地理解业务逻辑，识别关键驱动力，并实现更全面的优化。这些方法提供了有效的工具，帮 助企业理清思路，找准业务发展的核心驱动力，确立清晰的策略逻辑。同时，画布法可以将 价值网中的各个要素以图形化的方式呈现出来，更直观地揭示它们之间的关系和互动。这些 方法可以提高企业的运营效率和价值创造，并避免对旧价值网的依赖，持续优化和改进价值 网，实现更高的效率和价值。 报告摘要 2 一 焦点透视：AI狂潮中的大变革 一步拓展视野，将各种利益相关者纳入考虑范围，实现更全面的优化。然而，仅凭文字描述往往 难以直观呈现整个价值网络的全貌。因此，引入了画布法这一视觉化工具，将价值网中的各个要 素以图形化的方式呈现出来，以便更清晰地揭示它们之间的关系和互动。通过画布法，可以更直 观地围绕组织的商业进化从本质解出发，通过模块化、结构化的分解，做出部署。 1.业务目标和价 值 2.用户画像 该业务场景最终希望实 现的业务目标是什，能

受访者对数智化审计的内容范围、实施优势及胜任能力已有较准确的认识，审计执业人 员的认知水平直接关系到数智化审计业务在组织推进时的效率与效果。 •.67% 以上受访者已认识到数智化审计的内容包括了：深入分析组织自身数据后揭示深 11 数智化审计调研报告 层次风险 ; 运用数智化分析技术开展审计 ; 对数智化技术相关内容 - 如信息系统、云计算、 人工智能、大数据、数字化应用等进行审计。所以，编者认为大多数受访者已正确理解了数 据 显示，能够自主开展 IT 审计且效果良好的组织只有 25%（见图表 23），能开展数智化审计 和智能化审计的更是少之又少，这意味着大多数组织可能缺乏这些必要的专业知识和技能。 这些统计数字揭示了组织在自主开展包括 IT 审计在内的数智化审计方面面临较大的挑 战。同时，这也显示了国内存在着企业及各类机构对第三方数智化审计服务需求的巨大的市 场机会。 23 数智化审计调研报告 第四章

的趋势。  分析此技术的任何拟议用途对隐私、弹性和数据保护的影响。确保 用户可以在必要时明确禁用它。 环境隐形智能是一种利用新兴的隐形传传感器技术连接企业与环境的新兴技术。【2】指出， 环境智能揭示您组织的盲点。传感器技术越来越便宜，越来越不显眼，从而能够从最隐蔽的 流程中捕捉洞察。尽管组织收集的数据量大幅增加，但在信息获取成本高昂的领域或情况下， 它们仍然存在盲点。这既带来了成本，也带来了风险。利用隐形技术克服不知道产品在哪里 利 用技术支持来促进更广泛的计划，这些计划更加以人为本并反映不断发 展的 EVP。 行动建议  从简化开始，采用分阶段的方法，消除离线流程并减少人为错误。 可衡量的回报将刺激对这些举措的需求，并揭示短期改进机会，为 员工队伍转型开辟道路。  开始与 HR、职能部门和业务领导者对话，了解在组织中启动增强 型互联劳动力计划的简单方法。收集对技能、角色、方法差距和利 益相关者优先事项的最新理解。 供应链技术用户愿望和需求调查）是决策过程变得更快、更智能和质量 更高。与此同时，当前围绕自动化决策和增强智能的炒作，在包括 GenAI 在内的各种决策中的 AI 技术的推动下，进一步推动了人们对 DI 的兴 趣。 最近的危机显然揭示了业务流程的脆弱性。重新设计决策以使其更具弹 性、适应性和灵活性，将需要各种方法和技术的纪律。由 AI 加速平台 提供支持的快速崛起的 DI 平台市场开始为供应链决策者提供弹性解决 方案。 趋势基本影响

而忽视 组织、人才与文化适配；四是业务与科技割裂，仅依赖 科技部门推动，未能形成业技协同；五是基础薄弱却急 于求成，在科技能力尚未夯实的情况下盲目推进大规模 转型。 成功数字化转型的经验则揭示出五大关键要素：第 一，坚持长期主义，由高层挂帅，确保战略定力与资源 投入；第二，以商业模式变革为引领，推动业务、管理 与组织三维升级；第三，强化数字化领导力与人才梯队， 通过文化重塑与专业团队建设夯实转型内核；第四，构 技术应用、数据治理等领域的系统性变革。在此背景下， 基础设施作为数智化转型的基石，其重要性日益凸显。 本届“基础设施优秀案例奖”聚焦金融机构在技术 架构升级、网络智能化、信创生态适配等领域的创新实 践，揭示了基础设施从“单一支撑”向“全局赋能”、 从“封闭稳定”向“开放敏捷”的演进路径，为行业提 供了可复制的转型范式。 获奖机构通过分布式数据库、微服务中台及容器化 技术，构建了高弹性、低延迟的业务系统，支撑业务从 著 提升了数据安全性。 “鑫智奖·2025 第六届金融机构数智化转型优秀 案例评选——基础设施优秀案例奖”的揭晓，不仅展现 了金融机构在技术架构、网络升级、数据库治理等领域 的创新成果，更揭示了数智化转型从“业务线上化”向 “基础设施智能化”纵深发展的行业趋势。未来，随着 5G、AI、区块链等技术的进一步融合，金融机构基础设 施将向更高效、更安全、更自主的方向演进，为金融业 高质量发展注入新动能。

l 大数据应用部分：涵盖风险建模、文本分析、流程自动化等技术，提供 Prompt 设计与调优策略的简要提示与思路； l 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： l 对个体：帮助审计人员突破经验认知与局限，努力实现金融审计多元场 景覆盖，帮助审计人员减少审计盲区； 、金融产品合规 （13）养老理财产品是否设置冷静期特别提示，销售话术是否包含长寿风 险 等专属内容？（暗访抽查理财经理话术，核验产品说明书风险披露条款） （14）在金融产品销售过程中，是否存在未向客户充分揭示产品风险、费 用 结构及提前赎回条款等情况，或通过误导性宣传诱导客户购买与其风险承受 能力 不匹配的金融产品？（可通过调取销售录音录像、抽查宣传材料、检查客 户风险 评估报告及回访记录进行验证，重点关注高风险产品（如结构性存款、 服务协议中的客户准 入条 款，重点关注利率浮动范围及附加费用合规性） （3）如何审查产品信息披露完整性？（如结构性存款挂钩标的波动风险 是 否充分告知，可调取产品宣传材料及客户签署的《风险揭示书》，验证是否 包含 “非保本浮动收益 ”等关键风险提示语，并检查双录（录音录像）文件中的 风险 告知环节） （4）如何识别产品服务费违规嵌套？（ “ 如 账户管理费 ”“资金监管费 ” 等

施的 挑战是系统性的，涵盖了算力、通信、功耗和运维等多个维度。 然而，这些看似分散的挑战，其根源几乎都可以追溯到一个核心的驱动理论——“规模定律”。 “规模定律”的提出是 AI 发展的里程碑，揭示了模型性能与参数、数据量、计算投入的关系，促使 训练从“赌注”走向“可量化投资”（Kaplan et al., 2020） ；钦奇拉法则（Chinchilla Law） [2] 大模型对基础设施的挑战 处理器（AI Processor）： 本文中提及的 AI 处理器泛指用于人工智能计算的加速器，如神经网络处理器（NPU）和图形处理器 （GPU）等。 规模定律 (Scaling Law): 揭示了 AI 模型性能与参数量、数据量、计算投入之间存在幂律关系的法则。该法则驱动了模型参数 的指数级增长，是推动基础设施走向超节点架构的核心理论之一。 超节点通信域 (Supernode Communication

个特异性相互作用残基，其中 4 个保守于 LPA 结合位点 2 结论 BMS-986278 通过精准占据 LPA1 受体的跨膜配体结合口袋，形成包含疏水作用、氢键网络和构象调控的多层次结 合 模式。 PDB 结构数据揭示其结合位点与 LPA 天然配体高度重叠但具有更强的结合亲和力 (△AG=-3.1 kcal/mol), 智 慧芽数据库显示该结合模式的优化显若提升了临床疗效 (OR=2.17,95%C11.32-3 2. 临床数据：智慧芽临床试验模块显示该药物已完成 phase 率 降 低 5 8 % (p=0.003)2 芽仔与 Deepseek-R1 对接：分子设计场景，问阳性药与靶蛋白的结 合 揭示其采用”快速建库 - 标准品掺入 " 技术优化结合动力 2 研究 (NCT04308681), 在 IPF 患者中使 FVC 年 下降 资 料 来 源 ： httos://hiro-Is

为后续分析提供高质量的数据基础。 （二）数据分析与挖掘 DeepSeek 提供多种数据分析工具，如趋势分析、比率分析和异常检测等， 帮助审计人员快速识别潜在的风险区域。DeepSeek 还可以进行时序分析，揭示 财务数据中的潜在问题。 DeepSeek 利用机器学习算法识别潜在风险和异常交易，通过结合历史数据 训练风险识别模型，实时监控异常交易、非正常模式和潜在的舞弊行为。 （三）支持自定义分析模型

果才能达到饱和 ［3］。 c）智能涌现。只有训练计算超过 10 22或训练损失 足够低时，才会出现智能涌现，即在典型人工智能任 务上的能力大幅提升，而和具体模型无关 ［3-4］。 上述三大统计特征揭示了，随着参数模型量越来 越大，模型对训练所需算力的需求越来越大，随着 Sora 等多模态视频模型的兴起，参数量规模剧增，OpenAI 的 GPT-4 以及 Google 的 Gemini Ultra

1、提高了抗菌药物使用的合理性 2、增强了抗菌药物管理的系统性 3、降低了抗菌药物滥用的风险 4、提升了医院管理的透明度和效率 159 数智领导力 《数智领导力》是企业数智化转型的实战指南。书中汇聚前沿案例，清晰揭示未来企业分水岭在于数据与AI能力。帆软标杆客户用数据撬动增 长、重塑业务，生动诠释数据驱动战略决策，重塑核心竞争力，有力证明拥抱数据智能是提升效率、驱动创新、赢得未来的关键。 邓斌 数智化管理顾问、财经作家 包立南 流程咨询管理专家 《老包讲流程》作者 《数智领导力》汇集的前沿实践，清晰揭示出未来企业的分水岭，在于驾驭数据与AI的能力。帆软标杆客户们用数据撬动增长、用流程重塑业务 的案例，正是每个决策者洞见未来、布局行动的必读指南。 高丹 赛迪顾问总裁助理兼北京赛迪数科总经理 《数智领导力》汇集的前沿实践，清晰揭示出未来企业的分水岭，在于驾驭数据与AI的能力。帆软标杆客户们用数据撬动增长、用流程重塑业务