SABOE数字化转型方法论 和实践案例分享 武艳军 一汽大众 首席企业架构师 www.top100summit.com 武艳军 一汽大众首席企业架构师 “ • 企业架构和数字化转型专家，TOGAF企业架构师鉴定级认证专家，Open Group中 国架构本地化工作组专家，DAMA中国会员。 • 具有近20年金融信息化领域工作经验，对数字化转型有深入研究和实践。 • 毕业于北京大学， 毕业于北京大学，曾就职于某中央金融企业，负责牵头公司数字化战略规划、企 业架构设计、数字化转型实施等方面工作。 • 《企业架构驱动数字化转型：以架构为中心的端到端转型方法论》专著作者，微 信公众号“金融IT那些事儿”主理人， 《商业银行数字化成熟度评估模型“Bank Digital Mesh”》白皮书第一作者， Open Group《决策者参考：使用 O-AA™引 导 敏捷数字化双重转型》白皮书联合作者 敏捷数字化双重转型》白皮书联合作者 。 ” 请插入 您的照片 讲师简介 www.top100summit.com • 一、传统企业转型需要方法指导 • 二、SABOE数字化转型方法论 • 三、案例：汽车金融数字化应用 • 四、案例：美的集团数字化转型实践 目录 www.top100summit.com 一、传统企业转型需要方法指导 www.top100summit.com 数字经济时代来临 传统企业纷纷转型升级

公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提 高运营效率，包括在产品设计、市场营销、核保及理赔等环节。AI应用研发框架的流式会话 能力可以提高前后端开发的效率。 • 保险公司应用AI技术可参考的方法论：通过价值飞轮、价值网和画布等方法，企业可以更好 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 面之下，需要大家进行更深入的思考和探索才能发现。那么，为解决问题应该如何采取行动呢？ 三 洞察问题，探寻本源 面对复杂问题，建议参考《U型思考》方法论，从初始问题出发，洞察其背后的本质，进而精准 地解决问题。 遇到初始问题 遇到初始问题 解决问题 解决问题 发现问题的本质 找到本质解 U型思考方法论是一个找准问题、看透本质、谋定而后动的思考模型 问：定义核心问题 ►用WHY提出问题：探寻动机，发现原因 ►用WHAT提出问题：发现本质，聚焦靶心 这里提到了一个使用优势法的方法论，其逻辑是找到自己的优势能力与大规律之间的叠加部分， 作为发力的重点。应用到保险行业，需要先确定保险公司的优势。 作为保险公司，其优势能力分析可以从八个维度进行观察。这些维度包括市场定位、产品服务、 财务表现、运营效率、技术应用、人才管理、合规与风险管理和战略执行。这些是划分保险公司 优势能力的重要方向。 在评估和考察公司在技术应用方面的优势，常使用到的方法论是这个成熟度评估框架，以技术应

IVR 流程复杂 • 金融专业性 vs 发散式 • 多业务交 重叠 • 智能中控：跳转 & 澄清 • 高精准语义理解模型 • 知识梳理的方法论 • 对话体验的方法论 某银行识别准确率 90%+ 转人工率下降 40% 问答复杂 • 上下文推理 • 大量 FAQ • 指代抽象 • 统一聚类标注 训练 • 语料生成与训练方法

上形成 一个“PEBT”（软件包使能业务变革）方法论可供参考。所谓软件包使能业务变革，就是最佳实践使能， 因为软件包将许多最佳实践，很多时候我们从软件顾问那里获取的新技术或者新管理理念，已经存在 于现有的 BI 软件包中。如果站在他们的肩膀上，坚持选择承载优秀管理实践的软件包，将会帮助企 业家快速提升数据领导力。从实操来看，“PEBT”方法论分为三个阶段：第一阶段是定位于软件包 的未来业 数据分析平台 数据服务平台 自助分析空间 数据API管理 共享场景管理 数据服务运营 数据需求管理 数据授权管理 数据仲裁管理 数据问题管理 SOLUTION 解决方案 核心架构 创新方法论 数据工作台 + 指标治理体系 构建“五阶十六步”指标治理方法用于指标管理与开发，同时搭建指标资产平台管理指标治理过程。 指标治理方法 指标 设计发布 指标 数据设计 数据 探源认证 模型 服务设计 +FineReport/ineBI 质量/供应量 /生产 区域制造业 赋能 135战略 四阶 培养 零代码+BI 三大 场景 龙行 未来 072 数智领导力 071 数智领导力 创新方法论 1、设计数字化建设规划 按照东风集团 1 个中心 2 个旅程 3 个贯通规划， 柳汽按“135”思路推进公司数字化建设，构建数 字柳汽，提高全价值链业务能力和运行效率，支撑经营战略达成和客户满意。

2024 年 8 月 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 1 前言 2 第一章：文献综述与方法论 4 ● 美国的算力增长预期，分歧重点在市场 5 ● 中国算力增长预期，不确定性主要在技术 5 第二章：测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 一轮大模型创新所遵循的扩展定律（scaling law） 产生了大数据 - 大算力 - 大模型 - 大电力的范式。 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 4 文献综述与方法论 全球数据中心用电量将在 AI 的推动下大幅增长，一直受到关注。从 2023 年以来， 由于生成式 AI 的迅猛发展，美国尤其为“电力危机”感到焦虑，而中国的人工 智能要在碳达峰目标的约束下追赶美国，算力与电力问题需要重估。 国的较确定的算力增长的角度。 中国目前无法通过官方渠道同步获得英伟达最先进的 GPU。美国降下的“硅幕”， 限制芯片设计、制造与流通的多个环节，试图将中国先进算力遏制在 A100 水平 文献综述与方法论 机构对数据中心未来用电规模的预测 来源：公开信息，未尽研究，环球零碳 说明：不完全列举。部分机构给出了单个场景的预测，为图中蓝色圆点；部分机构给出了不同场景的上下限，为图中线段。IEA 的预测截至

2024 年 8 月 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 1 前言 2 第一章：文献综述与方法论 4 ● 美国的算力增长预期，分歧重点在市场 5 ● 中国算力增长预期，不确定性主要在技术 5 第二章：测算方法与结果 7 ● 中国智能算力每年增长 70% 7 ● 乐观情景下国产芯片有望突破 8 ● 所带来的海量计算，将与可 再生能源一起，推动新一轮信息与能源革命。而这 一轮大模型创新所遵循的扩展定律（scaling law） 产生了大数据 - 大算力 - 大模型 - 大电力的范式。 4 文献综述与方法论 全球数据中心用电量将在 AI 的推动下大幅增长，一直受到关注。从 2023 年以来， 由于生成式 AI 的迅猛发展，美国尤其为“电力危机”感到焦虑，而中国的人工 智能要在碳达峰目标的约束下追赶美国，算力与电力问题需要重估。 国的较确定的算力增长的角度。 中国目前无法通过官方渠道同步获得英伟达最先进的 GPU。美国降下的“硅幕”， 限制芯片设计、制造与流通的多个环节，试图将中国先进算力遏制在 A100 水 文献综述与方法论 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 机构对数据中心未来用电规模的预测 来源：公开信息，未尽研究，环球零碳 说明：不完全列举。部分机构给出了单个场景的预测，为图中蓝色圆点；部分机构给出了不同场景的上下限，为图中线段。IEA

• 建设指标的管理框架、确定指标管理内容 、规划指标管理组织和责任体系。 • 制定指标工作管理规范和流程。 • 指标体系持续验证、优化、更新。 自顶向下：结合同业成熟实践模 式的价值树构建方法论，分解达成 价值主张的关键因素/任务，梳理出 覆盖各业务板块的指标体系框架。 自底向上：通过现状调研，采集、 梳理各业务条线已有报表和指标， 验证、补充指标体系。 www.top100summit 数字化转型人才不足的压力。 www.top100summit.com 下一步 加速数字化智能马达 银行数字化成熟度评估模型 2.0 加速数字化智能马达 银行数字化成熟度评估模型 2.0+  从方法论-实践库：融合更 多行业转型策略和指标  从未知-有知：达成行业一 致性度量，推动空白领域 的标准建立  从无形-有形：提供更多应 用载体及应用形态 希望更多的金融业有识之士，参与共建过程，为行业发展出力

基于大模型的企业架构建模助 力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 客户服务体验不够智能化和便捷。 响应速度慢 由于系统架构和业务流程的限制，客户 需求的响应速度较慢，无法满足客户对 即时服务的期望，降低了客户体验。 03 大模型驱动的企业架构建 模方法论 技术架构 涵盖企业的硬件、软件、网络等基础设施，确保技 术环境能够稳定、安全地支持业务和应用系统的运 行。 业务架构 企业架构的核心层，主要描述企业的业务战略、业 务流程、业务功能以及业务之间的关系，确保业务

通信、量子通信等新一代信息技术的探索应用，为专网注入了前所未有的进化动 能，为突破传统瓶颈、开拓新场景开辟了广阔空间。本白皮书与案例集基于国家 政策及国内外专网发展情况的梳理，系统解构专网落地方法论：从性能指标、架 构选型 （独立/混合/虚拟专网），到智慧运营平台构建、新兴技术赋能运营创新， 旨在为产业提供可复用的实施框架。 我们坚信，当 5G/5G-A 专网深度融入生产核心环节时，它已不仅是通信工

全球数智化指数（GDII）2025 GDII 方法论升级 GDII 评估范围覆盖全球 90 个国家，其经济总量占 全球 GDP 的 94%，人口占全球的 83%。我们的研 究团队与行业学者、客户和合作伙伴紧密合作，参 考了联合国、GSMA、经合组织（OECD）等机构 的数据、方法和洞察报告，结合技术和经济要素， 制定出一套独特的方法论。IDC 负责收集并整理 GDII 数据，基于各国表现进行评分和排名，确保 数据，基于各国表现进行评分和排名，确保 数据真实性，并对数据进行统计解读。 方法论升级 2024 年，华为联合 IDC 发布 GDI，通过泛在联 接、数字底座、绿色能源、政策与生态使能要素 （CDEP），评估各国的数字化准备度。该框架强调 通过建设数智化能力推动需求增长的供给侧思维， 并从宏观视角探讨了数字化供给如何驱动数智化转 型与应用，进而带动对数字技术的相关需求。 随着数智经济不断发展，业界对精细化、结果导 周期 中所展现的数智化能力。 18 全球数智化指数（GDII）2025 GDII 的价值与意义 GDII 通过追踪数据从生成到应用的全生命周期，呈 现了数智经济的真实运行情况。GDII 方法论为政策 制定者、投资者及企业提供了诊断发展瓶颈、明确 投资方向、评估发展成效的系统工具。由此，GDII 全新升级了“数字化成熟度”评估体系，不仅关注 数智基础设施的建设本身，更聚焦于它所带来的应