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  • pdf文档 第一新声:2024年央国企RPA市场研究报告

    投资预算高达数十亿元,对于表现出色的RPA+AI产品,央国企愿意 投入极高预算。央国企应用RPA+AI面临两大挑战:行业特定需求变化和跨部门协调。此外,RPA结合AI语言大模型和智能体,形成新的自动化模式APA,实现从“规则化 任务处理”向“动态决策和复杂环境任务处理”的转型。 ◼ 央企数字化转型加速,数科公司成为RPA/APA产品的重要推广渠道,未来趋势中,数科公司在央企RPA采购链条中的占 ) 2. 金智维(中信证券香港子公司、中国工商银行) 3. 弘玑(兴澄特钢、某省电力公司) 05 央国企RPA行业发展前瞻 1. 发展趋势一:RPA+AI 2. 发展趋势二:智能体流程自动化APA 3. 发展趋势三:技术挑战 4. 发展趋势四:数科公司兴起 03 央国企RPA细分行业分析 1. 央国企RPA细分行业市场现状 2. 金融行业央国企RPA市场供需情况 3. 交通行业央国企RPA市场供需情况 RPA定义按照数据模型、设计架构等维度可分为多种类型 RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化),又称“数字员工”,是一种让软件机器人根据预设的固定运行逻辑,在计算机上模拟和执行人工操作的技术。通过这种逻辑, “机器人”程序可以与业务系统独立且重复地交互,实现业务流程的自动化。RPA可以根据不同维度被划分为多种类型:(1)按运行模式,分为有人值守和无人值守;(2)按部署位置,分
    10 积分 | 37 页 | 1.63 MB | 9 月前
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  • pdf文档 《智慧协作时代》汤玛斯·戴文波特-257页

    港湾人寿和美国万通保险:引进数位人寿保险核保人 7 雷帝斯金融集团:智慧抵押流程 8 星展银行:以AI监控交易 9 AI诊断和治疗纪录编码:让人类真正发挥所长 10 电通:公民开发者的机器人流程自动化 11 84.51°和克罗格:自动化机器学习提高资料科学生产力 6 12 麦迪安网路安全公司:AI辅助网路威胁归因 13 印度星展行动银行:用客户科学优化客户服务 14 直觉软体公司:AI辅助写作,人负责提供规则 Miiskin:AI辅助皮肤成像,医师更能专注于复杂案例 18 好医生科技:实现家家户户都有好医生 19 奥斯勒工作:法律服务的转型现场 20 太平洋轴承公司:用于员工训练的AI虚拟现实 21 希捷科技:AI自动化视觉检测技术,削减晶圆和晶圆厂损耗成本 22 史丹佛医疗中心:往无人药局迈进 23 速食汉堡店:AI 助理炸薯条的同时还能服务客人 24 FarmWise:耐晒、抗雨淋的数位除草系统 25 环境,提出二十九个详 细案例,说明人类已经在这些工作和工作环境里,采用AI系统和自动化进行日常 工作。我们把AI定义为:能够完成过去需要人类大脑或是大脑与身体共同完成的 任务之技术。我们每个研究案例,都包含这类技术。1 这些人机协作的例子,以及我们相关见解和结论都非常重要。因为长期以来 由机器驱动的自动化,对人类工作的影响一直都是人们猜测和关注的主题。至少 从 1500 年 代 末 以
    10 积分 | 257 页 | 6.00 MB | 2 月前
    3
  • pdf文档 2025年构建安全攻防矩阵 增强数字安全免疫力报告

    腾讯云安全,知攻更懂防 目录 挑战与趋势 CONTENTS 1 2 3 安全防御体系建设思路 安全运营及防护体系介绍 知攻更懂防,服务看得见 外部环境:攻击者越来越专业化,攻击手段向平台化、自动化演变 差距点:攻击方往往占据攻防主动权,开展 持续、深度的风险面管理,才能化被动为主动 攻击方 防守方 ü 技术精湛,各单位优秀渗透人员 ü 团队作战,各人才分工明确高效 人员 武器 资金 企业机构将减少三分之二的漏洞。 CTEM融合了暴露面管理、情报、VPT、 安全验证等技术。 关键结论: 自主安全运营是理念、实践和工具的结合,通 过自适应、敏捷和高度自动化的威胁管理方法 来提高组织抵御安全攻击的能力。 安全运营 趋势 自适应、敏捷、 高度自动化 持续威胁 暴露面管理 安全设计/默认安全/安全运营 自主(Autonomic)安全运营 安全设计/默认安全/安全运营 持续威胁暴露管理 改进安全控制和监控以应对当前和未来的威胁。 安全运营朝着持续化(常态化)、自动化、默认安全方向演进 安全运营趋势洞察:从被动防御向主动防御转变 CONFIDENCIAL MATERIAL FROM TENCENT CLOUD 依赖 进化 • 安全域 • 安全加固 • 补丁管理 • 应用内建 • 基础对抗 • 自动化执行 • 消耗攻击资源 • 迟滞攻击 • 安全分析 • 快速验证
    10 积分 | 46 页 | 9.00 MB | 9 月前
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  • word文档 金融银行核算流程引入DeepSeek AI大模型应用设计方案(105页 WORD)

    银 行核算流程涉及大量的数据采集、处理、分析和报告,任何环节的 延迟或错误都可能对银行的运营和客户信任产生重大影响。在此背 景下,引入先进的自动化技术成为提升核算效率和准确性的关键路 径。DeepSeek 作为一款基于人工智能和大数据技术的自动化解决 方案,通过其强大的数据分析能力和智能决策支持系统,为银行核 算流程的优化提供了切实可行的方案。 DeepSeek 的核心优势在于其能够快速处理海量数据,并通过 ,从而显著减少 人工干预和错误率。此外,其灵活的模块化设计使得它可以无缝集 成到现有的银行系统中,无需大规模的架构改造。以下是 DeepSeek 在金融银行核算流程中的主要应用场景:  自动化数据采集与清洗:通过接口与银行内部系统对接,实时 采集交易、账户和客户数据,并进行智能清洗,确保数据的完 整性和准确性。  智能核算与对账:利用机器学习模型自动核对账目,识别差异 并进行原 日益增 加,传统的核算流程面临着巨大的挑战。金融银行的核算工作涉及 大量的数据处理、复杂的交易结构以及高标准的合规要求,这些都 需要高效、准确且可追溯的系统支持。然而,传统的手工操作或半 自动化系统往往难以应对日益增长的业务需求,导致效率低下、错 误率较高,甚至可能引发合规风险。在这样的背景下,引入先进的 智能技术成为金融银行优化核算流程的必然选择。 近年来,人工智能(AI)和机器学习(ML)技术在金融领域
    10 积分 | 112 页 | 300.71 KB | 1 月前
    3
  • pdf文档 2025东莞市数字化转型优秀案例集(第三批)-东莞市工业和信息化局

    造。慕思集团联合索菲亚、华辉家具等龙 头企业打造“全屋智能产业链联盟”,通过工业互联网平台实现设计、生产、物流数据互通,定制家具交 付周期从 45 天缩至 15 天,带动大岭山家具集群中小企业广泛接入数字化系统。 全柔性制造自动化产线 03 04 华贝电子“数字孪生工厂” 面向龙头企业打造示范标杆。强化龙 头企业的创新引领带动作用,以工业互联 网平台作为载体,横向拓宽业务集成广度、 纵向加深数据应用深度,实现决策优化与 91% 产品良率提升 1.49% 单位提升净利润 47.67% 成效 工厂生产过程数字化 01 通过搭建 4.0 版本的 MES 系统,在生产端建立智能制造数据控制中心,实时 数据库与制造过程自动化系统实现互通集成,将生产现场的数据展示到看板上,实 现数据可视化、信息共享化,对生产流程进行全面优化。 解决 方案 应用场景 单位产值能耗降低 16.54% 单位营收成本降低 0.214% 成效 2025 年 7 月,被市工信局认定为智能车间。 “MEMS半导体工艺制程智能化管控”智能车间 产品单位成本下降 66.67% 成效 工业环网:工业互联网构建和设备数据采集 01 数据库与自动化系统相关数据互通 智能工厂 / 车间 优秀案例集 车间设备的海量生产数据信息未能联网与统一化管理,形成生产工序间的信息 壁垒,数据流通不畅,难以达成高效协同(即上游工序的进度数据无法及时同步至下
    30 积分 | 39 页 | 21.92 MB | 3 月前
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  • pdf文档 打造面向未来的电力企业数字化转型的成功之路 V1.0

    电力企业的诸多关键运 营能力如现场管理、资产管理、停电管理等均依赖洞察、可视化、远程管理、自动化和基于系统的动态协调等。对于许多 电力企业而言,对电网和电力流动的管理尚未实现动态决策支持。很多电力企业仍通过人工流程进行数据管理,过大 的安全裕量导致高成本和低可用性。未来,数据分析、人工智能和智能自动化将成为电力企业的必备能力。 优化电力企业架构⸺电力企业数字化转型的主要收益在于对效率、安全 目标,电力企业需要搭建与转型相适应的架构。其中建设现代化、数字化的电网是重中之重,向业务提供基础的物理平 台。在智能电网之上,未来电力企业将依赖互联且智能的基础设施和基于云的平台,实现应用套件的集成和敏捷。数字 化转型平台并结合自动化、人工智能分析技术的使用,将为企业内部以及整个生态系统内的供应商、合作伙伴和行业 参与者带来创新和灵活性。 IDC观点 打造面向未来的电力企业 数字化转型的成功之路 02 IDC观点 电力企业面临发展压力 致成本的增加。这将推动新的商业 模式的出现,并加速改变电力用户对能源供应商的预期。这就意味着电力企业必 须对用户进行动态管理。要实现这一点,电力企业就需要通过分析工具和人工智 能提高可视化和自动化水平,从而更加灵活地应对风险,抓住机遇。 1.2 电气化加速形成新能源生态 电力需求的增长、全球电力的普及以及工业电气化水平提升正在改变“电”在生产生活中的作 用,也为现有电力生态系统带来挑战。
    10 积分 | 45 页 | 2.62 MB | 2 月前
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  • ppt文档 2025年保险行业AI应用全景洞察报告(32页PPT)

    技术在保险业务的核心落地场景: 销售: 由从单点工具转向全流程智能体系 ,实现客户获取、需求分析、产品推荐等环节的智能化 ,推 动代理人向专业风险顾问转型。 核保:多技术融合实现全流程自动化 ,提升运营效率 ,强化风险控制 ,优化客户体验 ,推动模式创新。 理赔与后服务:全流程赋能理赔环节 ,提升效率、降低成本, 同时在后服务环节实现客户保全、服务 升级等 ,创造新的价值增长点。 VAE ) 1. 智能客服; 2. 自动化文档生成; 3. 虚拟数据生成与增强; 4. 异常监测; 1. 智能客服与顾问; 2. 自动化保单生成; 3. 训练欺诈监测模型; 4. 客户画像生成; 5. 精准营销; 6. 营销自动化;…… 5 知识图谱( KG ) 客户画像与风险关联分析 反欺诈网络构建 6 计算机视觉( CV ) 图像与视频分析 1. 自动化理赔; 2. 健康核保 本研究关注中国保险行业中 技术的应用现状及未来趋势,特别聚焦生成式 AI 对保险业数智化转型的推动。 AI 在保险领域是以数据驱动为核心、算法模型为工具的 新 型技术体系,通过机器学习( ML )、大语言模型( LLM )等技术,实现保险业务流程的自动化、决策的智能化与服务的个性化。其应用覆盖核保、理赔、风控、 客户 服务等保险全价值链 ,具备短周期、轻量化、强适配的特征,是保险业应对效率瓶颈与客户体验升级需求的关键技术路径。 AI 技术赋能保险行业诸多场景
    20 积分 | 32 页 | 4.87 MB | 3 月前
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  • pdf文档 2024快消品行业配方数字化转型市场报告

    上市时间 每次转移生产地点时,企业都需要 重新校准设备、成分质量和原材料 用量。 这些信息未集中存储在某处, 不利于在不同工厂之间快速量产。 然而,欧洲仅有 36% 的供应链 企业计划采用灵活的自动化 解决方案(而该数字在美国更低, 仅有 24%)。 新冠疫情期间,供应链成本几乎 翻了一番。快速消费品企业一直 面临改善运营的压力。 借助供应链运营数字化和性能智能, 快速消费品企业可显著提升产品 产品设计和优化车间设备使用之间的差距,还能够解决行业面临的一些主要制造挑战,例如: ● 允许访问“物料清单”,并可以创建和存储“工艺清单”。 ● 使用模块化方法进行配方制定,加快了全球工厂之间配方设计和执行的推广速度。 ● 通过自动化批次管理和解耦流程执行提高生产效率。 “过去,我们需要两个人处 理约 500 页文档才能识别和 评估异常情况;现在,有了 电子化批次记录软件,我们 可在一秒内获得相同结果, 因为该软件只会系统化显示 文档Id:617497,下载日期:2025-03-17 全面数字化规范 配方制定是新品开发的数字中心,可在配方设计、 配方开发和产品测试阶段之间建立数字链接。 此阶段可使用创成式设计技术和流程自动化在数秒 内设计、修改或更新配方。 全面数字化 规范 配方数字化 转型 配方执行 可追溯性周期 智能 产品资产 和数字孪生 企业配方管理解决方案各阶段 (1/2) 全面数字化规范
    10 积分 | 28 页 | 3.21 MB | 9 月前
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  • pdf文档 2024 CCF企业数字化发展优秀案例集

    面向陶瓷行业的精细管理智能化平台 088 山西八建集团有限公司 多平台系统整合的企业级数字指挥中心 094 深圳市酷开网络科技股份有限公司 TTC新一代企业数字化管理平台 100 珠海泰诺麦博制药股份有限公司 办公自动化与生产系统智联项目 104 阿迪达斯体育(中国)有限公司 基于阿里云着陆区的云原生数字化平台项目 110 杭州城市大脑有限公司 “CPaaS+LLM”数智化能力平台 115 河北港口集团有限公司 ,可以是供应链金融 业务在自动获客、审批和风控等业务环节更加智能和高效。在客户身 份识别和认证、运营自动化方面,结合人脸识别、活体检测、OCR识 别、RPA流程自动化、机器学习等多种人工智能技术,采用多维度认 证方式,实现客户身份识别、企业信息认证、自动信息审核落地等; 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 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,基于自动化方法、数字化模型大幅缩短审核、授信、出账时间,提升 工作效率。 1.示范价值 项 目 引 入 业 务 建 模
    10 积分 | 156 页 | 42.59 MB | 9 月前
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  • word文档 企业数字化转型AI大模型数字底座项目设计方案

    应用场景,如智能客服、供应链优化、市场预测等。通过整合企 业内部数据和外部数据源,训练出适用于企业特定需求的大模型, 确保模型在精度、速度和稳定性方面达到行业领先水平。 其次,实现数据管理的智能化和自动化,提升数据采集、清 洗、标注和存储的效率。通过搭建统一的数据管理平台,确保数据 的质量与一致性,降低数据孤岛现象,为企业决策提供可靠的数据 支撑。 此外,项目旨在提升企业内部的技术协同能力,通过标准化接 强、特征提取 和格式转换等步骤,以提高模型训练的质量。 3. 模型开发与训练:基于经典算法和最新研究成果,开发适用于 不同场景的 AI 模型。通过分布式训练技术,加速模型训练过 程,并采用自动化调参工具优化模型性能。模型训练将涵盖监 督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。 4. 模型部署与优化:将训练好的模型部署到生产环境中,支持实 时推理和批量处理。采用模型压缩、量化和剪枝等技术,优化 确性。项目完成后, 预计该模型在关键业务指标上的准确率将达到 95%以上,推理速度 将优化至毫秒级,能够满足企业对实时响应的需求。 其次,项目将实现模型的自动化和智能化部署,支持企业在云 平台和边缘设备上的无缝集成。通过引入自动化部署工具和容器化 技术,企业可以在不同类型的硬件资源上进行快速部署和扩展。预 计部署时间将从传统的数周缩短至数小时,极大提升了企业业务的 上线速度。同时,项
    0 积分 | 127 页 | 343.50 KB | 8 月前
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