信息整合难度大，数据价值尚未 充 分挖掘 • 客户信息安全问题 • 传统在线客服拟人度低 ，客户体验 差 • 缺乏主动、个性化客户管理 传统金融客服中心运营模式面临诸多 挑战 • 业务迭代快 ，知识更新难 • 专业性语料库搭建难度大 • 知识管理落后 ，缺少定制化服 务 1. 管理效率 2. 业 务 推 进 3. 技 术 应 用 • 软硬件部署版本老 化 • 业务支撑瓶颈明显 • 全面捕捉客户数据 • 行业知识库系统的整合建立 • 提供客户信息安全保护 • 快速迭代技术 + 快速迭代业 务 • 自助化工具提高运营管理效 率 • 多渠道打通 • 客户全生命周期洞察 • 全面数据获取与分析，完善 产 品与服务 • 智能多轮对话机器人 ( 语音 + 在 线 图像 认知层 算法层 大数据 云 感知层 平台层 万亿级搜索数据 百亿级定位数据 存储 B C 网络 数据 知识管理 智能知识库及运营平台 自动化知识挖掘、分类、迭代扩展，重塑知识管理流程 人力成本 智能语音 & 在线客服机器人 / 客服助手 / 自动化外呼 代替部分人的工作来降低成本，辅助人的工作提升效率和效果 客服环节 智能语音 & 在线客服 多轮对话机器人

......................................................................................101 4.3.1 数据迭代与模型更新.............................................................................................. .....................................................................................200 10.2.1 技术迭代规划................................................................................................. 差异化核保建议生成（覆盖 83 种常见疾 病） 3. 人工复核焦点自动标注（减少 70%核保员重复工作） 该技术架构已通过金融级数据安全认证，支持私有化部署条件 下的实时模型更新，确保在严格合规要求下保持技术迭代能力。实 际部署案例显示，接入 DeepSeek NLP 模块后，保险机构在线客服 的首次解决率从 54%提升至 82%，平均处理时长缩短 65%。 1.2.2 场景化智能体的应用潜力 在保

.................70 Fraudar 算法在京东关系网络反欺诈中的应用...........................................85 携程金融自动化迭代反欺诈模型体系.........................................................100 微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用............ LDS 算法的思想：在训练 GCN 模型的参数的同时对网络的结构进行调整，在最 初的时候给予一个网络结构（邻接矩阵），先固定 GCN 的模型，然后训练邻接 矩阵，通过几轮迭代之后再固定邻接矩阵，再训练 GCN 模型，通过几轮迭代之 后，可以得出一个合理的网络结构。总的来说，这个算法实际上就是一个极大似 然估计以及伯努利分布的问题。在 LDS 算法学习邻接矩阵的时候实际就是学习两 个点的邻边是否应该存在，实际上为一个 务器会把 模型推到各个设备上，然后各个设备基于本地的数据来优化模型，得到一个更新 的梯度，把这个更新的梯度发给服务器，服务器收到这么多梯度之后，会更新全 局模型，然后发到这些设备上，这些设备又迭代，直到这个模型在某种程度上收 敛为止，这就是联邦学习最开始的一个雏形。 3. 国内联邦学习与谷歌联邦学习的区别 区别一： DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 39 大概在 2018

产业协同低效：技术供应商能力分散与企业需求的差距。 本白皮书旨在为企业智能化转型提供系统性参考，通过解析智能应用的核心特征、构建分级成熟度模型、设计分步 实施路径，我们希望为不同数字化基础的企业厘清转型逻辑。在技术快速迭代的背景下，期待与产业界共同探索最佳实 践，务实推进应用智能化落地进程。 ——《应用全生命周期智能化白皮书》编写组 前言 迈向 AI-Native 时代：智能体驱动的应用现代化新范式 近两年来，随着 AI 新范式，已成为推动行业变革的重要力量， 智能化必将成为驱动数字经济发展的核心引擎。 过去十年，云原生重构了 IT 基础设施；未来十年，AI 原生将重新定义企业运营范式。这场变革不是简单的技术迭代， 而是认知维度的跃迁——企业需要从“功能驱动”转向“价值创造”，从“流程优化”升级为“智能决策”。 华为云始终践行“一切皆服务”战略，致力于将最前沿的技术转化为企业触手可及的服务能力。在应用现代化领域， 业韧性，抵御外部供 应链风险，为应用智能化生态的长期安全稳定保驾护航。 推动人工智能蓬勃发展的前提是应用现代化的发展成熟和壮大。未来，随着深度学习、强化学习、自然语言处理 等人工智能技术的不断迭代创新发展，AI 将在更多垂直领域实现深度应用，不仅将提升生产效率和服务质量，还将创 造新的商业模式和市场机会，使人工智能成为推动社会进步的重要力量。应用现代化走向智能化发展也将迎来“技术 奇点”

从数字化转型角度看智慧水利建设需要构筑的几项关键能力 企业级 转型战略 组织 机制 文化 氛围 自主 + 合作并重 战略 + 执行统筹 业务 + 技术驱动 顶层 设计 平台 赋能 生态 落地 持续 迭代 自我进化 坚持 1 个全局转型战略 创造 2 个保障条件 贯彻 3 个核心原则 推进 4 个关键行动 13 Huawei Confidential 华为认为：“愿景驱动”是数字化转型的核心，“不拘泥于现 17 Huawei Confidential 平台 平台 长周期迭代 短周期迭代 中周期迭代 新技术与新业务敏捷互 动，实现功能级迭代 战略目标优化与调整， 实现规划级迭代 能力沉淀 平台不断增强，实现平台级迭代 业务 技术 顶层设计 思考与建议三：通过顶层设计驱动业务和技术的融合创新， 分层迭代，实现智慧水利的自我进化 18 Huawei Confidential

官网 CRM/SCRM …… 供应链 技术人员 线下门店 营销决策管理 …… 微信、微博 小红书 抖音、快手 知乎 …… 互联网大数据采集与分析 内容聚合 对全网舆论评价评估 产品迭代速度 对用户的实时反应能力 面对突发事件的反应能力 …… 品牌媒体化与品牌 IP 自有或签约的 KOL 矩阵 设计方面的奖项与评价 …… 可以从六个维度去评估 数据驱动 型企业 新一代数据驱动型企业什么样子？ 目的是消费者更方便 更愿意购买 严重供大于求 创造需求 要反复触达消费者构 建忠诚度 营销理论为什么在变？ 生意的底层逻辑 构建差异 获得市场 推动标准 获得利润 树立品牌 获得溢价 迭代模式 跨越周期 营销 客户 场景 产品 人才 组织 文化 资本 供应 链 渠道 从信息化、数智化到 AGI 信息化 数智化 AGI （通用人工智能） 内核 解决数据电子化问题 商品淘汰周期 传播效率 供应链效率 制造效率 需 求 制造 零售 营 销 柔性 协同 个性化 抽象化 全渠道 物流 仓储 分 销 消费者 设计 制造 零售 分 销 设计 场景 迭代 极致 设计就考虑 到传播 为物流、存 储而优化 为信息互动而 优化 数字化工具 数字化能力 果 因 路径分解：需求 消费者要什么 -- 需求：抽象需求，个性化需求、差异化需求 调研产生需求

98 5.1.1 原型开发与测试.......................................................................101 5.1.2 功能迭代优化..........................................................................104 5.2 实施时间表......... ....195 9.2.2 用户反馈持续收集...................................................................198 9.3 迭代优化计划...................................................................................200 9.3.1 功能扩展方向 效率损耗型问题（需中期优化） o 表格重复填报消耗 30%窗口人员工时 o 智能客服知识库更新滞后（政策变更后 7 天才同步） o 移动端验证码失效引发的二次办理（发生率 12.7%） 3. 体验缺陷型问题（需长期迭代） o 适老化功能缺失（65 岁以上用户放弃率 41%） o 多终端界面不兼容（分辨率适配失败率 18%） o 语音交互识别准确率不足（方言场景下仅 76%） 优先级判定矩阵采用 5 分制加权评分，其中业务影响权重

培训档案：提供培训计划、记录、签到表、影像资料等，供企业存档使用。 六、方法工具：数字化转型方法工具适配 1.数字化转型推进思路策划 按照 TOGAF 企业架构设计方法，遵循四次迭代原则，在完成目标共识迭代、架构设计迭 代和治理路线迭代后，在第四次迭代时转入建设阶段，以制度流程化、流程表单化为依托，持 续开展表单数据化、数据算法多维分析工作，借助 DEEPSEEK 开源智能平台完成知识智能化， 在运营阶段以 到∞，数字化价值转化 第 27 页 设计阶段 1.1 设计阶段-目标共识迭代 第一次迭代：目标共识迭代的核心是基于当前业务背景，收集一线问题、提炼业务需 求，统一目标、统一思想，形成架构愿景。明确企业发展所需的能力、资源，定义数字化 转型升级目标蓝图。 1.2 设计阶段-架构设计迭代 第二次迭代：架构设计迭代的核心是形成三个对准，一是企业战略目标、需求落地与 业务执行的对准；二是企 管控手段与信息化支撑的对准。 第 28 页 1.3 设计阶段-治理路线迭代 第三次迭代：治理路线迭代的核心是平衡价值与风险。针对当前业务问题，确定变革 紧迫度和困难度，收集潜在解决方案，选择合适的时机推进变革方案，确保价值稳步实现 的策略和路径。 1.4 设计阶段-架构治理迭代 第四次迭代：架构治理迭代的核心是将设计转化为现实。按照国家 IT 发展导向，十 二五“两化融合”要求

主机（Mainframe）起源于上世纪中叶，以其卓越的事务处理能力和极高的可靠性，长期以来支撑着金融、 政府等领域核心业务系统。然而，在云计算、人工智能技术迅猛发展的今天，传统主机架构无法满足核心业务 系统在资源弹性扩展、应用迭代速度、业务创新效率和技术开放度等方面诉求，已严重制约企业数字化转型， 主机现代化应运而生。 主机现代化（Mainframe Modernization）是一项涉及架构演进、应用重构、组织转型的系统工程。其 2 应用改造 4.2.3 数据迁移 4.2.4 迁移验证 4.2.5 系统并轨 4.2.6 割接与上线 应用敏捷开发 5.1.1 规范需求管理流程，加速团队协作优化迭代设计 5.1.2 五维架构协同设计，业务流程驱动敏捷开发 5.1.3 规范开发流程，智能 AI 辅助和低代码加速业务开发 5.1.4 构建三级测试流水线，持续提升测试效率和产品质量 x86、ARM 等标准化芯片，这限制 了企业自主引入云计算的弹性资源调度和分布式技术的水平扩展能力，系统升级和功能迭代依赖原厂支持，流 09 程繁琐且周期长，难以及时响应业务变化（主机厂商硬件升级周期通常为 3~5 年），远滞后于业务对敏捷创 新的需求（如互联网业务的周级迭代）。此外，主机技术架构采用专属协议与接口，新应用或第三方工具难以 接入集成，与云平台、分布式数据库的集成需开发专用接口，集成成本高且易形成“技术孤岛”。