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 融入成为推动以客户为中心实现可持续发展 人工 智能技术做好准备，银行应采取精心设计的结构化方法 对人工智能加以应用。本报告介绍了含三个阶段的人工 智能价值框架，以帮助银行确定应优先开展的工作并相 应调整投资，从而充分发挥人工智能的潜力。 的受访者表示他们的员工正在迅速掌握 如何使用他们引入的人工智能工具/技术 调研结论 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 打造智慧银行 银行在为能灵活扩展的人工智能解决方案建设关键基础设施方面存在困难：只有25%的受 访银行具备了能为数据驱动的服务提供战略支持的整体云或混合云平台，这使得许多银行 难以为有效应用人工智能奠定基础。 管理层和员工刚刚开始了解人工智能的潜力 61%的受访银行已经提供与人工智能相关的道德和护栏培训，以帮助员工负责任地应用此 项技术。然而，深度的人工智能培训仍然较少，只有30%的受访银行提供了高级培训课 程，以促进对人工智能能力的全面了解。

它们的快速和广泛传播往往超过了许多政府应对的能力。 《2025年技术与创新报告：包容性人工智能与发展》 调查复杂的人工 智能领域，旨在帮助决策者制定促进包容性技术进步的科学、技术和创 新政策。 人工智能的使用有潜力加速实现可持续发展目标，但如果分布不均且缺 乏伦理监督和透明度，其扩散可能会加剧现有的不平等。报告分析了在 从开发到采用的所有阶段所需的必要要求和政策，以促进可持续发展的 包容性技术进步。 这需要 更多地了解 人工智能，以便在可持续和包容性发展的承诺和风险中找到方向。 近几十年的经验表明，由人工智能驱动的转型涉及三个关键杠杆点——基础设施、数 据和技能（图4）。 人工智能在发展中 具有巨大潜力但也 存在风险——了解 的领导力是利用人 工智能实现可持续 和包容性发展的关 键。 （a） 基础设施 需求范围超出了基本的电力和互联网接入，包括计算能力和服务器功 能，用于处理数据、运行算法和执行模型。 许多工作涉及认知任务。 然而，他们比新兴经济体和低收入经济体更有条件利用AI的益处（图6）。当考虑通用 人工智能（GenAI）的影响时，情况类似。然而，通用人工智能可能为劳动增强提供比 自动化更大的潜力，尤其是在低收入和中等收入国家。 截至目前的研究表明，使用人工智能的企业可以实现显著的产能提升，尤其是那些拥有 熟练工人和服务业中的企业（图5）。然而，产能估计的范围差异很大，这反映了企业 有效利

应用落地和战略转型的主要瓶颈。 企业普遍缺乏对 Al 的专业认知和技能 3.1 知名管理咨询公司科尔尼 (Kearney) 联合 Futurum Group 发布了研究报告《CEO 是否 已准备好把握 AI 潜力？》，该报告调研了全球 200 多位企业年收入超 10 亿美元的 CEO，揭示了企业 AI 落地的现状与挑战。 调研发现，虽然 89% 的受访 CEO 认可 AI 的战略重要性，超半数的 CEO 算法系统，为企业提供坚实的技 术支持。他们需要精通 AI 技术开发与应用，持续推动技术创新。 15 然而，在 AI 人才短缺的困境中，企业似乎忽略了一个重要事实：解决方案可能就在眼前， 只是管理层的认知偏差正在阻碍这一潜力的释放。 埃森哲在《高管和员工，谁对“智能企业”更向往？》报告中揭示了一个引人深思的现象，高 管普遍低估了员工学习和接纳 AI 的意愿。数据显示，仅 26% 的高管认为员工已准备好 接受 AI，而事实上 潜能。如果说 AI 是人类能 力的延伸，那么人类则是 AI 潜能的放大器。 因此，个体的 AI 应用能力是才是这场生产力革命的关键。只有当员工能够有效利用 AI 工 具，才能真正释放 AI 的专业潜力，实现生产力的飞跃。 AI 的 使用和普及 效率绩效的 提升 有能力 驾驭 AI 的个体 17 为什么我使用 AI 大模型 感觉比较笨？ AI 力也是 AI 素养 - AI literacy。AI

提升模型的推理能力？ 得益于纯大规模强化学习 ， DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 DeepSeek R1-Zero 和 R1 的出现再次证明了强化学习的潜力所在： R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（ SFT ）； 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； 随着推理路径增长 Pure RL to Develop Reasoning Capabilities: 社区的复现都涉及蒸馏和搜索，而 DS-R1 Zero 跳过监督微调 SFT 阶段，展现出大规模强 化学 习的潜力，这也得益于以下几点： 需要足够强的基座模型：基座模型 (DeepSeek-V3 Base) 超过了某个质量和能力阈值 （ 671B 在 14.8T 高质量 Token 上训练）； org/pdf/2402.03300 DS-R1 Zero 跳过监督微调 SFT 阶段，展现出大规模强化学习的潜力。这种自主学习的方式，不 仅 节省了大量的标注成本，而且让模型更自由的探索解决问题的路径 ，而不是被预先设定的模 式所 束缚。这也使得模型最终具备了更加强大的泛化能力和适应能力。 为了充分释放 GRPO 的潜力并确保训练稳定性， DeepSeek R1 的训练中采用了四阶段的交替 迭代 流程：“监督微调（

运行— —超越任何技术方面——这是我们必须做对的一个基本 要素。 我们相信我们能够做到。我们将这个技术新时代视 为一个机会，通过系统化地注入对人工智能的信任 ，使企业和人们能够实现其不可思议的革新潜力。 共同合作，我们现在可以为人工智能自主且帮助我 们共同实现更多成就的勇敢未来做好准备。 领导者们意识到创造这一未来的挑战，其中包括对 核心技术的初期高额投资、以数据为中心的质量以 及人才和新技能。在这些挑战中，信任是最主要的 型发展的未来。 使人们能够自主行动的推动者——为他们提供执行新任 务和比以往任何时候都更好地执行其他任务的能力。考 虑一下，随着人工智能进入新的和陌生的领域，重新构 想的可能性与机遇。为了真正理解和利用这种潜力，企 业将创建他们自己的、独特的AI认知数字大脑，这将彻 底改变技术在其企业以及与员工之间所扮演的角色。这 将极大地颠覆企业技术系统的设计、使用和运营方式； 充当品牌大使；并通过为机器人身体提供动力而在物理 为了更深入地了解数字 平台、数据与人工智能、以及数字基础设施 企业正通过...获得赋能以实现增长。 变革与颠覆，请参阅我们的研究成果。 重构以数字化核心为基石 我们处于众多可能路径的起点。 向前。实现全部潜力的关键。 因为它的 是 受影响。首先——企业需要意识到，随着 他们在技术系统中的自主性日益增长，他们需要以不同 的方式思考他们对这些系统的信任程度，以及他们可能 需要施加哪些约束。Sakana AI，一家AI研究公司，通过

个省份具有特 色资源，在“十五五”时期具备跃升发展潜力。从产业规模、创 新资源、企业集聚、生态活力、政策保障等维度综合分析，目前 中国机器人产业已形成三大梯队，第一梯队为“领军梯队”，具 体包含广东省、江苏省、上海市、北京市、浙江省等地区；第二 梯队为“骨干梯队”具体包含安徽省、山东省、辽宁省、湖北省、 福建省等地区；第三梯队是“潜力梯队”，具体包含黑龙江省、 四川省、河南省、陕西省、天津市、重庆市、湖南省、河北省、 业，着力提升 医疗康复机器人、协作机器人、特种机器人和仓储物流机器 人等产业发展水平。“十五五”时期，北京凭借其卓越的创新 实力和政策支持，有望在人形机器人领域实现跨越式发展， 产业规模增长潜力巨大。 5 企业：抢抓新机遇，布局新赛道 截至 2023 年，中国机器人全产业链企业数量近八万家，其 中上市企业超百家、高新技术企业超四千家。“十五五”时期， 中国机器人相

人工智能的能力正从生成式AI发展到代理式AI，然而实现盈利效果的进程比乐观者所希望的更长。 最高短期影响体现在客户支持/体验、软件开发和选定的企业职能上。 人工智能在超越传统“建设方法”的合作伙伴关系中大规模释放其潜力。 赢家从基础人工智能工作开始，迅速聚焦于主要成本/收入类别，并与合作伙伴生态系统高效扩展。 缩写：AI = 人工智能 来源：Strategy& 分析 人工智能让汽车制造商在动荡时期加强收入和利润—— 乔纳斯·赛弗特 主任 AI/技术驱动 移动性创新 2 受我们行业特定人工智能用例 库的启发 1) 在初次对话中 联系方式 jonas.seyfferth@pwc.co m 3 获取您的AI价值潜力指 示 在一个联合研讨会中 高级副经理 数字/数据/AI战略与 商业模式创新 12 strategyand.pwc.com © 2025 PwC. 所有权利保留。 PwC 指的是 PwC 网

1-1 中国数字经济规模 需要指出的是 人工智能发展之路并非一帆风顺。企业在引入人工智能 技术时, 需直面技术兼容性、数据安全、人才培养等多重挑战。只有克服这 些障碍, 才能充分释放 AI 的潜力, 推动企业向智能化转型的纵深发展。未 来, 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” 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, 提高企业韧性 智能体相关的能力成为企业在 AI2.0 时代必须直面的新挑战 将人工智能融入企业战略的过程中,虽然可以带来显著的收益,但也伴随着 一系列挑战。对于企业应用者而言, 深刻认识到 AI 技术应用的巨大潜力只是开 启智能转型之门的钥匙,关键在于如何根据自身业务特点和发展需求,找到契合 的切入点 构建企业级智能化平台, 整合内部业务流程, 实现全链条的智能化管 理 , 通过深入理解技术、开放合作与融合创新

表现。事实上，87% 的受访高管预计人类工 作会被生成式 AI 增强，而不是被取代。 3 这 意味着，比起学习新的技能或工具，员工必 须彻底重新思考如何开展工作，以便充分释 放生成式 AI 的潜力。 全球每年大约有 5% 的劳动力需要持续进行再培训， 而 AI 的快速发展让这一比例急剧攀升。 全球范围内的受访 CEO 估计，2024 年 平均有 35% 的员工需要接受再培训， 也就是超过十亿的员工。 (AI Academy) 调查。 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 19 那么，如何才能让生成式 AI 走出创新沙盒，能够创造收益呢？首先，要将生成式 AI 投资集中 在潜力最大、风险最低的应用领域，而不是在整个投资组合中平均分配资金。2024 年，71% 的生成式 AI 支出将用于 HR、财务、客户服务、销售和营销以及 IT，这些领域的投资有望降 低成本。只有 29% 成果整合为一体，从而更准确地衡量业务 成效。 行动方案 像鲨鱼一样投资。 深入研究数据，找出最有可能带来真正业务 价值的项目，然后砍掉那些拖后腿的项目。 投入足够的资源来确保成功扩展 AI，并根据 增长潜力来分配 AI 预算。考虑生态系统，摒 弃各自为政的方式，与最有价值的客户和战 略性 IT 合作伙伴共同积极探讨生成式 AI 能 在哪些领域带来最大价值。 发挥开源优势。 创建一个开源项目办公室，负责管理组织对

展现出了巨大的潜力与价值。多地政务系统纷纷接 入 DeepSeek，积极探索其在民生服务、城市治理、公文处理等方面的应用场景。 特别是在政务热线中，DeepSeek 发挥了重要作用。以 12345 政务服务热线为例， 通过接入 DeepSeek，热线系统拓展了智能文本机器人应答、智能辅助填单、智 能工单分类和智能工单转派等功能，充分展现了人工智能大模型在提升政府服务 效能方面的巨大潜力。 就目前而言，对 了招标过程的公平公正，还实现了智能问答的及时性和准确性，同时保障了数据 的安全和自主可控。 【案例评语】 北京智能政务问答知识中枢是大模型技术在城市治理中的创新实践，展现了 大模型在政务服务领域的应用潜力和实际价值。 其一，该系统通过大模型技术，实现了对政策文件信息公开的实时更新和智 能解析，突破了传统问答系统需人工拆解知识的限制。通过训练大模型识别《负 面清单》和重要规则的能力，系统能够自动标注和批注需求文件，减少了人工干 政务服务热线领域中破浪前行，让群众每一份诉求都有回应，每一份期待都不被 辜负，携手社会各界共促社会数智治理新发展。 【案例评语】 辽宁“12345 热线+网格”基层治理平台的实施展示了数智技术在现代城市 治理中的巨大潜力。从实用性角度来看，该平台通过整合全省热线资源，实现了 一号响应和集中化管理，极大地提高了政府对群众诉求的响应速度和处理效率。 通过省、市、县、乡、街道、社区六级联动体系，平台确保了民生问题的快速上