大型集团组织管控 解决方案 2 目录 ** 集团管控模式的选择 集团总部其它职能部门机构与职责设置 01 02 集团管控模式设计技术路线 集团总部的决策机制 03 集团总部组织机构的总体设计 集团总部的领导手段 04 人力资源中心机构与职责设置 集团总部核心管理流程 05 财经中心机构与职责设置 06 经营事业部机构与职责设置 3 一、 ** 集团管控模式的选择 集团管控模式的选择 1.1 集团管控三种模式选择 1.2 不同的管理模式有着不同的结构和目标 1.3 不同管理模式的具体特征描述 1.4 我司认为运营管控模式在综合评估中是最佳的，因此建议我司采用 ** 集团母公司 • 财务管理 / 资产投资 • 公司发展规划 • 各业务策略 • 监控 / 投资管理 • 收购、兼并 • 公关 • 人才培养 • 法律 • 审计 • 集采集销 • 人才培养 • 法律 • 审计 • 营销 • 现金管理 • 生产经营 • 接受总部监督管理 制造部 核 心 功 能 集分权 分权 集权与分权相结合 集权 1.1 集团管控三种模式选择 • 不区分业务领域的收 益最大化 • 红利 / 资金回收 • 企业的高质量 财务导向 ( 财务控股 ) 战略导向 ( 战略管理控股 ) 运营导向 ( 运营管理控股 )

大数据平台数据管控整体解决方案 大数据平台数据管控整体解决方案 大数据平台数据管控整体解决方案 目录 数据管控概述 1 元数据管理 2 数据标准管理 3 数据质量管理 4 大数据平台数据管控整体解决方案 数据管控系统实施目标 数据管控系统实施是为解决企业所面临的数据标准问题、 数据质量问题、元数据管理问题。 • 推动数据标准在全企业的执行落地，规范化管理构成数据平 台的业务 大数据平台数据管控整体解决方案 数据管控体系建设原则 循序渐进 结合现实 • 实施难度、影响 范围 • 实施成本、实施 风险 • 不可能齐头并 进，一蹴而就 • 先易后难 • 以业务的现实需 求为首要前提来 确定数据治理平 台的重点 业务驱动 大数据平台数据管控整体解决方案 数据管控系统实施步骤 大数据平台数据管控整体解决方案 目录 数据管控概述 1 元数据管理 数据质量管理 4 大数据平台数据管控整体解决方案 元数据定义 大数据平台数据管控整体解决方案 元数据分类 大数据平台数据管控整体解决方案 元数据范围 大数据平台数据管控整体解决方案 元数据关联性 大数据平台数据管控整体解决方案 元数据系统应用模型 大数据平台数据管控整体解决方案 元数据管理系统功能构成图 大数据平台数据管控整体解决方案 技术架构图 大数据平台数据管控整体解决方案 庞大的数据资产如何管理？

集团化人力资源管控体系设计 目录 一、集团管控模式与人力资源管控特征 二、集团人力资源管控影响要素 三、集团人力资源管控模式 四、集团人力资源管控体系设计 集团管控体系设计思维框架。三个层级之间是层层递进的逻辑关系 , 上级 输出是下一级的输入 , 最终实现管控目标 集团管控体系设计三级逻辑框架 集团管控模式与人力资源管控特征 • 集团与下属企 业 组织结构设计 • 集团与下属企 责 / 权划分 • 集团管控模式 • 集团职能定位 • 集团核心管控 权限 • 集团总体战略定位 • 业务战略定位 • 集团与下属企业关 系 • 治理结构设计 集团战略 定位 集团战略 定位 一级框架 二级框架 • 管控效果评估 管 控 目 标 输 出 结 果 三级框架 • 集团管控流程 / 制度 • 集团管理控制系 财务、审计、 人力资源…… ) 管控体系设计的主体 • 集团组织设计是管控体系设计的一个承上启下的环节 , 是管控模式落 地以及管控体系设计的基础 • 管控模式设计是组织设计与权责划分的前提与依据 管控体系设计的主体 • 集团组织设计是管控体系设计的一个承上启下的环节 , 是管控模式落 地以及管控体系设计的基础 • 管控模式设计是组织设计与权责划分的前提与依据 管控设计的前端 • 需要进行战略梳理与集

危化企业安全风险 智能化管控平台解决方案 -2- 目录 CONTENTS 一 . 政策概述 二 . 核心功能 三 . 应用案例 产业布局： 7 0 有竞争优势的化工园区 依、、、 创新发展： 20+ 共性技术 ， 40 + 新产品 五大主要目 标 产业结构： 75 % 新材料 依、、、 数字化转型： 30+ 智能工厂 ， 50 + 智慧园区 石化、煤化 工 等 重 点 领 领 域 企 业 主 要 生 产 装 置 自 控 率 达 到 95% 以 上 ， 建 成 30 个 左 右 智 能制造示范工厂、 50 家左右智慧化工示范园区。 绿色安全： 本质安全提升 大宗产品单位产品能耗和碳排放明显下降，挥发性有机物排放总量比“十三五”降低 10% 以上，本质安全水平显著提高，有效遏制重特大生产安全事故。 依、、、 依、、、 提升创新发展水平 完善创新机制，形成协同创新体系 转型成效 突出 示范引领 增强 数字化水平 提高 支撑保障 增强 解决方案 上新台阶 01 强化标准基础， 科学评估数字化现状水 平 1. 健全标准体系： 发布实施石化、 化工行业智 能 制 造 标 准 体 系 建 设 指 南 ， 健全涵盖基础共性、 重点领域应用、 综合评估的横纵一体标准体系； 2. 实施全面评估诊断 ：依托石化化工行业数字化转型推进中心，推动各省区 组织评估活动，

风控一体化标准方案 目录 CONTENTS 需求理解及建设思路 业务架构及功能方案 系统技术架构设计 项目实施及服务 项目实施 需求理解 统一规划 产品 + 定制 风控融合 提升全面风险管理工作水平 可扩展性 促进风险管理落地 • 通过有效的风险信息收 集手段，识别并规范公 司各类风险信息，定期 对风险进行风险评估， 基于风险等级进行风险 应对，实时通过报表掌 握风险现状，支持业务 握风险现状，支持业务 决策。通过提高公司风 险防控能力，有力支撑 公司发展。 数据共享 培育风险管控人才 • 通过风险管理和内部控 制的建立和信息化，促 使风险管控人员在项目 过程中接受流程化的训 练和专业化的学习，缩 短风险管控人才培训时 间，提升培训效果，逐 步建立一支专业的风控 团队。 集团架构 风控一体化 规范内部控制 • 通过信息化手段支持总 部标准化和流程化开展 内部控制工作。通过系 内部控制工作。通过系 统将内控手册电子化， 实现内控测试与评估流 程化管理，支持内控缺 陷与整改进度统一管 理，基于岗位角色及权 限实时查看各类内控报 表。 促进风控融合 • 通过信息系统实施，融 合风险管理与内部控 制，促进以风险为导向 的工作模式的建立，促 进以流程为对象，建立 风险、控制、制度的关 联关系。 整体框架 风险监控预警 组织构架 风险监控预警 组织职责 风险监控预警

智改数转之道 助力企业转型升级 二、智能化改造的实现路径 六、如何支持传统企业开展智改数转 三 智能化改造案例 一、企业发展与智能化改造 四、企业发展与数字化转型 五、数字化转型案例 目录 加入星球获取更多更全的数智化解决方 1.6 智能化改造给企业带来的实际效果 1.7 智能化改造给企业带来商业模式的转变 1.2 内在压力 -- 1.3 智能化改造的定义 -- 1 智慧优化自决策、精准控 制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。 一、企业发展与智能化改造——智能化改造的定义 提供 基础 • 14 一、企业发展与智能化改造——智能化改造的定义 起源：数字化制造 成长：网络化制造 目标：智能化制造 产品 模型化 资源 模型化 过程 可视化 产品和装 备智能化 流程管控 智能化 智力活动 创新能力和服务能力。 推动产业链在研发、设计、 生产、销售、售后等环节 的无缝集成，消除信息孤 岛，促进数据的互融互通， 进一步提高生产管理水平 和协作效率。 实施智能改造推动企业 从生产方式到管控模式 的变革，使企业实现优 化工艺流程，柔性生产 作业 ，降低生产成本 ， 促进劳动效率和生产效 益的提升。 实现信息共享，整合企 业内外优势资源，降低 企业对固定资产的而投

金融业 AI 大模型智算网络 研究报告 北京金融科技产业联盟 2025 年 5 月 I 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转 载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。 违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 II 编制委员会 主任： 聂丽琴 编委会成员： 吴仲阳 张 勇 张志鹏 李建高 成晓强 编写组成员： 陈 鹏 余学山 发展提 供更为精准、高效的算力支持。 AI大模型智算网络技术是算力集群的重要基础底座，是新型 算力中的网络运载力，是助力大模型实现跨节点分布式训练，提 升大规模训练效率的重要支撑。 本文深入分析 AI 大模型技术在模型能力、结构、算力、效 率等方面的技术发展趋势，提出作为底座的智算网络所面临的新 问题和新挑战。围绕 AI 大模型智算网络“高性能连接、高效率 传输、高可维网络、高安全保障”等关键技术进行研究，提供一 ，提供一 套适应金融特征的覆盖数据中心、骨干及分支的 AI 智算网络技 术方案。结合行业业务及技术发展方向，将金融业 AI 智算网建 设演进划分为打造底座、构建系统、完善生态 3 个阶段，并给出 了新技术发展及创新方向，为金融机构开展 AI 大模型智算网络 规划及建设提供参考。 关键词：大模型训练、智算网络、负载均衡、流控技术、拥 塞管理 IV 目 录 一、研究背景 .....

大型集团数字化转型采购 供应链业务规划方案 业务流程体系设计 聚焦用户体验的全面需求调研 业务能力提升机会整体识别 总结与后续计划 三 一 二 四 目 录 2 采购物控的业务管理愿景 愿景： “低成本、高齐套”的材料供应 降本增效 提高库存周转，减少库存呆滞 采购齐套，提升生产供应及时性 3 未来一到两年内，将首先实现“全面集成采购”的目标 ，聚焦于价值链共 赢，打通客户、内部及供应商的业务流； 明确向战略采购智 慧采购管理转型： 采办职能向供需 两 端延展 打造以品类管理为 核心的一体化运作 机制： 实现总成本最低 以目标导向，向战略采购智慧采购管理升级 • 通过对标，明确战略发展目标及路 径 5 敏捷的 需求管理 前瞻性的 战略寻源 可预测的 供应商管理 自动化的 采购执行 可视化的 仓储物流 采购战略 管控 可视化采购管理平台 优化成本，价值采 办 提升效率，服务采 办 以合法合规为基准，以降本增效为目标规划深化采购平台建设和应用 以客户为中心， 一体化， 智慧化采购管理 客户 业务部门 供应商 合作伙伴资源 管控风险，合规 采办 引入新技术，创新采办 组织 流程 信息流 产品流 资金流 战略 “N” 6 全球采购生态圈 物流配 送平台 技术 Vehicle Distribution

义可以理解为一种基于海量数据训练的强大算法模型，能够处理复 杂的保险业务场景，包括风险评估、客户服务、理赔处理、产品设 计等。其核心功能主要集中于以下几个方面： 首先，AI 大模型通过自然语言处理（NLP）技术，能够实现智 能客服和自动化沟通。例如，客户可以通过语音或文本与 AI 进行 交互，快速获取保单信息、理赔进度或产品推荐。这种技术不仅减 少了人工客服的工作负担，还能够提供 24/7 的全天候服务，显著 提升客户满意度。 自动化理赔：通过图像识别和数据挖掘技术，快速审核理赔申 请，识别欺诈行为。  个性化产品设计：通过多维度数据分析，为客户推荐或定制保 险产品。 通过以上功能和技术的结合，保险公司能够实现业务流程的智 能化升级，提升运营效率，降低成本，并为客户提供更加优质的服 务体验。 2.2 应用场景分类 保险公司 AI 大模型的应用场景可以按照业务领域和技术功能 进行分类。在业务领域方面，主要涵盖核保、理赔、客户服务、风 加快理赔速度、提升客户体 验 客户服 务 NLP、情感分 析 智能客服、个性化推荐 提高客户满意度、降低服务 成本 风险管 理 预测分析、实 时监控 风险预警、市场动态分析 增强风险管控能力、优化决 策 产品设 计 数据分析、预 测分析 客户需求分析、产品创新支持 提升产品竞争力、满足市场 需求 总之，AI 大模型在保险公司中的应用场景广泛且深入，通过技 术赋能，能