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

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

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

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

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。

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

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

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

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

故障定位效率低 当系统发生异常时，难以精准定位问题，导致问题分析与解决周期冗长。经统计，问题反馈至解决的平均耗时介于 30 分钟至 5 小时之间， 显著影响系统恢复效率。 自动化运维体系缺失 当前运维操作过度依赖人工执行，导致运维效率显著受限且人为操作失误风险较高。 背景分析 1 全栈智能可观测监控体系 通过Bonree ONE构建覆盖服务器集群、网络设备、K8S 豪鹏科技在信息化建设中持续投入大量核心基础设施，涵盖服务器集群、网络设备、数据库系统、中间件平台 及 K8S 容器云等关键信息 系统，当前保障核心业务持续稳定运行工作仍以传统人工方式为主，缺乏统一的智能化监控体系与自动化处理机制，运维效率与资源利 用率难以进一步提升。 应用场景 1 智能告警与事件管理 通过Bonree ONE AI 算法实现告警收敛，支持自定义责任域划分和多通道推送（邮件 / 应用效果 RUM端问题排查视角 通过用户真实会话（RUM）监控，新增前端性能问题排查视 角，实现从用户端到服务端的全链路故障还原，精准定位页 面加载异常等问题，缩短问题定界时间。 核心业务巡检自动化升级 利用拨测能力替代传统人工巡检，覆盖核心业务系统接口可 用性、页面响应速度等关键指标，释放运维人力并提升巡检 覆盖率与时效性。 主动运维模式转型成功实践 运维模式转变，由被动接收投诉的运维模式，转变为主