数字经济时代的新质生产力：变革逻辑与培育策略 推动科技创新和产业创新深度融合的路径与对策研究 新能源支撑制造业绿色化路径研究 “十五五”时期推进新型工业化的路径研究 人工智能赋能新型工业化：范式变革与发展路径 航天经济测算体系：国际经验与中国方案 产供链安全风险 尚未根本性解决 产业结构仍需进 一步优化升级 “十五五”时期推进新型工业化的路径研究 “十五五”时期推进新型工业化的基础、问题与形势挑战 信息化与 工业化深度融合 先进制造业与生产 性服务业深度融合 三个 融合 01 02 03 人工智能赋能新型工业化：范式变革与发展路径 推动工业范式实现三大变革 组织管理范式变革 供给和需求 生产制造范式变革 时间和空间 技术创新范式变革 虚拟和现实 范式 变革 AI技术应用降门槛、降成本 供需高效协同 供给定义需求 数字空间 物理空间 空间无界化 时间无阈化 l DeepSeek-V3的训练成本仅为557 一项技术能否引发经济社会的根本性变革，关键要看能否实现“双降”， 即降低门槛、降低成本。 l 人工智能作为当今时代的主导性技术，成本和门槛不断降低，为赋能千行 百业打开新空间。 人工智能赋能新型工业化：范式变革与发展路径 夯实一个底座 算力-算法-数据三位一体 赋能两大方向 横向赋能行业-纵向赋能产品 做好一系列场景推广 赋能中心、典型场景、供需对接 强化两大保障 政策保障、支撑体系

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 ， 即按照企业的客户人数以及客 户 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 后互联网时代对营销的要求与企业的营销对策 虚实融合购物流程 大数据精准营销 社交媒体营销 后互联网时代对营销的要求 即时性 社会性 精准性 方便性 移动营销 “ 数人头”的商业范式：才是企业可持续增长的正确思维。 数据驱动：企业应该学习利用大数据知识来了解客户，掌 握 企业的运营动态。 移动营销：企业必须具备将移动技术应用于客户的服务与 交 易的能力。 进行整合，才能发挥最大的影响力， 这是企业未来 营销制胜 的关键武器。 “ 数人头”的商业范式 会 员 大 数 据 营 销 移 动 营 销 社 交 媒 体 营 销 交易平台整合 0 本书体系框 架 新战略营销管理框架 基本商业范式的改变 垒砖头 “ 数人头”的商业范式就是按照企业的 客户人数和客户消费频次思考企业的业绩增 长路径，也就是企业的关注焦点，要从“市

资本市场路径：迈向公众公司的阶梯 8 第六章 专精特新企业融资安全策略 6.1 融资安全的双重内涵：企业生存与国家战略 6.2 企业视角：构建稳健的融资安全防线 6.3 金融机构视角：创新驱动的风险管理新范式 6.4 政策与生态视角：营造安全可持续的融资环境 第七章 总结与展望 7.1 研究结论 7.2 未来展望 7.3 政策建议 附录 1.相关政策文件汇编 2.术语表 8 第一章 导论：专精特新企业的战略价值与融资困局 差异性，容易将“钻石”与“玻璃”混为一谈。 15 （4）评估维度单一：过度关注现金流的“稳定性”，忽视了对管理团队、技 术壁垒、商业模式、政策契合度等决定企业长期价值的关键非财务因素的考量 。 这种评估范式的滞后性，本质上是导致金融资源难以精准滴灌至优质专精特 新企业群体的核心障碍。 4.3 构建新型风险评估框架：从“看过去”到“评未来” 为了有效管理专精特新企业的融资风险，必须构建一个面向未来的、多维度 估值，更要仔细审 查回购条款、对赌协议（VAM）、清算优先权、一票否决权等关键条款，避免签 下可能在未来埋下隐患的“卖身契”。 6.3 金融机构视角：创新驱动的风险管理新范式 金融机构作为资金供给方，其风险管理范式的革新是保障专精特新企业融 资安全的关键。 （1）从“信贷员”到“行业分析师”的转变：金融机构应组建专业化的科技金 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

ROI 放大器。数据，这一 数字时代最核心的生产要素，正在重新定义商业价值创造的边界和路径。传统的商业智能模式正在经历根本性重构 : 在数据消费端，智能 BI 技术的突破性进展，正推动着数据消费范式的深刻转变一从传统的 " 人找数 " 模式，转向智能 化的 " 数助人 " 模式。这种转变不仅仅是技术层面的优化，更是认知方式和工作流程的革命。同时，健全的指标体系如 同企业的神经网络，将战略目 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。 解析智能 BI 如何将数据消费范式从“人找数”转向“数助人” 指导企业如何建立自动化指标体系，并随业务发展持续迭代更新 展示 AI 应用场景 -AI 让零代码更“零”& 先进制造落地 AI 决策应用 解析如何通过实时技术和规范管理让流动的数据更有价值 应用开发：创新引擎，AI 让零代码更“零 数据治理：实时与管理让流动数据更具价值 BI 助力提升决策效率，减少错误决策 还原数据分析过程，让结果更加可信 应用场景复用让分析成果“即取即用” 智能 BI 将数据消费范式转向“数助人” 数智时代指标体系驱动业管协同 企业自身指标体系建设常见误区 指标平台建设，促进数据消费 典型案例实践：某专精特新企业 零代码从轻量工具到创新引擎 AI 时代，以用促建，以用促准

• 缺点：资源消耗大 上下文学习、指令微调、 扩展规律 (GPT3 、 GPT4…) 自然语言处理模型的演进 预训练语言模 型（ PLM ） “ 预训练 - 微调” 学习范式 （ BERT、 GPT） 大语言模型 （ LLM ） 注意力 Attention 自注意力机制：使序列中的每个单词都能 “关注 ”其他单词 ，包括自己 在内 ， 以更好地理解上 图源： agentUniverse 支持文档解析、文档智能问答、多维度内容审核及自动化文档生成等 核心功能，为企业提供了基于大模型新范式的强大文档处理解决方案 FinDOC 在国际结算审单场景 一站式实现整套业务单据从上传到审核全业务过程 智能审单｜多模态文档智能体 助力某国有大行成为全球首家将人工智技术在信用证审单场景落 敏 存 毁 用户授权应用 个人用户 授权 企业用户 授权 数据产品交付 智能审核 效果监测 价值评估 全流程合规监管与区块链溯源 n 计算范式从指令式到意图式转 变： 传统计算机需要精确的指 令序列，而 LLM 可以理解模 糊 的人类意图并将其转换为具 体 操作。 n 抽象层次的提升： 就像 CPU 让 程序员不必关心底层电路细

数据标准化与元数据自动化采集。 流程数据场景化运营通过“查、做、促、评”四环节的闭环管 理，实现从数据采集到价值释放的全链条管控，既保障了流程效率 与数据质量，又为企业数字化转型提供了可落地的操作范式。未来 可进一步结合 AI 大模型与数字孪生技术，提升流程数据的预测性分 析能力，推动流程治理“被动优化”向“主动创新”的演进。 六、流程数据治理与应用实践 (一)流程数据治理工作开展背景 命周期管理机制确 保模型实用性。在模型架构设计层面，采用三层递进式建模方法： 首先基于业务域构建概念模型，通过定义流程实例属性及关联关系 实现跨域管理；其次转化为逻辑模型，在遵循第一范式原子性、第 三范式消除传递依赖等数据库设计原则基础上细化业务规则；最终 形成物理模型，通过添加索引约束、分区策略等技术要素完成数据 库结构优化。 5. 构建全链条质量管理体系 为确保流程数据能够真实、完整、高效地服务于业务决策与流 自动化、智能化执行，减少人工干预，提高流程效率；AI+流程挖掘 算法应用，监控流程运营过程，支撑流程合规性检查及流程审计， 实现基于数据的智能分析与决策。 七、未来展望 “十五五”开局在即，企业数字化转型的技术范式已经从“信 息化—数字化”进入“数智融合”阶段。以大模型为代表的智能技 术，贯穿于企业感知—理解—决策—执行全链条，建立起以数据驱 动决策、AI 协同生产、智能服务交互为特征的新一代管理和运营体

短板、解决业务痛点。 （三）产业格局展望 ：需求侧、渠道侧可 能将形成新的服务入口和流量分发逻辑，供 给侧既有“马太效应”又有“乘数效应” 本文从服务范式、产业协作、竞争格局三个维 度探讨大模型对金融行业格局的影响。 在服务范式方面，大模型在服务长尾客群方面 有望产生较大影响，可能形成新的服务入口和超级 应用（如 AI Agent），而在面向高净值客户及机构 / 企业客户服务商将更多是渐进式的提效赋能。 需求侧 渠道侧-营销、运营 供给侧-分析决策 Financial Technology 金融科技 43 2024-10 国际金融 INTERNATIONAL FINANCE 1. 服务范式 ：大模型有望在面向长尾客群的 金融服务中产生较大影响 在互联网、移动互联网时代，数字平台的兴 起重塑了传统金融机构基于线下网点所建立的服 务体系，以及相应展业模式下的竞争格局，尤其是 在 多仍是渐进式赋能，未来能否产生颠覆效应取决 于潜在技术发展边界 基于前文对大模型在金融行业应用发展趋势的 讨论，本文认为大模型有望在需求侧给长尾客户带 来交互体验的升级，形成新的服务入口，进而为涌 现出大模型范式下的金融超级应用提供土壤，并有 望重塑渠道侧的流量分发逻辑。此外，在面向高净 值客户、面向机构 / 企业客户的金融服务方面，当 前金融机构仍需要通过线下专家面对面提供专业服 务，大模型在相关客群服务方面仍较难替代金融专

企业数字化转型总体架构——数据存储层（续）  业务系统历史明细数据  打破业务条线整合数据 数据内容 主要用途 数据模型 保留周期 用户 访问模式 工作负载 可用性要求  第三范式模型  保留长期历史，需要根据主题细化  主题区 / 集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 归 档 区批量作业访 问  少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测  I/O 敏感，日终批量 形式通过 HiveSQL 执行，复杂处理使用 MR 定制 UDF  与大数据区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  逆范式宽表  依赖于集市数据需求  对主题数据预加工后的结果数据  针对应用需求进行数据预连接、预汇总，为集市提供数据 主题数据区—明细 主题数据区—汇总 Page28 企业数字化转型总体架构——数据存储层（续） 准备数据。 设计 原则  数据库设计原则 汇总数据区对应独立的 Hive 数据库 不对外提供访问， ETL 用户对数据库有增、 删、查、改权限  模型设计原则 汇总层采用了逆范式宽表设计，某种程 度 上 采用维度建模的方法 模型设计首先需要根据业务和应用的需要尽 量包含更多的属性和指标，同时兼顾空间 汇总层需要针对维度数据执行标准化处理 汇总层模型增加数据日期记录历史，建议根

商务经理 终端经理 内容反哺 数字化营销转型较快的企业都做了些什么？ 如何做的？ ➢ 从培训到实践的医生一站式互动学习平台 ➢ NPP（Non-Personal Promotion）成为全域营销新范式 ➢ 建立数据中台，统一数据治理+智能分析 ➢ 打破传统的CRM系统，从“客户管理”升级为“合作伙伴” ➢ 将AI技术嵌入各个环节，进一步提升效率 公域强曝光 私域患者管理平台 互联网医院/电商平台实现引流变现 激励 任务体系/积分体系/商城 05 AI 智能问答/AIGC科普 06 私域 患者管理 02 工具 复诊用药提醒/监测数据/饮食/运动等 04 趋势二：患者NPP成为全域营销新范式 ➢ 通过公域媒体矩阵实现广泛患者触达，并构建精准化私域流量池，实施全周期患者管理。基于患者的精细化运营，深度洞察患者需求，结合专业科普内容与智能 管理工具实现高效转化，并创新性运用AI技术实现