精 准，高品质的广告内容，使开发者获得广告收益。 发票能力 为开发者提供发票相关能力，统一发票抬头体验，统一发票管理。开 发者可管理用户发票。 客服能力 为开发者提供客服能力，帮助开发者做好用户服务。开发者可与用户 通过客服平台沟通解决问题。 订阅消息 为开发者提供订阅消息能力，帮助开发者做好用户服务履约信息的触 达，以及基本的用户运营。 122 为了 送效率。 134 5.2.19客服类 客服类 SDK，提供客服对话窗口、客服机器人等客服功能，实现用户与客服便捷沟通、 问题跟踪、以及客服动态分配等功能。 ⚫ 文字客服 通过文本、用户反馈信息等途径，提供客服功能。 ⚫ 语音客服 通过电话语音技术，提供客服功能。 ⚫ 视频客服 通过视频技术，提供客服功能。 5.2.20游戏类 游戏类 SDK

咖报告等。 2. 每月更新超过 3000 份最新行业资源；涵盖科技、金融、教育、互联网、房地产、 生物制药、医疗健康等行研报告、科技动态、管理方案； 微信扫码 学习工作无忧 微信扫码或添加客服微信（微信号： Teamkon4 ）免费报告等你领。 （添加好友请备注：姓名 + 单位 + 业务领域） 行业与管理资源微信群 业务合作联系微信： Teamkon CONTENTS 01 项目背景 咖报告等。 2. 每月更新超过 3000 份最新行业资源；涵盖科技、金融、教育、互联网、房地产、 生物制药、医疗健康等行研报告、科技动态、管理方案； 微信扫码 学习工作无忧 微信扫码或添加客服微信（微信号： Teamkon4 ）免费报告等你领。 （添加好友请备注：姓名 + 单位 + 业务领域） 行业与管理资源微信群 业务合作联系微信： Teamkon 2019 感 / 谢 /

- - 市场类 - 8,912 8,243 10,583 - - - - - - 销售类 7,165 8,969 7,688 11,211 12,630 11,367 14,927 - - - 客服类 - 8,545 7,748 10,027 - - - - - - 支持类 5,678 8,179 7,515 9,317 10,008 9,947 11,848 - - - 解读： 「大专」学历，「研发类」职能起薪最高 10.3 20 8.7 14.7 28.8 销售 销售专员 5.1 10.6 16.9 9.7 20.9 32.5 销售 电话销售专员 4.6 9.3 14.5 7.9 15.5 24.6 客服 电商客服专员 5.8 8.2 12.4 6.5 9.2 14 芯片设计 芯片设计 数字前端工程师 31.1 47.1 70.8 40.4 62.4 92.8 芯片设计 数字验证工程师 32.4 45

项目的可行性，目标一致地推动数字化转型的顺利进行。 数据来源：智联招聘（www.zhaopin.com） 银行业 80%的人才集中在传统岗位，如银行及金融服务（大堂经理、柜 员、信贷管理、理财顾问等）、销售、客服及其他职能岗。而期望流入银行业 的人才中，期望银行及金融服务岗位的比例明显下降，职能岗（财务、人事、 行政）明显增多。另外，从行业流动数据中可以观察到，有意向进入银行业的 人才有近半数是来自其 合作企业：中国**银行股份有限公司深圳分行 合作业务：全流程选聘 合作 2 个月，人员到岗 60 人 企业性质：国有大型商业银行 合作类型：长期合作 合作需求：客户经理、客服经理、党务岗，招聘人数 60 人，工作地深圳 25 交付历程： 1.岗位差异大，用数据定标准：分析银行内部优秀员工数据，聚焦人选必 备技能，提取关键能力指标。新人 100%通过数字化考核，提升人岗匹配

故障演练 故障事前预防 故障事后改进 监控告警 自动化巡检 影响判断 是否满足 业务场景SLO 故 障 上 报 问 题 管 理 事 件 上 报 客服投诉 舆情 省分上报 一键拉会 故障上报 故障级 别初判 客服联动 判断业 务影响 启动业 务应急 预案 业务验 证 变更识 别 启动技 术应急 预案 故障恢 复 故障更新 故障复盘准备 启动故

监听事件总线 维护方 API Webhook O A 业务层 接入层 组件层 制品层 钉钉 自 动 化 运 维 自动化 处理 多平台 审 批 主动发现 省分上报 舆情 客服投诉 影响 判 断 事 件 上 报 问 题 管 理 故 障 上 报 标 准化 故 障复盘 （ 24 小时） 故障管理实现故障事前、事中、事后全流程线上闭环管理，提升故障管理质量和效率，降低故障时长及次数， 预案是否熟悉 业务验 证 故障初 因定位 变更识 别 故障恢 复 判断业 务影响 故障级 别初判 典型故障 分享 调 度负 责 人 整体负责 两个目标 客服联动 影响 判 断 故障更新 故障上报 场景随机 时间随机 预案池随机 抽取 有关人员未受到教育 不放过 责任人员未处理不放 过 生产环境 实操 被 动发 现 测

管理：依托数据平台打破部门壁垒，实现跨部门流程协同 · 研发：构建一体化数字研发平台，实现多专业协同设计 · 生产：实现石化生产单元智能控制，建立上下游数据联动 · 服务：建立上下游协同的数字化客服平台，服务闭环管理 支撑体系： · 组织：业务单元与新智运营团队高效协作，矩阵式管理 · 技术：建立统一数据平台，支持云边端初步协同运作 · 流程：数字化工作流程覆盖主营业务，实现流程可视化 上，企业管理环节依托数据中台初步打破部门壁垒，实现跨部门流程协同；研发环节构建一 体化数字研发平台，支持多专业协同设计与知识共享；生产环节实施生产单元智能控制，建 立基于平台的上下游数据联动机制；服务环节建立数字化客服平台，实现全渠道服务闭环管 理。支撑体系上，企业形成矩阵式管理架构，业务单元与新智运营团队高效协作，基于工业 互联网平台实现云边端协同运作，数字化工作流覆盖主营业务，实现流程可视化监控，显著 提升跨系统协同效率。 ······ 研发决策 工艺参数实时优化 生产调度智能排产 能耗物耗精准控制 维护与安全闭环管理 ······ 生产决策 客户需求精准识别 能源综合服务定制 全渠道协同服务 智能客服与远程运维 ······ 服务决策 智能决策 赋能 主业务流程引擎 业务流程建模标注 先进过程控制（APC） 业务场景服务 ······ 业务中台 实时计算数据服务 数据API支持

室内导航 • 多维度电子信息： 触觉、味觉、听 觉、嗅觉 • 数字世界孪生地图 • 机器人服务 • 无人店 • AR 客服 • 机器人拣货 • 远程巡店 • 智能家居 • 车载设备 • 云游览 • 虚拟调货 • 虚拟家装 • 种日常事务和繁琐小事，例如定期购买日常用品 等 运营效 率提升 n 通过探头来监测设备运行状况，可以对设备预测 性维护 n 智能的联网设备可以帮助门店员工减少手工操作， 从而花更多时间在顾客服务上 n 陈列优化 顾客深 度洞察 n 通过使用蓝牙信标、 RFID 或 Wi-Fi 网络，可以在潜 在客户进入或离开设定的地理边界时触发位置特 定的精准营销信息。 n 通过摄像头、计数器、信标等设备侦测顾客的行 知乎、豆瓣等 大数据反馈 供应链优化 网红 / 主播 KOL/KOC 数字化研发 用户画像 短视频直播 社交媒体 视频媒体 社群内容互动 搜索引擎 新闻资讯 生活服务 KOL 持续种 草 客服 视频内容运营 社交媒体内容 公号内容运营 增强信任 激活存量 强化增量 强调转化 其他交易渠道 直播电商 H5 商 城 企业购 社群拼团 直播 导购 社群交易 线下门店 微信商场

型的新阶段。大数据技术使机场指挥中心能够整合海量的运行数据，包括航班动态、旅客流量、设备运行状态 等，通过深度分析挖掘数据背后的规律，实现对机场运行态势的精准预测和科学决策。人工智能技术应用于航 班调度优化、异常事件预警、智能客服等方面，大大提高了指挥中心的工作效率和服务质量。物联网技术则实 现了对机场各类设施设备的实时感知与智能管理，如智能照明、智能行李追踪、跑道异物监测等，提升了机场 运行的安全性和可靠性。同时，机场 纠正，确保旅客行李能够准确、及时地随航班运输。同时，根据航班动态变化，灵活调整地勤服务资源配置， 提高服务效率，减少航班地面停留时间。 2024-2025 中国指挥中心研究报告 21 b. 旅客服务管理​ 为旅客提供优质、便捷的服务是机场指挥中心的重要职责之一。通过候机楼内的广播系统、电子显示屏、 手机 APP 等多种渠道，及时向旅客发布航班信息（包括航班起降时间、登机口变更、延误 / 取消通知等）、 数据进行深度分析，挖掘数据背后的规律 和趋势，为机场运行管理决策提供科学依据。通过对航班运行数据的分析，预测航班延误风险，优化航班调度 方案；通过对旅客流量数据的分析，合理安排候机楼资源，提高旅客服务质量；通过对安全监测数据的分析， 识别安全隐患，制定针对性的安全防范措施。例如，通过对历史航班数据和实时天气数据的关联分析，预测不 同天气条件下航班延误的概率和时间，提前做好应对准备，合理调整航班计划和资源配置。同时，利用数据分

占总金额超一半 5。所需的大模型相关项目内容和场 景主要分为平台、应用、算力、大模型、数据五个类型，其中平台和应用项目数约占总数的一半以上，但算力项目金 额最高。知识问答、智能分析决策、数字人客服、智能运维、智能编程和内容生成六大应用场景的项目数量最多。 从供应方来看，应用交付成核心赛道。据中国信通院 2025 年 Q1 统计，超半数供应商聚焦“应用交付”，另外工 程化平台是大模型落地关 3) 安全可控：企业数据可本地存储，避免敏感信息泄露。 4) 可解释性：提供答案来源，增强结果可信度。 图 检索增强生成（RAG）的基本流程 RAG 技术目前在多个领域都发挥了重要作用，如智能客服、医疗、金融和研发领域。在研发领域，如上图所示， 通过数据飞轮与 RAG 技术的结合，构建知识数据清洗、转化和评测流水线，可以支持各类研发作业，迭代优化高质量 领域知识，淘汰冷门知识，实现知识的 ，以中 国信通院人工智能研究所《软件智能化成熟度模型》标准为主要参考依据。 L1 级智能应用以固定内容生成、固定交互方式（如按钮、表单）为特征，主要依赖传统机器学习模型运行，典型 场景包括基础客服机器人、人脸识别等应用。此类应用缺乏动态学习能力，需人工全程主导，适用于低复杂度、高重 复性任务。 L2 级智能应用引入基于大模型的自然语言交互（如多轮对话方式）方式，能理解用户意图并为人类提供辅助能