1 引入大模型≠提升生产力 04 16 4.2 AI 力的诊断和测评 17 4.3 发展大模型时代的 AI 力 18 22 2.1.3 AI 在销售领域的应用 10 2.1.4 AI 在人力资源领域的应用 11 2024 年被业界公认为“大模型落地元年”。经过 2023 年的技术爆发期，大语言模型正在 经历从“实验室奇迹”到“商业变现”的关键转折： 种种迹象表明，大模型正从“能用”迈向“好用”和“实用，”开启了 系统性应用部署 技术深度集成 跨部门协同 以业务创新为核心诉求 典型案例： 研发领域：AI 辅助产品设计、智能代码生成 生产领域：智能质检系统、预测性维护 供应链：智能库存管理、需求预测优化 人力资源：AI 驱动的人才筛选与管理 全面推广阶段：AI 的战略化布局 阶段特点： 组织架构重塑 商业模式创新 全域数智化转型 生态系统构建 典型案例： 战略层面：成立 AI 创新中心，设立首席 29.7% 27.7% 27.0% 20.4% 生产/制造/供应链 IT/网络安全 人力资源 法务和合规 企业战略和财务 生产/制造/供应链 销售和客户服务 市场营销 产品研发和创新 应用非常成熟 产品研发和创新 市场营销 IT/网络安全 企业战略和财务 人力资源 法务和合规 其他 生成式 AI 在企业各环节应用的成熟度 应用成熟 一般 应用不成熟 数据来源：腾讯研究院《2025

… … 6 … 摘自Strategy&专有AI用例库 AI在汽车行业中的应用案例示例 人工智能在汽车产业链中的应用具有潜在价值。 总体和支持功能（例如：战略、规划、并购、IT、财务、人力资源） 价值 链 研究和 发展 生产和 供应链 销售，营销 售后服务 移动性和 金融服务 连接和 自动化服务 数据 资产 产品360° 植物/供应链 360° 客户360° 生态系统360° 每个块的价值是由每 个功能的AI影响（百分比）和功能在总运营利润中的收入/成本份额驱动的。每个功能影响计算的依据是在考虑成本效率和收入提升后，与汽车行业相关的人工智 能用例。4）支持功能包括IT、人力资源、财务、法律和并购。 来源：Strategy& 分析 人工智能在汽车领域的机遇 Strategy& … … … … … 8 量身

求》是首项针对数字化转型数字人才培养的 国家标准。本标准聚焦数字化转型数字人才 的技术能力和培养要求，提出数字人才分类 和能力框架、各类数字人才的知识、技能和 经验要求、素养要求和培养要求。 2024 年 4 月 人力资源社会保障等九部门 《加快数字人才培育支撑数字经济发展 行动方案（2024-2026 年）》 该方案紧扣数字产业化和产业数字化的发 展需求，计划在未来 3 年内，通过开展数字 人才育、引、留、用等专项行动，增加数字 素养和专业技能要求。 典型职位 首席执行官、首席数 字官、企业中高层管 理者等 业务架构师、软件工程 师、IT 运维、用户体验设 计专家、大数据专家等。 战略规划、市场营销、财务、 人力资源等业务领域具有数字 化思维和应用意识的核心人 才。 典型职责 1）构建数字化愿 景：推动组织向数字 化方向转型； 2）领导组织文化变 革：建设支持数字化 转型的企业文化，促 进员工接受变革并 运营 服务级别管理、用户支持、变更与发布管理、服务交付、问题管理、 技术支持、网络及基础设施运维、应用系统支持、信息和知识管理、 信息安全管理、设施管理(11 个能力项) 赋能 质量 人力资源管理、绩效管理与职业发展、技能设计与测评、学习计划与 交付、技术专长、ICT 质量战略开发、ICT 质量管理(7 个能力项) 营销 客服 采购、合同管理、关系管理、客服支持、数字化品牌、数字营销、渠

• 建立早期人工智能护栏 • 投资增强人工智能素养 • 迅速启动初期项目 • 制定生态系统战略 • 构建生态系统价值 • 重塑商业模式 • 设立全天候可信人工智能平台 • 利用合作伙伴人力资源 • 协调生态系统变革 赋能 赋能员工 融合 实现工作与人工智能的融合 演进 推动银行发展演变 • 实施职能用例 • 测试、学习和完善 • 提升员工的人工智能应用技能 • 将人工智能视为“同事”/“助 个月的名为“生成式人工智能机遇量化”（Quantifying the GenAI opportunity）的研究；该研究评估了全面部署和应用生成式人工智能的现 实价值。 对全球超过 家雇佣了 风险 人力资源 财务 运营和供应链 信息技术 销售 服务与数据分析 其他前台职能 网络安全 价值（百万美元） 32.4 19.5 3. 0 10.9 62.2 5.2 4.1 5.2 但可能需要开发更加集成化和定制 化的解决方案的任务。 复杂度高 基于可能可以利用生成式人工智能增强， 但可能需要开发集成和定制解决方案，以 及需要通过全面治理和变革管理以应用人 工智能的任务。 人力资源 信息技术 后台 中台 前台 58% 69% 57% 54% 62% 58% 63% 70% 69% 64% 30% 5% 28% 4% 24% 7% 32% 4% 27%

What to do 发挥团队的集体智慧。 打破各自为政的思维模式，建立协作沙盒， 在沙盒中对 AI 工作流程进行严格测试和完 善，鼓励员工大胆实验，不必担心失败。让 业务部门、IT 和人力资源部门的领导者共同 对 AI 成果负责，凸显在整个企业内采用 AI 的战略重要性。让治理成为协同创新成果的 关键要素，重新构想运营模式，确保有效、 负责任地整合智能体 AI。 让员工为未来做好准备。

数据分析与政策解读支撑科学决策。慧泽大模型强大的数据分析与政策解 读功能为政府的科学决策提供了坚实的数据和信息支撑。通过对历史政务数据的 深度挖掘，慧泽总结出群众在不同季节和时间段的需求变化趋势，为政务部门的 人力资源安排和服务资源分配提供了科学依据。在某地试点应用中，慧泽通过数 据分析优化了办事高峰期的人力调配，节省了 15%的人工成本。此外，慧泽的政 策解读功能使政府部门能够快速处理和解读最新政策文件。在某市社保政策调整

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