..............................................................................40 2.4.1 KYC（了解你的客户）流程自动化................................................................................................ ...................................................................................62 3.2.2 实时数据处理流程................................................................................................... 98 5. 业务流程自动化.................................................................................................................................................................100 5.1 开户与销户流程.........

五”期间数 字政府基础设施和信息系统建设基本完成，支撑政府运行与公共服务 的数字化底座逐步完善，物理层面“能建、能上、能用”的问题逐步 解决，数字政府建设正进入以数据驱动、技术引领、智能协同、流程 重塑为特征的发展新阶段。另一方面，“十五五”期间，随着国家治 理体系现代化的深入推进，政务管理与服务中的跨部门业务协同、跨 层级指挥调度、跨区域联合服务等场景将不断增多，对底层数据、平 台 协同联动，形成能够支撑整体治理和服务运作的运行格局，为数字政 府建设进一步提质增效提供方法指导和路径支撑。 在做法上，集约化通过对平台、数据和制度的集中归并，实现政 务资源和业务流程的一体化整合。通过流程再造、制度精简以及标准 统一，推动政府各类系统和服务协同运作，形成简约高效的建设模式。 在成效上，集约化建设在短期内能够实现财政成本节约、基层负 担减轻以及行政效能提升，体现出明显的立时效果。长期来看，集约 不仅在技术和管理上更加高效，也在公共价值创造上取得实质性进展。 在供给侧，集约化通过部门协同、流程优化和资源集中整合，推 动政务运行高效化。通过系统整合、数据共享和制度优化，减少重复 投入和冗余建设，减轻基层形式主义负担，提升政府内部的运行效率 和治理能力。 在需求侧，集约化以优化服务体验为导向，通过简化办事流程、 减少审批环节和降低制度性交易成本，提高群众和企业的获得感与满 意度。统一的平台

展的关键路径。 当前，汽车行业数字化转型正迎来前所未有的发展机遇。一方面，传统车企亟需通 过数字化手段优化研发、生产、供应、销售、服务等全价值链各环节，激发数据要素价 值，实现生产运营模式优化、业务流程协同和产业链创新；另一方面，服务商作为汽车 行业数字化转型的重要推动者，通过提供云计算、工业互联网、数字孪生、人工智能、 大数据、自动驾驶技术等创新服务及专业化、场景化的数字解决方案，帮助车企构建起 挑战，催生了汽车 生产制造模式的深刻变革——传统的流水线生产将逐步被可重构的柔性单元制造系统 所取代。 “数智驱动”的本质，是通过工业大数据、人工智能与物联网技术的深度融合， 实现生产制造全流程的精准决策与自主优化；而“柔性协同”则要求企业构建敏捷响 应的供应链网络、可重构的生产系统以及生态化的协同平台。二者的有机结合，将推 动汽车制造从传统规模化生产向个性化、高效化、绿色化新阶段持续跃迁。在这场深 于用户端，数字化和数智化促成了“以用户为中心”的基于数字孪生的全生命周 期体验重构，通过数据洞察精准匹配需求，推动汽车产品从“交通工具”向“智能移动 空间”进化； ※ 于企业端，数据打破壁垒、流程协同提效，研发周期缩短、柔性制造落地，让决 策从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”，运营效率提升的背后，是组织能力的系统性升级； ※ 于产业端，数字化和数智化加速了跨领域融合，推动汽车与能源、交通、科技行

培养领导层和关键员⼯对 ⽣成式AI的认知，了解其 在提升⽣产⼒⽅⾯的潜⼒ 4. 将AI融⼊到⽇常 ⼯作流程中 在每个部⻔培养1-2名AI专 家，定期分享经验，促进 知识交流和协作。 5. 评估与优化 持续评估⽣成式AI应⽤的 成效。定期收集员⼯反 馈，优化⼯具和流程。 2. 聚焦⾼价值任务 识别各部⻔⼯作流程中最 耗时、最重复、最低效的 环节, 节，特别是与信息流 相关的任务。 3. 试点AI⼯具 优势。 创建开放的学习环境：鼓励员工积极尝试和反馈生成式AI工 具。 第⼆步：聚焦⾼价值任务 ⽬标： 识别各部门工作流程中最耗时、最重复、最低效的环节，特别 是与沟通相关的任务。 确定首批应用AI的领域，并设定明确的自动化目标。 实施步骤： 梳理⼯作流程：找出最需要优化的环节，尤其是那些涉及大量 文本生成、编辑或沟通的任务。 优先排序任务：根据任务的价值和自动化潜力进行排序，设定 具体目标。 不断测试和优化模板，确保其效果和适用性。 ⽣成式AI通过定义好的提⽰词模版，帮助特定⻆⾊提效 评估资产配置 根据当前的[经济指标]和[客户投资目标]，概述一个优化的资产配置策略，以平衡投资组合。 审查投资组合表现 创建⼀个系统的流程，⽤于季度投资组合表现审查，整合[分析⼯具/软件]。 验证投资假设 概述⼀个结构化的⽅法，以测试有关[特定市场趋势或投资类型]的投资假设的有效性。 开启投资对话 为投资经理围绕[新兴投资技术或

数字化转 型。 AI 赋能银行： AI 大模型在 C 端实现智能个性化服务与交叉销售提升，在 B 端深化对企业客户的风险管理与解决方案输出。此外，开拓 AI 驱 动的金融产品创新、跨境结算与流程自动化等新生业务服务，推动银行业务全面智能化升级。 投资建议：在金融科技政策利好、海外垂类模型落地背景下，金融垂类模型成发展重点，我们推荐【同花顺】、【东方财富】、【恒生 电子】，建议关注 导。 核心要点 3 2. AI赋能券商，存量降本增效+新生业务可能性 3. AI赋能互联网金融，核心业务提升+发展新思路 4. AI赋能保险，提高承保效率+辅助投研 5. AI赋能银行，流程提效+深化客户服务 6. 投资建议 7. 风险提示 目录 ，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： DeepSeek 将进一步推动智能投顾、个性化财富管理等场景落地 ，助力机构拓宽科技护城河 ，重塑金融服务体验。 时间 券商名称 合作大模型 赋能方向 后续进程

超强的软实力。此外还能将给科技园区和入驻企业带来良好的经济 收益和品牌效应。园区由此重新梳理了各项服务流程，并加强了招 商、创新支持和决策管理各方面能力，园区在为企业服务的同时， 进一步提升了自身知名度，更多技术创新型企业的入驻将提升园区 的整体价值。入驻企业也可以在园区的创新流程中获得更快的发展 加速度，实现与园区共同快速成长的“双赢”局面。 （二）社会效益 内蒙古准格尔经济开发区“智慧园区”项目代表了当今化工园区 动，让园区管理透明，帮助管委会进行园区管理和解决园区难题， 信息数据时代下，园区管委会是整合开放的平台，是一个大数据共 享平台， 它建立了企业与管委会间的沟通渠道，通过在线交互让企 业成为政务流程的节点，透明政务，让园区内企业参与到政务制定 与执行、效果评估和监督之中，使企业成为园区管理的参与者。推 进园区内信息资源进一步开放，实时信息开发利用效率倍增，促进 园区经济质量快速发展。 实现数据融合，打造智慧园区。 急响应、交通物流协调调度、入园企业综合服务等数据应用功能， 将工业互联网、人工智能、5G 应用场景等汇集园区，到 2025 年， 智慧工业园区建设覆盖率达到 100%。本次建设也是国家政策的必 经路线。 二、业务功能、业务流程和业务量分析 （一）业务功能： 本次将基于智慧园区建设的整体思路建立十大核心功能应用系 统，具体如下： 1、经济运行监测系统 通过平台依托宏观统计数据和从相关部门及企业采集的数据， 多维

沟通的问题 数字移动办公 （ BI ） 、数字业 务 流程管理 （ BPM ） 系统引 入 ，实现业 务流 程的自动传递 和 处理。 随着企业资源规划 （ ERP ） 系统的引 入 ，数据开始被 高 效存储和管理 ， 使 企业能够处理 更多 的数字化信 息。 数据处理阶段 流程自动化阶段 算法引入极端 信息化阶段 智能决策阶段 万物互联阶段 业主要利用互联网技术提高内部效 率 ，如 OA 、 ERP 等系统的应用。 2010 年代 --- 至今 变革发展阶段 云计算、 大数据、 大模型、 人工智能技术 引入、 企业通过数字化手段提升客户体验、 优化运营流程、 实现数据驱动智能决策， 如字节跳动利用数字技术精准定位短视频 和直播目标客群。 腾讯在社交媒体、 游戏、 金融科技领域开始布局。 快速发展阶段 移动互联网发展 ，企业对数字化运营 现一站式、一通解决客问题 ，用服 务粘性增加回款。 一键看板 -- 数字业绩展 示 传统知识库 数据结构化 信息以预定义的格式存储（如 FAQ 、产品手册），依赖 关键词匹配。 响应不灵活 需预设标准化流程和文案，灵活性差处理能力僵化，难 以应对复杂问题 静态知识体系 更新缓慢，依赖人工，无法自动根据外部变化同步更新 查询效率有限 仅支持简单关键词搜索，对模糊或长尾问题无法精准匹 配，无法挖掘客户隐含需求或主动推荐解决方案

议内容实 时转写、要点自动提炼、任务智能提取与分发，将工作人员从烦琐会务工作中解放；在 事务协调中，AI 可基于规则智能调度资源、分派任务、跟踪进度，实现跨部门协作流程 自动化。整体上，“AI+机关运行”重构了政府内部工作流程与协同机制，将行政人员从 重复性、事务性工作中解放出来，使其更能聚焦于政策研究、战略规划等创造性工作， 有效释放了组织内部的管理效能与创新潜力。 四是支撑辅助决策 使基层部门和一线工作人员能够 便捷地调用强大智能能力，而不必深究技术细节。 二是再造业务流程，推动数字政府从“人工决策”向“人机协同”演变，既提升数 字政府效率，又减少自由裁量权从而增强政府行为规范性和一致性。“AI+”对政府业务 流程的影响，已从辅助工具层面深入到决策与执行核心环节。传统政府流程中，大量决 策依赖于有限信息下的经验判断，而 AI 的引入正在创造“人机协同”的新型工作范式。 在数据强基方面，人工智能大模型通过动态标签引擎与深度学习能力，可自主构建 多维度标签体系，通过自动化数据清洗工具，实现非结构化文本、图像等复杂数据的高 精度结构化处理，最终形成覆盖数据采集、处理、存储、更新全流程的标准化治理框架， 为信息资源的深度开发利用奠定坚实基础。 在数据增效方面，人工智能大模型通过精准需求匹配、智能分析挖掘、服务场景创 新等技术，精准识别公众关切问题和需求，从实际运用场景出发，加速赋能数据产品的

据空间加速建成。 公共服务更加普惠。政务服务“一网通办”加快落实，自 2024 年 1 月起， - 2 - 国家共发布 4 批 42 项“高效办成一件事”重点事项，推进办事方式多元化、办 事流程最优化、办事材料最简化、办事成本最小化。公共服务普惠化、均等化、 数智化水平不断提升，截至 2024 年底，国家终身教育智慧教育平台正式上线， 互联网医疗用户规模达 4.18 亿人、互联网医院达 2024 年底全市数据编目、 归集、共享类目分别达 16.9 万、15.8 万、15.9 万类。 - 4 - （三）转型生态健全完善 适数化体制机制加速变革。在城市数字化转型规划阶段，总体设计通过流程 再造、数据支撑、平台赋能入手，推动规划模式革新。江苏省出台《江苏省深化 智慧城市发展 推进城市全域数字化转型的实施方案（2025—2027 年）》，推进 数字经济、数字政府、数字文化、数字社会、数字生态文明“五位一体”。在城 测潜在问题。推动城市治理模式从“被动响应”向“主动预判”的转变。杭州市 着力打造城管 AI 智能体，支撑城市治理、管理在线、综合执法等重点场景的智 能应用。在公共服务方面，智能体助力提供个性化服务、支撑打造精简化流程， 依托 5G、物联网等技术消除信息孤岛，推动教育、医疗、养老等领域的普惠服 - 7 - 务，智能问答机器人、秒批秒办等服务模式显著降低市民办事成本，推动公共服 务从“标准化”向“定制化”演进。北京市市民服务热线

38%占有率。其回收计 划更将旧衣改造为救灾物资，构建起“商业-公益”的闭环叙事。 综合需求及竞争变化的因素，服饰时尚企业为应对消费者需求的快速变化以及线上线下并重的消费习惯，需要进行行业 全流程改进和优化， “左手供应链，右手抓营销”。要做到对于用户画像及需求的精准刻画、用户的精准触达、对消费需求的 快速响应以及敏捷履约，实现“全渠道一盘货”，最大化程度提升商品变现效率、降低库存，基于全渠道数据甚至基于全产 且效率低下，不仅增加了时间和资源的消耗，也增加了数据处理的风险。企业需要采取自动化工具和流程优化措施，减少人工 操作，提高数据处理的效率和准确性。 5）数据准确性和完整性问题 由于数据孤岛和人工操作的影响，企业在数据的准确性和完整性方面面临着挑战。不准确或缺失的数据会直接影响到库存管 理、订单处理、客户服务等关键业务流程，给企业的运营和决策带来不利影响，降低企业的竞争力。 6）数据分析困难 数据 营动态。 以上这些痛点直接制约了服饰时尚企业数据管理的效率和准确性，增加了运营风险和成本。解决这些问题对于提高数据管理 水平、增强企业竞争力和创新能力至关重要。企业需要通过系统集成、自动化工具、流程优化和数据治理等措施，逐步突破这些 挑战，实现数据的高效管理和利用。 2.1.1 服饰行业数据管理痛点 2.1 主数据统一 为应对数据管理中的痛点，服饰时尚企业可以从以下五个维度展开行动，提升数据管理的准确性、可靠性和实时性：