.........................4 二、 金融应用发展 .................................................. 9 （一） 金融业业务场景痛点 .......................................9 （二） 金融业数字孪生需求方向 ..................................12 ...........................16 （二） 数字人 ..................................................18 （三） 仿真业务数据 ............................................20 （四） 智能运营 ....................................... ........................................ 38 （一）数字孪生有望助力金融机构做好“五篇大文章” ...............38 （二）数字孪生与金融业务联系更加紧密 ...........................38 （三）数字孪生与物联网、5G 等技术的融合逐渐加深 ................ 39 （四）数字孪生与虚拟现实的结合为金融带来了新机遇

� � � 中 国 企 业 多 云 战 略 白 皮 书 CONTENTS IDC观点 第一章 三大变量驱动，企业云战略向“创造业务价值”方向演进 �.� 新技术、新环境、新业务，催生企业高质量发展新需求 �.� 从“获取资源”到“创造价值”，企业云战略与业务目标协同演进 第二章 多云发展战略，持续扩展企业未来高质量增长空间 �.� 多云战略落地的应用场景 �.� 多云战略为企业带来显著实践价值 当前，企业所处的发展环境正在经历深刻变革，新技术、新环境、新业务等 多元因素成为影响企业创新方向的关键。生成式人工智能技术快速发展，更 广泛的行业自动化用例已经无处不在。新的业务形态和商业模式正在持续出 现，企业既要高度关注新的市场机会，也要在面对存量市场竞争时，不断提 升客户体验；同时，一些企业还坚定地贯彻“走出去”战略，向外追求增量 空间。未来，数字化创新业务和数字化商业模式将成为企业发展的新动力源 展格局。IDC预测，到����年，已经建立数字业务平台的组织将拥有比竞争 对手高出��%的数字化市场份额，并拥有更强的追踪投资回报率和执行数字 收入举措的能力。 一系列的变革将给企业的云战略演进带来强劲冲击。企业应努力思考如何构 建与业务协同发展、适度超前的IT架构，基于技术优势带动业务创新和商业 模式创新，推进企业整体发展目标的达成。以云为核心的IT基础设施规划与 企业业务规划密切相关，在业务发展的每一个阶段都应起到核心推动作用。

正逐步渗透到企业运营的各个环节，推动着 企业向智能化、高效化、个性化方向发展。 对企业发展而言，数字化转型已不再是选择题，而是关乎生存和长远发展的必答题。随着 数字化转型进程不断加速，企业的业务流程和工作流程也面临全面的变革，岗位技能将被重塑， 人才需求结构也发生显著的变化，企业对于数字化人才的要求和需求也在提升，如何培养一支 为企业赋能的数字化人才队伍成为企业转型发展的关键。 但是 如何推动业务的数字化建设；②如何在数 字化基础上进行再创新。 前者解决方案目前已较为成熟，大体思路是依托自身或外部的数字技术，对业务流程、管 理流程进行解构和重构，进而完成流程和管理的数字化；后者则需要数字化人才作为支撑，通 过数字化思维来解析业务，推进管理和服务的优化以及模式和业态的创新。 典型行业人才需求分析 行业 人才缺口 所需人才必要技能 金融 金融企业关注全业务流程的数字 化、智能化，但金融科技人才主 要集中在营销、风控等方面，而 后台数字运营等业务领域的人才  在合规前提下，具备基于数据驱动的金融业务多 场景应用和创新能力，能以数字逻辑优化金融业 务流程并推进业务创新。 第 7 页 较为缺乏。 制造 不同体量的制造企业关注点不完 全相同，但需求主要集中在运营 管理及流程优化、模式创新等方 面。  大型企业对业务人员的数字化运营及应用能力要 求高。  中小型企业现阶段着重于管理层数字意识和数字

值。然而，这场技术革命所带来的价值红利呈现出显著的"马太效应"。 数据显示，2024 年 AI 在互联网行业的渗透率已高达 89%，而传统服务业的渗透率尚不 足 50%。在企业层面，这种差异更为明显：率先布局 AI 的企业通过业务创新实现了利润 增长，而迟滞转型的企业则面临被市场淘汰的风险。这种持续扩大的"数字鸿沟"，正在重 构产业竞争格局。 值得注意的是，AI 转型的本质并非单纯的技术升级，而是人机协作模式的重构与组织能 随着算力成本的持续下降和训练效率的提升，越来越多的企业开始构建专 属大语言模型，推动 AI 技术加速普及。 成本结构的根本改善 从互联网到金融，从医疗到制造，各行各业正在探索并实践大模型的落地应 用，将 AI 从概念真正转化为解决业务问题的有效工具。 应用场景的快速拓展 全球范围内 AI 监管框架的逐步构建，不仅为大模型的规范化应用扫清了障 碍，更为行业的可持续发展提供了制度保障。 政策环境的日趋完善 中国 AI 市场规模不断扩大， 左右的较高水平。这种高位运行的增长态势，不仅展现出市场的蓬 勃活力，更凸显出中国 AI 产业发展的活力和韧性，未来发展前景值得期待。 06 为了充分把握大模型带来的商业机遇，越来越多的企业正积极探索 AI 与业务深度融合的 创新模式，打造符合自身发展战略的 AI 应用实践。 企业应用 AI 往往是点到面、循序渐进的过程，通常遵循从低风险、高价值的领域开始，逐 渐向更复杂、容错率低的领域扩展。这一路径不仅降低了初期投入的风险，也为后续的全

在市场基础和多重政策利好推动下,数字经济发展加速推进。 我国数字 经济规模由 2012 年的 11.2 万亿元增长至 2023 年的 53.9 万亿元, 11 年 间规模扩张了 3.8 倍。电子信息制造、互联网业务、电信业务、软件业务等 产业推动我国数字经济规模持续扩大。数字中国的赋能效应日趋凸显, 数字 经济活力日益澎湃。 中国数字经济规模 a 规模 (万亿元) o GDP占比 (%) 42.8% 3 4 8 数字底座 理论体系创新都必须遵循实事求是的思路。企业智能化转型框架正是基于这 一原则,在企业自身转型实践基础上,广泛吸收业界已有研究成果, 参考来自政 府、行业协会、行业研究机构、媒体、战略和业务咨询机构, 以及服务和解决方 案提供商等多方面的成熟度研究体系, 进行系统化的补充和提炼。 对于企业而言, 智能化转型是一个系统性和复杂性的工程,不仅要具有行业 普适性,还要符合企业自身发展的规律和模式。 还要符合企业自身发展的规律和模式。 由于不同行业、不同企业在数据 治理、经营模式、技术应用、组织结构、人才积累等方面存在显著差异, 且在智 能化发展水平上呈现出整体差距,因此企业在进行智能化转型时还受到规模、 资 源投入、业务范围等内在因素的影响。基于此,企业智能化转型框架必须在普遍 规律和企业特性相结合的基础上,建立起系统性、 客观性、可迭代、且具备量化 能力的分析框架和评估体系。 更多干货请关注公众号“管理技术化平台”

在合同关键条款自 动提取任务上表现不佳，而 AI 大模型在此任务上准确率接近 100%。其次，多模态交互的升级进 一步拓展了流程智能化应用场景。例如政务大厅的数字员工，可以基于语音、图像识别处理市民咨 询，业务办理范畴得以延展、办理时长大幅压缩。 同时，AI 大模型也降低了应用门槛，惠泽更多中小企业。基于代码大模型的公有云 API 接口，中 小型企业的 IT 研发成本、运维成本都实现大幅下降。 2 流程智能化的实施必须始于精准的业务需求识别与场景选择。首先，企业需通过对于内部流程的抽 象挖掘，映射绘制出端到端业务流程图。其次，再结合历史数据挖掘关键瓶颈。比如，制造企业可 以通过绘制端到端采购流程，评估各个流程节点耗时在全流程中占比，从而找到关键场景。 具体的场景选择，企业应遵循“痛点优先、价值可测”原则。比如，场景价值度高低的评判应当交 由业务专家定夺。业务专家组成评审团，定量打分与定性讨论相结合，评定场景价值度。 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 10 关键成功要素 1，战略对齐 流程智能化必须纳入企业战略级议程。高层需通过战略解码机制，将流程智能目标拆解为可量化的 业务指标，并基于流程价值贡献度模型明确资源投入优先级。 同时，企业需建立跨职能变革管理委员会，通过战略对齐度看板实时监控部门协同状态，确保组织 变革与流程重构同步演进。这种系统化治理模式能够突破传统机制下的决策迟滞，在战略层构建起

2024 年进行的数十项调研、深度访谈、客户互动中获得的洞察进行 了比对，勾画出在 2025 年将重塑 AI 蓝图的重大趋势（见第 5 页“研究方法”）。 我们发现，领导者仍然难以通过 AI 投资实现业务转型，但他们相信自己正处于重大突破的边缘。 事实上，63% 的受访高管表示其 AI 产品组合将在未来一到两年内对组织产生重大财务影响。 实验中 2024 6% 2025 扩展和优化 创新 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 3 智能体 AI 将变革组织的业务， 但组织首先必须对员工进行再 培训。 技术债务仍在不断增加，尽管 组织在努力缓解这一问题。 在 AI 时代，位置至关重要。 AI 的快速采用带来了严峻的 IT 预算挑战，但组织很快就能自我 造血。 AI 产品和服务创新是 CEO 的首 要目标，但业务模式未能跟上。 在未来的一年中，一些组织很可能脱颖而出。您的组织会在其中吗？探索 的受访高管表示其组织正在利用 AI 进行创新，以把握新机遇并创造新的业务 模式。 2025 年，领导者有望实现重大转变。46% 的受访高管表示其组织将扩大 AI 的应用规模，利用 它来优化流程和系统；而有 44% 的受访高管计划利用 AI 来开展创新工作。只有 6% 的受访高 管表示其组织仍将处于实验。 要将这一势头转化为真正的业务价值，领导者需要赋予员工权力，让他们充分利用这一触手可 及的

纵观算力中心发展历程，移动互联网时代与云计算时代的技术革命催生了集约化、超大规模化的数据中心需求，由此孕育出了算力中心定制批发的业 务模式，并且该业务模式在2015-2020年间实现了快速增长。然而，伴随着移动互联网用户红利见顶、新基建边际效应递减及后疫情时代经济周期波动， 定制批发业务遭遇需求收缩与供给过剩的双重压力，行业陷入供需失衡与资本退潮的转型期。 • 在全球数字化与智能化浪潮交相辉映的当下，人工智能技术 台，正迎来 崭新的发展机遇。其中，定制批发业务凭借其高效整合算力资源的能力，为大模型训练提供了稳定、可靠的算力支持，成为推动AI技术革新与应用拓 展的关键力量。 • 鉴于此，本报告将聚焦于算力中心行业定制批发业务的研究，特别是在中国不同地域市场供需关系的深度剖析上，力求提供更为详尽的数据支持与深 入洞察。 主要研究结论 • 从算力中心的定制批发业务发展现状来看，需求端和供给端均展现出积极的发展态势。 需求端，随着 AI 大模型的迅猛发展，市场对算力资源的需求呈现出快速增长。这一增长主要源于互联网大厂、云厂商、短视频厂商等行业头部企业 对高性能、大规模算力资源的投入持续增长，这一趋势推动了算力中心定制批发业务的高速发展。 ➢ 供给端，受益于新一轮技术升级，算力中心市场迎来更多整合契机。头部企业凭借在技术、资金、资源等方面的领先优势，能够更迅速地适应市场 需求变化，逐步扩大市场份额，提升行业集中度，推动行业向高质量发展转型。

政务热线数智化注重资源整合，借助大模型的强大能力，能进一步提升数字 政府协同联动能力。数智化秉持整体性思维，贯穿从接诉到反馈的整个流程。一 方面，加快推进热线整合，通过搭建统一的在线平台，努力实现跨区域、跨部门、 跨层级、跨业务的协同管理和政务服务。大模型可以对海量数据进行分析和处理， 为热线整合提供有力支持，从而引领推进政府组织结构的调整和权责重组，促进 资源配置的最优化。另一方面，强调部门联动。在热线整合基础上，大模型能够 有效缓解因“数据孤岛”引发的沟通成本高昂和治理流程阻塞等问题。同时，大 模型通过对数据的深度挖掘和分析，解决源于数据共享受阻所导致的信息不对称、 反应不灵敏、响应不及时等接诉困境，使政务服务的业务处理更加流畅高效，极 大强化了政府部门间的整体联动性。 其次，大模型重塑政民互动模式，提升政务服务精准度。 6 数字政府建设的初衷和重要内容是提升政府治理能力以更好地为人民服务。 政府在社 府督办考核能力。 我国人口、面积、经济总量大的特征决定了民生诉求多、业务办理压力大的 客观现实，进而也容易滋生懒政怠政、推诿扯皮的工作作风。政务热线在实现各 7 类政府部门专线整合的基础上，进一步重塑政府服务流程，大模型可以对业务办 理流程进行优化和监督，实现对热线承办单位的统一管理、监督和考核，发挥政 务热线在业务办理全流程的“指挥棒”作用，引导承办单位落实好主体责任。一 方面，在

政务热线数智化注重资源整合，借助大模型的强大能力，能进一步提升数字 政府协同联动能力。数智化秉持整体性思维，贯穿从接诉到反馈的整个流程。一 方面，加快推进热线整合，通过搭建统一的在线平台，努力实现跨区域、跨部门、 跨层级、跨业务的协同管理和政务服务。大模型可以对海量数据进行分析和处理， 为热线整合提供有力支持，从而引领推进政府组织结构的调整和权责重组，促进 资源配置的最优化。另一方面，强调部门联动。在热线整合基础上，大模型能够 有效缓解因“数据孤岛”引发的沟通成本高昂和治理流程阻塞等问题。同时，大 模型通过对数据的深度挖掘和分析，解决源于数据共享受阻所导致的信息不对称、 反应不灵敏、响应不及时等接诉困境，使政务服务的业务处理更加流畅高效，极 大强化了政府部门间的整体联动性。 其次，大模型重塑政民互动模式，提升政务服务精准度。 6 数字政府建设的初衷和重要内容是提升政府治理能力以更好地为人民服务。 政府在社 府督办考核能力。 我国人口、面积、经济总量大的特征决定了民生诉求多、业务办理压力大的 客观现实，进而也容易滋生懒政怠政、推诿扯皮的工作作风。政务热线在实现各 7 类政府部门专线整合的基础上，进一步重塑政府服务流程，大模型可以对业务办 理流程进行优化和监督，实现对热线承办单位的统一管理、监督和考核，发挥政 务热线在业务办理全流程的“指挥棒”作用，引导承办单位落实好主体责任。一 方面，在