埃森哲商业研究院供应链与运营研究高级总监 实现自主智能供应链 3 目录 挑战催生变革， 供应链亟待重塑 通向自主智能供应链 自主智能供应链的挑战 实现运营绩效的全面突破 何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 自主化征程： 当下现状与未来十年 前言 05 25 04 18-24 17 06-07 期在运营效率和生产力上取得显著收益。他们相 信，自主化系统不仅能够将订单交付周期缩短27%、 劳动生产率提高25%，从而使企业能够更快地响 应客户需求，同时还可以将按时交付率提升5%。 实现运营绩效的 全面突破 在不可预测的环境中增强运营可靠性，这对于那 些将快速履约视为核心竞争优势的行业而言，更 是重大利好。 可持续性的提升是另一项重要 成果。近四成（39%）受访企业表示， 得益于更优的再利用、再循环和资 工作，从而将人力解放出来，专注于更具战略性 的事务。在决策自主化层面，机器则会取代人工 进行决策制定。正如供应链经理会响应突发事 件，指导团队成员完成特定任务一样，机器也 能够规划、执行、纠正并改进各项活动，以达成 既定的绩效标准。 即便自主智能供应链具备任务自动化与决 策自主化能力，但至少在目前阶段，仍离不开人 的参与。人与技术各有所长，协同合作方能取 长补短。在双方能力领域的交汇处，便形成了 “人机协作”的劳动力形态，现场及远程员工与

对于大规模标注项目，分层质量控制策略更为有效。数据可分 为不同优先级，高优先级数据（如关键领域或高频标签）需进行更 严格的质量检查，而低优先级数据则可适当降低抽查比例。同时， 建立标注人员的绩效评估机制，将标注质量与绩效挂钩，激励标注 人员提高工作质量。 为确保标注过程中的一致性，可以采用以下具体措施：  制定并分发标注手册，定期更新和完善手册内容。  定期组织标注人员培训，解决实际操作中的疑难问题。 处理阶段的进度落后于计划，团队可以考虑增加人力或引入自动化 工具以加速进程。此外，项目团队将定期与利益相关方沟通，汇报 项目进展，并根据反馈调整计划，确保项目目标与业务需求保持一 致。 为量化进度监控效果，项目将引入关键绩效指标（KPI），如 任务完成率、资源利用率、延迟任务占比等。以下是一个示例 KPI 监控表： 指标名称 目标值 实际值 偏差 任务完成率 90% 85% -5% 资源利用率 80% 75% 时更新，确保项目管理者能够随时了解整体进展。在此基础上，项 目还将使用甘特图进行可视化展示，帮助团队成员直观了解任务的 时间安排和依赖关系。 为了进一步确保进度跟踪的准确性，项目将引入关键绩效指标 （KPI）进行量化评估。以下是一些核心 KPI 指标： - 任务完成 率：衡量计划内任务的完成情况。 - 延迟任务数：统计未按计划完 成的任务数量。 - 资源利用率：评估人力、物力和时间的实际使用

推广应用时，需要制定相关的培训计划，确保医疗工作者熟练 掌握新系统的使用，降低抗拒心理。同时，需建立持续的技术 支持渠道，保障系统运行的稳定性。 5. 评估反馈和监测效益，通过设置相应的 KPI（关键绩效指标） 来衡量 AI 系统的效益，比如降低误诊率、提高工作效率等， 定期更新实施效果报告，持续优化 AI 模型和应用。 最后，资金和资源的筹措是成功实施的关键，可以考虑引入政 府资金、科研补助或行业投资，确保实现方案的可持续性。 准、及时的医疗服务。 6.1.1 阶段性目标 在 AI 生成式大模型医疗场景应用的实施过程中，我们将目标 分为多个阶段，以便逐步实现项目的整体目标。每个阶段将涵盖特 定的可交付成果、关键绩效指标(KPI)以及实施步骤。这种分阶段的 方法可以有效管理风险，并确保各个环节都能按照预定计划推进。 阶段一：需求分析与可行性研究 这一阶段将首先进行需求分析，确定医疗机构及其主要利益相 关者在 使用项目管理工具（如 Trello、Jira 等）实时更新项目进度， 确保信息透明。  配置跨部门的协作平台，促进不同专业背景的成员之间的互动 与合作。 为了评估团队的协作效果和工作进展，建议设定关键绩效指标 （KPI）。以下是拟定的一些 KPI 示例： KPI 描述 目标值 项目完成时间 从启动到交付的时间 ≤ 6 个月 KPI 描述 目标值 故障率 投入使用后的系统故障率 2% ≤

通过参与实际数字化转型项目，让员工在实践中积累经验， 提升解决复杂问题的能力，同时通过项目复盘和总结，持 续优化人才培养方案。 激励机制与职业发展路径 04 建立完善的激励机制和职业发展路径，包括绩效考核、晋 升通道、薪酬福利等，激发员工的学习动力和职业成长潜 力。 扁平化管理结构 减少管理层级，优化决策流程，提升组织响应 速度和灵活性，确保在快速变化的市场环境中 能够迅速做出调整和应对。

规模的人工智能项目开发。产品设计组成员具备丰富的互联网产品 设计经验，曾主导多项获得市场认可的产品设计。 为确保团队协作效率，采用 Scrum 敏捷开发模式，每两周为 一个迭代周期。团队设置有明确的职责分工和绩效考核体系，具体 如下：  技术研发组：负责智能体核心模块的算法研发、模型优化与性 能调优  产品设计组：完成需求分析、原型设计及用户体验优化  工程实现组：实现系统前后端开发与集成部署 内完成，并 根据完成的质量和效率打分。例如，在智能体开发培训中，可以要 求学员编写一个简单的智能体程序，并评估其代码质量、功能实现 情况以及解决问题的创新性。 此外，还可以通过对比培训前后的绩效数据来评估培训效果。 例如，收集培训前后学员在智能体开发任务中的完成时间、错误率 和任务复杂度等数据，进行对比分析。以下是一个简单的数据对比 表格示例： 评估指标 培训前 培训后 改善情况 任务完成时间 2 小时 1 小时 50%提升 错误率 20% 5% 75%降低 任务复杂度 中等 高 提升 最后，定期进行跟踪评估，以确保培训效果的持续性和长期影 响。可以通过定期的技能考核和绩效评估，监测学员在工作中的表 现，并根据结果提供进一步的辅导或培训。 通过以上多角度的评估方法，可以全面了解培训的效果，并根 据反馈进行改进，确保学员能够将所学知识有效应用到实际工作 中，从而提高智能体开发的整体水平。

关键里程碑和交付物，并通过项目管理工具（如 JIRA 或 Microsoft Project）进行详细的任务分解和资源分配。项目团队将包括技术 开发人员、业务分析师、数据科学家、运维工程师和项目经理，每 个角色的职责和绩效考核标准将在项目初期进行明确。 项目管理中将引入风险管理机制，定期进行风险评估和应对策 略的更新。风险识别范围包括技术风险（如模型性能不达预期）、 数据风险（如数据质量或数据安全问题）和业务风险（如业务需求 式。每周将召开项目例会，跟踪任务完成情况、资源使用情况和问 题解决进度。针对关键任务，将设置缓冲时间以应对可能的延误。 同时，项目预算将严格按照预定的成本基线进行控制，通过成本绩 效指数（CPI）和进度绩效指数（SPI）监控项目财务状况，确保成 本不超支。 质量管理将贯穿项目全过程，从需求分析、模型开发到系统部 署，每个阶段都将设置明确的质量标准和质量检查点。例如，模型 开发阶段将引入代码审查和单元测试，部署阶段将进行系统集成测 状态报告，内容包 括进度、问题、风险和下一步计划。对于重大事项，将召开专项会 议进行讨论和决策。 项目收尾阶段将进行全面的项目评估，包括项目目标的达成情 况、成本控制效果、质量管理结果和团队绩效。评估结果将作为未 来类似项目的参考，并提供给银行管理层作为决策依据。同时，将 整理项目文档和知识资产，形成知识库，为后续维护和优化提供支 持。 通过上述项目管理与控制措施，确保 Deepseek

定期沟通和反馈：通过定期的会议和业务回顾，了解合作伙伴 的市场情况，及时调整销售策略，提高整体销售效率。 在实施上述策略的同时，我们还需跟踪和评估渠道合作伙伴的 表现。可以设置 KPIs（关键绩效指标），定期由项目经理评估合作 伙伴的市场拓展、客户反馈和业务增长情况。 例如，可以使用以下表格来评估合作伙伴的表现： 合作伙伴名称 市场覆盖率 月度销售业绩 客户满意度 季度业绩增长 合作伙伴 需求和问题，提供个性化的服务。定期进行客户满意度调查，能够 帮助我们及时调整营销策略，并优化用户体验。 数据监控将贯穿整个营销策略，通过对各种营销活动效果的定 量分析，及时调整方案。以下是一些关键的 KPI（关键绩效指 标），需要定期评估：  新用户注册量  用户活跃度  客户获取成本（CAC）  客户终身价值（CLV）  用户满意度调查结果 通过这些策略的实施，将有效提升大模型 SaaS Trello 等工具，以促进团队内部的高效沟通 和项目进度管理。这不仅能够优化项目开发的节奏，还能增强团队 成员之间的互动。 为了保持团队的积极性和高效性，建议设计相应的激励机制， 包括年度绩效考核、项目奖金、股权激励等。同时，定期开展团队 建设活动，以增强团队成员之间的默契与凝聚力。 最终，通过科学合理的人力资源规划及管理，将为人工智能大 模型 SaaS 平台的顺利实施奠定坚实的基础，确保项目目标的达

 安全指标 结合上述指标，通过深度学习算法训练模型，能够制定基于实 时数据的调度方案，确保在突发情况下也能快速响应，调整资源配 置以满足运营需求。 最后，定期评估运营方案的效果，通过关键绩效指标 (KPI) 来 衡量优化效果，形成闭环反馈机制。KPI 可包括：  列车准时率  客流变化趋势  运营成本效益比 通过以上措施，铁路沿线的运营效率得以提升，资源配置也将 更加 首先，利用全方位的监控数据采集与分析，可以实时跟踪列车 的运行状态、乘客流量和货物运送情况。这些数据可通过 AI 模型 进行多维度分析，生成关于列车准点率、车站人流量、货物装载率 等关键指标的实时报告。例如，设定关键绩效指标（KPI）如：  列车准点率  平均乘客等待时间  货物周转时间  单位运输成本 通过分析上述指标的历史数据与实时数据，可以建立预测模 型，提前识别潜在的运营问题。例如，在高峰时段，系统可以分析 根据预先制 订的恢复计划进行数据恢复。 在人员操作风险方面，制定详尽的操作规程，对所有参与项目 的人员进行全面培训，确保每位成员都熟知操作流程和安全规范。 必要时可引入第三方评估机构进行人员绩效考核和操作规范评估， 降低人为失误带来的风险。 外部环境的变化，如政策调整、自然灾害等，也可能影响项目 的实施。为此，需建立灵活的项目调整机制，实时监测行业政策和 环境变化，需制定相应的应对策略。当监测到潜在风险时，应快速

数据准备：收集和整理企业历史数据，确保数据的质量和完 整性，为 AI 智能体的训练和优化提供基础。  系统集成：将 AI 智能体集成到企业现有的 IT 系统中，确保其 能够与其他业务系统无缝对接。  效果评估：通过关键绩效指标（KPIs）和数据反馈，定期评 估 AI 智能体的应用效果，并进行持续优化。 总之，商务 AI 智能体应用服务方案的设计与实施，不仅能够 帮助企业提升运营效率和决策质量，还能够为企业创造新的商业价 其次，商务 AI 智能体的应用范围将进一步扩大。从目前的客服、 销售、市场分析等领域，扩展到人力资源管理、供应链优化、风险 管理等更高层次的商务活动。例如，AI 智能体可以通过分析员工的 绩效数据和市场趋势，帮助企业制定更加科学的人力资源规 划；通 过实时监控供应链数据，预测潜在的风险并提前采取措施。 再者，商务 AI 智能体将与其他新兴技术深度融合。例如，与 区块链技术的结合，可以提高商务交易的透明度和安全性；与物联

定期跨部门会议：安排定期的跨部门会议，确保各部门能够及 时沟通进展和问题，协调资源，调整策略。  跨部门培训：组织跨部门的培训活动，增强员工对其他部门业 务的理解，促进团队间的合作与信任。  绩效评估体系：建立跨部门的绩效评估体系，将协作效果纳入 考核范围，激励各部门积极参与协作。 通过以上措施，DeepSeek 帮助金融银行有效解决了跨部门协 作中的难题，提升了整体运营效率和竞争力。 6.3 解决方案