流程智能化实践报告 9 2. 落地实践 流程智能化实践本质上是企业运营范式的结构性变革。其实践落地过程中遵循场景锚定、技术整合 的方法论。其成功要素取决于高层战略支持与深入的流程梳理。本章将阐述实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 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。 实践方法论 2，技术选择与整合 技术路径的选择需兼顾适配性与前瞻性。企业应当基于流程智能四层架构理论，在感知层、认知层、 决策层和执行层找到合适的技术路线。同时，流程智能化必须突破数据孤岛与流程割裂。 梳理优化；其二，需实现多套异构系统的无缝集成与数据贯通；其三，项目需支持集团 多层级组织架构的协同运作。 基于此，中集集团选择与蓝凌达成战略合作，不仅源于蓝凌在大型集团企业 BPM 流程 管理领域具备的成熟方法论与标杆案例，更看重其数智化办公解决方案的丰富经验与本 土化服务能力。依托蓝凌 BPM 平台先进的架构设计及模块化产品能力，双方通过专业 化项目管控机制，成功实现系统全流程落地，有效提升了集团级流程治理效能。

速扩张。在各地区中，环京地区有望率先步入供不应求阶段。预计到2025年， 环京地区将率先迎来区域性价格拐点，为算力中心行业的高质量发展注入新动力。 资料来源：灼识咨询 报告研究方法论（1/2） 5 研究方法论 • 在编制本报告的过程中，我们秉持严谨的研究态度，综合运用多种研究方法，旨在深入剖析算力中心行业定制批发业务的现状与未来趋势。以下是对我 们所采用研究方法的综述及具体说明： • 运营容量及区域布局规划等，为模型的未来预测提供依据。在此基础之上，我们亦吸纳案头调研收集的大量资料，如宏观政策文件、市场 报告等，从宏观政策导向、行业发展趋势等方面对模型进行校验与补充。 资料来源：灼识咨询 报告研究方法论（2/2） 6 研究方法论 • 具体研究方法： 一、信息收集与调研 二、模型搭建与测算： • 供需模型搭建 • 模型测算逻辑： ➢ 供给端：我们详细梳理了共20家全国性及区域性第三方算力中心服务商

驱动数字中国发展提质提速................................................................. 3 二、以 AI 2.0 升级企业智能化转型方法论.............................................................................................. 6 2 随着技术的持续进步与应用的不断深化, 人工智能将在更多领域展现出 其独特的价值与魅力, 引领企业加速迈向智能化转型的新时代。 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 6 二、以 AI 2.0 升级企业智能化转型方法论 在新技术不断涌现、客户需求日益多元化的背景下,智能化转型已成为各行 业顺应数字经济发展的必由之路。在这一转型过程中,新兴科技与各产业场景的 深度融合逐渐加速, 与企业的创新和变革目标相互契合 业供给侧结构性改革的核心动力源。 企业实现智能化转型之路并非平坦,必然要经历规划、 实践、再迭代的循环 上升阶段。这需要一套经过验证的、系统化的智能化转型框架, 以及能够帮助企 业清晰识别现状、科学指导转型路径的方法论。企业基于自身的转型经验和众多 客户的服务案例, 总结出一套企业智能化转型框架。这套框架来源于实践, 最终 又要回归实践, 始终秉持 "动态迭代、与时俱进" 的理念,通过企业的智能化转 型实践和行业赋能行动

挑战三：创新能力的保持与发展挑战 企业在引入新的云环境时，往往会期望获得更先进的技术并以此产生更多的 新应用场景、新商业模式和新开发流程。但创新能力的构建并非单纯依赖技 术体系的升级，而是企业战略、目标、方法论和实践项目共同作用的结果。 因此，企业如果在认知不到位的情况下盲目投入，往往会使整体的投入产出 比下降，反而背离最初的期望目标。 挑战四：成本控制与优化挑战 企业多云环境最现实的挑战是在异构资源增加后的重组和优化问题，包括对 整合。通过模型即服务方式，企业可以直接通过API、插件、应用模板等形式 调用服务，降低技术难度和落地成本，并快速将AI能力融入至现有业务流程 或开发全新AI应用。同时，通过行业应用场景的经验和方法论沉淀，更多传 统企业也能及时捕捉到AI带来的降本增效机遇。 《����年IDC中国企业多云战略调研》显示，企业在评估与选择云服务AI平台 时，核心关切聚焦于以下几个关键能力维度：平台能力、安全能力和数据能力。

DeepSeek-R1 探索出RL方 法，且公开技术 • 诞生推理型Scaling Law DeepSeek颠覆式创新——技术创新 29 政企、创业者必读 技术上实现对美国的赶超 掌握通向AI下一阶段的方法论 DeepSeek颠覆式创新——技术创新  美国人仍在遵循预训练Scaling law范式，走堆显卡路线，如 “星际之门”计划  中国DeepSeek-R1的创新突破，诞生推理型Scaling

发展（中国通信标准化协会，CSTD） 引导人工智能向 全球良好 建议 关于伦理的 人工 情报 建立一项 多学科 独立 国际科学 人工智能小组 增强 国际 合作 能力建设 人工智能 准备就绪 评估 方法论 启动全球 人工智能对话 治理 多利益相关者 论坛关于科学， 技术和 创新，为了 可持续的 发展目标 （STI论坛） 建立专门的 工作组 数据治理 AI for Good 全球 峰会 道德影响

核心能力模型”，分别为数字化理念、数 字化实操以及数字化布局，内容涵盖了产品、敏捷、项目管理、数据分析、AI 办公等 12 大模 块，业内专家结合企业或个人需求，开展培训内容，让学员通过专业的方法论、工具、案例输 入等进行系统化地学习，全面培养学员的数字化思维和能力，针对性和实操性非常强，培养的 同时，对业务课题进行辅导和落地。既提升学员的能力，又能切实解决问题。  数字化理念：从海量

次研究结论提供了佐证，当中包括 183名来自银行业的受访者。 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 方法论 1,390 毕马威在数据、行业洞察、技术和监管等专业领域拥有150多 年的服务经验，在帮助您识别人工智能机遇、应对关键业务挑 战和创造新收入来源方面具有独特的优势。从战略到实施，我 们能