12(2):218-236. 4 集中反映群众生活的身边事。换言之，这一阶段政务热线主要作为倾听民众声音、 处理居民难事的渠道，用以强化政府的现代化治理能力，但热线数据背后的治理 价值较少被挖掘3。 二是数字化发展阶段。随着互联网、物联网等数字技术的广泛运用，物理世 界存在的人、物、服务等被链接起来，政府也可以运用数字技术更广泛地触达不 同人群，政务服务的覆盖度显著提高。政府利用数字化工具集成大量政府服务项 ，助力各级平台及其成员单位 之间横向和纵向上的协同联动，以及不同数据网络和管理系统之间的互联衔接， 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。 14日。京津冀地区不定期召开政府热线协同发展会议， 此前会议的相关报道可见于网络。 10 第三，政务热线是决策施政的“信息港”。政务热线在感知、收集群众诉求 的基础上，对诉求数据的价值、关联和反映问题进行深刻“解读”，挖掘出社会 治理过程中的热点、难点、堵点问题，为政府掌握社会运行状况、民生问题分布 和政府治理绩效提供信息依据，从而有针对性地实施政策措施，高效解决社会治 理过程中出现的各类问题。 政务热线的数

12(2):218-236. 4 集中反映群众生活的身边事。换言之，这一阶段政务热线主要作为倾听民众声音、 处理居民难事的渠道，用以强化政府的现代化治理能力，但热线数据背后的治理 价值较少被挖掘3。 二是数字化发展阶段。随着互联网、物联网等数字技术的广泛运用，物理世 界存在的人、物、服务等被链接起来，政府也可以运用数字技术更广泛地触达不 同人群，政务服务的覆盖度显著提高。政府利用数字化工具集成大量政府服务项 ，助力各级平台及其成员单位 之间横向和纵向上的协同联动，以及不同数据网络和管理系统之间的互联衔接， 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。 14日。京津冀地区不定期召开政府热线协同发展会议， 此前会议的相关报道可见于网络。 10 第三，政务热线是决策施政的“信息港”。政务热线在感知、收集群众诉求 的基础上，对诉求数据的价值、关联和反映问题进行深刻“解读”，挖掘出社会 治理过程中的热点、难点、堵点问题，为政府掌握社会运行状况、民生问题分布 和政府治理绩效提供信息依据，从而有针对性地实施政策措施，高效解决社会治 理过程中出现的各类问题。 政务热线的数

践落地方法论与关键 成功要素。 实践方法论 1，需求诊断与场景锚定 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 血缘图谱，利用 AI 自动识别数据关联关系。价值穿透层面，企业基于知识图谱技术建立跨域语义关联。 为破除流程割裂建立统一流程，企业需遵循闭环原则。一方面是端到端流程闭环的建立，企业通过 流程挖掘技术识别跨系统断点。另一方面是决策闭环的建立，企业通过引入实时数据驱动的分析引 擎，实现“感知-认知-决策-执行”的闭环。 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 10 流程智能化作为企业数字化转型的核心驱动力，其未来技术演进与供给侧厂商的发展路径已呈现清 晰的脉络。 从技术视角看，流程智能将进一步深化 AI 与大数据的融合应用，实时分析将愈加重要。例如在制造 场景中，结合边缘计算与流程挖掘算法，系统可实时识别生产线瓶颈并触发资源重组指令。值得关 注的是，AI 自主决策能力将在确保合规性的前提下，迅速完成在企业流程场景中的渗透。相应的， 这也要求技术供应商构建覆盖流程全生命周期的智

局、市科委中关村管委会、市经济和信息化局印发实施了《北 京市推动数字金融高质量发展的意见》 2，提出搭建数据开放 共享机制，通过数字孪生、联合建模、图计算等技术手段， 对数据资源进行价值挖掘和关联分析。 （三）数字孪生体系架构 数字孪生体系架构需支撑数字孪生的核心目标，建立与 物理空间等价的虚拟实现表达，并在全生命周期内支撑物理 空间的运营与决策。从架构的视角来看，从上至下分为四层 虚拟 网点，虚拟网点通过语音识别、自然语言处理、视频图像分 析等技术，融合业务建模、深度学习、大数据分析等手段， 对业务办理、客户服务过程中产生的图片、语音、视频等非 结构化数据进行深度信息挖掘与分析，构建可以与客户完美 互动的虚拟网点环境（见图2）。 18 图 2 基于数字孪生技术的虚拟网点逻辑架构 （二）数字人 1.应用场景概述 数字人技术目前已大量应用于金融产品营销、金融业务 及运行信息，实现了对机房空间、电力供应、空调系统等基 础设施的全周期数据重建和数字映射。这种技术集成了多学 科、多物理量、多尺度和多概率的仿真模型，助力金融机构 深入分析物理实体与性能状态之间的映射关系，并通过数据 挖掘和仿真模拟技术的融合，实现了故障诊断、趋势预测和 控制反馈。通过这种方式，金融机构能够将实体数据中心和 35 基础设施转化为数字化基础设施，实现与物理设施的互联互 通和互操作，进而通过模拟、仿真和预测优化，确保物理实

能一味停留在测试和试点阶段。银行可参考本报告的指引 实施这一重大转型变革，以充分挖掘人工智能的潜力。 对于银行而言，把握人工智能带来的重大机遇实际需要的 不仅仅是技术投资，还要求对战略、文化、运营方式和道 德框架进行全面重构，为人工智能的部署提供支持。 对于银行而言，人工智能不仅是一项技术投 资，也将成为重新定义战略、运营和文化的 催化剂。为充分挖掘人工智能的潜力，银行 必须以开放的心态拥抱变革，并将人工智能 于确保银行能够取得立竿见影的成果，同时铺就未来的成功之路。 智慧银行的发展之道 有效的人工智能转型不仅限于实施相应的技术。通过对领先实践进行研究，我们发现银行可以通过三个人工智能转型阶 段增强人工智能能力并挖掘价值。 这三个阶段形成了一个灵活的结构化框架，以应对人工智能应用的复杂性。它有助于在提高短期效率的同时，为未来的 增长和创新做好准备。能够帮助银行对工作进行优次排序，有效分配资源，打造能力，并使其人工智能举措与短期目标 决策方式加以解释，满足这一要求对合规 至关重要。 此外，该CCO还指出，旧有系统和数据孤 岛对无缝集成构成了技术障碍，而缺乏相 关专业知识则使员工难以对人工智能的输 出结果进行有效评估和利用。 展望 管理层在挖掘人工智能潜力方面 秉持更加灵活和开放的态度 该行的人工智能应用历程很好地反映 出行业的发展趋势，以及在利用人工 智能潜力与监管和职场挑战之间保持 平衡所存在的困难。尽管受访者提 到，预计到2025年年中将制定统一

软件企业，加强对产业发展的支撑。 第三梯队地区：突出应用引领，发扬资源优势 一是探索应用场景、开拓新业务新模式新业态，结合实体经 济需求深入挖掘应用场景，通过开展示范应用和供需对接促进机 器人规模化应用，在应用中积极探索新模式、新服务、新业态。 二是挖掘特色资源、基于资源谋发展，对本地具有与机器人相关 技术基础的企业和高校院所开展调研摸排，在大需求、高价值的 细分环节寻找潜在发展机遇，支持相关企业与领先地区机器人整

也将中国企业的智能化发展之路,带至一个 全新的高度。 从 AI 1.0 到 AI 2.0 , 人类对 AI 的想象, 飞速从简单地识图、识字、辨音等 基础场景 进化到今天: AI 具备了强大的分析能力, 能够深度挖掘数据价值, 走 深向实, 行业大模型在金融、医疗、教育、零售、能源等多个行业领域实现了初 步应用, 并产生了明显的经济效益和社会效益。 特别是在中国, AI 的风起云涌恰逢波澜壮阔的企业智能化浪潮 包括了创新业务模式、打造新增长引擎, 以及韧性发展的 能力。其中,创新业务模式指的是依托数字化/智能化技术,创新客户直达模式、 平台&生态模式、订阅模式等创新模式, 建立新战略优势; 打造新增长引擎, 指 的是挖掘内外部数字价值潜力,推出全新的数字产品与服务或对现有产品做数字 化改造, 使数字业务成为新增长引擎; 韧性发展的能力,指的是借助数字&智能 技术及数字化组织,敏锐感知环境变化,动态调整适应多变环境 基于行业场景开发智能供应链 "智慧大脑" ,结合工业 互联网平台对全流程数据进行采集和建模, 实现精准预测、自动化操作和快速响 打造智能供应链体系通常可以从以下几个问题出发思考: 企业是否在供应链的全流程中挖掘了数据的深层价值? 是否实现了上下游数据平台的全面打通与整合? 是否通过 AI 算法、 物联网技术提升了全流程的自动化水平? 是否建立了 AI 大模型驱动的智能决策系统甚至 "供应链智能体"

进程普遍推进较快，但企业对于数字化人才的需求较大，这主要因为企业内部熟悉并能熟练掌 握数字技术的员工往往是少数（主要为企业 IT 相关人员），而大多数非 IT 员工则不清楚如何 有效利用数字化手段来挖掘和创造新的价值，换言之，就是企业现有的人才组织难以支撑起新 的 IT 运营管理架构，往往会出现企业花费重金搭建的数字化成果在实际应用过程中“打折” 的现象。其实，这主要是行业人力市场中数字技能普及度不高，数字人才缺口大、供需不匹配 企业的“量体裁衣”，进而更好地发挥出数字化转型的效能，无疑是更具性价比的思路。 因此，企业需果断加大员工培训投入，聚焦数据分析、云计算、物联网等数字化转型核心 领域，定制系统培训规划，提升员工专业素养。同时，挖掘内部潜力人才，培育变革型领导骨 干，使其能精准洞察转型趋势，带领团队攻克难关，推动企业战略目标达成。此外，营造人才 多元化发展生态，打破部门与领域壁垒，搭建跨部门交流协作平台，激发员工创新思维与活力。 企业的业务层面往往有较高壁垒，尤其是传统行业，纯粹的数据技术人才不理解业务，和 业务团队沟通协作困难，数字化建设和业务打通困难，因此很难取得显著成效。企业要加强数 字化人才的业务接触，也要有意识地挖掘业务部门数字人才的潜能，加强业务的数字化能力和 数字化思维的培训学习，培养数字化素养。 第 15 页  企业亟待数字化转型 “数字化转型”已成为当下一个热词，无论是媒体还是企业都在频频提及。“十四五”规

面对人工智能长期悬而未决的法律责任确定问题，文章建议国家科技伦理委员会下设医 学人工智能伦理法律政策顾问与咨询机构，由医学专家、伦理专家、法律专家、技术专 家组成，深入研究人工智能的责任归属等复杂问题，充分挖掘现有法律制度资源，厘清 法律关系和责任归属，给出医疗人工智能产品的中国法律关系和责任设计框架。最终建 成法律关系确认、责任归属判定和商业化的闭环关系。  推动监管模式分层级的突破和创新 随 个，占比 21.2%，收入贡献比例达 83.8%。拓展新客户的同时， 企业的客户黏性骤增，实现整体客户 77.8%、核心客户 87.3%的高留存率。与此同时， 46 太美医疗把握交叉销售机会充分挖掘各客户的商业价值，购买三种以上产品与服务的客 户收入贡献超过 77%。系列措施有效拉动营收提升。 不仅如此，2023 年太美医疗在战略也更加聚焦高毛利率产品，优先发展 SaaS 产品（毛 利率 化合物筛选、ADMET 特性预测等环节，尝试提高药物研发的效率和成功率。在流通环节，一些企业利用大模 型构建数据标准化处理系统，或通过大模型对医疗数据、市场数据和消费者行为数据进 行深度分析，挖掘潜在规律和趋势，为精准营销策略制定提供数据支持。 53 例如，埃格林医药基于大语言模型开发了 Medraft AI 智写系统，为 FDA 法规文件的编 写和管理提供智能化解决方案。该系统可以自动生成临床试验方案、新药申请

力供需平衡、 新能源消纳等方面的积极作用。 7.负荷侧调节能力： -负荷侧调节能力在应对新能源波动、保障电力供应稳定方面的重要性日益凸显。 -需要通过需求响应、能效管理、智能用电等手段，充分挖掘负荷侧调节潜力，提高负荷侧对电力市场的响应能力和调节效果。 8.容量保障： -随着新能源装机规模的不断扩大，其有效容量较低，难以应对电力供应的短时缺口和负荷的快速增长。 -需要通过完善容量保障