是因为项目优先级低；其他原因还有技术复杂度高、数据安全和隐私风险考量等。 洞察分析 . 这反映出企业智能费控系统“形在而神未至”，即系统化初具规模，但尚未完成从“流程自动化”到“智能化决策” 的跃迁。大多数企业费用管理智能化落地困难，可能源于数据基础薄弱、费用规则复杂、人才结构缺口或场 景选型不清等问题。因此，若需要推动智能费控，应从小场景切入、聚焦异常识别或发票审核等具备规则基 础的数据 ·将多地法规（如PIPL、GDPR） 嵌入规则引擎，构建可策略化 配置的全球合规体系； ·引入生成式AI进行合规文档比 对﹑申报风险提示等智能审计能力； ·实现数据级合规追踪，完成从 “事后控制”到“事前预警”的跃迁。 I A 25 ｜第二章 流程的建设决定了制度能否落地，合规的体系决定了管理能否延续。在数智化浪潮下，二者的边界正在模糊 : 流程即合规，合规嵌入流程。企业唯有将两者协同演进，方能构建可感知、可预测、可审计的智能费用治理 即可完成授权。每一次审批人的 通过或驳回的数据都会回流到 AI 的“审批专家”知识库，随着学习样本的累积，模型对“合理波动”与“异常抬价” 的识别精度不断提升，实现从“人找单”到“单找人”的无感跃迁。 AI 能够利用自然语言处理和大数据分析技术对企业的费用数据进行深入分析，自动生成费用报告，并通过 数据可视化工具呈现出详细的费用结构、趋势和异常，并在有必要的情况下发出预警，使企业能够在问题爆

平权帮助数据消费撬动业务价值跃迁 数据消费与数据资产的“杠杆理论” 数据消费 数据资产 数据平权 数据质量 杠杆的“硬度” 数据民主 数据集成 决定数据能否 被消费 杠杆的“长度” 决定数据消费的覆 盖范围和可用性 杠杆的“支 点” 数据平权 杠杆的“支点” 决定数据是否能够被 每个员工利用在业务 场景中，真正撬动数 据资产价值跃迁 IT 数据管道 数据开发 数据开发 指标管理 数据模型 业务 自助 分析 丰富炫酷 大屏展现 固定式报表展现 智能问答式 分析 探索式 数据分析 数据集成 数据消费 数据价值跃迁 数据平权 数字人才 应用推广 18 企业数智应用白皮书 让数据规范起来： BI 就是要解决以上四个问题，从而能够让企业实现数据决策，提升企业的效率。 让数据可以看到： 让数据可以被编辑： 足够简单和高效： 很多企业 和组织准备过程。其战略、运营、数据、技术、组织五个维度都经过了渐进式的能力建设，形成了相互支撑 的有机体系。 ● 第三阶段： ● 第二阶段： "Data Agent"则实现了从分析工具向决策执行者的终极跃迁。智能体不仅能够进行复杂的数据推理和洞察生 成，更重要的是具备了自主执行决策的能力，能够根据分析结果自动触发业务流程、调整策略参数、优化资源 配置，真正从"辅助决策"升级为"代理决策"，实现了数据价值从洞察到行动的闭环转化。

当前，以人工智能、大数据、云计算等为代表的新兴技术极大 地提升了企业感知外部环境变化、优化资源配置、响应市场需求的 能力，推动企业从以人为主导的静态组织模式，向以数据为核心驱 动力的动态运营模式跃迁。云计算突破了企业信息存储与资源利用 的空间约束，提升了运营的敏捷性；大数据和人工智能技术深刻改 变了企业对业务信息的洞察方式与决策逻辑，使企业能够基于数据 进行分析、优化和预测。 中国联通 化-资 产化-资本化”的递进路径，推动流程数据从内部治理向外部价值释 放跃迁，在行业中树立形成以数据驱动流程革新、以流程赋能业务 创新的标杆实践。 四、流程数据治理能力评价体系 对流程数据治理能力进行全方位梳理和归纳，可以促进企业流 程数据的规范化和精细化治理，实现流程数据从“信息记录”向“智 能运营”的跃迁，为数智化流程治理注入持久动能。 2023 年，中国信息通信研究院（以下简称中国信通院）云计算

美好服务从此走向千家万户 零售赛道亦是智慧之道 数智融入建筑与地产 为挖掘空间新价值注入强大动能 钢筋铁骨下蕴藏着智慧空间 生活从畅想到畅享，智建美好，慧筑幸福 时代瞬息万变 数据流转间，行业跃迁 所有的蓬勃发展，都源自向下扎根的力量 远眺未来的人，会把脚印先落下 加速场景数智化 从研发到生产，让数智技术与业务场景 深度融合 释放每一份数据的价值 激发产品智能化 从产品到服务，引领转型，让价格竞争 业务效率提升，创新应用上线时间 50% 应用体验提升 漫游0 丢包 会议0 卡顿 深耕行业 让智能生根 20 21 华为制造与大企业 全球案例精编 2025 东风云 2.0 云上造车故事 风起东方，云上跃迁！ 东风集团的全面云化征途 2024 年，东风集团正式发布了基于华为云 Stack 的东风云 2.0，全面启航基于 云底座的数字化转型升级之旅。实现新增服务 70 多项（公有云契合率 68%）， 称“东风集团”）迎来了里程碑时刻：第 6000 万辆新车正 式下线，成为第二家完成这一壮举的中国汽车企业。与此同时， 东风集团面向未来 5 年发布“科技跃升 3.0”战略，聚力实 现向新能源、智能化、国际化的三大跃迁，全力打造智能造 车“东方力量”。 早在多年前，东风集团就制定了“一个平台，两个旅程，三 个贯通”的数字化战略，通过构建东风集团一朵云、统一数 据中台及 7 个业务域的云服务，支撑“用户数字旅程和产品

11 ◦ Chat GPT ◦ 大语言模型进入公众视野 ◦ 开启人工智能 Iphone 时 刻 2024.2 ◦ OpenAI Sora 发布： ◦ 视频生成代际跃迁，再 次 证明 AGI 相对“窄 AI” 的 代际优越性；虚 拟现实成 为可能 2023.4 ◦ 斯坦福小镇论文 - AI Agent ： ◦ 硅基文明的无限可能

来” 第五章 满足专精特新企业融资需求的路径 5.1 基石之路：内源融资与价值叙事能力建设 5.2 债权融资路径：从传统信贷到创新工具的组合拳 5.3 股权融资路径：拥抱“耐心资本”实现价值跃迁 5.4 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 专项用于科技创新的债券品种。 规模较大、信用评级较高、有明 确募投项目的“小巨人”企业。 清晰的募投项目规划、专业的评级 机构评级、承销商的发行能力。 5.3 股权融资路径：拥抱“耐心资本”实现价值跃迁 股权融资不仅是资金的补充，更是企业引进战略资源、优化治理结构、实现 跨越式发展的关键一步。选择合适的股权投资方，即“耐心资本”，对专精特新企 业至关重要。 不同类型股权投资方对比： 投资方类

理念，强调业科融合、创新协同，助力业务高质量发展。目前平安人寿通过垂域模型训练、多 模态交互技术与隐私计算平台，实现从销售机器人、秒级核保到智能反欺诈的全流程改造，推动保险服务向“实时响应、精准定价、主动风控”的 AI 原生范式跃迁， 为行业提供可复制的“技术 - 业务 - 生态”三位一体转型路径。 通过综合金融生态实现客户需求全景洞察，借助医疗 健康生态延展服务边界，依托隐私计算技术平衡数据 价值与安全，构建开放共赢的数字化生态网络。 决策支持 保 后 销 售 机 器 人 代 理 人 展 业 四、保险行业 AI 应用趋势 Insight 当前 ，保险行业的 AI 应用将突破单点工具的局限 ， 正从效率 优化向价值创造跃迁 ，从业务流程改造向战略模式重构升级。 这一趋势的核心逻辑在于：技术能力的集中化整合、 业务场 景的深度协同、生态边界的持续扩展 ， 以及风险与合规的动 态平衡。 保险业 AI 应用将从“效率工具”向“战略中枢”升级

建模）将显著降低多模态系统训练成本，突破医疗、农业等领域标注数据稀缺的限制。谷 歌的 PaLI-X 等模型已证明，跨模态预训练可提升小样本场景下的泛化能力，加速技术普 惠化进程。 从感知到认知的跃迁：融合因果推理、神经符号 AI 等技术，多模态系统将从浅层特 征融合转向深层次语义推理。例如，结合物理规律模型（如刚体运动方程）优化机器人操 作策略，或基于多模态因果图诊断医疗影像中的病理关联，实现“感知 出详细的环境地图，为机器人的导航和路径规划提供准确依据。这一技术为物流、仓储和 工业自动化提供了高效解决方案，提高了物流运输的效率和准确性，降低了人力成本。 3D 感知与空间计算技术正从“感知工具”向“数字化世界的构建基石”跃迁，其能 力扩展将重塑物理世界与数字世界的交互方式，但仍需突破技术瓶颈与商业化障碍。 三、 未来前景 实时高精度渲染与虚实共生：结合神经辐射场（NeRF）与光线追踪技术的进化，3D

................................................................ 14 4. 媒体声音 | 阿里云王远：一站式数据管理平台的智能化跃迁 ................... 20 第二部分：Data+AI 行业应用 ....................................................... 文奖，以及多个学术会议的最佳论文、最佳系统演示奖等。 第一部分：Data+AI 大咖观点 20 4. 媒体声音 | 阿里云王远：一站式数据管理平台的智能 化跃迁 在 DTCC 2024 大会上，阿里云数据库产品管理与技术架构部负责人王远与 IT168 & ITPUB 特约嘉宾薛晓刚就数据库与 AI 技术的融合、云原生数据库的新趋势及向量数 据库的支撑能力等热点话题进行了深入探讨。 （Wisdom）。 其中，数据库所扮演的角色是数据管理的基石，承载着从数据到信息再到知识的三层 交互，而大模型的出现，则把数据管理中上层的知识与智慧之间的鸿沟逐渐填平。 然而，数据管理能力的跃迁并不是凭空出现，而是技术发展的结果。人类从有计算机 开始，就在进行数据管理，只不过早期的数据管理受制于存储设备限制，容量空间有 限，导致数据不能长期保存、数据不能共享。数据管理能力得到跨越式发展，是因为

Automation,APA）正成为新一代自动化范式。该技术通过集成多智能体协作框架与大语言模型 （LLM）认知能力，实现复杂业务流程的自主规划与动态执行，标志着自动化技术从任务执行层面向决策智能层跃迁。 32 洞察一：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 动态决策 与传统的RPA相比，APA不仅能够处理规则化的