此报告仅供客户内部使用。未经麦肯锡公司书面许可，其它任何机构不 得擅自传阅、引用或复制。本文件仅供麦肯锡公司简报之用；并非会议 之完整纪录。 设计企业未来架构 (EA) ， 构建业务信息化蓝图 企业架构 (EA) 设计咨询项目 企业架构治理 (EAM) 现状诊断 内部使用 文件 5 2 • < 文件 1> 目标业务能力架构 – 各种挑战及业务能力建设重点 – 业务能力重点对 IT 的要求 项目组合管理的统一意 见成本高，实现“公平 公正公开”的难度大 要解决企业架构的问题… 架构 的规 划方 面的 问题 4 企业架构管理的三大工作内容需要与其它 IT 工作的 配合 资料来源：麦肯锡 项目审批 管理 基础设施建设 计划 转型 测试 投入 使用 应用开发建设 计划 建设 测试 投入 使用 IT 项目组合管理 IT 战略 / 治理 / 组织 战略规划 业务 /IT 创建与维护 企业架构在 项目中的 贯彻 企业架构路 线图在项目 组合管理中 的贯彻 A B C A1 5 企业架构管理可以从要素、流程、和角色三方面来 分析 流程 角色 要素 资料来源：麦肯锡 EA 创建与维护流程 EAM 参与项目管理流程 EAM 参与项目组合管理 流程 设计 输入 当前 架构 目标 架构 参考 模型 架构 规范 架构 评估 转型 规划 流程层 能力层

AI 将影响全球近 40% 的就业岗位 麦肯锡声称“ AI 取代人类工作的时 间”已经被提前，“新的 AI 采用场景 考虑了生成式人工智能的发展，模 拟了 2023 年工作活动所花费的时 间 , 在 2030 年至 2060 年间将 会有 50% 的职业被 AI 取代，中点为 2045 年，与之前的估计相比，加速 了大约十年。” 麦肯锡：到 2045 年左右，将有 50% 的工作被

零售消费品行业发展历程（数据来源：爱分析） 与此同时，中国消费者人群分层越来越明显，其消费偏好与决策机制正在发生变化。根据麦肯锡 《2024 年中国消费趋势调研》，Z 世代、一线富裕银发族、三线富裕中老年、一二线新中产、 农村中老年等不同消费群体呈现出截然不同的消费偏好。 3 表 2：不同消费群体的消费偏好 （数据来源：麦肯锡） 不同人群消费偏好分化严重，意味着零售企业必须从多视角捕捉消费者动态，并通过各种方式来 满足消费者快速变化的需求。 信息化技术正逐步发挥重要作用。 表4: 人工智能正重塑零售企业全价值链 （数据来源：麦肯锡、德勤、埃森哲、IDC） 6 1.3 数据底座革新：零售智能化转型的破局关键 根据贝恩咨询报告，中国消费者对 AI 工具接受程度高，中国消费者对 AI 的信任度比美国和欧洲 消费者分别高出 45%和 40%。麦肯锡报告显示，生成式 AI 每年可为全球零售业创造 2.6 万亿至 4.4 万亿美元价值 AI 应用落地所需要的高质量数 据，严重影响零售企业智能化转型。根据 Gartner 的数据，2026 年 60%的 AI 项目因缺乏“AI 就 绪数据”（AI-Ready-Data）而被放弃。麦肯锡研究同样表明，在 AI 项目的整个生命周期中， 数据科学家和工程师高达 80% 的时间和精力花费在数据准备、清洗、整合和标注上。这极大地 降低了项目效率，拖延了 AI 应用的上线。 数据底座的革新成为零售企业解锁

十五五”规划指导手册 战略评估与 环境 分析模型 战略评估与 环境 分析 从战略、结构、制度、风格、员工、 技能、共同价值观七个维度，全面 扫描企业内外部匹配度，诊断战略 执行与 组织 要素的协同性 麦肯锡 7S 模型 01 分析行业竞争格局，涵盖供应商议价能力、购买者 议价能力、潜在进入者威胁、现有竞争者竞争强度、 替代品威胁五种行业环境压力源 波特五 力模型 02 梳理企业内部优势（ Strengths “战略控制点”（如 苹果聚焦设计与 生 态 ），明确可优化降本或强化竞 争的环节，适配运营战略诊断、成本管控与差异化 战略设计 麦肯锡 7S 模型 波特五力模型 SWOT 分析模型 GE 矩阵模型 价值链分析 62 “ 十五五”规划指导手册 n工具模型 设计逻辑 n 麦肯锡三层增长模型 n 安索夫增长矩阵 n 战略罗盘模型 n 波士顿矩阵 基于三层面增长理论，划分核心业务优化（聚焦现有业务效率与份额提升 务特点与 发展 前景 ， 设计适配业务架 构，合理 分配资源 战略设计与 业务组合 模型 63 “ 十五五”规划指导手册 战略设计与 业务组合 模型 方法 论 核心价值 典型产出 麦肯锡 三层增长模型 帮助企业避免业务发展短视或冒进，分层规 划、合理分配资源，构建业务增长梯队，适 配不同发展阶段业务布局需求 业务增长三层面规划图、各层面业务行动路 线（如核心业务流程优化方案 ）、资源分

第4页 共14页 简单金融 成就梦想 1. AI+HR：缓解人才缺口，开启智能管理新篇 AI 人才紧缺，人工智能代理或成破局关键。麦肯锡最新报告显示，到 2030 年中国对 AI 专业人才需求预计达 600 万。但据其估计，国内外大学及现有顶尖人才储备届时仅能 提供约 200 万，仅为所需的三分之一，人才缺口或高达 400 万。人工智能代理（AI 场角色 重新定义和技能升级。普华永道预测，2025 年 AI Agents 能让现有劳动力扩充 1 倍以上。 图 1：2030 年，中国顶尖科技人才缺口或超 400 万 资料来源：麦肯锡分析，申万宏源研究 AI 与人力资源各场景的融合，契合政策导向。中国政府重视人工智能产业发展，推动 AI 向应用场景加速渗透。2017 年，国务院《新一代人工智能发展规划》提出构建开放协 同的

的想象空间。相较于已在金融领域被广泛应用的 传统判别式 AI，大模型具有更强的通用泛化能力， 能够处理复杂多样的信息理解、内容生成、多轮对 话等任务，在金融领域具有较大的价值创造空间。 例如，据麦肯锡测算，大模型有望给全球金融行业 带来每年 2500 亿 ~ 4100 亿美元的增量价值，对应 约 9% ~15% 的营业利润增厚空间；据清华经管联 合度小满等发布的《2024 年金融业生成式 AI Technology 金融科技 37 2024-10 国际金融 INTERNATIONAL FINANCE 根据麦肯锡 2023 年的调研数据，金融行业从业者 反馈“在工作中常规使用大模型”“在生活中常规 使用大模型”和“在工作和生活中均常规使用大模 型”的数量占比达 42%，而这一比例在麦肯锡 2024 年的调研数据中上升至 48%。 整体而言，可以观察到大模型当下主要被应用 于业务场景简单的非决策类环节（见图

9035 AI 技术的迭代升级正重塑全球产业格局，其释放的市场价值潜力已形成广泛共识。面对 AI 技术革命，金融、医疗、制造等领域已全面布局，保险业作为典型的数据 密 集型行业更是战略核心区。根据麦肯锡测算，生成式 AI 将对保险业带来的生产力高达 700 亿美元，对与保险业密切相关的健康 - 康养行业带来的生产力高达 2600 亿美 元。 按行业划分的生成式 AI 的生产力提升 240- 180 240- 390 200- 90- 150 110 170- 290 160- 270 100- 170 80- 140 来源： 麦肯锡公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 生产力（十亿美 元） 150- 250 180- 300 60- 100 60- 110 60- 110 40- 70 农 业 230 340

，后续可能是“数据定义汽车 ”。 业界对软件定义汽车的常见理解 产品开发过程，要从此前的重视硬件转向重 视软件；整车由硬件主导转向软件主导。 资料来源：清华大学，麦肯锡 软件功能的不断增加将推动汽车软件的市场规模将不断扩大， 成为产业新的增长极。 软件定义汽车有了新的含义 自动驾驶功能的不断升级 ，对车用芯片算力的要求越来越高 ，用户需求倒逼上游企业开发出集合

敏捷的协作。在组织内部敏捷的协作是非常重要的，不仅 要协同，更重要的是快速而敏捷。 企业架构 为什么要数字化转型 数字化转型实现之道白皮书 12 11 数字化转型挑战 哈佛商业评论、麦肯锡、CIO杂志等多家著名机构，都给出了讨论“为什么数字化转型失败”方面的讨论，很大原因对 数字化转型面临的困难认识不够清楚。数字化转型面临的挑战，主要体现在如下几个方面： 跨界 知识跨界 在企

化工减碳进程。控制现代煤化工规模、优化用能结构、创新煤化工短流程、增加绿氢普及度等实现逐步 降碳。 2030—2050 年：绿氢耦合技术逐步规模化，电机和电驱动技术国产化实现突破，电气化程度较高，可实 现深度脱碳。麦肯锡报告指出，预计在 2050 年，80% 以上的甲醇生产需要使用 CCUS 或绿氢，才能实现 1.5℃ 温控路径下甲醇行业全面碳减排的要求。在合成氨行业中，政府通过农民教育和地方监管，积极控制 免因 设备故障导致的生产中断。 远程监控与智能调度技术应用：该技术提升了设 备管理水平，实现精准控制和预测性维护，减少了 设备停机时间并提高了设备利用率。 7.2.2 建材行业 麦肯锡公司（McKinsey）报告数据显示，2020 年全球建材行业的数字化渗透率大约为 30% 左右。 中国物流与采购联合会报告显示，截至 2020 年底， 中国建材行业中约有 术进行实时监测，精确识别生产过程中碳排放源， 提升了碳排放管理水平。 石化与煤化工行业在生产流程、能源管理和安 全管控等方面具有较多共性，数字化技术的应用场 景也存在较强的相似性。根据麦肯锡公司报告， 全 球化工行业的数字技术渗透率约为 20%~30% 左右。 根据中国化学与物理电源协会的数据，中国化工企 业中大约有 50% 的企业正在使用或考虑使用自动化 设备