功能不完整等问题，如一些本地版缺少多模动态、文件分析、实时联网等核心功能，推理能力也 相对较弱，无法满足能源行业复杂业务场景的需求。 4 三、挑战与应对策略 （一） 28 ◼ 应对策略：以人为本 1、构建专业语料库：收集能源领域的专业文献、研究报告、行业标准、技术规范等资料，构建专门的能源语料库。并对数据进行清 洗、标注和分类，确保数据的准确性和一致性，为模型提供高质量的训练数据。

制了对现有人才的培 养投入，更在无形中阻碍了 AI 在企业内部的推广和应用。 与此同时，埃森哲在报告《在生成式 AI 时代重塑工作》中指出了更令人担忧的现状： 高达 75% 的企业尚未制定“以人为本”的生成式 AI 变革计划，反映出企业在战 略层面的准备严重不足 超过 60% 的企业领导者承认缺乏足够信心来推动 AI 变革，凸显出高层在 AI 转型领导力方面的明显短板 仅 5% 的企业开展了大规模的生成式

调研结论 打造智慧银行 阶段二 阶段三 主要考虑因素 为迎接人工智能奠定基础 为您的人工智能转型保驾护航 简介 概要 引言 阶段一 打造智慧 银行 Erik Brynjolfsson ——斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）教授兼 高级研究员，斯坦福数字经济实验室主任 © 2025 毕马威华振会计师事务所（特殊普通合伙） — 中国合伙制会计师事务所，毕马威企业咨询（中国）有限公司— 中国有限责任公司，毕马威会计师事务所— 业模式 和生态系统，以解决涉及全行业的更重大问题。这需要银行与 客户、供应商和政府在人工智能的协助下建立生态系统，以通 过无缝合作创造价值。 Erik Brynjolfsson ——斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）教授兼高级研究员，斯坦福数 字经济实验室主任 人工智能驱动的银行业务自 动化 客户财务管理完全由人工智能执行。通过 人工智能驱动的系统自动管理账户余额， 优化投资组合，甚至根据市场状况和客户