人工智能行业概况 • 人工智能市场概况 • 生成式人工智能概况 • 人工智能对各行业的影响 2. 人工智能对住宿业和商务旅行的影 响 • 人工智能对于住宿业的影响 • 人工智能对于商务旅行的影响 3. 旅行者对人工智能的使 用 • 人工智能对于旅游者影响 目 录 © 2024 Wezo. - All Rights Reserved 扫描领取报告 人工智能行业概况 第 01 章 扫描领取报告 77% Next Move Strategy Consulting 2 0 2 4 - 2 0 3 0 年人工智能复合年均增长率 +1.549 万亿美元 +4328 亿美 元 我们统计了主流机构对于人 工智能 ( AI) 市场， 均预计 将 在 未 来 十 年 呈 现 显 着 增 长； 根 据 Statista 的 数 据 ， 人 工 智能市场规模预计将从 2 0 2 3 年的 奥地利是欧洲住宿企业将人工 智能 ( AI) 视为未来六个月关 键 机遇的比例最高的国家有 4 4 % 的奥地利受访者认同 人 工 智 能 对 住 宿 和 商 务 旅行 的 影响 人工智能对于住宿业的影响 +38% 2 0 2 3 年 8 月进行的一项调 查 中有 38 % 的德国受访者认 同 S o u r c e ( s ) : B o o k i n g . c o m ;

专业型： 知识技能 > 沟通协调 > 领导管理 营销型： 沟通协调 > 知识技能 > 领导管理 全球标杆 中国智慧 影响 - 影响范围  “ 影响”要素主要用于评判岗位在业绩增长、决策制定等方面对于公司的价值。评判这一要素的主要方式 是：分析该岗位在公司的什么范围内，产生怎样的影响效果。此要素包括：“影响范围”和“影响程度”两 个 维度 影响范围 判定 评判标准 集团级 唯一条件 控制两个或两个 或：参与制定具体工作方法、程序等专业细则 条件三 对于达成当前工作目标负有直接责任 极少影响 + 全部满足极少影响的条件，部分地满足部分影响条件 极少 影响 条件一 在相关影响范围内，完成指定专业工作的部分环节，需要接受他人的指导或帮助 或：按照具体操作指示完成工作，受到全面的监督，需要接受他人的指导或帮助 或：负责业务系统下十分成熟的常规化重复性工作 条件二 对于达成当前工作目标负有部分直接责任 全球标杆 全球标杆 中国智慧 解决问题 - 问题复杂性  “ 解决问题”：主要用于评判岗位在问题判断、分析和创造过程中对于公司的价值。评判这一要素的主要 方式是：分析该岗利用什么样的手段，处理或解决怎样的问题。此要素包括：“问题复杂性”和“解决方 式”两个 维度 问题复杂性 判定 评判标准 综合 唯一条件 为辨析并解决组织最 关 键的经营管理问题，需从 相关的 所有方面进行分析，行业内几乎没有可借

与支撑 ? 在哪里竞争 ? 如何取胜 ? 成功使用战略阶梯需靠“环环相扣”及“反复对证”的方式来增强业务设计的实际效益 品牌建设、集团管控、规模领先、全球经营 7 根据咨询团队的项目经验，结合对于国际销售业务的理解，项目组构建了国际销售业务 的体系框架 国际销售业务体系框架 愿景 品牌建设、集团管控、规模领先、全球经营 策略层 销售策略开发 客户价值分析 合作伙伴管理 市场策略研究 组织管控稳健化 组织内外协同化 精益制造弹性化 K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K 关键改进方向 8 基于销售体系框架，匹配目前的现状，项目组对于销售业务的各个核心模块进行了成熟 度评估并识别了主要改进点 国际销售业务能力评估 市场策略研究 基本 平均 领先 客户价值分析 销售策略开发 合作伙伴管理 商机管理 销售流程 销售支持 科学报价能力尚有提升空间 改进点识别  对于合作伙伴的监督考核体系有待完善，相关制度文件有待补充  缺乏系统化的商机管理（客户资源开拓、转化、成交）的制度和方法  各业务部门缺乏规范化的销售流程指引，对于业务人员的销售过程管理以及业务 能力评估提升有较大提升空间  未能形成有效的客户服务以及以客户信息管理为驱动的客户价值管理和业务驱动  缺少体系化的数据、文档管理机制，对于历史信息没有科学的留存机制

与支撑 ? 在哪里竞争 ? 如何取胜 ? 成功使用战略阶梯需靠“环环相扣”及“反复对证”的方式来增强业务设计的实际效益 品牌建设、集团管控、规模领先、全球经营 7 根据咨询团队的项目经验，结合对于国际销售业务的理解，项目组构建了国际销售业务 的体系框架 国际销售业务体系框架 愿景 品牌建设、集团管控、规模领先、全球经营 策略层 销售策略开发 客户价值分析 合作伙伴管理 市场策略研究 组织管控稳健化 组织内外协同化 精益制造弹性化 K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K 关键改进方向 8 基于销售体系框架，匹配目前的现状，项目组对于销售业务的各个核心模块进行了成熟 度评估并识别了主要改进点 国际销售业务能力评估 市场策略研究 基本 平均 领先 客户价值分析 销售策略开发 合作伙伴管理 商机管理 销售流程 销售支持 科学报价能力尚有提升空间 改进点识别  对于合作伙伴的监督考核体系有待完善，相关制度文件有待补充  缺乏系统化的商机管理（客户资源开拓、转化、成交）的制度和方法  各业务部门缺乏规范化的销售流程指引，对于业务人员的销售过程管理以及业务 能力评估提升有较大提升空间  未能形成有效的客户服务以及以客户信息管理为驱动的客户价值管理和业务驱动  缺少体系化的数据、文档管理机制，对于历史信息没有科学的留存机制

背景下， SFT 通常被认为是不可或缺的一步，其逻辑先用大量人工标注的数据来让 模型 初步掌握某种能力（如对话或者语言风格），然后再用 RL 来进一步优化性能 DeepSeek-R1 系列跳过对于大规模人工标注数据的依赖 无需构建和维护高质量的 SFT 数据集，而是让模型直接在 RL 环境中进行探索 类比：初学者在没有老师指导的情况下，通过不断的尝试和错误来掌握一门新的技能。 这 8T 高质量 Token 上训练）（基座模型知识帮助突破推理上界，也有 一些 工作利用小模型复现 Aha Moment 得益于大规模 RL 和高质量推理数据）； 大规模强化学习加持： GRPO 对于强化学习训练的优化； 规则化奖励： 绕过奖励攻陷问题，但是得益于推理问题可以进行自动化标记和验证 （ Self-Automated Verification and Annotation) ，这是与一般聊天和写作请求任务不同的； 使模型在推理能力不减的前提下，语言表现更为自然， 适应性更为广泛。 全领域 RL RL for all Scenarios 进一步提升除了 reasoning 能力之外帮助性和安全性 对于 reasoning data, 可以用基于规则的奖励 对于 general data, 可以用奖励模型来建模人类偏 好意图 成效： 最终版本的 R1 不仅在推理和对话能力上达到了高水 平， 还具备更安全的交互性能。 Stage

现数据的访问控制，以确 保数据的安全性和可靠性。 数据访问控制 数字孪生数据底座 扫描仪技术 通过扫描仪技术，可以对工厂内设备、生产线等对象进行快速测量 和扫描，以便对工厂进行数字化表示。 人工录入 对于部分无法自动化采集的数据，可以通过人工录入的方式进行数 据采集。 传感器技术 通过传感器技术，可以实时监测工厂内设备、生产线等对象的工 作状态和数据，以便对工厂进行数字化表示。 物理模型采集与建模方法 数据采集的准确性和及时性对于数字孪生模型的真实性和有效性至关重要。 数据存储 数字孪生智能工厂的数据存储主要包括设备数据、生产线数据、产品信息等。数 据存储的安全性和可靠性对于数字孪生模型的安全性和有效性至关重要。 数据管理体系建设 数据可视化 数字孪生智能工厂的数据可视化 主要包括设备状态监测、生产线 运行数据、产品信息等。数据可 视化的直观性和可操作性对于工 厂的智能化控制和优化至关重要。 数字孪生智能工厂的数据挖掘主 要包括设备故障预测、生产线优 化调度、产品工艺优化等。数据 挖掘的准确性和有效性对于工厂 的智能化控制和优化至关重要。 数据分析和报告 数字孪生智能工厂的数据分析和 报告主要包括设备运行状态分析、 生产线效率分析、产品市场竞争 力分析等。数据分析和报告的及 时性和准确性对于工厂的智能化 控制和优化至关重要。 数据可视化与数据挖掘技术应用 数据分析 数字孪生智能工厂的数据分析

规则设定的数据输入 以上基于历史数据对于服装品类的消费人群进行细分，此外我们还将结合当前的行为数据对于未来的购买倾向做出精准预测。 埃森哲可以根据御膳房大数据给出，基本的分类规则。如果企业有个性化的需求，我们会通过咨询工作，给出某个企业的精准、详 细分群规则 。 借助历史订单记录将服装类消费者按照如下方式进行分群 SS2- 时尚潮人 (x% ） 对于当季流行的新品兴趣浓厚， 客单价明显高于 SS1- 价格敏感 (x% ） 对于性价比要求较高，且比较挑 剔，对于折扣，活动等形式的优 惠活动比较敏感 历史订单记录 SS5- 品类 (x% ） 风衣，棉衣，羽绒服等 历史订单记录 + 近期浏览行为 SS6- 新访客 (x% ） 没有交易记录，根据浏览行为促 成首次下单 近期浏览行为 SS7- 会员购 ( 忠诚 度 ) (x% ） 偏女性，对于某一品牌的忠诚度 较高，历史购物累计达到某一金 周期内（周） 产生购买 Y% 对每天新近浏览店铺的人员进行信息推送，并对一周内产生 购买的订单人员进行统计，对于未能够下单的人员进行跟踪。 并在一周之后对其进行第二波次的行销活动。 对于未能够产生购买的买家进行二次营销，此处我们将 符合规则的买家直接通过短信的方式来推送优惠信息， 对于仅浏览某一产品页面的买进进行邮件互动。 买家 ID 姓名 电话 邮件 首次浏览时间 近期浏览时间

料需求的衔接 供应链： • 在整个供应链体系中，由总部集中管控，基地执行的策略 • 电池运营中心的统筹需求，安排各基地的电池生产供应 • 根据销售运营提供的进需求，合理安排各基地的生产 • 对于关键物料的供应，由集团供应链统筹规划，物流统一负责到 客户的发运 重点环节： • 销售需求与客户 的衔接 • 销售需求和发货 需求以及排产需 求的衔接 • 排产需求和物料 需求的衔接 • 电池的供应和的 OA 和 Excel ，由于目前同实物 库存不同步，订单管理过程中无法实现对于库存的匹配； 对于运单的创建在 TMS 系统中完成，但是 TMS 系统独 立应用 • 部分基地成品仓库采用 WMS 系统，实现仓库出入库流 程的条码管理；但是 WMS 系统目前尚未同其他集成， 对于仓库同相应集成部门的业务往来以线下沟通为主； 同时对于仓库的规划和管理基地自行管理 订单管理 仓库管理 进出口管理 运输管理 商的对接靠线下沟通，基本实现运输调度，运输费用结 算，对于国际运输的多段运输无法实现一站式全程跟踪 和追溯。 领先实践 • 通过订单系统 /TMS 系统 /WMS 系统之间的集成应用， 实现从订单下达对库存锁定，运单的自动生成以及仓库 拣货单的自动生成，实现订单从订单下达，仓库拣货出 库以及运输发运的全过程管理。 • 所有网点仓库集中管理，实现全网络库存可视，对于公 司所有网点仓库采用统一平台，统一标准，仓库的

目前面临的管理难点 u 整体业务应用仅做到基本的进销存管理，订单接收，新品创建，生产计划还是以电子表格为主，信息化应用相对比较初级。 u 生产过程通过人工记录进行产品特征码管理，无法快速实现产品的全流程追溯，对于客诉无法快速响应，无法有效规避风险，造 成公司损失。 u 生产计划执行统计依靠人工，数据延时一天，计划员天天加班，工作量大。重复性劳动多，价值低。 u 采购业务供应商寻源、订货、对账、开票全部线 通过对产品计划批量的设置，可以解决 生产经济投放量与客户需求之间的平衡，减少 无效库存，提高产品周转率。 生产批量： MRP 计划以此做为产品生产量的 修正参数，将需求修正为此批量的倍数。 发料倍量：对于不可拆包物料，通过发料倍量 来修正发料单据数量，确保仓库整包装出库。 计划批量策略 物料计量单位管理策略——产品多重计量管理 基于车轮行业对产品材料成本耗用及减重设计要求的管理，在系统中通过双计量 车间作业生产过程管理 生产计划下达 产线日计划开工 日计划工单派工 日计划作业领料 工序作业移转 工序作业完工 生产日计划完工 系统实现 车间作业生产过程管理 车间物料耗用记录方式： 1 、对于无法确定单个产品的使用数量如铝锭、添加剂、油漆、酒精等，采用倒冲发料； 2 、到月底可对仓库进行盘点，盘点差异可进行差异倒冲，根据产品领用该材料的比例，产 生对应的领退料单 生产计划下达 产线日计划开工

关注短期内对业务的影响  IT 部门出于整体优化的观点，则倾向 于 关注中长期内对系统的影响 因此两者经常难以达成一致意见。在这样 的情况下，让经营层参与讨论，并利用其 他公司的案例作为依据，对于形成一致意 见来说是一个有效的办法 IT 战略的制定、统筹是 CIO 办 公 室工作人员的职责，但他们 绝不 应该成为主角，主角应该是实际 执行各 IT 战略的 IT 部门各相关 负 责人。要制定能引起各相关负责 IT 投资方案  确保 IT 投资的效果 业务部门  对业务部门提供最佳的 IT 服务 IT 部门 CEO 等经营者、业务部门、 CIO 和 IT 部门等，都属于公司里的 IT 投资相关者。对于这些相关者，需 要明 确其各自的职责与责任。如果职责与责任不明确，则容易产生如 IT 投资无法产生价值、部分优化 的系统 林立等问题 经营层  确认 IT 投资的整体有效性  明确相关者的职责与责任 监控，作出必要 的应对。 CIO 需要根据情况作出 诸 如“全面中止投资”、“缩减 系统规模和功能，通过缩 小对象用户范围重新优化 投资回报”等判断 设计和开发阶段 风险管理不能放松 系统上线对于业务部门来 说只是创造价值的起点而 已，因此， IT 部门需要 配 合业务部门，不断提高用 户利用系统的积极性。此 外，系统上线后，还需要 根据用户的意见进行功能 和性能方面的改善 运营维护阶段