org.cn/smp2019/evaluation.html 13 任务一结果排名（ 2019.07.15 ） SMP-ECDT III • 个性化对话生成评测 • 给定特定用户属性，生成符 合 该属性的个性化对话回复 • 特点 • 百万级数据集 • 客观 + 主观评价 • BLEU 、 Perplexity 、 Distinct • Fluency 、 Personality 、 领域：机票 意图：订机票 语义槽：到达地 = 北 京 状态追踪 （ DST ） 策略优化 （ DPO ） 假设 / 观测 （ Hypothesis/Observation ） 帮我订一张去北京的机票 自然语言生成 （ NLG ） 对话动作 （ Dialogue action ） 询问 ( 出发地 ) 语音识别 （ ASR ） 语音合成 （ TTS ） 领域识别

型的基础和条件进行规划，在运营、生产、服 务等业务领域基于内外部需求开展数字化转型探索工作。 b) 二级：组织应对数字化转型的组织、技术、数据和资源进行规划，完成局部业务的数据收集、整 合与应用，初步具备基于数据的运营和优化能力。 c) 三级：组织应具备数字化转型总体规划并有序实施，完成关键业务的系统集成和数据交互，在 运营、生产和服务领域实现基于数据的效率提升。 d) 成熟度等级要求 能力子域 一级 二级 三级 四级 五级 转型战略 a) 应明确数字化转型的重 点和方向； b) 应组织管理者应具备数 字化转型意识 a) 应制定与组织发展相契 合 的 数 字 化 转 型 战 略 框 架 ； b) 应数字化转型主要负责 人应具备数据洞察、数据 分析等能力 a) 应落实完善数字化战略， 包括目标、愿景、策略、路 径、组织架构、关键指标 应基于大数据、人工智 能等技术，预测新技术、 新模式、新业态带来的 潜在信息安全风险，并 自动给出有针对性的解 决方案 ； b) 应实现信息安全与产业 转型升级的一体化融 合，确保信息安全风险 与处置的自优化、自决 策等 GB/T 43439—2023 7.3 数据 数据能力域包括业务数据化、数据管理、数据资产、数据业务化4个能力子域。各能力子域的成熟度等级要求，应符合表4的规定

化场景下的问题，本手册的提问设计遵循以下原则： l 场景化：围绕商业银行、证券公司以及保险公司的具体场景拆解问题， 避免抽象化表述； l 可操作性：根据审计场景提供有操作价值的问题、提示与案例； l 合规与价值导向：本手册问题不但嵌入合规政策提示，而且提出更多关 于价值导向审计的思路与方法。 二、整体内容框架搭建：从基础审计场景认知到实战推演 “ 本手册业务审计板块分几个部分，形成 场景-方法-示例-案例 ”的闭环： ，也树立风险防范的 警示灯 ” “ ，推动审计职能从 合规守卫 者 ” “ 向 价值发现者 ”跃迁。技术的未来属于善问者，而提问的艺术，终将定义 人类 的不可替代性。 五、编写团队：从金融审计理论到应用的闭环实践 南京审计大学是全国首家开设金融审计专业的高校，南京审计大学金融审 计 系教师团队长期跟踪国内外金融审计发展趋势，致力于理论研究与实际应用 相结 合，在商业银行审计、证券审计与保险审计等研究领域和课程教学长期探 商业银行审计篇 ............................................................................................11 一、合规与法律风险审计 .................................................................................11 二、财务与资产负债管理审计

All rights reserved 75 框架协议：合同 © 2011 82 - All rights reserved 76 对于基于定期计划的采购，我们不给供应商采购订单或批准订 单，供应商只会收到送货计划。送货计划的每一行代表指定的 送货要求，它包括： - 送货数量 - 送货时间 框架协议 - 计划协议 © 2011 82 - All rights reserved

来。 Gartner 供应链业务副总裁兼首席研究官 Christian Titze 表示：“今年的趋势凸显了供应 链中互联互通和智能化的变革潜力，使领导者能够提升运营效率和适应能力。通过评估和整 合代理人工智能和智能仿真等先进技术，企业可以实现特定目标、促进创新并获得长期竞争 优势。” 本文首先概述 Gartner 2025 年顶级战略性供应链技术趋势， 然后逐一介绍和解读 2025 年 及以 的 移动能力，可以协助完成从护理到互动式客户支持等各种任务。 12 图 6： 人形多功能机器人（来源：【11】） 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

型的“Router”架构，并投入数十万 GPU 进行训练与推理。Google 则凭借其强大的生态系统， 将 Gemini 2.5 Pro 等自研模型深度整合进搜索、Gmail 等全线产品，并通过包含多项 AI 服务的订 阅套餐实现商业价值提升。此外，xAI 的 Grok 4 模型通过投入 20 万 H100 进行后训练，在复杂推 理任务上表现卓越，创始人马斯克更强调 AI 与物理世界的交互，计划将其植入特斯拉。

开反对加强监管，实际上是一种只顾短期利益的做法，长远来看不利于未来的发展。 因此，在这一背景下，我们需要开发更可靠、更能适应实体经济需求的 AI，向我们期待已久的 自主系统演进。这将有助于平衡 AI 的战略博弈，也将促使我们与志同道合的伙伴携手合作，以兼顾 发展与安全的方式监管 AI，造福社会。 2007 年图灵奖获得者 十年意味着什么？二十年前，人工智能的发展路径还是一团迷雾；十年前，以卷积神经网络为 核心的深度学习方兴 不是技术自发演进的结果，而是需要我们以“乐观为锚点、伦理为罗盘”，在创新与规范中寻找平 衡，在想象与实践中稳步前行。 AI 技术快速迭代，数字世界加速发展，并拖着物理世界前进，实现数字世界和物理世界深度融 合。在历史长河中，智慧被视为人类进步的引领之光，未来这束光将可能从机器中诞生。 翻开本书，我们不仅是在“展望未来”，更是在“定义未来”——因为那个虚实交融、人机共 生的新世界，正始于今天的每一次大胆想象，成于每一次脚踏实地的探索。 智能体的发展是一个逐步演进的过程。它 需要突破技术成熟度、安全性、业务适配性与 商业投资回报（ROI）等多重限制。其核心在 于：持续提升智能体能力、构建可靠的人机信 任与责任归属框架、深化与千行万业的创新融 合，最终推动整个价值链步入可持续发展的正 循环，智能体能力与市场渗透率呈指数型关系。 为了更好地定义 AI 智能体的能力，我们将 其分为五个等级，如下图所示。智能体从 L1 功 智能体能力分级

和公司治理（G）方面的创新实践、落地成效与 治理经验，为行业树立可持续发展标杆。 通过遴选和发布ESG最佳实践案例，激励企业 采取更具社会责任的创新行动。促进ESG理念 在各行业的深入融合与协同发展，助力企业从 被动合规向主动价值创造转型。系统展示中国 企业在绿色转型、社会责任和公司治理方面的 领先能力与实践成果，提升其在全球ESG评价 体系中的影响力。 本报告所有图、表、文字中的数据均源自弗若 斯特沙利文（北京）咨询有限公司，数据均采 商业活动均使用“沙利文”、“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未 授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 报告对企业的ESG实践从三大维度进行评估： ESG合规及披露（Compliance & Disclosure）：评估企业 ESG报告的完整度、详细程度，以及第三方独立审核情况。 ESG创新及实践（Innovation & Practice）：考察企业在碳 环境维度 聚焦气候变化应对、资源效率、 污染防治等，推动低碳转型与 生态保护 社会维度 涵盖员工权益、社区发展、产 品责任、数据安全等，强化企 业社会责任担当。 治理维度 关注董事会结构、合规管理、 透明度、反贿赂等，构建可 持续的决策机制。 核心目标 通过ESG框架识别企业长期风 险与机遇，促进财务绩效与非 财务价值的平衡，最终实现 “可持续商业”。 ESG目标设定 ESG风险识别与评估

中关村科金：大模型远程银行解决方案 盈天地：破解金融机构“既要又要还要”的数字化转型密码 泉州银行：基于业务驱动的需求建设精细管理体系创新实践 大家保险集团：自研智能外呼平台 潍坊银行：基于大模型和 RAG 驱动的智慧合规助手 吉林银行：2025 年“福禄送喜·吉礼万家”开门红线上营销活动 山东农信：放心 e 贷 58 62 60 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 指出要“探索运用量子技术突破现有算力约束、算法瓶 颈，提升金融服务并发处理能力和智能运算效率，节省 能源消耗和设备空间，逐步培育一批有价值、可落地的 金融应用场景”。2024 年 11 月，人民银行等七部门联 合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》也强调“探 索运用边缘计算和量子技术突破现有算力瓶颈，为金融 数字化转型提供精准高效的算力支持”。在此背景下， 以商业银行为代表的金融机构纷纷将“量子科技”引入 渐落后了，银行已经尽了洪荒之力，却依然摆脱不了被 动的局面。在支付、小额消费贷款、大数据风控等领域 更是处处挨打，用“依附互联网巨头开展业务”形容也 不为过。凭借牌照、网点优势、强大队伍、资金成本低、 风控合规能力强，银行如何在 AI 时代赢得未来，答案 是全员拥抱智能体。 经过近年来的发展，AI 就是未来的趋势已无争议， AI 几乎无所不能，带给决策者的焦虑可能是如何落地、 能否见效？带给员工的焦虑是自己是否或何时被

.....................18 3.1.1主要国家自动驾驶法规体系 ...........................................18 3.1.2数据安全合规要求比较 ................................................. 21 3.2行业政策驱动与限制机制 ......................... ................. 34 5.2.1技术可靠性风险评估 .....................................................34 5.2.2合规性风险防控 ........................................................... 35 6.未来发展趋势与机会洞察 ............... 匹配的算法已逼近性能天花板； 另一方面，车载算力跃升(如英伟达Orin-X达254TOPS)与数据闭环能力成熟， 使大规模神经网络训练与在线更新成为可能；此外，高精地图采集成本高、更 新滞后、合规风险大，倒逼主机厂转向依赖实时感知与在线建图的技术路线[1]。 当前主流技术路线在关键性能维度呈现差异化优势：在目标检测方面，激光雷 达方案对低反射率物体(如黑色轮胎、湿滑路面)和远距离小目标(>150m锥桶)