AI+ 应用典型企业分析 第四部分： XX 集团 AI+ 顶层战略设计方案 • AI+ 顶层战略设计框架 • AI+ 战略实施策略建议 – 建立 XX 众创研发平台策略及建议 – 建立 XX 个性化定制、智能制造平台策略及建议 – XX 统一采购平台实施策略及建议 – XX 集团 AI 销售服务统一平台实施策略及建议 – XX 集团超级汽车产品实施策略及建议 – XX 集团层面支撑实施策略及建议 建立运营、服务等以数据应用 为目的的 云平台 3 极致服务体验 共享生态 个性化产品 1 2 3 形成客户导向的、开放互联的、 AI 模式的运营机制 1 XX 集团“ AI+” 顶层战略框架 XX 集团“ AI+ 1354” 战略目标 通过 AI+ 战略的实施，形成基于客户导向的、开放互联的、 AI 模式的运营机制。为用户提供极致服务体 验、个性化方案和共享生态。 – 4 • 涵盖用户车生活的全生命周期服务： 解决用户服务所需的透明性、可比性、 专业性、便利性、无忧性、个体性和 尊重感 极致服务体验 • 提供用户个性化产品需求的全价值链 服务 — 设计上，众筹众创，与用户零距离 交互，个性化用户画像，专属订制 — 生产上，数字化、智能化、全程可 视化 — 用户信息交互即时化 个性化产品 • 整合内外部资源，提供基于共享的用 户出行服务整体解决方案、提供围绕 用户出行的扩展需求服务

.........................................................................................16 2.1.1 个性化推荐................................................................................................ ..........................................................................................131 案例三：个性化营销策略.............................................................................................. 大模型凭借其强大的自然语 言处理能力、数据分析能力和个性化推荐功能，为餐饮服务提供了 创新性的解决方案。DeepSeek 大模型能够实现对顾客需求的精准 理解、用餐场景的智能分析以及个性化服务的实时推荐，从而助力 餐饮企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。 餐饮行业的核心痛点主要体现在以下几个方面： - 顾客体验不 足：传统的点餐和服务流程往往缺乏个性化，难以满足顾客的多样 化需求。 - 运

这些压力源于不断提升的期望、金融科技颠覆者相继涌现，以及全球监管格局的持续变化，企业正专注 于使其运营实现转型，以继续保持竞争力。 对于部分企业而言，这方面的努力包括测试生成式 AI，以为成千上万客户提供 � 对 � 的大规模个性化服务。与此同时， 在经济方面的考量也推动着企业谋求更精益的运营和更高的流程效率，这两方面对于充分利用 AI 而言至关重要。本报 告探讨了行业领导者如何以不同于其他企业的方式应对这些挑战，揭示了可指导其他金融服务公司在转型工作中可以 核心要点 企业需构建数字为先的运营模式，以获得敏捷性、提升效率， 并具备大规模提供个性化体验的能力 个性化与精益运营 驱动转型 众多企业都渴望摆脱其旧有的成本模式与流 程的束缚。在这个数字化的时代，个性化客户 体验被视为关键差异化因素。 ��% 的企业表示，提高运营效率是其转型的核心驱 动力 ��% 的企业表示，改善客户体验是其转型的核心驱 可以减少 人工任务，并增强准确性和敏捷性。 个性化的产品和体验 在选择面日益丰富的市场中，仅提供服务是远 远不够的 — 各企业必须能大规模提供顺畅、 个性化的体验。 转型工作能够利用数据和技术，从而提供定制 化的财务建议、实时交易洞察和顺畅的数字体 验。借助移动应用、聊天机器人和自助服务平台 增强客户参与度，企业能够满足客户对全天候 访问和个性化的日益增长的需求。 此图表显示了将具体目标评

二进制大爆炸 02 品牌新门面 03 大模型进入实体 04 人机学习循环 概要 AI自主宣言 可能无限，信任惟先 09-21 04-08 22-33 34-46 47-58 在界面趋同中赋予AI个性 人与AI互学共进，双向赋能 推动技术系统的根本性变革 基础大模型重塑机器人 技术展望 2025 | AI 自主宣言 4 概要 AI 自主宣言： 可能无限，信任惟先 AI 的泛化和普及正在开启技术 领域人才和决策专家组成的专门团队（或是 AI 运维 团队），不断进行测试、评估，确保系统具备准确性、 可预测性、一致性和可解释性，以构建对系统的信任。 这是一个全新的领域，每个企业都需要根据自身情况 制定个性化的信任管理策略。但整体而言，一切的交 汇点，都在于夯实企业对系统与数据、AI 以及人的信 任。 首先，企业需要加强其数字系统的网络安全和信 任。值得庆幸的是，对于系统与数据而言，企业并不 提问和创新规划来明确方向：当许多初级工作都可以 由 AI 完成时，职业发展路径会是什么样子？对于那 些利用 AI 简化工作的员工，如何为其建立职业保障？ 如果“一线”支持工作由智能体接手，如何保留个性 化的用户互动？企业应致力于推动人与 AI 的共生关 系，实现共同成长与进步。正如教育者与学生、导师 与门徒之间的互惠关系一样，人与 AI 的合作也应建 立在互信与共赢的基础上，为未来的智能化社会奠定

多源信息来源 • 互动性、个性 化 患者流程 • 内容⽣产辅 助 • 管理营销素 材 • 营销内容策 划 • 患者招募 • 试验设计优 化 • 执⾏效率提升 新药研发与 临床试验 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 交叉证据⽹ 络 构建 提升新药研发和 临床管理效率 数字化内部流程 提效 更个性化、 互动 ⾏业学术化推⼴ • “ 数字健康”和⽣态“破壁跨圈”， 产⽣更多数据 • 医院数据开放和流通 • 个性化诊疗和健康管理 数据价值在⼤模型背景下进⼀步被凸显 推理思考能⼒以及医保控费压⼒ 15 主动权 →⼤模型成为患者信息来源 • “ 数字健康”和⽣态“破壁跨圈”，⽐如可穿戴设备与 AI 分 析相结合 →⼤模型汇聚和分析数据 • 个性化诊疗和健康管理 →获取服务的路径发⽣改变 ⼤模型成为新 的信息来源 患者 • 患者⾏为“消费者化”：医疗信息透明化，患者有更多 DeepSeek 对于医疗体系有那些影响？

数据驱动的 多渠道营销 更个性化、互动 ⾏业学术化推⼴ 重塑患者流程 • 患者招募 • 试验设计优化 • 执⾏效率提升 • 交叉证据⽹络 构建 • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 内容⽣产辅助 • 管理营销素材 • 营销内容策划 • 客户精细化标签 • 个性化与医⽣互动 • 多源信息来源 • 互动性、个性化 患者流程 • 多重购买渠道 2010 2018 ⾏业视⾓：DeepSeek对于医疗体系有那些影响？ • 患者⾏为“消费者化”：医疗信息透明化，患者 有更多主动权 • “数字健康”和⽣态“破壁跨圈”，产⽣更多数据 • 个性化诊疗和健康管理 患者 • 电⼦病历和数据管理⾰新 ⼤模型语义理解加速医学数据治理和流通 • 医院数据开放和流通 数据价值在⼤模型背景下进⼀步被凸显 • 精细化运营管理（DRG/DIP） 分析相结合→⼤模型汇聚和分析数据 • 个性化诊疗和健康管理→获取服务的路径发⽣改变 患者 超级产品 增长1亿⽤户所⽤时间 ⼤模型成为新 的信息来源 16 ⽤户触达 潜在⽤户 “⼤模型会替代搜索引擎， 成为新⼀代精准流量⼊⼝v” ⽤户认知 ⽤户⾏为 ⽤户依从性 • ⽬标⼈群画像/潜在⼈群标签 （⽐如年龄、性别、主诉、现病史等） 腾讯医典 腾讯视频 体系性患者宣教 个性化患者建议 健康智能体

金融行业科技投入逐年提升。随着数字经济发展，金融行业科技投入逐年提升，推动金融科技快速增长。 我们认为 AI+ 金融时代的到来将从存量、增量 2 个方面利好金融行业。存量：①后台部门效率提升；②与大数据结合后，金融产品个性化与精 准营销将增强客户粘性，带来业务增长。 ③投资者数量增长、用户基数提升，投融资需求提升，市场交投活跃促进存量业务边际增长率提高。增 量： AI 赋能下新兴产品及应用应运而生。 AI 端智能投顾自动化定制建议，赋能人工投顾提效，提升智能投顾的普惠性与个性化服务体验，在 B 端利用 AI 大模型 解析数据生成投研报告，助力分析师提炼关键结论。此外，打开 AI 驱动的金融产品创新、企业级 AI 解决方案服务等新生业务新局面，推动服务 效率和业务增长双重跃升。 AI 赋能保险行业：推动保险价值链实现自动化与个性化，在产品设计、承保理赔及中后台管理等环节全面提升效率与决策能力，并逐步拓展至 至 精算等核心领域。此外，开拓 AI 驱动的保险业务创新、跨境保险服务与多语言支持服务等新生业务新局面，助力保险机构实现高质量数字化转 型。 AI 赋能银行： AI 大模型在 C 端实现智能个性化服务与交叉销售提升，在 B 端深化对企业客户的风险管理与解决方案输出。此外，开拓 AI 驱 动的金融产品创新、跨境结算与流程自动化等新生业务服务，推动银行业务全面智能化升级。 投资建议：在

衣行业品牌建设和结构升级提供了良好的发展空间。 2)消费升级与国潮崛起 文化自信持续提升。伴随“千禧一代”和“Z世代”成长，消费者更青睐本土品牌，推动国潮设计兴起。居民可支配收入增长 促使消费观念从“实用”转向“个性化” “情感化”，催生高端化、健康化产品需求多元化。海通证券发布研报显示，2023年 中国服装行业市场规模达到21643.8亿元，预计2023-28年（CAGR）为3.5%。当前服装行业正处于高质量发展阶段，强品 ·本土品牌崛起：2010年后，以安踏、李宁、波司登为代表的国产品牌通过文化自信和设计创新打开市场， “国潮”成为消费新趋 势。 ·情感型消费阶段：随着“Z世代”成为消费主力，消费者从功能需求转向情感价值，推动个性化、定制化和文化符号的创新。 ·科技赋能：大数据、AR/VR技术应用于设计、生产和零售，智能工厂和数字化供应链提升行业效率。 第四阶段：全球化与可持续发展（未来趋势） ·品牌国际化：政策支持本 ：执全域零售之笔，启提质增长新篇》） 图：服装行业分品类占比情况（%） 图：女装行业市场规模情况 中国服饰时尚市场已形成万亿级规模，且通过消费升级、数字化、国牌创新和文化赋能持续释放潜力。未来，个性化、中高端 化、运动潮流和国际化将成为核心增长方向。中国服饰时尚市场发展潜力呈现如下态势： 5)新兴领域：继马面裙走红后，新中式服饰在本季时装周日程中动态不断。新中式服装可以理解为“将中国传统元素与当

采用母品牌延伸的业务群品牌模式，是最为适合甲方未来发展的品牌架构 品牌战略选择 品牌 Slogan 品 牌 价 值 目 标 人 群 执 行 策 略 时尚不止一瞬间，我们与你同行 品牌 定位 致力于为追求个性化、时尚潮流的年轻女性提供优质的服装产品和全方位的时尚体验。 年轻 时尚 品质 让每一位顾客都能够发掘自己的美丽和自信， 成为自己生活中的时尚 icon 。 帮助每一位顾客找到自己的风格，展现内心 注重时尚潮流，热爱尝试新鲜事物 25-35 岁的都市女性 注重品质、舒适性和时尚感 35-45 岁的成熟女性 注重品质和优雅，体现内在的品味 重点关注社交媒体和线上渠道宣传 推出时尚、个性化的产品 加强线下实体店的体验感 提供与品牌理念相符的时尚活动， 吸引年轻女性的注意力 注重线下实体店的布局和服务，提 供舒适、时尚、品质的购物体验 同时加强品牌形象的宣传，通过时 尚杂志、微博、微信等渠道，向目 产品 / 服务：清晰将场景中的情况落地至可采购的三星产品与服务 • 体现附加价值：具象化三星产品、服务带来的附加值，如节省时间、便捷使用、精细化管理等 多维输出 诠释概念 居家场景 远程操控，个性智能 • 智能冰箱 • 高清电视 • 智能手机投射设备 • 智能家居 APP 五大场景将品牌有感落地，以体验诠释“年轻、流行、时尚” 交通场景 便捷、沟通、健康 • 智能手机 • 平板电脑

7%（口径为市场规模中 AI 技术贡献占比）， 渗透提升空间巨大。AI 通过自动内容生成降低边际成本，依托自适应学习系 统实现精准教学，同时以知识库、交互工具拓展场景边界，传统教育行业的 “高质量、大规模、个性化”不可能三角有望在 AI 技术下被打破，AI 正成 为优化教育供给的核心驱动因素。近期高性能、低成本、开源的 DeepseekR1 问世，在技术层面继续助推 AI 教育发展，包括有道、好未来等在内教育企 在科技端双轮驱动 AI 教育发展 决策式 AI 在教育领域已有诸多实践，生成式 AI 技术发展为教育行业内容生产提 供新路径，与决策式 AI 形成能力互补。前者通过数据建模构建决策引擎（如学情 诊断、个性化推荐），以逻辑推理优化教育评估体系；后者基于大模型生成新型 教学要素（如动态习题、虚拟场景），以创造能力重塑内容生产范式。二者分别 强化教育的精准性与创新性：决策式 AI 确保教学过程的科学可控，生成式 3）此外思维链技术赋予了模型展现解题思路的功能，较直接展示答案便于使用 者对结果推导过程进行溯源检查，同时能提供启发式教学的效果。 行业层面：AI 教育正成为优化教育供给的核心驱动因素 “高质量输出”、“低成本普及”和“个性化教学”是传统教育的不可能三角。 例如，高质量的教学资源往往意味着名师课程、实验设备配套齐全等，在一定的 时间、空间内可以通过扩大班级规模来降低成本实现普及，例如采取大班额教学 图4：Deepseek