统筹建立，会计信息质量 难以有效保障 精益化功能欠缺 系统版本较低，功能亟待 优化升级，对精益化管理 支撑有限 智能化应用不足 智能化应用不足，系统自 动化水平不高，影响财务 工作的效率与质量 决策支撑不够 数据治理不够，财务决策 分析平台尚未建立，赋能 业务决策支撑不足 横向集成和纵向贯通 程度低 横向集成度低，纵向未全 级次贯通，信息孤岛仍然 存在， IT 高质量建设“新国投”的迫切任 务 财务数智化项目建设的必要性 - 落实集团“十四五” 财务规划目标的必备支撑 建设科学全面的预算管理体系 建设统一的司库管理体系 建设智能高效的财务信息化体系 财务数智化项目建设的总体内容 财务数智化项目，即全集团建设“ 一套标准、一体化平台、八大子系统” 的财务数智化体系，全面支撑集团财务战略发展 国投集团财务数智化项目总体建设规划 PAR T 强管控：全集团财务核算“一本账”

数据访问；后台专注精益管理和财务资产运营与风控能力。 • 对外体系 ，架构可支撑前台业务端的体验、创新、应变、高并发、开放、可扩展； • 对内体系 ，架构可支撑后台业务端的职能专业化、管控体系化、业务规范化 ，流程完整性、规则严 谨性、控制严密性； 从报表分析到数据运营： 数据分析应用贯穿前台、中台、后台 ，以中台为数据留存中心 ，支撑统一管理碎片化数据（消费者行 为数据、交易数据、运营数据、绩效数据） 容器层 Docker Mesos Marathon 端到端真实用 户体验 稳定的线上 生产环境支撑 DevOps 完整 解决方案 自动化 扩 容 / 缩容 应用 + 平台模 式互利双赢 自动 构建 一键 部署 灰度 发布 配置 管理 批量 命令 节点 管理 分布式协调 l 支持微服务架构 ，支持水平伸缩 l 支持异步化设计 l 支持高并发下服务水平扩展 ， 自 动注册发现 l 提供认证组件 ，支持会话无状态 l 支持多级缓存 高并发的互联网架构 ， 支撑企业全渠道运营大数据应用 高并发下服务水平扩展 ， 自 动 注册发现 业务逻辑 数据库读写分离方案 数据库分库分表方案 高并发集群转发方案 负载均衡中间件 流量拦截及限制方案 高并发访问下的应用

Transformer、图神经网络在内的多种模型架构。同时，存算一体、近数据计算等新型 计算架构开始在商用产品中落地，进一步突破了冯·诺依曼架构的限制，为端侧 AI 提供 了更强大的算力支撑。 5G-A 和 RedCap 技术的成熟部署为端侧 AI 提供了关键的网络基础设施支撑。2025 年，以中国移动为代表，已建成全球规模最大的 5G 网络，拥有 5G 站址超 260 万， 5G-A 网络覆盖全国所有城市。5G-A 网络实现上行速率达到 性互联。垂类 AI 模型则将在保持可解释性和可审计性的基础上，通过联邦学习、迁移 · 8 学习等技术实现跨企业、跨行业的知识共享和模型优化。两者的深度融合将构建起新 一代的产业互联网基础设施，支撑数字经济的高质量发展。 洞察 4 数据要素与 SLA 化：价值兑现从"卖设备/卖模型"转向"按性能/按成果付费"， SLA 成为跨域协作的契约语言 2026~2030 年，AIoT 产业的商 动向价值驱动转型，实现更高质量的发展。 洞察 5 星地融合成为广域物联基建：低成本卫星物联网补盲与广覆盖成为边远/海洋/ 应急的常备项，6G 预研场景试点与 AIoT 深度耦合 2026 年，星地融合网络将从愿景变为现实，成为支撑泛在物联的关键基础设施。低轨 卫星星座的大规模部署、地面网络的深度覆盖、以及两者的无缝融合，共同构建了真 正意义上的全球无缝连接网络。这一突破不仅解决了传统地面网络的覆盖盲区问题， 更为 AIoT

信 息 系 统 完整的 解决方案覆盖从 研发，生产，销售到市 场的 全产业链 多元化专业解决方案支 撑 ** 多业态发展 纵向管控和横向协同支 撑企业规模化和集约化 发展 持续的 创新能力支撑企 业业务创新 1 2 3 4 新药研发 药品生产 药品销售 ** 交流使用 4 ** 未来业务发展关注点分析 市场环境形势 行业特点 医药行业是医药行业是按国际标准划分 的 15 涉及到患者健康和生命安全，药品生产需 遵守严格的 GMP 规范外，药品销售需严 格执行 GSP 规范 牵涉到药品研发、生产和销售，产业 链条长，同时受国家政策的 影响加大 未来管理重点 资源规模效应化  对支撑企业发展的 核心资源进行整合 和统 筹，同时逐步建设共享服务中心，通过 资源 规模效益的 最大化发挥 ，来建立市场竞争能力。对于 ** 而言，重点在于 原辅包材及相关物资的集中采购 跨事业部、跨法人的 一的 基 础数据体系、核算体系、资金 管理体系，预算管理体系、流程规范体系等等  整合 业务体系， 优化业务流程，降低运营成本，建立科学决 策体系，提升企业竞争力，为公司长期和快速发展提供有力 支撑  对于药品行业的 特 殊业务管控及风险点（批次效期、信用、 返利、付款等），将其固化在系统 中， 减少对于人的依赖， 提升运营效率 ** 重点发展目标 继续发挥在心血管、抗感染类药品的

转型 3 企业数字化是转型和赋能交替发展的旅程，没有终极目标，只有阶段不同 l 企业数字化是信息化发展的全新阶段， 是指企业与数字技术全面融合，提升效率的经济转型过程，即利用数字化云平台能力，支撑企业各要素、 各环节高效协同、智能创新，推动技术、业务、人才、资本等要素资源优化配置，通过数据价值化驱动业务流程、模式创新，从而提高企业经济 效益。 l “ 企业数字化转型发 企业数字基础设施建设 的重要方向。 n 数字基础设施一体化平台能够有效整合资源，实现数字化基础设施能力的组件化、模块化封装，为企业业务创新提供高效、低成本的一体化服 务支撑，满足海量多样化客户群体的个性化需求。 n 大型企业多采用自建平台的方式，中小型企业多采用租用平台服务的方式。 案例 • 某大型国企通过建设新一代 技术云平台体系，为集团和 二级板块公司提供智数化转 两个维度全面评估企 业 IT 数字化能力和运营效果成熟度。 通过采用先进的数智化技术和理念， 构建更加智能的云基础架构和完 备的数字管理平台，形成企业数字化转型的坚实底座，支撑上层数字 化业务应用的顺利展开。 构建完整的数字化 PaaS 平台，将资源和通用能力模块化、组件化，充分 和上层业务应用解耦合，从而实现价值敏捷交付、产品快速创新、用户

11 •存在工程变更，且管理与控制较困难 •存在研发利用变更材料业务 •ERP 没有产品工艺数据支撑 •缺少 EBOM 转 MBOM 的转化流程，对于制造 现场的指导准确性不足 •MRP 管理没有多种计划策略灵活计算，销售订 单需求需要人为筛选过滤后录入 •客户需求变更频繁，各部门计划协同缺乏有效 支撑工具 •需要给分工厂进行计划管理，目前多工厂计划 协同计算与需求传递只能线下进行 •产品有一定的系列化个性化要求 •生产成本核算维度粗，无法实现工单核算 •仓库存帐务的准确性与及时性待提高 •库存管理相关报表人工统计，效率低 •库存周转状况需优化 •跨部门信息共享困难 •信息流与业务流无法紧密贴合 •质量追溯缺乏信息支撑 •品质保证缺乏及时有效数据支持 •品质记录没有线上记录和报表供 分析 •业务财务脱节 •成本管理较粗放，一些专项分析较困难 •财务分析困难 •资产等 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 设备集成 工业互联网 大数据 某著名企业与云平台 计量集成 战略 管理 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 总体信息化系统架构：以 ERP 为核心，面向多层级、整合型的赋能 创新支撑平台 根据现有系统应用基础、需求紧迫性、整体架构和分步部署相结合 ERP 销售管理 计划管理 采购管理 生产管理 库存管理 数据管理 财务、成本管理 项目管理 质量管理 条码管理 人力资本管理

动力。分析了数智融合孪生技术的产生背景，并围绕其赋能下一代智能制造工 厂建设展开探讨。产业实验说明，数智融合孪生技术对提高生产效率、优化成 本、提升竞争力及应对风险作用显著，作为智能制造核心支撑，正加速产业智能 化，助推新质生产力发展。 Abstract： The rapid development of the digital economy has led to the rapid 4次工业革命的创新产 物，通过数字技术与智能技术的融合，赋予了工业系 统前所未有的洞察力和灵活性，能够有效推动生产效 率提升、实现降本增效，已成为产业转型与升级的重 要驱动力，为产业数字化转型提供了核心支撑。 3 数智融合孪生技术在制造场景中的深度应用 随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，数 据作为关键生产要素的价值日益凸显，获取和处理海 量数据的需求愈发迫切，这也极大地促进了数智融合 测试期内应用“数智孪生数字安全管理实验平台”前 后安全风险数据对比如表5所示。 智能制造是采用智能化、系统化的方法实现从产 品制造到生产管理的全程数字化，并且通过数智化技 术和产品对端到端业务流程体系进行重构，从而支撑 产线规模扩展、生产效率提升和供应链优化。随着数 智融合技术数字化能力的不断应用与发展，我国先进 生产制造领域的端到端业务流程得以重构 ［15］。通过 智能制造的全面落地，总体生产交付周期可缩短

将原来分散在各个系统的内部资源共享 起来 , 提供统一的服务能力 , 对接后台数 据 库系统 平台化企业能力特点——大规模支撑平台 给第三方平台的用户提供统一服务与统一权 益 , 与第三方形成异业联盟 , 实现平台与平 台 之间的交互融合、 资源共享 . 大规模支撑平台将数据形成大资源池 , 便 于 资源共享 构建平台系统基础设施 , 利用平台系统产品和数字化管理模块输出 , 如此一来 , 组织便可不再受到传统的边界桎桔 , 最大限 度地实现 经济与社会价值。 缺点 易受外界市场的影响随时波动； 与内部 控制相比，企业对于外包商的控制也不 够有力，难以支撑自上而下的强有力 管 理。 优点 具有高度灵活性，让个人的技能得到更 充分的发挥，企业也再无资源单一、人 才难觅之虞。 装配 合作伙伴 市场营销 合作伙伴 优势是高效率和低成本 , 而人性化的管理给企业带来的是员 工 的满意度和忠诚度 , 二者相辅相成 , 必定能够带来企业稳定 发 展和基业长青。 一个优秀的平台化组织需要来自两个方面的 坚实支撑 , 既要有高度稳定的平台、 完善 的 结构和流程 , 也要具备快速行动和应变的 能 力。 数字技术让企业管理从宏观逐渐走向微观。 企业要善于打破旧有组织 , 以众包或分包 的 形式先拆分后整合

难以按数据精确测算，且无法取得表 数据的情况 部室负责人、科室负责人、总账会计、税务会计、 往来会计、报表会计等 对表评测法 原先没有岗位设置，无经验值参考， 无法进行数据测算的岗位 运营管理岗、服务支撑岗、信息系统管理岗等 数据测算法 能够取得可靠业务量，并能够对每笔 业务量所耗时间进行测量的岗位 费用会计、资产会计、成本会计、物资会计、薪 酬会计等 测算方法适用范围 P5 1 统，实现与财务共享中心相关系 统的对接。财务共享服务平台与 业务引擎的关系如左图 共享服务平台与业务引擎系统的关系 业务引擎 业务引擎 业务引擎 P64 业务 主支撑系统 服务模式 BU FSSC 信用管理 CRM/ECC 根据 BU 请求 /FSSC 主动服务 Y Y 应收记账 CRM/ECC 根据 BU 请求 /FSSC 主动服务 Y Y 账龄分析 ECC ECC 以 FSSC 主动服务方式为主 Y 收款管理 EAS/ECC 以 FSSC 主动服务方式为主 Y 财务共享服务中心不同的服务模式 - 应收流程（ OTC ） P65 业务 主支撑系统 服务模式 BU FSSC 采购申请 SRM/CE/ECC 根据 BU 请求提供服务 Y 采购执行 SRM/CE/ECC 根据 BU 请求提供服务 Y 收货与发票 CE/EAS 根据 BU 请求 /FSSC

 汇聚交通枢纽大数据  …… 综合交通枢纽将以信息化为基础、以数据为纽带、以运营为核心、以管理为载体打造新型交通枢纽，该交 通枢纽整合了交通枢纽的安全、环保、能源、安防、应急、服务等数据资源，支撑交通枢纽科学、准确、及时 决策，提升交通枢纽综合运营能力、改善交通枢纽环境质量、强化运营本质安全、降低经营成本，实现交通枢 纽管理精细化、决策科学化和服务高效化。 交通枢纽建设思路 02 方案特点及价值 人车轨迹 人员热力 视频监控 能效监测 资产可视 环境监测 设施状态 空间利用 对象布控 视频识别 智能控制 事件上报 事件处理 事件回溯 应急预案 应急指挥 资源联动 智能分析 智能诊断 决策支撑 设备管理 能耗预测 通行权限 资产共享 资产盘点 空间管理 状态全可视 事件全可控 业务全可靠 管控 中心 传感器 仪器仪表 现场控制系统 闸机 移动终端 大屏终端 智慧灯杆 报警器 摄像头 正常状态 报警状态 交通枢纽物联设备超值报警或人工 报警后，采用 APP 或短信的方式通 知相关人员，同时启动相应预案， 指导事件的处理。平台记录事件处 理流程各节点数据信息，为预案的 优化提供支撑。 通过交通枢纽物联网，实时获取交 通枢纽各区域监测数据，如视频信 息、车辆信息等。平台基于业务需 求进行数据存储和可视化展示，使 用户全面掌握交通枢纽状况，极大 提高了监管效率。