流监管趋严等多重因素下，正遭遇前所未有的挑战。 在此背景下，人工智能、区块链、大数据、云计算等新一代数字技术快速发展，深刻 重塑着企业治理结构与运营模式，为外汇风险管理注入了新的动能。将数智化技术贯穿 于敞口识别、策略制定、交易执行和会计处理的全流程，为企业构建更为智能和高效的 外汇风险管理体系带来了新机遇。企业数智化转型不仅显著增强了企业的风险应对能力 与经营稳健性，还将日益成为财务数字化与全球业务拓展的重要支点。 2数字化基础能力评估框架 4.2建设阶段：系统集成与风控体系构建 4.2.1一体化系统集成方案实施 4.2.2智能风控指标体系搭建 4.3优化阶段：数据驱动的持续迭代与价值创造 4.3.1基于数据反馈的策略动态调优 目 录 28 30 30 31 32 32 35 35 36 36 37 37 37 39 39 40 42 42 42 44 44 44 1.1案例背景及管理目标 5.1.2实施过程：两阶段推进策略 5.1.3量化成效 5.2案例二：某制造业企业案例 5.2.1案例背景：某集团制造业外汇管理优化升级 5.2.2实施过程：三阶段推进策略 5.2.3量化成效 5.3案例三：某光伏企业案例 5.3.1案例背景：某全球光伏龙头产业 5.3.2实施过程：三阶段推进策略 5.3.3量化成效 6未来展望：技术演进与行业协同

，还 能通过数据分析优化运营策略，提升用户的满意度和忠诚度。随着Z世代的购买力逐渐 增强，品牌如何通过数字化转型实现与消费者的深度互动，已成为决定市场成功的关键 因素。 03 珠宝行业营销数字化发展趋势 9 珠宝行业消费分析及Z世代的崛起 贝恩公司预计，到2030年，Z世代将驱动全球珠宝消费增长的50%以上，其独特的消费 习惯正在重塑行业营销策略。Z世代珠宝消费者有以下特征： 媒体和电商平台的影 响，他们通过短视频、直播、种草笔记等方式了解品牌和产品。因此，珠宝品牌需要在 这些数字平台上与消费者建立情感联系，逐渐转向多平台、多触点和多样化内容的形态， 实施精准的营销策略。品牌不仅要提供高品质的产品，还要通过互动与用户建立品牌共 鸣。例如，抖音、快手、小红书等平台为品牌提供了与消费者实时互动的渠道，品牌通 过这些平台的内容营销能够迅速吸引年轻消费者的关注和购买。 对于珠宝品牌而言，数字化转型既是挑战也是机遇。Z世代消费者的数字原生特性，使 得品牌必须在数字化渠道上与他们保持紧密联系。通过数据驱动的运营模式，品牌能够 实时获取消费者的行为数据，分析他们的购买习惯和偏好，从而制定更精准的营销策略。 与此同时，品牌还可以利用数字化工具进行全渠道布局，实现线上线下的无缝衔接。例 如，品牌可以通过小程序、直播电商等形式提升产品曝光率，并通过社交媒体平台与消 费者进行互动。在这个过程中，品牌

融合的物联基站接入，若直接 AP 下电则直接影响该 IOT 业务的正常运行。 由此需要一种更加智能的辅助制定节能策略的技术手段，可兼顾到节能与用户体验。 1.2 解决思路 鉴于人工设定 AP 节能策略的弊端，可采用基于 AI 技术，充分挖掘网络的数据价值，智能推荐节能 策略，在保障用户与 IOT 业务不受影响的同时，将整体网络能耗降至最低。AP 上通过射频关闭，调频调 压以及有线口降速等功能，来降低需要休眠 节能算法得出推荐的节能策略。所谓节能策略主要包 含两部分：节能时段（分析器可自动识别潮汐负载中的轻载和减载时段）、可节能的 AP（分析 器可自动识别提供 IOT 服务的 AP） 与 节能措施（根据客户意图在不同时段推荐不同节能措 施）。 3. 管理员可根据实际情况灵活调整智能推荐出来的节能策略（如：调整哪些 AP 不节能，哪些 AP 节能，调整 AP 节能时间窗口），调整完毕后启用节能策略。 4 4. 针对 POE OFF 关断措施和休眠措施，根据如下流程进行策略执行： （1） POE OFF 关断措施：基于时间段的 POE 上下电策略下发到交换机，交换机基于 POE 时 间段自动执行上下电策略。 （2） 休眠措施：在节能时间段内，当检测到 AP 没有终端接入工作时，针对该 AP 的休眠指 令下发到 WAC，WAC 通知对应 AP 进入休眠状态。节能时段内，AP 被唤醒后可再次

智能仓储优化场景-软件自动化的应用 智能化策略赋能作业，减少对人工记忆的依赖 C-WMS解决方案致力于应对工业4.0环境下SKU增多、订单碎片化的行业挑战。通过多种智能策略，C-WMS可实现入库库位推荐、出库先进先出、批 次出库、拣货路径优化等，旨在为企业仓储的降本增效提供坚实支撑。 C-WMS 六大智能策略 上架策略 分配策略 周转策略 拣货策略 货主策略 收货上架、拣货出库 运输环节 TMS TMS ERP 订单环节 审单策略 • 寻找空储位 • 寻找已存库位 • 寻找临近空库位 • 寻找指定库位 • ... • 货主维度配置 • 配置自动拣货节点 • 配置容器使用范 围 ... • 执行库存预分配 • 执行库存周转 • 自动分配or人工分 配 • ... • 整散分离 • 区域围栏 • 拣完发货 • 分拨方式 • ... • 按最小单位分配 • 条码自动化解析，实现精准识别与效率提升 制造企业常面临“同一物料多供应商条码规则不一”、“人工解析条码效率低且出错率高”等挑战，导致仓储流程脱节、库存数据失真。C-WMS支 持灵活的自定义标签编码解析策略，既可针对无码产品物料进行规则赋码，又可以针对产品不同供应商不同标准的标签规则进行快速解析，从中获 取关键信息进行使用。某半导体制造商应用后，条码解析效率从‘人工 5 分钟 / 单’提升至‘系统 5秒

Chiplet 思路发挥到极致，多颗小 Die 通过 Infinity Fabric 灵活组合，用 更低功耗拼出同级算力，MI350 已支持 FP4/FP6 低精度格式，MI400 将延续“多芯粒+大内 存”策略，试图以性价比和能效比撕开英伟达的生态护城河。2025 年 6 月的 Advancing AI 大会上，AMD 发布 MI350 系列（MI350X/MI355X），采用 CDNA4 架构、台积电第二代 在多种硬件架构上运行相同的计算 实例时，所依赖的软件环境存在不一致性。 （3）异构算力基于现有调度机制协同“效率低”，因其算存传均有差异导致无法从应 用层映射到最佳硬件：针对传统训练框架，并行策略是按照其算力芯片数量进行平均划分， 7 但其在异构算力下平均分配因其计算能力、传输能力差异性造成模型计算量处理不同步、集 合通信数据传输有堵点，“快等慢”造成部分资源浪费。针对大模型推理过程，由于预填充 统一调度是异构算力协同的智能决策中枢，旨在解决多任务资源争用引发的“效率下降” 难题，构建全局最优的资源编排范式，实现对异构算力集群的全维度精细化调度。针对异构 算力计算能力差距，面向大模型训练场景构建分布式并行策略组合、业务感知的非均质拆分 等能力，实现跨厂商算力的弹性按需调度；面向大模型推理场景，支持单机多卡异构分布式 推理和跨节点分布式异构推理等多种形式，适配模型推理不同阶段算力需求特性，精细化调

.......................................................................................73 4.1 数据安全策略与措施................................................................................................ .................................................................................101 5.3.2 风险管理与应对策略................................................................................................... ................................................................................127 7.2.2 用户接受度与推广策略...................................................................................................

具备韧性基础能力，已完成基础安全防护，关 键 领 域 具 备 冗 余 设 计 ， 恢 复 能 力 可 达 小 时 级，但对故障仍被动防御。具体表现为：建立 基础责任部门；基本明确责任主体；设立基础 流程（资源扩容、事件响应、安全策略等）； 审批以手工为主。 DRMM L1：被动应对 韧性核心域能力缺乏，无弹性、故障恢复能力 以天计、故障率高。具体表现为：无基础责任 部门、无责任主体、依赖个体能力、无流程、 临时应急性处理。 约束。在逻辑层，数据中心以通用分层领域为 基础增加韧性的视角，实现四大核心能力的虚 拟 子 系 统 、 与 应 用 系 统 密 切 配 合 ； 在 物 理 层，则确定韧性DC布局、韧性DC模块层 次、购买或自建的策略、接口集成规范。企业 DC架构提供业务、应用与DC间对齐环境，实 现跨组织、跨领域协同，以及韧性DC四大核 心能力与DC通用能力间、DC四个核心能力之 间的有机关联。 ·智能演进机制：组织迭代进化、渐进流程优 的复杂度。韧性DC是社会化的工程，共性参 考框架是发展的起点，利用企业外部的有形和 无形“资产”加快企业韧性DC的实现。 1 复杂自适应系统 韧性DC布局 韧性DC模块设计 购买与自建策略 接口集成规范 企业韧性需求 企业韧性发展策略 故障容忍力 威胁防御力 资源弹性力 智能运维力 业务永续 确定性安全 弹性自适应 Agentic AI 运维 韧性核心能力 韧性虚拟子系统 韧性DC架构 韧性准系统

分层设计并构建高可靠冗余架构，支撑主机应用高可靠性达到 99.99% 及以上要求。 ③ 提供统一的安全运营平台，多层次保障数据、应用及网络传输等全场景安全。实现云平台集中式安全 管控，并支持统一密码周期修改策略的变更。 (2) 数据层 ① 数据库具备池化架构及弹性扩展能力，提供多种高可靠部署架构方案，满足主机应用大容量、高性能、 高可靠诉求。 ② 提供高效的数据迁移工具和服务，支持广泛的主机侧数据库兼容能力和自动化迁移能力，同时提供可 ② 故障识别效率：借助硬件原生的故障识别与主动上报机制，实时感知故障并上报硬件异常，提升平台 响应速度与系统整体可靠性。 ③ 缓存内存优化：采用硬件拓扑感知智能调度框架，优化 CPU 和缓存资源策略，提升算力执行性能与资 源发放效率，降低算力使用成本。同时，通过 RDMA 等高速互联技术实现跨主机内存访问，为业务的数 据处理与服务间通信提供高性能通道。 ① 网络卸载转发：主机业务通常需要 器服务采用 Kubernetes 容器编 排工具，实现自动化部署、动态资源调整和全生命周期管理，最高实现数万乃至数十万级 Pod 的集群调 度管理。 ② 高效资源利用：通过亲和性 / 反亲和性策略优化 Pod 布局，减少资源碎片化，同时利用容器共享内核 的优势，减少资源开销，相比传统虚拟化技术，无论是在应用程序执行效率、内存占用还是文件读写速度 上都更优。虚拟机服务提供二次调度功能，基于