..............................................................................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.........

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

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：

依赖资深店长 的主观经验判断，这类个人决策模式存在较强随机性且缺乏科学验证依据。此外， 一些零售商会采用来自多个供应商的本地单点系统解决方案来满足不同的功能 性运营需求，导致数据存储分散、维护流程割裂及处理标准不一。这种系统性缺陷 长期积累下，往往引发数据格式混乱、信息孤岛固化、存储管理安全隐患等问题， 最终造成关键业务数据失真。由此产生的决策偏差不仅影响商业判断准确性，更 会从根本上动摇门店运营管理的稳定性。 的缺失成为 关键的风险点。由于数据加密层级不足、系统权限管控松散等技术短板，企业频繁 面临非法数据访问、系统越权操作乃至信息窃取篡改等风险，这不仅威胁供应链 稳定性与客户信任度，更可能引发运营流程中断等连锁反应。与此同时，消费者对 隐私保护的重视程度持续提升，零售商需通过升级安全架构实现数据全链路加密 与实时风险监测，以防范网络攻击、恶意程序渗透等新型威胁，保障其业务的连续 性与用户信息的安全性。 为推动经济增长和社会进步的核 心驱动力下，传统零售行业面临着发展模式的根本性转变⸺市场重心从粗放式 规模扩张的增量市场转向精细化的存量运营。这种结构性变革需要企业突破传统 经营思维，通过构建全流程数字化能力实现对前端消费场景的智能感知、中台数 据的深度挖掘应用以及后端供应链的敏捷响应协同。对于实体零售商而言，其需 更有效地进行数字化转型，将数字技术深度融入会员服务、商品管理、营销决策等

......................................................................................229 7.8.1 接入流程..................................................................................230 VIII 7.8.1.1 7.8.2.1 对接说明........................................................................231 7.8.2.2 对接流程........................................................................233 7.8.3 接入安全............ .....................................238 8.1.1 现场服务流程...........................................................................238 8.1.2 远程支持服务流程....................................................

指南。����年�月，在证监会的指导下，上海证券交易 所就修订《上市公司可持续发展报告编制指南》公开 征求意见，此次修订新增“污染物排放”、“能源利 用”、“水资源利用”�个章节，针对相关领域风险和 机遇的识别与评估、核算流程与方法和披露要点等重点 难点问题，提供解释说明以及参考示例，促进信息披露 的规范性。 在能力建设方面，����年�月，上海市商务委员会 印发《加快提升本市涉外企业环境、社会和治理（ESG） 过马粪厌氧发酵与生物质能转化，实现废弃物��%以 上的资源化利用。结合屋顶光伏与地源热泵系统，可 再生能源占场馆总能耗比例提升至��%以上。 在运营方面，中心依托数字化赛事管理系统，实现 ��%流程无纸化，每场赛事减少一次性用品超����件， 避免传统临时场地高成本、低利用率的弊端。该项目经 验已纳入市级建筑节能导则，成为行业可复制样本。中 心采用“�+�”运营模式：赛季主要承办“上海浪琴环 ����年，申能控股电厂平均供电煤耗较全国低约��克 /千瓦时。申能外三发电�号机组成为上海首台通过改 造实现��%额定负荷深度调峰且满足干态运行的机组。 申能外三发电CCUS示范工程也成为全国首个实现烟 气捕集制甲醇全流程闭环的示范项目，为煤电低碳转 型提供示范样板。 另一方面，申能集团也积极开拓布局，着力激发 绿色发展新动能。近年来，集团抢占绿色能源产业制 高点，在绿色甲醇、氢能等一批清洁能源中多元化探

业务中台实现业务数据管理系统的集合，实现后端业务资源向前台应用转化。 6.4.3 业务中台主要包括设备模型、安全认证、设备日志、设备缓存、规则引擎、接入网关、数据分 析、数据分发、统一认证、可视化引擎、表单流程引擎等。 6.4.4 数据中台应为数据采集、计算、存储、加工的技术集合，包括计算服务、数据治理、数据模型、 数据库框架、开放 API、时序数据库、消息服务等。 6.4.5 AI 中台包括快速编程、算法容器、算法支撑、集成 应用管理模块 对接数字化办公平台或终端，整合办公流程以及其他信息。 7.3.7.2 数字化办公平台或终端应具备考勤打卡、流程发起和处理、通知公告、收文、发文、会议直 播、邮件发送等功能，协同办公管理平台应与数字化办公平台数据对接，实现移动办公、掌上办公。 7.3.7.3 数字化办公管理应用应实现流程建模、部署、自动化、运行控制、管理监控等一套流程管理 体系。 7.3.8 大屏可视化管理 应做好用户数据、系统信息数据的加密，保障数据传输和存储的安全性、完整性和可用性，并及 时向有关部门备案用户数据。 8.6 应制定设备故障、火灾等突发事件的应急处理预案，确定应急情况下智能安防设备启用、事故处 理以及人员疏散、救援等各项流程和要求。 9 保障管理 9.1 制度建设 9.1.1 应制定和完善与场馆智慧化建设相适应、与现行法律法规和技术标准相协调的各项管理制度， 如智能设备维护管理制度、信息安全管理制度、智能安防管理制度等。