爱分析 · 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 同状态，确保组织 变革与流程重构同步演进。这种系统化治理模式能够突破传统机制下的决策迟滞，在战略层构建起 “目标-资源-行动”强关联的敏捷响应体系。 关键成功要素 2，流程梳理 流程智能化的基础在于流程梳理，其作为成功关键主要体现在五个维度。 首先，企业需构建结构化流程库。通过流程分类、分级与分段形成全景图谱，为 AI 提供可解析的语 义基础，确保机器可理解与执行。其次，企业需要 化开发的依赖，中集 集团员工可以及时响应业务需求，提升流程运营效益。 02 智能 BPM 平台的全流程构建 中集集团在推进该项目过程中，面临着三重核心挑战：其一，业务流程体系庞杂需深度 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

率影响客服对话体验。 • 答案出图率提升：模型出图率0%->70%。 （gpt-4出图率20%） • 知识构建效率大幅提升83.3% 之前人工梳理单个汽车手册形成问 答对至少需要30人天工作量，现在 用大模型只需要5人天，预计每个手 册知识梳理至少节省了25人天工作 量，知识构建效率提升83.3% • 已有多款车型接入使用，覆盖车主用户 数百万 1 一键导入汽车使用手册 2 大模型自动提取FAQ对

“ 大数据、小算力、专用决策” DeepSeek-R1 基于 DS-v3 构建推理模 型，通过强化学习提升推 理能力，且训练成本极低 AI 技术演变 路线 数据来源： 1. 甲⼦光年智库梳理， 2023 年； 5 体验： 哎哟 不错噢 低成本，超出⽤户预期的“智能” 增长：破圈，两个⽉到⼀亿⽤户的速度 “ 创新落后”的机会成本被不断放⼤ 产品：典型的 2B 能⼒集合 快速推出全家桶和云服务矩阵 ，⽽财政补助仅 覆盖损失的 60%3 • 现⾦流危机 • 2023 年医疗机构应收账款 回 款天数平均为 152 天， ⽐ 2022 年增长 2 天 4 数据来源： 1. 甲⼦光年智库梳理， 2023 年； 2 医疗保障事业发展统计快报，国家医保局 ; 3. 《解读财务分析报告：透视公⽴医院财务状况》，医院管理论坛报， 2024 年 12 ⽉ ; 4. 《 2023 年药品流通⾏业运⾏统计

1950s 2012 CNN,$⼈脸识别 Alpha, ⼤战李世⽯ 2017 2022 Chatgpt,/C端破圈 DS,$“Aha”时刻 2024 数据来源：1.(甲⼦光年智库梳理，2023年； DeepSeek-R1 • 1987-2020年之前的主导是“⼤数据、⼩算⼒、专⽤决策范式”。 • 2020年后，GPT-3代表技术路线“⼤数据、⼤算⼒、通⽤范式”，验证⼤语⾔模型的可⾏性。 研发成本激增 • 成功率低 • 美国创新药临床成功率仅 5.1% • 研发回报率低 研发回报下滑6 医疗⾏业⾯临前所未有的挑战 新⽣产要素在数据，“问数据，要数字” 数据来源：1. 甲⼦光年智库梳理，2023年；2医疗保障事业发展统计快报，国家医保局; 3. 《解读财务分析报告：透视公⽴医院财务状况》，医院管理论坛报，2024年12⽉; 4. 《2023年药品流通⾏业运⾏统计 分析报告》, 国家商务部;

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的运营容量及规划容量情况，并综合考虑各厂商的土地资源、 能评资源、资金实力等多方面因素。结合信通院等权威机构统计披露的算力中心服务商历史市占率等相关行业数据，模型中所选取 的20家第三方算力中心服务商占据当前市场中绝大部分在运营容量的份额。随着AI技术取得的突破以及需求方对算力基础设施的要 求不断提升，上述的头部第三方算力中心服务商凭借技术、资金及资源等优势，其市场份额将逐步扩大。 ➢ 需求端：我们详细梳理了包括字节、阿里、腾讯在内共计15家下游厂商的IT容量需求情况。基于各需求方的业务发展情况、服务器 采购数量及未来相关预算投入、采用第三方算力中心服务的IT部署比例等数据，对各需求方未来的需求容量进行了测算。结合各需 235 1,721 智能算力1 通用算力2 单位：EFLOPS 注：1.智能算力基于FP16计算；2.通用算力基于FP64计算。 27 资料来源：中国政府网，灼识咨询 算力中心行业相关政策梳理 能源政策：“3060”双碳目标下，算力中心行业高耗能问题亟待缓解 东数西算：驱动算力中心行业合理化布局，避免无序竞争 ➢ 在京津冀、长三角、粤港澳、成渝地区双城经济圈、贵州、 内蒙古、甘肃、宁夏等地区布局全国一体化算力网络国家

索大模型工具在更多政务场景中的创新应用。同时，利用大模型工具开发更多智 能化、个性化的政务服务应用，切实降本增效，是未来发展的重中之重。这不仅 有助于提升政府服务的质量和效率，也有助于推动数字政府的智能化转型。 本报告梳理了 DeepSeek 在政务热线及其他政务场景中的应用现状与成效， 分析了其技术优势与面临的挑战，期望通过深入观察与研究，为政务热线的智能 化升级、数智化发展提供经验，推动“人工智能技术+政务热线”应用实践的持 政务热线业务流程可大致分为接诉、办理、评估、治理四个环节，分别对应 诉求的接听、工单的流转与处置、诉求办理的质量检查与考核激励，以及基于热 线数据的问题诊断与辅助决策。基于这四个基本环节，本章将系统梳理当前政务 热线发展面临的挑战。 （一）接诉 政务热线承担着城市政务服务“总客服”的角色。很大程度上，政务热线的 诉求承载水平、诉求接听效率和诉求识别能力，决定了公众对政务热线的初步印 象。 风格的 QA 问答内容。 通过多级业务场景的逻辑知识树，系统引导用户逐步提供详细诉求，大模型迅速 定位所需知识范围，精准提供答案。大模型问答与知识树的结合，不仅提高了知 识检索效率，还帮助用户梳理业务知识的逻辑关系和场景分类。 知识中枢具备知识自动更新能力，能够自动检测并修正知识歧义，从而确保 内容发布安全、问答准确。基于 Agent 智能体技术，该系统能够精确解析用户意 34 图，

索大模型工具在更多政务场景中的创新应用。同时，利用大模型工具开发更多智 能化、个性化的政务服务应用，切实降本增效，是未来发展的重中之重。这不仅 有助于提升政府服务的质量和效率，也有助于推动数字政府的智能化转型。 本报告梳理了 DeepSeek 在政务热线及其他政务场景中的应用现状与成效， 分析了其技术优势与面临的挑战，期望通过深入观察与研究，为政务热线的智能 化升级、数智化发展提供经验，推动“人工智能技术+政务热线”应用实践的持 政务热线业务流程可大致分为接诉、办理、评估、治理四个环节，分别对应 诉求的接听、工单的流转与处置、诉求办理的质量检查与考核激励，以及基于热 线数据的问题诊断与辅助决策。基于这四个基本环节，本章将系统梳理当前政务 热线发展面临的挑战。 （一）接诉 政务热线承担着城市政务服务“总客服”的角色。很大程度上，政务热线的 诉求承载水平、诉求接听效率和诉求识别能力，决定了公众对政务热线的初步印 象。 风格的 QA 问答内容。 通过多级业务场景的逻辑知识树，系统引导用户逐步提供详细诉求，大模型迅速 定位所需知识范围，精准提供答案。大模型问答与知识树的结合，不仅提高了知 识检索效率，还帮助用户梳理业务知识的逻辑关系和场景分类。 知识中枢具备知识自动更新能力，能够自动检测并修正知识歧义，从而确保 内容发布安全、问答准确。基于 Agent 智能体技术，该系统能够精确解析用户意 34 图，

1 医学影像 AI：拓宽视野，影像 AI 脱离影像科...............................................................6 2.1.1 产品梳理................................................................................................... 相似，绝大部分使用的同样是基于深度学习的计算机视觉，且都可 基于《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》进行划分，因而我们在此章节将其合并讨论。 7 2.1.1 产品梳理 统计有过融资记录的人工智能初创企业与公布产线的上市公司，蛋壳研究院总计对 64 家企业进行梳理，调研总计 436 个产品，覆盖了几乎所有脏器。 许多热门脏器的人工智能已经非常成熟，能够实现高精度的多病种辅助诊断，如心脏 （70）、骨骼（58 年时间，大量头部医院主动拥向大模型，引得医疗领域的百模大战提前上演。 由于落地时间过短，我们无法判断谁会一直走下去，谁会不得不提前离场。因此，蛋壳 研究院对市面上已经完成落地的部分垂直大模型进行梳理，尽可能全面地展示大模型的 潜力。  诊前环节 早在互联网医疗兴起之时，大量诊前应用之中引入 AI，如今大模型兴起，诊前环节再度 成为互联网企业的必争之地，讯飞医疗、腾讯健康、百度灵医智惠均在此布局。

数字化人才能力培养是企业数字化转型的关键。首先要明确企业所需的数字化人才类型有 哪些，当前存量如何，确定数字化人才定位，最终基于企业实际需求制定可落地的建设规划方 案，补足差距。 第一步：组织架构盘点 全面梳理企业现有组织架构，分析其对数字化转型的支撑能力。重点关注部门职责划 分是否清晰、协作机制是否顺畅、资源配置是否合理等方面，为后续优化提供依据。 第二步：人才体系诊断 深入了解企业当前数字化人才 针对以上的调研数据，中培伟业定制专属数字化管理人才培养方案。将数字化管理者的培 养分为数字化认证和数字化实战技能两大类别，培养“高含金量证书+硬核技能”的全方位人 才，课程内容涵盖了数字化转型、业务流程梳理、企业数据资产管理、企业数字化管理及中小 企业数字化转型五大模块。 根据数字化管理人才的成长和认知规律，基于行动导向，构建岗位胜任力模型，开展高效 的教学。业内大咖讲师将企业数字化转型管理理论与实践融合教学，以企业数字化转型成功为 化管理者的 领导力提升及技能学习，实现能力和素质的协同发展、螺旋式上升。 第 22 页 数字化 管理人才 领导力 数字技能 数字化转型 企业数据资产管理 中小企业数字化转型 业务流程梳理 企业数字化管理  数字化技术人才 数字化技术人才，是数字化转型的核心力量，是数字化技术和应用的开发者和支持者。包 括业务架构师、软硬件工程师、用户体验设计和大数据开发等专业人才。他们致力于打造符合

处理以及多种语言相互翻译和交流；面向大众市场和 商业应用。 适合需要高精度推理和逻辑分析的专业任务，如数学竞赛、编程 问题和科学研究；在思路清晰度要求高的场景具有明显优势，比 如采访大纲、方案梳理。 用户交互体 验 提供流畅的实时对话体验，支持多种输入模态；用户 界面友好，适合大众使用。 可自主链式思考，不需要太多的过程指令，整体交互节奏较慢。 D e e p S e e k R