法务合规：从初创期就建立规范的财务制度和法律框架，是获 得长期资本信赖的基石，也是抵御未来风险的防火墙。 建立风险预警机制：动态监测关键财务指标（如资产负债率、现金流覆盖率 ）和 融团队，要求成员兼具金融风控专业知识与产业深度认知，能够深入理解特定 行业的技术逻辑和商业模式，为精准刻画企业价值提供底层支撑。 （2）构建“投行思维”的信贷文化：传统信贷风控过度依赖抵押物，与专精 特新企业“前期投入大、资产轻量化”的发展阶段不匹配。金融机构转向以评估企 21 业未来成长性为核心的“投贷联动”思维。在授信决策中，更多地参考股权投资机 构的尽调报告、企业的订单状况、在产业链中的地位等前瞻性信息。 （3）拥

HR 领域的运用趋势已经非常明显，在外部环境的影响之下，就自身企业而言，是否 有必要进行投入，以及运用在哪个领域。这些都需要企业深思熟虑” █ “为了追求更高的效率和利润收益，企业必须在管理的思维方式、运转模式以及各个职能的 运营上进行转型和迭代，以此来配合业务“跳舞”――人力资源也是如此，其需要借助人工 智能加速迭代，才能与业务部门一起翩翩起舞” █ “大多数传统企业对人工智能在 HR 困局的解决方案。 ≫ 外部环境的模糊复杂性，意味着组织需要更加灵活的应对； ≫ 技术的推陈出新，业务领域的人工智能产生的积极效果辐射至 HR 领域； ≫ 环境的变化意味着企业文化和员工思维需要与时俱进，快速应对变化，制定前瞻性决策。 ≫ 新生代员工的加入，关注个性化体验； ≫ 劳动力愈来愈趋于老龄化，需要企业激活和精准化识别组织内现有人才，人工智能能够辅助 HR 找到潜在“人物”，让优秀人才脱颖而出； 技术 技术推陈出新 人才“活用” ◎◎ 精准性的人才识别、配置 ◎◎ 针对性人才塑造发展 ◎◎ 人才再生与“保鲜” 组织 ◎◎ 组织小化 ◎◎ 灵活化 ◎◎ 多元化 思想 / 思维 ◎◎ 与时俱进 ◎◎ 重体验 ◎◎ 个性化服务 环境 VUCA 时代 人口结构 新生代、人口老龄化 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg.com）,由用户Id:139428下载

Storage和全球存算网等。 产业研究 战略规划 技术咨询 28 2024�6�22����������2024�HDC 2024�� 华为常务董事、华为云CEO张平安正式发布盘古大模型5.0，在全系列、多模态、强思维三个方面全新升级；还分享了盘古大模型在自动 驾驶、工业设计、建筑设计、具身智能、媒体生产和应用、高铁、钢铁、气象等领域的丰富创新应用和落地实践，持续深入行业解难题。 盘古大模型5.0包含不同参数规格的模型，以 Generation，可控时空生成）技术，聚焦自动驾 驶、工业制造、建筑等多个行业场景，可生成更 加符合物理规律的多模态内容。 复杂逻辑推理是大模型成为行业助手的关键。 盘古大模型5.0将思维链技术与策略搜索深度 结合，极大地提升了数学能力、复杂任务规划 能力以及工具调用能力。 产业研究 战略规划 技术咨询 29 • 该平台基于盘古大模型和ModelArtsAI开发生产线，已经在多个 端侧模型全面升级，发布「日日新 5.5 Lite」，相比4月5.0版模型精度提升10%，推理效率提升15%，首包延迟降低40%。 ��� 5.5����� 6000亿参数基模型性能全面提升。大量使用合成高阶思维链数据，提升推理思维能力，在数理逻辑、英文、指令跟随等 方面能力增强明显。 率先推出国内首个“所见即所得”模型「日日新 5o」，流式多模态交互，带来全新AI交互模式。 产业研究 战略规划 技术咨询 38

这种技术民主化将释放出巨大的创新潜能。 然而，技术终究是手段，人才才是数智化转型的核心驱动力。新时代的数智化人才需要具备跨界融合能力，既要深度理 解业务逻辑，又要熟练运用数字化工具，更要拥有数据思维和创新意识。 帆软数据应用研究院基于最新的洞察，在本白皮书中将深入探讨这些变革背后的逻辑与实践，为企业数智化转型提供 可行的路径参考，期待更多企业能够借鉴其中的理念与方法，在数智化转型的道路上行稳致远。 推理分析  核心场景：智能洞察分析  数据底座：FineBI v7.x  技术应用: 语义理解、内容生成、 思维链、知识库RAG 阶段3 自主执行  核心场景：智能决策  数据底座：帆软AI Agent平台  技术应用:语义理解、内容生成、 思维链、知识库RAG、 DataAgent框架 问数据 问知识 问数据 问知识 问数据 问知识 分析主题模式: FineBI 业务体系不断创新优 化 业务敏捷构建 ● 开发过程完全由技术 人员负责，尚未引入 敏捷化的平台或工具。 ● 开发过程完全由技术 人员负责， 开始引入 部分敏捷平台或工具 并 加以应用 ● 基于精益思维， 初步 形成一体化的 敏捷开 发链条，构建开发交 付流水线，部分业务 人员能够参与到开发 过程中，低 / 无代码 开发比例占总体开发 率的 10% 以上。 ● 形成覆盖软硬件资源 环境、开发赋能的综

及到多个部门和团队的协 同工作，需要打破传统的组织边界，不断调整和优化组织结构和运营流程，建立 跨部门、跨职能的协作机制。同时，组织文化也需要与数字化发展战略相契合， 鼓励创新、敏捷性和数字化思维，为数字化发展提供有力的文化氛围。 组织保障 数字化发展涉及多个环节及领域，如研发领域的协同设计、产品全生命周期管理 等，生产领域的预测性维护、个性定制等，销售领域的全域营销、精准营销等 … 在运营自动化方面，通过建立客户授信、融资出账等数据模型，实现 客户分类授信、自动流程审批、自动出账。 人工智能技术 供应链金融平台在整体方案设计上, 充分利用了移动互联技术，注重 用户体验，聚焦长尾客群，用C端的思维做营运，用B端的思维做产 品。依托小程序这一线上化轻量的流量入口，结合供应链金融授信业 务的特殊属性，重构优化业务流程，在C端进行线上营销，通过线上 完成客户准入、账款录入及转让、账款确权、融资出账等业务办理， 项目从核心企业准入开始，到项目立项、合作方案设计，方案审批，直至授信 申请、贷前、贷中、贷后整个流程，构建产融业务的作业中台，形成了中台化的作 业模式。新一代供应链金融平台在建设过程中结合互联网思维，实现全部线上化、 自动化、智能化办理供应链业务，整合了3大类传统融资性产品，构建9类可售产 品，运用业务建模方法整合产品服务并推动了20多项功能及流程优化，全面整合作 业运营服务，基于自动化