代际断层表现为不支持移动端审批，与 PC 端存在功能割裂。而且流程新建与唤起缺乏 智能机制，用户流程使用效率低下。此外，旧版本 BPM 系统的流程引擎无法支撑低代 码开发，进一步阻碍了流程创新。 基于上述原因，中集集团决定通过与蓝凌合作，支持其多元化业务的持续发展。具体而 言，中集集团希望能达成用户体验、管理水平和降本增效三方面的优化目标。 在用户体验层面，中集集团需要实现电脑、移动端流程同步审批，支持用户第一时间处 流程智能化实践报告 13 在新的智能 BPM 建设过程中，中集集团构建了集团级一体化流程平台，通过四大核 心能力重构企业运营体系。第一，打造标准化流程引擎底座，实现跨组织流程统管。 第二，构建多端协同的移动审批门户，形成全集团统一的交互体验。第三，贯通异构 系统的流程链路，实现流程集成。第四，通过智能流程分析平台，实现端到端流程效 能分析。该平台通过全生命周期管理闭环，实现中集集团流程标准化、数字化、可视 中集集团流程地图 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 15 建设亮点三 SAP+OA，提升流程自动化水平 蓝凌构建了 SAP 与诸多业务流程的深度集成，实现供应商管理、合同审批、付款申 请等核心业务流程的全链路贯通，确保流程自动化和数据一致性，促进业务数据的无 缝流动。 除此之外，SAP 系统还通过接口与蓝凌 OA 实时同步关键业务数据，显著提高了数据 交互效率。

标准。借助“桑智”，桑 植县实现了县、乡、村三级政务数据互联互通，使不同部门能够快速协作。例如， 40 在社会救助审核过程中，不同职能部门可以通过系统共享信息，避免重复提交材 料，极大提高了审批效率。 4.赋能基层治理，优化公务人员工作方式 “桑智”的推广应用，让基层公务人员告别了传统的手工整理数据和低效的 文件查阅方式，提高了工作体验。走马坪白族乡工作人员庹心怡表示，使用“桑 智 的政务大模型优化，桑植县不仅提升了政务办公的智 能化水平，还通过技术手段助力乡镇基层治理，让乡村振兴、社会救助等重点工 作更加高效。 未来，桑植县计划进一步拓展 AI 在政务治理中的应用场景，包括智能行政 审批、民生服务智能问答、政务大数据分析等领域，构建更完善的 AI 政务智能 体系。清华大学数字政府与治理研究院也将继续提供技术支持，推动政务服务的 智能化和精细化发展，为全国范围内的数字政府建设提供参考。 实现了业务的自动流转和智能审 批。慧泽深入分析各类政务流程，形成自动化处理框架。在企业注册、项目审批、 社会救助申请等领域，慧泽能自动识别审核要点，智能处理对应环节，减少人工 介入。实践中，某省政务服务中心应用慧泽后，将企业注册审批时间从 15 个工 作日缩短至 3 个工作日。这不仅减轻了审批人员的负担，也提升了整体服务效率， 为企业群众提供了更便捷的政务服务。 3.数据分析与政策解读

标准。借助“桑智”，桑 植县实现了县、乡、村三级政务数据互联互通，使不同部门能够快速协作。例如， 40 在社会救助审核过程中，不同职能部门可以通过系统共享信息，避免重复提交材 料，极大提高了审批效率。 4.赋能基层治理，优化公务人员工作方式 “桑智”的推广应用，让基层公务人员告别了传统的手工整理数据和低效的 文件查阅方式，提高了工作体验。走马坪白族乡工作人员庹心怡表示，使用“桑 智 的政务大模型优化，桑植县不仅提升了政务办公的智 能化水平，还通过技术手段助力乡镇基层治理，让乡村振兴、社会救助等重点工 作更加高效。 未来，桑植县计划进一步拓展 AI 在政务治理中的应用场景，包括智能行政 审批、民生服务智能问答、政务大数据分析等领域，构建更完善的 AI 政务智能 体系。清华大学数字政府与治理研究院也将继续提供技术支持，推动政务服务的 智能化和精细化发展，为全国范围内的数字政府建设提供参考。 实现了业务的自动流转和智能审 批。慧泽深入分析各类政务流程，形成自动化处理框架。在企业注册、项目审批、 社会救助申请等领域，慧泽能自动识别审核要点，智能处理对应环节，减少人工 介入。实践中，某省政务服务中心应用慧泽后，将企业注册审批时间从 15 个工 作日缩短至 3 个工作日。这不仅减轻了审批人员的负担，也提升了整体服务效率， 为企业群众提供了更便捷的政务服务。 3.数据分析与政策解读

对于医院以外的场景，同样有部分赛道需要沿着政策的方向提前布局。以生物制药为例， “722”事件后，NMPA（当时为 CFDA）相继发布了《关于开展药物临床试验数据自查核 查工作的公告》《关于调整药物临床试验审评审批的公告》等文件，引发了国内 EDC、 RTSM 市场的繁荣，太美医疗等企业在系统中植入 AI，使其顺势成为药企数字化的关键 要素。 如今 FDA 鼓励药企采用数字健康技术（DHT）进行临床试验申办，间接引导着药企的 年不会发生太大幅度的波动。 1. 治疗类 AI 再入大通量场景 2019 年 9 月，医科达旗下放射治疗轮廓勾画软件 Atlas-BasedAutosegmentation 便已 通过 NMPA 的三类证审批，率先将机器学习应用于勾画解剖轮廓，切入“治疗”环节。但 随后数年，虽有瓦里安、联影智能、柏视医疗、连心医疗等企业陆续实现注册准入，还 把机器学习应用于放疗计划制定，这些 AI 始终没有离开放疗这一场景。 具体执行时，一方面应建立敏捷的系统协调法规监管、临床管理和医保物价部门的协同， 使新技术的商业闭环能尽快实现；另外一方面，还要推进产业技术部门和行业监管部门 协同，使新技术能迅速产品化，加速上市前审批和加强上市后监管，促进新技术的安全 使用和升级迭代。 此外，监管部门可借鉴世界卫生组织提出的独立第三方审计和评估机制，搭建医学人工 30 智能应用评估平台基于研发、使用、监管等各利益相关方的实际需求，形成规范、透明

交互动等线上化服务，探索养老服务新模式。 （2） 优化养老机构信息获取途径 通过数字孪生技术，构建养老机构的数字孪生体，对机 构的运营情况等进行实时监控，可以帮助金融机构获取养老 机构的全景信息，从而为养老机构贷款审批和贷后管理等各 环节提供重要信息来源，实时获取养老机构经营情况，在抵 押保障的同时，减少信息不对称造成的贷款损失。 3.技术实现方案 通过数字孪生技术，构建对养老机构进行数字化信息采 集， 创新和提升。例如在科技金融中，数字孪生技术可以帮助金 融机构对科技型企业进行全景画像，提升客户筛选和营销对 接效率，通过建立企业、产品的数字孪生模型，金融机构可 以更准确地评估风险，优化信贷审批和投资决策流程，从而 促进金融服务触达更多初创期、成长期企业；在绿色金融中， 数字孪生技术结合大数据、人工智能等技术，可以用于绿色 项目识别与评价工具、绿色资产管理等方向，通过精准认证 和识

cn 阿里邮箱 细分场景接入AI，自动化能力发挥邮箱业务价值 阿里邮箱每日服务企业收发3亿封邮件，不仅是重要的通信工具、协同办公工具，也承载了大量的企业工作任务流转。例如企业工单邮 件、业务审批邮件、商务谈判邮件、营销信息邮件等。借助AI的多模态内容生成、数据分析处理、逻辑推理能力，阿里邮箱通过接入 AI模型，可以将邮箱数据格式化，成为自动化工作流的“元数据”，让邮箱数据接入企业的人、财、物、事等业务系统。 ChatGLM Webmail插件 邮件客户端插件 钉钉AI助理 AI多模态+逻辑推理+联网搜索 高效处理邮件读、写、搜 邮件对接企业人财物产供销存系统 AI识别业务信息，触发RPA工作流 宜搭 审批 通用 AI大模型 写 推理 判断 读 搜 ➢ 单封邮件文本理解 ➢ 多邮件上下文场景理解 ➢ 多语言/多图片理解 ➢ 系统业务数据理解 ➢ 总结邮件/感谢邮件/谈判 邮件/工单邮件/营销邮件

cn 阿里邮箱 细分场景接入AI，自动化能力发挥邮箱业务价值 阿里邮箱每日服务企业收发3亿封邮件，不仅是重要的通信工具、协同办公工具，也承载了大量的企业工作任务流转。例如企业工单邮 件、业务审批邮件、商务谈判邮件、营销信息邮件等。借助AI的多模态内容生成、数据分析处理、逻辑推理能力，阿里邮箱通过接入 AI模型，可以将邮箱数据格式化，成为自动化工作流的“元数据”，让邮箱数据接入企业的人、财、物、事等业务系统。 ChatGLM Webmail插件 邮件客户端插件 钉钉AI助理 AI多模态+逻辑推理+联网搜索 高效处理邮件读、写、搜 邮件对接企业人财物产供销存系统 AI识别业务信息，触发RPA工作流 宜搭 审批 通用 AI大模型 写 推理 判断 读 搜 ➢ 单封邮件文本理解 ➢ 多邮件上下文场景理解 ➢ 多语言/多图片理解 ➢ 系统业务数据理解 ➢ 总结邮件/感谢邮件/谈判 邮件/工单邮件/营销邮件

贷款发放：此价值流包括客户申请贷款、查询信息、评估风险、审批、 发放、服务以及最终关闭的整个过程。 身份核实及开户：此价值流始于客户首次与银行接洽，涉及开立账 户、进行合规检查并获得初始金融服务。 欺诈防范：此价值流涉及整个银行业务体系，无缝覆盖实时欺诈检 测、风险缓释和客户保护等活动。 支付处理：此价值流涵盖种类繁多的活动，涉及国内和跨境交易、 付款审批、对账和资金实时跟踪。 留客和获客：此价

实质性支持，推动标准制定与实施，促进产业链上下游标准的有效衔 接，强化跨行业、跨领域产业链标准化协调。 在提高标准制定效率方面，应优化人形机器人国家标准制修订程 序，增加标准立项专家评估频次，增加标准审批发布频次，缩短标准 立项和审批发布周期，整体提升标准制修订工作效率。发挥强制性国 家标准守底线作用，在人形机器人安全领域优先制定强制性国家标准。 72 强化与科技创新的联动将引导人形机器人关键共性技术标准研

31 Citi GPS: 全球观点与解决⽅案 2024年12⽉ ⾃我们⾸份《未来汽⻋》报告以来，启⽤⾃动驾驶（AV）的多模式⼈⼯智能系统在进 展和成本降低⽅⾯取得了⾮凡的成就。 ⻛险要求对于监管审批具有⾮常⾼的安全标准，这⼀标准⾼于⼈类驾驶员的标准 。这导致了⼀个“先有鸡还是先有蛋”的局⾯，需要更多⾥程来产⽣数据、证据 和信⼼。虽然需要更多的证据来允许更多的AV上路，但似乎已经达到了⼀个转折 点，鉴于所驾驶的⾥程数和速度。