提升自动化控制系统的精度、稳定性，促进工业生产活动高效有序进行。  减少人力资源投入：通过 AI 技术的有效应用，可以建筑降低化工生产的人力资源成 本，相较于传统自动化控制系统而言，基于 AI 技术只需要 3 到 5 名技术人员负责日 常操控和排查即可，不仅解放了大量生产力，还可以规避人为因素的干扰影响，将更 多优质人力资源投入到统筹和决策方面，而不是机械化的化工生产中。  规避 DCS 系统失控：在以往的化工生产自动化控制系统中，无论是 PLC 系统还是 DCS 系统，系统运行中均需要人工操控支持，因此会浪费一定的人力资源，并且会受到人 为主观判断偏差和操作过程失误等因素影响到工业生产活动正常展开，甚至带来一系 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 19 扫码获取更多服务 列不可估量的意外事故。但是 AI 技术融合应用后，可以实现 AI 接管 DCS 系统，不需

IS 行业解决方案 MM 物料管理 HR 人事管理 SD 销售与分销 PP 生产计划 QM 质量管理 PM 工厂维护 后勤系统 后勤系统 财务系统 财务系统 人力资源 人力资源 客户及工业部门的 特殊要求 客户及工业部门的 特殊要求 SAP R/3 的模块集成 © 2011 82 - All rights reserved 9 MM 物料管 理 R/3

向上游的供应链和物流、内部的生产、再到面 向下游的销售和服务）以及支持活动（包括金融、 财务、人力资源管理等）。 数智价值链就是在波特提出的价值链基础 上，增加一个数智活动。“数”指使用大数据， “智”指使用智能分析技术（机器学习等）。 在数字经济时代，数智活动将成为企业价值链 必不可少的价值增值活动，就像营销、生产、 人力资源等等，成为企业价值链中的关键一环。 走出数字化建设误区 提出建立数智价值链，是因为在数字化转

实现了对 物理现场数据的实时采集与远程获取。 这些关键技术的内在特点与审计工作的专业化需求高度契合。 RPA 技术的自动化特性精准对应审计中大量存在的核对、搬运等高 重复性工作，可显著释放人力资源。大数据技术的全量处理能力能 够从根本上破解传统审计依赖抽样带来的审计风险，实现对业务数 据的全样本覆盖。机器学习算法能够从海量数据中敏锐识别违背常 规的异常模式，解决隐蔽性风险“查不深”的难题。深度学习技术 全国内部审计数智化转型发展研究报告（2025） 38 数在 1000 人以下的中小单位，其专职审计团队绝大多数在 10 人以 内。这反映出大型企业在人力资源上具有显著优势。 图 30 不同行业单位的专兼职人员数量 图 30 揭示了不同行业间审计人力资源配置的巨大差异。数据显 示，金融（银行、证券、保险）、能源（电力、石油石化化工）、 通信等强监管、重资产行业的专职审计团队规模显著更大，普遍拥

加入ESG因素，各国的监管机构及证券交易所也陆续制定相关政策，加强上市公司的 ESG 信息披露管理。 社交关系丰富 社交 关系 S 环境 E 治理 G 废物管理效能卓越 创新改革 自然资源富集 气候稳定性高 人力资源管理体系成熟 多样性优势显著 价值链协同优势突出 风险管理突出 公司层面治理规范高效 反贿赂反腐败 透明度高 ESG 行业 ◼ 报告目的：通过最佳案例的呈现方式为积极探索ESG的各行业提供可持续能力的展示、 理方面的积极行动。 ESG是企业履行责任重点 E Environmental S Social G Governance 环境 社会 治理 • 产品质量 • 顾客关系 • 员工关系 • 人力资源管理 …… • 董事会结构 • 贿赂与腐败 • 反恶意收购措施 • 高管薪资 …… • 生物多样性 • 碳排放 • 气候变化风险 • 土地使用 …… ➢ 证监会发布《上市公司信息披 里自然保护区用于生态保护工作。 环境绩效： • 报告期内，公司在绿色环保与可持 续材料研发方面取得突出成果，自 主研发的多项环保功能性面料获国 内外大奖与行业认可。 社会绩效： • 报告期内，公司集团人力资源部通 过推进 IDP 计划、开展文化活动 与业务培训，强化企业文化建设， 提升员工归属感与满意度，并助力 能力成长与业绩提升。 X 探 路 者 生产流程优化 低碳环保办公 员工权益保障 公益捐助支援

调查、概念化，并最 终被规模化。 当今最大的问题是，企业声称他们有一个清晰且连贯的数据战略，但实际 上并没有。在大多数情况下，他们只涵盖了数据战略的一部分。这就好比 说我们有一个商业战略，但只关注人力资源。那只是整体商业战略的一个 要素。 10 30% 25% 20% 15% 10% 30% 25% 20% 15% 10% 2026趋势报告：数据与人工智能 数据基础技术 为什么人工智能项目会失败

将多功能机器人融入全球供应链，彻底改变了传统的物流和制造流程。这些机器人提高了订 单履行的准确性，缩短了交货时间，并使企业能够快速响应市场需求。通过自动化重复性任 务，并促进供应链内部的创新和敏捷性，企业可以将人力资源重新分配到更具战略性的角色。 据 Data Intelo 预测【12】，全球多功能机器人市场规模将从 2023 年的约 80 亿美元增长 至 2032 年的 210 亿美元，复合年增长率 (CAGR)

14 企业部署大模型面临的挑战 厦门大学大数据教学团队作品 4.1 企业大模型如何为企业赋能 企业AI大模型可以通过自动化地完成一些工作来降 低成本。比如，它可以通过自动化的数据分析来减 少人力资源的使用 降低成本 企业AI大模型可以自动化地完成一些重复性、繁琐 的工作，从而提高工作效率。比如，它可以通过自 然语言处理技术自动回复客户邮件、自动分类垃圾 邮件等等 提高效率 企业

钱规则逻辑，并利用 RAG 提供专业案例和法规依据生 成反洗钱报告，大幅提升通用模型在专业风险识别上的 准确性和解释性。 ③成效：可疑交易分析报告自动化生成时间缩短 50% 以上，释放合规人力资源，提升风险防控的及时 性与准确性。 积极与生态伙伴合作，借鉴大型银行经验，加速技 术消化吸收与本地化适配，降低创新风险。 “AI+Python”自动化处理高频报表，数据处理速 度提升 模型效果。 系统提供多维度交互分析看板，支持实时查看问答 ①提升合规服务效率。通过智能问答与精准检索 技术，显著缩短人工查询制度的时间成本，减少重复 性工作投入，加速业务决策流程。 ②优化人力资源配置。自动化问答服务与高频问 题沉淀功能，释放合规人员基础查询压力，使其聚焦 于复杂场景分析与风险研判，提升专业价值产出。 ①推动合规管理数字化转型。构建智能化合规服 务模式，为银行业探索人机协同的合规管理体系提供

未来场景：自主微治理，城市治理智能体让 城市更宜居 1. 城市微治理，从细微处见智能 在现代城市治理中以人为核心治理单元， 包括垃圾分类督导、矛盾纠纷调解、设施巡检、 应急响应等，由于人力资源和精力的局限性导 致巡查频率不足，以及微观场景的隐患难以被 发现，处置效率受到挑战，“低密度”的治理 方式与精细化的治理要求还存在一定的差距。 现如今，AI、具身智能的出现有望突破治 理密度瓶颈，它们以单元、楼宇、社区为最小