研究合作伙伴 金融服务行业转型现状： 研究报告 探索迈向数字卓越之路 前言 ��� 名 在每天与我交流的那些世界各地的金融机构中，几乎所有机构都将提升客户体验列为首要任务。整个行业所面临的压 力愈发严峻 — 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 标准，受访者已被告知调查 目的、其数据将被使用的方式，亦知晓其回 复将得到匿名处理。在访谈过程中，受访者 也可以随时撤回其同意。并未收集或记录 任何可识别个人身份的信息。 � | 探索迈向数字卓越之路 领导者重视组织化协同、人才并积极进行 实验，以保持领先。他们认识到，渐进式的 制胜是长期成功的关键。 ���% 的领导者为其组织转型建立了明确的领导与 治理体系 ��% 的领导者正在测试生成式 AI � | 探索迈向数字卓越之路

一、数智化的觉醒：时代变迁中的财务管理新趋势 03 序 章 启航财务管理新时代—————————————————————— 03 本白皮书的航行指南 02 财务管理新纪元：世界一流企业的智能费控卓越之道———————— 02 二、智能费控的趋势：智能费控系统正向“决策型平台”演进 10 四、智能费控落地的挑战：理念领先，实践迟缓 17 一、费用管理建设现状：智能费控系统“形在而神未至” 08 我们希望通过本白皮书，为财务管理者、信息化负责人及企业 决策层提供一份指引，共同探讨如何通过智能费控重塑费用治 理体系，推动财务职能由管控走向赋能，由事务走向价值。 本白皮书的航行指南 财务管理新纪元 世界一流企业的智能费控卓越之道 I A 03 ｜序章 启航财务管理新时代 智能财务启未来，数据洞察促决策 政策指导助成长，业财融合开新局 风控优先防未然，社会责任显担当 技术创新层面，人工智能（AI）正成为推 系，本章提出“三阶段演进模型”，将智能费 控的发展路径划分为入门级、进阶级、卓越级（世界一流）三个阶段，并介绍其战略定位、目标任务与建设 重点，构成企业制定战略与发展蓝图规划的参考。 智能费控的战略价值，不仅在于流程自动化与合规固化，更在于其未来能否成为企业数据驱动决策与资源配 置的关键基础设施。从入门级到卓越级的蓝图规划，应当是企业财务战略、IT 架构、业务协同和人才体系融 合演进的缩

化转型。其成员（“灯塔工厂”）通过应用 AI、物联网等技术， 结合一线人才创新与循环经济方案，突破“试点困境”，实现运 营效率与减排双突破。例如，2024 年的灯塔工厂分两批进行评估， 聚焦数字化与可持续领域的卓越实践（见表 1）。 表 1：2024 年灯塔工厂评选类别 （一）如今的全球灯塔网络：一个鼓舞人心的同行网络 全球灯塔网络自成立以来，从最初的16家扩展至189家工厂， 覆盖 30 多个国家及 18%的学习对象来自自身行业。例如，汽车、电子等领 域的经验可启发八个以上其他行业。依托世界经济论坛平台，企 业通过协作跳过试错阶段，直接应用已验证的转型方法。 （二）2024 年新晋灯塔工厂：提高卓越运营的标准 每个灯塔工厂都可以实现卓越运营：新区域、新行业和新解 决方案。2024 年，全球灯塔网络认定 36 家灯塔工厂，分布 30 多 - 5 - 国，新增瑞士、越南和摩洛哥，摩洛哥成非洲首例，覆盖行业领 马来西亚槟城 化学品 吉友联 印度巴鲁奇 工业设备 美的 中国重庆 郑州煤矿机械 中国郑州 新增端到端灯塔 工厂 最新灯塔工厂的经验教训：技术、人才与可持续发展是实现 - 6 - 卓越绩效的关键因素。灯塔工厂的共性是都遵循一套共同的准则， 即致力于可持续且可大规模推广的数字化转型。在技术方面。当 前，数字创新企业面临的核心挑战已从“试点困境”转向“规模 瓶颈”——成功试点难以转化为可持续的规模化应用。灯塔工厂

政部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局联合开 展 2025 年度智能工厂梯度培育行动。按照《智能工厂梯 度培育要素条件（2025 年版）》（附件 1，以下简称《要 素条件》），分基础级、先进级、卓越级和领航级智能工 厂四个层级进行培育。有关事项通知如下： 一、基础级和先进级智能工厂培育工作 基础级智能工厂聚焦数字化改造、网络化连接开展建 设，推动数字化普及；先进级智能工厂在自评为基础级智 本地区先进级智能工厂培育认定，有关中央企业做好本 集团先进级智能工厂培育认定，并将先进级智能工厂名 单报送工业和信息化部（装备工业一司），有关中央企业 同步报送国务院国资委（科技创新局）。 二、卓越级智能工厂培育工作 卓越级智能工厂按照《要素条件》要求，聚焦数字化 转型、网络化协同和智能化升级开展建设，打造全国领先 的发展标杆。 （一）申报条件 1.申报主体在中华人民共和国境内注册，具有独立法 工厂，智能制造达到国内领先水平，开展了人工智能技术 应用探索，并达到卓越级智能工厂要素条件要求。 3.申报主体须配合开展现场核查、技术推广和典型案 例交流等工作。 （二）组织实施 1.申报主体参考《智能制造典型场景参考指引（2025 第 43 页 共 162 页 年版）》（工信厅通装函〔2025〕155 号，以下简称《场 景指引》）、《要素条件》，按照《卓越级智能工厂项目 申报材料清单》（附件

经营分析数字化平台设计及指标体系优化 以数字化转型提升国有企业创新能力《下》中的案例 组织与人才 人力资源数字化转型 人力资源转型、组织转型、人才转型 技术赋能 企业智慧运营 技术战略与转型、云服务卓越中心 分析与认知 数据安全和隐私 网络安全评估 数据安全与隐私保护 国企数字化转型全面提质增效（上） | 国企数字化转型的常见流程 12 5.1 数字化时代日益复杂多变的国际国内监管环境， 针对管理层、关键业务部门与核心岗位高度定制化的交互式分析面板，管理层可多维度掌握业务转型与升 级的进度与状态，并与关键业务部门和核心岗位实现数据共享、指标联动。宽视角、立体化的可视化分析 体系，支撑了企业从流程卓越的推进路线到流程细节的深入探究的全生命周期优化提升。帮助该企业在短 时间内，识别出了5类无法以传统手段发现的“重要”级别的业务瓶颈与流程缺陷——每季度节省的生产成 本达百万，同时避免了千万级别的产品召回风险； 监控自动化的效 率与合规，同时识别并发现新的自动化机会，进一步推动企业的数字化转型。 高效透明 降低风险 增效降本 流程卓越 复杂流程清晰呈现 业务流程复杂不清 运营与合规风险一目了然 风险识别与控制缓慢低效 数据驱动的快速提升 效率提升方案散乱无序 流程卓越的智能制造 大量依赖经验与推测 案例十二：某大型央企财务公司智能业务机器人项目 项目背景： 该财务公司所在集团为我国

并生成文本、图像、音乐等内容。比如 BERT、GPT、 PaLM、BLOOM、LLaMA 和 Chinchilla，就都属于 大型语言模型。 术语须知 探讨采用生成式人工智能所面临的挑战 • 从试点转向生产 • 选择卓越的高性能基础模型（FM） • 使用专有数据来增强基础 FM，打造与众不同的应用程序 • 保护数据并控制数据共享方式 • 培训人员掌握这一新技术 大众认为在采用生成式人工智能时某些方面会遇到挑战，其中包括 6 应用场景 1 ：产品工程 更快开发出更出色的新设计 当今的制造公司面临着诸多挑战，既要应对本地设备限制、远程系统访问， 又要不断创新以保持竞争力。生成式人工智能让制造企业能够快速有效地探 索卓越的设计方案，来大幅度减少成本、材料以及杂乱无章的情况，并尽可 能缩短设计时间，优化生产方法，而其输入内容和制约因素的数量之多，超 出了人类的想象。 设计潜力 通过将人工智能与高性能计算（HPC）相结合，生成式人工智能重塑了不同 客户可从亚马逊云科技服务中获得的相同的安全防御 能力、访问权限控制等功能/特色。底层是用于训练 LLM 和其它基础模型来生成推理或预测的基础设施。 凭借企业级的安全性和隐私性、可供选择的优秀基础模 型、数据优先的方法以及性能卓越、成本合理的基础设 施，制造企业相信亚马逊云科技能够加速发展生成式人 工智能技术，从而减少将新产品和服务推向市场的成本 和时间，提高员工生产效率，简化运营，优化供应链并 改变客户体验。 亚马逊云科技云端生成式人工智能（续）

率，形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的水务行业新生态。 3. 项目目标 通过云计算、大数据和人工智能等新一代的互联网 IT 技术，叠加上北控水 务多年积累的行业知识和工艺技术，以及结合北控水务的卓越运营管理理念，开 发出一套面向水务行业的智慧水务运营管理平台 BECloudTM，面向北控水务集团 的水厂，建立“数字化”应用和标准化运营体系，实现运营管理能力的深度提升。 未来将运营管理平台 现数据挖掘、开发大数据模型等创造数据条件。 图 6 生产数据质量判别与清洗 图 7 生产数据质量判别统计分析 （3）基于平台，整合数据、模型、工具，开发实现污水厂数字双胞胎 作为北控水务集团卓越运行“智慧大脑”的核心模块，数字双胞胎其实质 是通过 BECloudTM 将水厂实时数据、静态数据与机理模型、BIM 模型进行整合 开发，实现物理资产及其运营状态的数字全方位透彻可感知的呈现。结合水厂 的运营管 工业互联网先进应用案例集 9 理提供全方位的运营辅助决策，并探索基于云端的实时控制，追求实现极致的 高效、稳定运行和人工的最优化利用。数字双胞胎将为北控水务建立起集团的 卓越运营模式，提升运营管理能力提供工具支撑。 2018 年 4 月 22 日，在第八届中国水业院士论坛上，北控水务将自主开发 的“污水厂数字双胞胎”概念版向水行业内进行了发布，以三维虚拟水厂为基

会供应持续、稳定电力的使命。电力系统的稳健运 作对于维护国家的安全、促进经济的繁荣以及提升 民众的生活水平至关重要。TDengine，作为一款 以时序数据库为核心的大数据平台，凭借其突破性 的底层技术创新、卓越的性能和稳定性，持续助力 电力行业提高运营效率与可靠性，为电力行业的数 字化转型提供了独到的视角和深刻的洞察力。 在电力行业的深耕中，我们凭借深厚的项目经验， 不断深化对行业特性的理解，并精准把握业务的核 题。其轻量级的产品可在端-边-云等多种场景中部署，有效支持电力市场化的业务需求，为 电力企业提供了一种灵活、高效的数据管理解决方案。 同时，随着电力系统采集频率的提升，TDengine 展现出了卓越的数据读写效率，满足了对 实时性要求极高的场景。对于长期存储的需求，TDengine 不仅支持时序数据分析，还与传 统工业实时库相比具有明显优势。在电力行业数智化转型的大潮中，TDengine 的新型 System、OPC、Kafka、InfluxDB 等高效汇聚数据。以前端 Kafka 接入为例，TDengine 可通过自定义规则引擎清洗和转化数 据，以确保数据质量。在数据存储方面，TDengine 支持实时+历史合一，展现出卓越的压 缩性能，无论是数据写入或查询需求，都能满足大规模数据的管理需求，同时其分布式设计 和多级存储策略有效降低了存储成本。对于数据分析，TDengine 不仅支持 SQL 和时序数 据函数扩展

《苏州工业园区可持续发展（环境、社会、治理）白皮书》是苏州工业园区发布的第一份可持续发展白皮书，它 概述了园区在环境、社会和治理（ESG）方面的深厚积淀和实践成果，体现了园区对于可持续发展的承诺，展示 了园区在推动绿色发展、社会责任和卓越治理方面的具体措施和成效。 此报告覆盖时间范围至2023年12月31日。 报告框架依据 本报告参考国际可持续准则理事会（ISSB）发布的《国际财务报告可持续披露准则第1号—可持续相关财务信息披 态环境、推进科技创新和实现资源高效利用等方面取得的显著 成效。 • 首份开发区可持续发展（环境、社会、治理）报告 白皮书是全国首份开发区可持续发展（环境、社会、治理）报告，从绿色园区、和谐社会、卓越治理三个维度出 发，识别了十七个重要性议题，向全社会传达了苏州工业园区将可持续发展议题全面纳入治理、战略、风险管理 的决心，为推动我国乃至全球各类开发区可持续发展提供了先行示范。 • 探索构建首套 能源利用 03 资源利用与循环经济 04 环境污染防治 05 生态多样性 11 和谐社会：产城互融篇 01 产业发展 02 人才培育 03 城市建设 04 社会公益 05 开放融合 19 卓越治理：智慧创新篇 01 治理架构 02 企业服务 03 社区服务 04 数字政府 26 未来蓝图：责任与担当 01 我们的责任 02 未来蓝图 31 目 录 04 厚积薄发 06

日消息，DeepSeek在 140 个市场的移动应用下载量排行榜上位居榜首。 DeepSeek-R1 模型以其卓越性价比和出色性能，为 AI 模型的研发和应 用提供了新的思路，打破了传统观念中对 AI 大模型高投入、高算力的 固有认知，加速 AI 大模型落地应用端。  DeepSeek-R1 蒸馏小模型性能卓越，驱动端侧 AI发展。根据 DeepSeek 官 网 数据 ， DeepSeek-R1 的 蒸