团队的抵触，会延缓决策制定和落地。 让愿景变为现实，行动正当时 亚马逊云科技致力于通过实战工作 坊和咨询服务，帮助您制定一个能 突破这些障碍的转型路线图。 本文档旨在为这些工作提供补充。它汇总了来 自 1500 多个亚马逊云科技案例研究及企业转 型项目的关键数据点与研究发现，有助于量化 我们能助您释放的商业价值。 我们希望这能帮助您在企业和组织 内部清晰地传达云转型的价值，并 凝聚各方对我们共创战略的支持。 服 务器计算，减少因过度配置而产生的不必要基础设施成本。 亚马逊云科技云服务通过按需付费定价模式、杜绝过度配置以及利用 开源和云原生技术优化资源利用率，助力企业实现上述成本节约。 这些技术将帮助您通过以下方式精减 IT 预算： 基础设施成本降低 2 IDC，《VMware Cloud on Amazon 在构建 VMware 混合云环境中的商业价值》，2024年 从本地系统迁移至可扩展的云端模式，降低基础设施与维护成本。 部署至更靠近用户的位置。从亚太区 开始，初始迁移仅用了三个月，并利用客户数据改进搜索建议。目前该服务已扩展至美国 和欧洲。 借助亚马逊云科技基础设施所提供的灵活性与自由度，摆脱传统系统限制，助力打造更优 质的体验，我们帮助 Expedia 实现了以下目标： Uptime Intelligence，2025 年年度停机分析 如何估算商业价值 您可通过评估减少停机时间、增强安全性和简化运营等核心指标， 计算亚马逊云科技为您释放的运营韧性效益。

具有包括市场评估、策略陈述、投入产出分析、风险分析的商业计划书  根据业务能力和客户的要求制作模块级的信息系统功能定义文档 18 埃森哲总结众多大型信息系统实施项目的得失教训以后，提出了如下项目实施方法论 ，以尽可能的帮助客户成功完成信息系统实施 管理园区建设周期 管理阶段性系统实施项目组合 管理单个系统实施项目 系统功 能需求 分析 信息系 统设计 信息系 统实施 信息系 统投入 运作 确定战 略方向 统实施的全方位服务 埃森哲的整合性咨询服务 系统实施和管理 系统管理 流程 / 技术 发展战略 组织战略 业务运作模式 信息战略 变革管理 系统设计 战略服务 变革管理 研究 实施 帮助客户获得竞争优势和进行业务的优化 使客户业务和利润增长，并使其股东价值最大化 一体化高价值 服务体系 31 资料来源 : The­Gartner­Group 公司远景的覆盖面 公司远景的覆盖面 广受尊重，业界知道他们中的大多数是知 行合一的好手 .’” IDC 2000 年 9 月 GartnerGroup/Dataquest, 2000 年 10 月 44 企业 项目概览 埃森哲帮助客户完成航运数据与用户付款流程的整合，以减少人工数据输 入 埃森哲为客户设计 IT 架构，以完成老的信息系统向新的开放系统转换 为客户制订“门到门”运输服务的策略，以及应该提供的服务内容

理和营销策略。例如，通过分析顾客的历史点餐记录和偏好，系统 可以自动生成个性化的菜单推荐；通过实时监控库存数据，系统能 够预测食材需求并生成采购建议，从而减少浪费和提升供应链效 率。 此外，DeepSeek 大模型还能够帮助餐饮企业实现精细化的顾 客关系管理。通过对顾客反馈的智能分析，系统可以快速识别顾客 的满意度，并生成针对性的改进建议。同时，模型还可以支持多渠 道的互动，例如通过智能客服系统实时解答顾客的疑问，提升顾客 库存管理：精准预测食材需求，减少浪费，降低成本。  顾客反馈分析：通过自然语言处理技术，分析顾客评价，帮助 企业改进服务。  动态定价：根据市场供需情况，动态调整菜品价格，优化营 收。 综上所述，DeepSeek 大模型在餐饮服务中的应用，不仅能够 提升企业的运营效率和服务质量，还能够帮助企业更好地应对市场 变化，满足消费者的个性化需求。通过引入这一先进技术，餐饮企 业将能够在激烈的 此外，DeepSeek 大模型在食品安全监管方面也展现出巨大潜 力。通过实时数据分析，可以及时发现并预警潜在的食品安全问 题，确保消费者用餐安全。综上所述，DeepSeek 大模型的引入不 仅能够帮助餐饮企业应对当前的挑战，更能在未来的竞争中占据先 机。 以下是一些关键数据的列举： - 全球餐饮市场规模：3 万亿美 元 - 行业平均利润率：5% - 主要挑战：人力成本上升、原材料价格

关者。传统的造价管理方法往往存在信息不对称、数据不精确、 决策不科学等问题，影响了工程项目的管理和运营。随着信息 技术的飞速发展，数字化造价体系的应用成为提高建筑工程管 理效率和质量的关键。数字化造价体系不仅可以帮助建筑企业 更好地掌握工程成本，还能提高成本控制、风险管理和项目决 策的能力。然而，构建和实施数字化造价体系并非一蹴而就的 任务，需要考虑众多因素和复杂的管理流程。因此，本研究旨 在提出一种可 策，如何 优化设计、合理配置资源、选择供应商等。数字化造价体系可 以通过数据分析和模拟，为决策者提供更全面的信息和方案， 帮助他们做出明智的决策，降低风险，提高项目的成功率。 数字化造价体系有助于实现建筑工程的可持续发展。通过 对成本和资源的精确控制，它可以帮助减少浪费，提高资源利 用效率，降低环境影响。此外，数字化造价体系还可以提供项 目生命周期的全面成本管理，使项目更具可持续性，有助于项 借 助各种数字化工具和技术，这些工具包括建模软件、数据分析 工具、人工智能技术等。如建筑信息模型（BIM）就是一个重 要的数字化工具，它可以帮助建筑师和工程师进行设计和模 拟，从而更好地估算成本和资源需求。同时，数据分析和预测 技术也可以帮助优化资源分配和决策制定。 （3）成本估算方法和模型：构建数字化造价体系需要制 定成本估算方法和模型。这些方法和模型应该基于最新的市场 数据和建

共筑温暖的无障碍生态 14 用AI重构无障碍日常 17 “爱·无障碍”活动 18 沟通无碍，温暖服务 19 让老年人更好融入数字生活 19 “关怀模式”更懂关怀 21 帮助老人跨越数字鸿沟 22 科技至善 24 鸿蒙生态赋能各方发展 24 共建鸿蒙生态 30 华为学堂，身边的大课堂 32 科技创新助力大众健康 32 孵化创新科技，构建运动健康行业影响力 “小艺声音修复”等创新的无障碍功能。 为了让技术关怀落到实处，华为携手全国超过100家聋 人与盲人协会，向13000多名障碍用户传播无障碍知 识和用机技巧；2024年10月华为推出了“手语视频服 务”，手语服务工程师已经帮助超过20000名听障用户 解答在使用设备时遇到的问题和困扰。 何刚 华为终端BG CEO 让科技的光芒照亮每一个人 教育与健康是可持续发展的重要议题，也是华为多年来 为之努力的方向。 累计超过13000名障碍用户接受了无障碍教学，掌握手机使用技巧 累计联合全国102个城市的多家聋/盲协会，开展超过400场华为 无障碍功能体验活动 “手语视频服务”累计提供20000次服务，帮助解决消费者用 机过程中的问题 《送给爸妈的手机使用指南》已累计发放超过130万本 过去一年累计开展超过5000场“我教长辈用手机”进社区活动 可持续发展寄语 可持续发展管理 数字包容 科技至善

主流媒体、触点，精 准触达用户 用户洞察 基于行业模型，多维 度洞察预测客群特征 效果分析 触达、转化分析 ; 数据、标签持续优化 业务增长引擎 业务增长引擎 基于流失预警和复游预测 ，帮助该客户划分两拨人群包。结合商场运营 策略 ，先对第一个人群包进行活动触达并复盘 ，根据复盘数据调整模型 和算法并划分第二个人群包 ，针对第二人群包再次营销 ，复盘发现消费 人群和金额均实现超预期增长。 24+ 标签 分析报告 可视化大屏 区域审核 应用审核 全国 31 省 4+ 场景 SaaS 应用 访问控制 2. 客群洞察 (1/2) 1. 运营商信令数据可以提供用户的位置信息、行为轨迹等 ，帮助了解客群的线下活动范围和消费场景； 2. IoT 设备（如智能摄像头、传感器等）收集的店内数据 ，包括客流统计、顾客停留时间、商品关注度等 ，客户行为分析； 3. OTA 平台数据包含用户的旅游偏好、出行习惯等信息 ，并可以进行小范 围的移动行走等活动 ，拥有极强的参与感。 依托 AI 技术 ，提供 XR 场景体验服务 ，包括 VR 购物、 AR 导航、 AR 数字孪生店铺、 MR 游戏等数字化沉浸 式购物体验 ，帮助商家吸引客流 ，提升客户活跃度 ，促进营销转化。 AR/VR VR 全景商场打造 720 度立体式沉浸式的虚拟漫游商业体验 ，让观众身临其境的进行虚拟逛街和购物， 引领顾客 进入交互参与时代， 同时

和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望 成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解 式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有 潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。 银行：大模型助力数据洞察能力提升，赋能高质量顾问式金融服务 在银行领域，理解式大模型可以用在信贷风险管理、智能获客和产品识别等 场景，通过提升银行的数据洞察理解能力，来更好地识别客户需求以及评估 内容资源，还能帮助全方位分 析客户需求和市场趋势，提供自动化的投资建议。比如，同花顺应用 LLM 来 构造合规、准确的投顾助手，通过 Double-Check、多轮对话等模式，消除对 话中的歧义、更好锁定投资者意图，从而准确了解用户画像来设定投资目的 及风险承受度，并提供自动化的投资建议。摩根士丹利已经接入 OpenAI，充 分挖掘自身庞大的研究资源和数据库，为财富管理顾问提供帮助。 财经新 财经新闻：理解背后的市场“情绪”，辅助金融资讯写作 在财经新闻领域，理解式大模型帮助理解和判断财经新闻文章中的情感走 向，生成式大模型助力更准确的金融问答和资讯写作。例如，彭博社近期发 布的 BloombergGPT 得益于大规模金融垂直领域的文件、行业新闻、社交 媒体等文本数据集的训练，能够理解财经新闻背后的市场“情绪”，辅助金 融资讯写作，这解决了通用 NPL 模型在金融领域应用的痛点。 风险提示：AI

设的规则进行自动纠错或标记处理。例如，在发现重复交易记录 时，系统会自动合并或删除重复数据，避免了人工处理的疏漏。 为了进一步提升核算准确性，DeepSeek 还提供了数据可视化 功能，通过直观的图表和报表，帮助核算人员快速识别数据异常。 例如，系统可以生成每日交易数据的趋势图，若发现某笔交易的金 额明显偏离正常范围，核算人员可以立即进行核查。 通过上述措施，DeepSeek 应用方案能够显著降低金融银行核 的自然语言处理功能能够自动解析客户的反馈和评 论，生成情感分析报告，帮助银行更好地理解客户需求，提升服务 质量。  数据清洗与预处理：自动识别并处理数据中的缺失值、重复值 和异常值，确保分析结果的准确性。  实时数据分析：支持实时监控和分析交易数据，及时发现并响 应潜在风险。  可视化报告：生成直观的可视化报告，帮助管理层快速理解复 杂的数据分析结果。  数据安全与隐私保护：采用加密技术和访问控制机制，确保数 面性和准确性。 具体实施中，建议定期对 DeepSeek 的审计模型进行更新和优化， 以适应不断变化的监管环境。 通过以上方案，DeepSeek 技术能够在金融银行核算流程中发 挥多重作用，帮助银行实现更高效、更精确的财务管理和风险控 制。建议在实施过程中，银行与 DeepSeek 团队保持紧密合作，定 期评估技术应用的效果，并根据实际情况进行调整和优化。 4.1 技术架构 在金融银行核算流程中引入

(UWB ， BLE ， RFID) 5G AI 视觉 工业边缘计算 工业物联网关 生产设备 工业交换机 TSN 工业交换机 工业防火墙 工业安全 工业安全 工业安全 机台 帮助企业实现 人、财、物、客 全面数字化 供应商 物流商 外协工厂 银行金融 工商 / 税务等 政府监管 合作伙伴 客户 消费者、会员 电商平台 经销商 / 分销商 生意平台 工作平台 动。 需求驱动的智能补货决策 在需求预测的指导下，针对不同仓库网络类型和 商品特性，我们均可为企业提供定制化的智能补 货策略，包含动态安全库存补货、长尾品补货、 易腐品补货、促销活动补货等，帮助企业在提升 服务水平的同时降低库存积压。  更精准快速的销量预测  更低的库存占用成本  更高的库存周转率  更有效的部门间协同计划 2.1.1 库存优化解决方案技术架构 打通 提供城市地理大数据服务，支持门店级需求 预测 提供独立的预测和补货算法 API 服务 可根据客户场景定制算法和系统功能 2.1.1 库存优化功能概览 服务水平优化 需求预测 补货计划 促销优化 多级库存优化 帮助权衡更高的服务水平与额外库存 成本的关系，通过敏感性分析指导企 业在指定库存需求的情况下达到最合 理的服务水平，找到最佳的经营模式 结合传统时间序列与 AI 算法，充分 利用企业内外部数据，为多种类别

随着AI技术的发展，越来越多的问题在AI的帮助下得到了改善。如大语言模 型可以整合海量的医疗研究相关文本，通过在文本中提取潜在的关联信息，发现 人类可能忽视的模式或连接。目前已有研究通过向大语言模型提问的方式，提取 出针对特定疾病的潜在靶点，从而避免一些不必要的组学实验。此外，AI模型完 成训练之后，可以将类似反向对接技术的时间复杂度降低到线性级别，甚至提高 精度。AI也可以进行蛋白质结构的预测，从而帮助结构相似性分析等技术的实 蛋白质的结构至今仍然无法通过传统的方法来解决。近年来，人工智能的快速发 展为解决这一难题带来了希望。在这里我们以第一个跨纪元工具AlphaFold2 [3] 为例，来介绍人工智能在蛋白结构预测中起到的帮助。 AlphaFold2是由DeepMind公司研发的一种人工智能算法，它能够对蛋白 质的三维结构进行精确预测。在2020年，AlphaFold2在蛋白质结构预测的全球 竞赛——CASP14中取 建方式是将输入的蛋白质序列与蛋白质数据库中的序列进行多比对，提取出与输 入序列相似的所有序列，并构建为一个矩阵。这种比对基于这样一个假设：序列 的相似性表示它们具有共同的进化起源。多序列比对可以帮助确定多物种保守的 序列区域，这些区域在进化过程中保持不变，可能是因为它们对生物有重要的功 能。AlphaFold2通过MSA来提取出蛋白质序列的进化信息，此外，如果在MSA 中的多个序列中观察到两个