风格的追 求呈现多样化，例如：新潮概念如“多巴胺穿搭” “美拉德风 ” “薄荷曼波”等季节性潮流快速迭代。细分风格包括“通勤 汉元素” “摩登新中式” “复古运动” “城市户外机能风”等融 合传统与现代的混搭风格。年轻人更注重自我独特性的个 性表达，推动“工装辣妹” “千金大小姐”等小众风格兴起。 3）舒适性与功能性需求提升： “慵懒舒适风” “城市运动风” 等趋势流行，反映消费者对日常穿着舒适度的重视。同时， 中高端女装市场呈现分散化竞争，但本土品牌通过多品牌战略巩 固地位。 ·线上渠道占比持续提升：线上销售增速快于线下，中高端女装线上占比从2019年5.1%升至2023年15.7%。未来全渠道融 合（如直播电商、私域流量）将成为品牌增长引擎。 图：2014-2023年我国中高端女装占比及线上销售占比稳步上升 （资料来源：华泰证券《消费洞察系列：掘金“她经济”》） 图：2018-2023年Lululemon营收及增速 业在生产制造、供应链管理等环节数字化转型进展缓慢。 6）市场竞争与消费需求变化：直播电商等新模式要求快 速响应能力，传统企业面临数据驱动决策的适应性挑战。 消费者需求多元化倒逼全渠道整合，但实体与线上体验融 合仍存技术壁垒。 面对这些挑战，企业需要结合自身特点，通过技术合作、生态共建、政策借力等方式逐步突破。企业数字化转型的难点主要 表现在以下方面： 一是全链条信息难以拉通，柔性供应链实现难。 对于

场、锁场、解锁、签到、查看会员资料、更改预订信息等管理，并满足以下要求： ——支持订场、锁场、排场、短期或长期固定场、预订验证核销、预订记录查询等基础管理； ——支持分时分场定价、节假日定价、改期、调换场地、半场预订、场地打包预订、半小时或按小 DB33/T 2305—2021 6 时预订等； ——提供超时补费、订场加时等基础服务。 7.2.2 门票管理 门票管理应用应具备窗口或网 理、存储、 归档，实现全链路追踪、可视化分析和呈现、全文检索、智能告警等数字化运维。 7.3.11 权限管理 权限管理应具备角色定义、用户账号管理、身份验证、登录认证、权限管控、风险管理、合规审计 以及网络接入管理等功能，提供全平台统一化管理，主要包括： ——统一身份：提供统一用户身份和凭证管理服务，集中存储用户账号和数据信息，实现用户自助 服务和业务系统安全快速接入，自动识别和处理僵尸账号、孤儿账号； 数据（时间、地点、习惯、账号、 关系、行为、权限等）进行全面分析，通过设计风险阻断机制，实时告知管理员及用户存在的 潜在风险，并可主动阻断风险，以实现智能风险管控，并上报至事件日志管理； ——合规审计：统计分析用户账号状态、认证日志、访问日志、操作日志、同步日志、系统日志等 数据，可视化、图形化地展示用户日志记录，追溯用户行为，实现事后审计。 7.3.12 疫情防控管理 7.3.12

技术驱动服务 满足更多中小企业对在线运营、 数据采集等数字化需求，中小企业 的零售商们可按自身需求独立组 合功能模块 通用SaaS供应商的出现是为了 围绕某些特定功能提供经济实惠 的数字化解决方案，如对小商家很 有吸引力的仓储管理系统 受已有ERP系统的限制，大型本 地零售商采用通用SaaS和ERP混 合的方式来实现数字化管理的不 同功能 围绕供应侧的 初步数字化探索 强调计划性管理并 开始构建数字化供 数据驱动服务 通过实时数据快速响应外部市 场变化，强调数据驱动业务 创建具有端到端功能模块覆盖 的全渠道数据闭环，以扩展零售商 数据采集的维度 从会员管理向会员运营转型 将行业层面的技术与业务相结 合，快速部署迭代，基于订阅服务 的收费方式节省了中小企业的 IT 支出 功能模块覆盖范围有限，数据未 能相互整合链接 有效改善了消费者的购物体验 同时管理 通用SaaS和ERP系统 不仅增加了管理的复杂性，还会导 私保护服务，特别是在处理会员信息、交易数据等领域，灵活应对跨境合规挑战； 其平台上的开发工具，如Visual Studio、Power Platform可有效降低中游企业 的研发门槛，加速系统迭代，并赋能功能模块的快速定制。微软的服务网络和数据 中心在全球市场深度而广泛的布局，为零售数字化企业提供基础设施建设和本地 化的合规支持，助力零售数字化企业的全球化拓展。 产业链中游聚焦于零售数

部门的政务协 同，为实现多元主体全方位的信息沟通提供有效的技术支撑。 XX 区智慧旅游建设可有效促进旅游招商，以可视化的手段展示 城市旅游行业发展情况，旅游资源的数量规模、空间分布特征、组 合结构、开发方向以及建设时序安排，也能够展示出旅游客源地分 布、偏好和年龄结构等情况，从而为招商提供更为精确的信息引导， 投资者也能够做出很好的投资组合选择。 15 同时，也能够加强 XX 旅游安全、旅游市场管理、人才培养与 区客源市场不断开拓 XX 区重点结合温福铁路、向莆铁路、厦深动车开通沿线，开拓 长江三角、珠江三角以及华中地区的旅游客源市场，吸引众多省内 外游客慕名而来观光。先后派人参加了台北两岸旅游博览会、合福 高铁、京福高铁沿线城市群旅游推荐会，让更多的人知晓船政文化， 了解船政历史，走进船政旅游。依托 XX“海上丝绸之路”申遗点，自 贸区跨境电商购物体验，串联形成集船政文化、自贸区、XX 安古镇、 大提升了旅游公共服务能力。 2.建设特点 （1）充分运用新媒体，打造多元互动公共服务平台 整合济南旅游局微博、微信订阅号、服务号等，构建了“多”微同 转自媒体平台，通过活动推介、产品营销、公共咨询传播、行业合 作等，为公众提供“微”服务。 （2）构建多网信息共享服务平台 开发了面向公众服务的“四网一库”，四网即旅游资讯网、旅游政 务网、旅游人才网、旅游诚信网，一库是指旅游要素综合数据库， 开发手

................................................................................. 47 5.山东（山东省、胶州市上合新区、青岛、青岛城阳区、济南、日照、滨州） .............................................................................. 低 空物流运营模式和管理经验，结合公路、高铁等运输方式，谋划打造立体化、综合性的物流网络。鼓励 探索 服务京津雄市场的高附加值、高时效性货物运输航线，探索低空物流与电商、快递、制造业等行业结 合。鼓 励各物流企业根据配送需求，在固安、永清、霸州等地建设分拨中心至偏远乡镇的配送服务航线， 发展园区 之间 、企业之间电子元器件 、医疗设备等的点到点配送服务。 丰富低空公共服务场景应用。 以自然灾害、安全生产以及医疗救 治 、交通事故救援等为重点， 加强“航空应急救援力量一张网”布局。 2. 国土测绘：在地理信息产业领域业务，促进低空航测、低空物探与北斗导航定位、数字地图、遥感等深度融 合， 构建以现代测绘基准 、实景三维中国 、时空大数据平台为主要内容的“空天地一体化”新型基础测绘体 系 。 3. 生态监测： 利用卫星资源、航空有人和无人机、地面固定和移动巡视监测等手段，构建“空天地一体

......................................................................................37 2.4 风险评估与合规................................................................................................... .........................................................................................70 3.3.2 合规性检查................................................................................................ ..........................................................................................186 8.2 合规风险.................................................................................................

③投资者数量增长、用户基数提升，投融资需求提升，市场交投活跃促进存量业务边际增长率提高。增 量： AI 赋能下新兴产品及应用应运而生。 AI 赋能券商： AI 终端加速金融后台智能化转型，在风控、合规、人力等基础岗位中提升效率。 AI 智能客服嵌入 APP 助力客户交互率提升， AI 支撑画像分析助力精准营销，帮助券商实现各业务条线收入提升，推动行业稳健发展。 AI 赋能互联网金融：在 C 投资效率提升，投融资需求提升， 市场交易活跃度提高。 AI 赋能券商业务的三种形式 与现有模型合作 本地化部署开源模型与自研模型结 合 纯自研模型 投研、投顾 资管业务 自营业务 新生业务 2.1. AI 赋能券商行业逻辑链条梳 理 风控合规 战略支持 市场研究、人力资源等后台部门 赋能 经纪业务 两融业务 投行业务 AI 大模型 ，覆盖头部及中型机构 ，包括华泰证券、 国泰海通、广发证券、财达证券等。 技术优势： DeepSeek-R1 凭借“性能倍增、成本递减”特性 ，在数据处理、逻辑推理及多模态分析方面表现突出。 安全合规：本地化部署满足金融行业数据安全要求，结合 RAG （检索增强生成）和 AI Agent 技术，构建智能中台。 场景渗透：应用已从内部效率工具（如智能问答、流程指引）延伸至核心业务。 行业展望：

生成式Al通过定义好的提示词模版，帮助特定角色提效 确立合规性 创建一份全面的清单，列出适用于[行业]初创公司的所有合规法规。 合规最佳实践 识别并解释每个金融科技公司应实施的反洗钱 (AML)和了解你的客户 (KYC)的最佳实践。 合规检查 对照相关的合规法规交叉检查[特定企业操作],并指出任何潜在的法律风险。 制定审计清单 为金融科技初创公司创建一个详细的合规审计清单，特别关注AML和KYC。 探索合规软件 列出适合金融 列出适合金融科技初创公司的五个最佳合规软件选择，并为每个软件提供简短评论。 ⽣成式AI通过定义好的提⽰词模版，帮助特定⻆⾊提效 检测欺骗技术 描述[数量]种保险⾏业中出现的新的欺诈⼿段，重点是它们如何利⽤[⾏业漏洞/技术⼯具]，以及 如何检测这些欺诈⾏为。 利⽤数据分析 提出⼀种挖掘和分析保险索赔数据以揭⽰隐藏欺诈模式的⽅法，包括[统计模型/算法参数]，适⽤ 于⼤型数据集。 推进数字画像 概述使⽤[公 概述使⽤[公共数据/社交媒体分析]创建潜在保险欺诈者数字画像的⽅法，同时遵守隐私法。 预测监管变动 预测即将到来的监管变动对保险欺诈调查的潜在影响，集中在[合规要求/数据隐私问题]。 揭⽰欺诈模式 分析[数量]最近的保险欺诈案件，识别[作案⼿法/技术]中的共性，并提出[数量]个可能表明欺诈 索赔的具体迹象。 ⻆⾊⽰例3：保险欺诈调查员AI助理 组织利⽤⽣成式AI的⼏个级别 从标准的提⽰词模版库开始，通过填

在《践行可持续发展之路—����上海ESG发展报 告》首次系统呈现上海ESG生态全貌的基础上，本年 度报告进一步以实践案例为核心，聚焦不同类别主体 在应对共性挑战中的探索与经验。通过数据与案例结 合，本报告提炼可复制的实践模式，并对存在的瓶颈 问题提出跨主体的系统化行动建议，以为未来发展提 供清晰蓝图。 政府与监管机构在制度供给和治理创新方面发挥 了核心作用。在过去一年里，国家和地方密集出台政 等、 供应链责任以及社区发展等，展现企业社会责任的具 体实践；治理（G）维度强调企业内部治理结构的规 范性与透明度，包括董事会的独立性与多元化、股东 权益的保护、反腐败与合规机制的健全等，以确保企 业经营的合法合规和长期稳健。 图�.� ESG多方协同机制图：共建可持续市场与社会 资料来源：根据《Who Cares Wins》翻译整理 分析师/券商 将ESG因素 引入主流研究 公司 排放（温室气体、有毒物等）、废弃物管理、环境合规、供应 链中的环境筛查 雇佣与劳工实践、劳动关系管理、职业健康与安全、培训与教育、多样性与机会平等、歧视与反歧视、结社自由与集体谈 判、童工与强迫劳动风险、安全实践、土著社区权利、人权评估、供应链中的社会影响筛查、公共政策与社区参与、客户健 康安全与隐私 反腐败与商业道德、反垄断行为、公司治理结构与合规、风险管理与内部控制机制、董事会结构与多样性、高管薪酬与决

性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 2 ）通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模 型 可能性较小。通用大模型在行业数据量 ，性价比 ，精确性、适用性、实时性、推理速度 ，合规性和风险控制等方面表现欠佳。 通用大模型“ 百模大战 ” ， 头部模型国外领先较大 ， 平均水平国内外差距较小 ， 中文上国内表现更优。 1 ） 国外通用 GPT4-Turbo 遥遥领 先。 需求进行了优化，以提供更快的响应时间。通用语言大模型在处理金融领域的实时应用时可能需要进一步的优化。 金融领域对合规性和风险控制要求极高。金融领域对于数据保护、隐私和风险控制具有严格的要求，专门训练的金融垂类大模型可能会更 好地满足这些合规性需求。 “ 通用模型难以胜任金融领域任务，金融大模型是大模型落地金融行业的必由之路。” —— 度小满 CEO 许东亮 6 微软和 OpenAI 是目前大模型技 术水平、产品化落地最为前沿的 领军者。 2023 年 3 月 ， OpenAI 发 布工程化的多模态 GPT-4 ，并 与 各个领域的软件开展合 作。 2023 年 11 月 7 日， OpenAI 开发者大会 重磅发布 GPT-4 Turbo ，这项新 模型带来了六大升 级 ，包括更长 的上下文长度、更 强的控制、模 型的知识升级、多