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为其转型工作核心驱动力的企业所占的百分比

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） Ds推理思考能⼒以及医保控费压⼒ 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

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 ⽣产与 供应链 数据驱动的 多渠道营销 多渠道营销 学术化推⼴ 患者服务 • 多重购买渠道 重塑患者流程 “ 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？

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：政策支持本土 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

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 动企业数字化行动的规模化落地。 企业将很快开拓技术新天地，新兴的数字理念能在 数小时内落地，而非漫长的几周时间。随着构建和连 接数字生态系统的速度飞升，企业将告别“一刀切” 的通用型数字解决方案，达到前所未有的个性化水平。 我们将迎来定制化技术的新时代⸺大胆的数字探索与 创新不仅有可行性，更会成为业务增长战略的关键组 成部分。 自从 AI 能够理解和生成自然语言，我们便开始朝 着新方向迈进。企业领导必须把握住这一转型过渡关 实基础。正是出于这种认知，Salesforce 作为开创软 件即服务（SaaS）模式并推动软件标准化的行业领军者， 再度采取大动作。未来，他们将凭借 Agentforce 平台， 助力每家企业创造独一无二的个性化体验。其他有远 见的企业也逐渐认识到，他们不仅需要关注眼前的 AI 应用（其价值不可否认），更要深入剖析技术变革的 深层逻辑，为 AI 未来奠定基础。 概览 二进制大爆炸 技术展望 2025

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

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 题 解 法 工 具 流量转化 如何将其转化为实际的商业价值是关键问题。 用户画像 + 个性化营销 = 提高转化率。 优化用户体验，促进流量转化。 个性化营销策略 强化用户体验 营销渠道整合 多渠道整合，提高转化率。 SEO 优化 用户注册激励 搜索引擎营销 社交媒体推广 个性化推荐 社群运营 内容营销 精准广告投放 电子邮件营销 内容营销 会员福利 数据分析

数据整合与分析：系统能够整合多源数据，包括职位描述、候 选人简历、历史招聘数据等，进行综合分析。  特征提取与匹配：利用深度学习模型提取职位和候选人简历中 的关键特征，进行精准匹配。  个性化推荐：根据候选人的职业发展路径、技能偏好和公司文 化契合度，提供个性化的岗位推荐。 为了进一步说明 DeepSeek 系统的优势，以下是一个简单的数 据分析表格，展示了传统方法与 DeepSeek 在岗位推荐上的效率对 比： Deepseek 岗位推荐系统概述 Deepseek 岗位推荐系统是基于大数据和人工智能技术的招聘 解决方案，旨在通过智能化匹配提升招聘效率与候选人满意度。该 系统集成了多源数据采集、智能算法分析以及个性化推荐功能，能 够根据企业需求和候选人背景实现精准匹配。其核心技术包括自然 语言处理（NLP）、机器学习（ML）以及深度学习的协同过滤算 法，确保在短时间内从海量简历中筛选出最合适的候选人。 育背景、工作经验、技能标签等关键属性，生成高维特征向量；模 型训练模块利用历史招聘数据训练推荐模型，不断优化算法的准确 性和效率；推荐引擎则根据实时输入的岗位需求，结合候选人的特 征向量，生成个性化的推荐列表。 Deepseek 系统的优势在于其高效性和精准性。通过实验验 证，系统在匹配准确率上相比传统方法提升了 30%以上，平均推荐 时间缩短至 5 分钟以内。此外，系统还支持多维度反馈机制，用户

运营壁垒，实现商品生产、流通与服务的全链路效率升级。消费者可自由切换线上 线下场景，如线上下单产品后线下自提或者线下体验产品后线上下单购买。零售 商通过数据驱动可以实现精准运营，优化选品和营销策略，实现商品的智能库存 管理和个性化推荐。 供应商管理的复杂性。零售业供应商管理的主要特点之一是供应商和销售终端的 平均规模较小，数量众多且分布零散，这极大地增加了零售企业的市场覆盖成本 和供应商管理难度。大型零售企业通常需要与更多类别的供应商建立联系，供应 建弹 性化运营体系，通过动态采集并分析消费者行为数据，实时感知区域需求波动，进 而灵活调整门店选品组合、优化促销资源配置。这种数据驱动的精准运营模式，既 能降低跨市场扩张的试错成本，又能通过个性化服务增强用户忠诚度，最终实现 供应链效率与区域适应性的双重提升。 错综的渠道布局。随着越来越多的消费者选择线上购物，零售企业也意识到线上 渠道的重要性。然而，目前许多企业的线上会员机制和互动效果不佳，数字化机制 �%，其次是北美和欧洲，各自 占比��.�%和��.�%。得益于庞大的人口基数，亚洲零售市场的增长潜力最大。电 子商务的快速渗透以及数字化转型的加速推动了零售市场的扩张，且伴随着亚洲 消费者对个性化和多样化产品需求的不断增加，也为零售行业带来新的动能。北 美零售市场相较于亚洲市场更加成熟，拥有强大的消费能力和完善的零售体系。 随着线上购物的普及和AI、自动化等技术的普及应用，北美零售市场将继续保持

智能制造新模式标准 主要包括大规模个性化定制、智能运维服务、网络协同 制造、产销一体化运营及其他等 5 个部分，如图 10 所示。 主要用于实现产品与服务的融合、分散化制造资源的有机整 合和各自核心竞争力的高度协同，解决了综合利用企业内部 和外部的各类资源，提供各类规范、可靠的新兴模式问题。 24 图 10 智能制造新模式标准子体系 大规模个性化定制标准主要包括通用要求、需求交互要 等实施指 南标准。 7. 电力装备 针对电力装备行业产品种类多、个性化定制以及运维需 求大等显著特点，围绕智能电网用户端及电动机等领域，制 定智能工厂建设指南标准和系统集成规范；制定制造过程数 字化仿真（加工过程、生产规划及布局、物流仿真）、资源 数字化加工、数字化过程控制、数字化协同制造、设备远程 运维、个性化定制、智能制造能力评估等实施指南标准。 8. 船舶与海洋工程装备 在船舶制造中的集成创新应用，形成船舶制造能力评价模型、 智能装备、智能工厂、供应链协同和远程检验等技术规范标 准。 9. 轨道交通装备 针对轨道交通装备行业多品种、小批量、新造与运维并 重、个性化定制等特点，围绕焊接、打磨、装配调试、物流 等典型业务场景智能工厂建设，制定智能装备检测认证、三 维模型应用规范、工业机器人接口及工艺技术要求等关键技 术标准；制定智能制造项目实施指南、高速动车组远程运维