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

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

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

近年来，金融数据中心呈现出“云化、智能化、绿色化、信创化”的发展趋势。一方面，金融机构 积极拥抱混合云、多云架构，推动资源池化、服务化，提升弹性伸缩与灾备能力；另一方面，AI 技术 与运维深度融合，智能监控、根因分析、自动化处置等应用逐步落地，显著提升了运维效率与系统可靠 性。此外，在“双碳”目标指引下，绿色数据中心建设成为行业共识，节能技术、液冷方案、高效供电 等创新实践不断涌现。同时，在自主可控的战略要求下，数据库国产化、芯片替代、软硬件适配等工作 中信建投证券：基金投顾系统信创改造 & 异地灾备多活建设实践 广西北部湾银行：分布式数据库应用实践 光大证券：数智化数据中心多云管理平台 海南农商银行：同城容灾云平台 昆山农商银行：信创云平台建设项目 河南农信：灾备自动化运维平台 吉林农信：新数据中心云计算平台建设项目 财信人寿：云数据中心建设项目 爱心人寿：云上云下异地灾备中心项目 大家信科：大家保险集团全面风险整合数据库 37 19 16 40 中心同步至老中心。整个灾备系统基于域名访问的方式完成了系统间的业务流调试。 根据两地三中心建设规划，建设同城两个数据中心的应用级灾备能力。 3. 灾备能力 四、项目成效 借助云计算、容器等新技术和最佳实践，采用自动化和标准化的流程和工具，优化资源管理流程和资源库，实 现了 IT 资源的快速部署，提高了云资源交付服务的速度、质量和效率，从而缩短 IT 服务的交付周期，项目资源交付 周期从 2 周下降至 2 小时，不到原先时长的

随着技术使组织能够做到“事半功倍”，许多公 司正在探索如何更高效扩展运营工作。将成本 重构，可以构建更为精益的基础，而运营效率则 是使企业状况保持健康的驱动力 — 能够确保 实现顺畅、精准的运营。自动化和 AI 可以减少 人工任务，并增强准确性和敏捷性。 个性化的产品和体验 在选择面日益丰富的市场中，仅提供服务是远 远不够的 — 各企业必须能大规模提供顺畅、 个性化的体验。 转型工作能够利用数据和技术，从而提供定制 为重构成本和提高效率而采取的转型举措 如何解读此图表： 金融服务企业日益注重变得更为精益和效率 更高，以应对竞争压力和不断变化的市场动 态格局。为实现这一目标，其正将自动化、 离岸外包和技术整合作为优先要务。 自动化可实现更高效率 自动化是寻求消除人工、耗时流程的企业 的关键关注点。实施 AI 和机器学习等技术， 可以使运营提速、减少人为错误，并提高准确 性。这样的转变使各公司能够更高效扩展，同 时释放资源，以专注于更高价值的 作性，并加快决策速度，最终使组织变得更加 敏捷，并能更好响应变化。 此图表显示了专注于特定举措以提高运营效率的企业所占百分比 （例如，��% 的企业表示其专注于将人工流程自动化以提高运营效率） 更精益的运营：自动化和整合是效率的强大驱 动力 自动化人工流程 优化当前工作流程 内部离岸外包 整合 IT 基础设施 外包非核心服务 合理化产品组合 重新谈判供应商合同 减少整体员工数量 重新部署/再培训员工