 通过建立一 些定性或定 量的数据管 控评价考核 指标，去评 估及考核数 据相关责任 人职责履行 情况、数据 管控标准及 数据政策的 执行情况 等  规范了数据 管控过程 中，各个环 节日常任务 处理的运作 模式，例如 数据定义如 何变更、数 据冲突如何 协调等。  采用专门的 技术平台支 撑管控流程 的自动化， 发布管控组 织制定的一 些相关标准 和规范，及 时反映管控 过程中存在  梳理企业数字化转型 ETL 流程各环节的数据质量要求，指定数据质量检查规 则、评价指标、管控流程，并落地实施数据质量管理系统  梳理企业数字化转型包含的技术元数据，如：数据字典、 ETL 任务、 ETL 流 程、 BI 语义层等，制定相应的管控流程 并 落地实施元数据管理系统  同步企业数字化转型 ETL 建 设，实现了数据质量管理系统  收集并整合了消费企业所有技 术元数据，实现了数据生命周 集群实现了进出数据平台数据的暂存，业务数据交换组件实现了业务系统每日增量数据加载，数据区数据交换组件 实现了基础计算平台与管理分析平台间的数据交换  流程 调 度 平台：自主开发的流程 调 度 引擎实现整个数据平台的数据处理任务调 度 和运行  管理分析平台：由 X86 分析型数据库集群、 BI 软件 1J2EE 应用构成，实现了面向应用的数据加工、管理、分析服务  实时分析平台：由高档 X86 服务器组成的集群，实

产品，央国企愿意 投入极高预算。央国企应用RPA+AI面临两大挑战：行业特定需求变化和跨部门协调。此外，RPA结合AI语言大模型和智能体，形成新的自动化模式APA，实现从“规则化 任务处理”向“动态决策和复杂环境任务处理”的转型。 ◼ 央企数字化转型加速，数科公司成为RPA/APA产品的重要推广渠道，未来趋势中，数科公司在央企RPA采购链条中的占比将迅速提升至40%-50%，央企数科公司将迅速占 RPA；（4）按技术特性，分为执行式机器人、交互式机器人和协同式机器人。 5 控制台 设计器 机器人 运行自动化任务 机器人脚本设计、开发、调试 和部署的配套开发工具 完成自动化任务的执行操作， 可以是不同类型的机器人 RPA平台核心，负责管理机器人、 任务调度、监控运行状态等 按运行 模式 按部署 位置 按应用 领域 按技术 特性 有人值守 无人值守 桌面型RPA 完全自动化处理流程，适用于不需要人工干预的后台任务，如数据输入和系统维护 适用于没有特定行业属性的业务流程，如财务管理、人事管理、销售管理等 在通用RPA的基础上，针对特定行业或领域的需求进行定制和优化 最为基础的一种形式，主要执行预定义的工作流程，适用于重复性高的任务 增加了与人类用户的交互，可能需要人类用户提供某些信息或做出决策 允许人工干预和实时控制，适用于需要快速响应和人工审核的任务 运行在个人电脑上，适用于简单的自动化任务

ERP 系统用于统一基础数据源，生 产 主计划的排产，以及生产产品内 料配 方的管理。 称量系统主要用于管理各种物料 的称 量防差错。 配料系统主要用于管理内料半成 品的 工单任务，排产计划，称量计 划，配 料计划，物料数据追溯，报 产等。 备料称量流程 基础资料 原料仓库 配方管理 生产工单 生产任务单主要包含内容如下：生产工单号，生 产 指令单号，产品编号，产品名称，配方代号， 生产 车间，生产设备组，预计产量，称量时间， 配料时 间，实际产量。 生产任务单根据生产预计产量以及配方工艺，计 算 该批次所需的所有物料实际量，以及根据排产 的设 备计算称量物料进入的设备。 生产任务单状态分为：待生产，生产中，生产完 取消 四个状态，状态均可通 过 扫描作业来完成。 生产任务单开始生产之后可以对称量物料进行扫 描 投料。 生产管理 - 生产任务 生产管理 - 生产任务 每个排产任务单认定为一个生产批次，便于做生产数据追溯，同时每个排产任务单均有其生产状态，以及工单执行的结果。 所有的生产

文本生成、图像生成、视频生成、声音生成 … … 人类社会 中的问题 AI 定义： 一种先进的人工智能聊天机器人，能理解和生 成自然语言，用于回答问题、写作、翻译、编程、学习 辅助，甚至可以进行情感支持和角色扮演等多种任务。 母公司： OPENAI 创始人： Sam Altman 成立时间： 2015 年 里程碑： • 2022 年 11 月 30 日， ChatGPT 3.5 上线 • 2 用高级功能，而初学者可能更 依赖于易用性和指导。 • 这是基础且关键的因素， 因为 模型的性能直接决定了 AIGC 的质量和有效性。 • 一个强大的模型能够更准确、 更快速地处理复杂任务，生成 质量的内容 • 即使拥有高能力的模型，如 果用户无法有效地与之交点， 其潜力也难以充分发挥。 • 交互技术的优劣直接影响用 户体验，包括易用性、响应速 度和个性化等方面 度和个性化等方面 = 模型能力 × 交互技术 × 专业能力 生成 效果 Prompt 昵称：咒语 是用于引导或指示 AI 生成特定内容或执行特定任务 的 “ 关键词”、“短语”、“句子” 备注：这些“关键词”、“短语”、“句子”的质量 ，决定了 AI 给你的内容是不是相关、准确和高质量以及是不是符合你的预期。 什么是 AI 提示 词 让 AI 扮演一个角色

一系列下游任务的模型 预训练语⾔模型“预训练 + 微调”技术范式 ⼤规模⽆标注 ⽂本数据 模型预训练 不同特定任务 有标注训练数据 模型微调 测试数据 最终模型 从海量数据中自动学习知识 Ø Big-data Driven，模型基于大规模语料训练而成； Ø Multi-tasks Adaptive，支持多种任务，包括自然 语言生成NLG和自然语言理解NLU类的任务； Ø Few-shot 框架在机器翻译中取得显著进步，其分布式学习和强大编码能力受到广泛关注。 Ø 2018 年 Google 和 OpenAI 基于Transformer 提出了预训练语言模型 BERT 和 GPT，显著提高了NLP 任务的性能，并展示出广泛的通用性。 AlexNet (图灵奖得主 Hinton) CAN (Gioodfellow. 图灵奖得主 Bengio) Word2Vec (Google. 引用78550) 为确保中国大模型的长远发展和避免外部制裁风险，国内AI计算芯片的自主研发将成为关 键战略方向。 数据产权标准深化 优化和完善现有数据标准和规范，是 推动大模型“燃料”质量提升和数量增长的重要驱动 力，在2024年将作为产业发展的首要任务。 “套壳”微调策略 为满足产业实际需求并适应中小企业的发展特点，“套壳”微调（即在现有大模型基础上 进⾏针对性调整）将成为除行业巨头外企业的主要发展策略。 人工智能伦理责任 随着大模型性能

据平台全网统一运营管理视图、统一资源调度管控（即“可监控、可调度”）的 总体目标。 建设企业级省大数据平台运营维护子系统，标准化运维数据采集及监控功 能，实现对企业级大数据平台内所有节点的设备、系统、集群、应用、数据、 进程、任务等指标的全方位监控；建立统一调度管理，通过构建运营管理统一 视图实现对企业级省大数据平台进行作业统一配置、资源统一调度和管理；建 立安全管理及运维支撑体系，保证企业级省大数据平台的安全、稳定、高效运 安全性：对于数据查询接口统一进行认证，保证数据访问的安全性； 2、 支持多种接口：提供标准的 REST/SOAP、API 接口； 3、 数据访问高效、可靠：数据查询语句被解析层分解成针对各个数据实例 的执行计划，执行计划通过任务调度进入到执行层的具体执行模块，运 行在各数据实例中，中间通过数据不落地的交换方式进行汇聚，保证了 数据访问的高效、可靠； 4、 基于当前的主流大数据访问技术 Hive、Spark、Pig 等构建，技术成熟 义一套反应这些业务实体的“逻辑”或“规范”视图。这些视图可被重复利用，并且 应当被多个使用者用于多种业务范围。 格式层 – 物理数据源最终必定会集成到虚拟层内。此任务在“格式层”中完成， 以及别名设置（name aliasing）、值格式设置、数据类型转换、派生列转换和 轻数据质量映射等简单任务。通常，该层源自物理数据源，并执行物理源属性 与其相应“逻辑/规范”属性名称之间的一对一映射。 命名规格非常重要，并在此 层中引入。

每个项目只发生一次； > 不确定性： 需要较多的协调活动 ; > 目标性： 项目目标非常明确 ，进度质量时间要求清晰 ， 并以合同书或协议书方 项目是为完成某一独特的产品、 服务或任务所做的一 次性努力。 ? 式明确 第 4 页 一般公司有哪几类项目 产品开发项目： 基于明确的外部市场需求 ，充分利用货架化技术模块快速、低成本低 风险地形成产品的活动。 定制开发项目： ) 使用 。 预研项目： 为了支撑各产品线、研发部的发展或其项目而进行的预先研究活动。 平台项目： 为形成企业共用基础模块 ( CBB) 而进行的开发活动 。 第 5 页 对项目的任务、资源和成本进行计划控制以及管理的过程； 项目管理的目的在于在一定预算内达到既定的最终明确目标， 同时达到 可 接受的质量水平。 端到端的以产出为核心各资源配合面向交付业务和交付的项目管理， 单板总体设计 单元测 和单元测试 任务 SOW 目计划 设计规 ( 更新后 的 ) 划 目 计 ) ( 项 项 格 架层次对应的流程和项目管理框架 产品开发子项目 n ( 三级计 划 ) 内部立项 外部触发 CBB

5%，预计到2026年市场规模将达到13.6万亿 元，通过促进专业化和标准化，推动中国企业的现代化经营管理。 技术变革：1）大模型：大模型赋予生成式AI应对复杂任务的泛化能力，拓宽企 业服务的能力边界。将行业专业知识、企业私有数据与大模型相结合，降低模型 幻觉，提高对特定任务的适应性，可以更加符合专业场景的诉求。 2）Agent：大模型兴起后，Agent与大模型两者融合相互成就。AI Agent通过 选择性综合大模 在信息化进程的推动下， 逐渐衍生出平台型服务 和租用型服务 • 从生产要素的角度，这 一阶段的企业服务以劳 动密集型为主，知识密 集型为辅 劳动密集 • 基于大规模数据训练而来的大模型 在跨领域、多任务的处理中表现出 更强的学习和理解能力 • 各细分赛道的企业服务厂商，通过 寻求叠加大模型能力，对现有服务 进行升级，实现服务价值的跃升 • 结合企业管理理论与各类技术手段， 促进企业流程标准化，提升企业经 键收益？（2023年10月/12 月）；N= 2,835。 来源：德勤2024年一季度《企业生成式AI应用现状》，艾瑞咨询研究院整理及绘制。 生成式AI重塑企业服务 大模型赋予生成式AI应对复杂任务的泛化能力，拓宽企业服务的能力边 界，实现服务价值提升 生成式AI是一种基于已有数据生成新的数据实例的人工智能技术，得益于Transform架构大模型的自注意力机制和泛化能力，由大 模型加持的生成

SECOND 选择合适的⽅式是绩效管理成功落地的前提 ⽬标制定：构建全员聚焦的组织及个⼈⽬标体系 结果应⽤：将绩效结果贯穿于管理应⽤，成为有效管理抓⼿ 以战略为导向的全⾯绩效管理解决⽅案� 过程跟进：任务、周报、⽬标复盘多种⼯具让过程管理有抓⼿� AI绩效：让⽬标制定更科学，让绩效反馈更有效 战略解码：结构化战略解码⽀撑战略落地 ⾯谈与改进：绩效⾯谈，共识结果，促进能⼒提升，激发⾼绩效 评估 ⼀致，并体现⾃⾝发展需求 个⼈的绩效⽬标� 各层级 � 关键期望 个⼈优势及 � 发展需求 02 / OKR：激活个体赋能组织� 制定OKR� 执⾏任务� 检查进度 复盘总结 · ⽬标对⻬，聚焦痛点� � · 符合SMART原则 � · 敢于挑战不可能 � · 任务分解，落实到⼈� · 没⽤就删，少了就补 � · 有条不紊，⾼效协作� · 周报⽇报，实时更新 � · 增删改查，灵活变通 总结分析，制定下⼀ 整体规划 与落地。 从企业战略解码开始，通过OGSMA等⼯具将战略蓝图拆解为可执⾏策略与⾏动计划；基于此进⾏组织与个⼈⽬标制定，形成清晰的战略落地地图；通过持 续的过程跟进，借助⽬标达成预警、任务分解、⽬标复盘等确保执⾏不偏离轨道；在评估校准环节，通过多维度、分层次的精准识别，确保评价的公平性与 科学性；通过深度的⾯谈改进，帮助员⼯识别优劣势，并为低绩效员⼯制定PIP(绩效改进计划)；最后

起码目前为止是这样。本书的核心是针对工作和工作环境，提出二十九个详 细案例，说明人类已经在这些工作和工作环境里，采用AI系统和自动化进行日常 工作。我们把AI定义为：能够完成过去需要人类大脑或是大脑与身体共同完成的 任务之技术。我们每个研究案例，都包含这类技术。1 这些人机协作的例子，以及我们相关见解和结论都非常重要。因为长期以来 由机器驱动的自动化，对人类工作的影响一直都是人们猜测和关注的主题。至少 从 1500 我们也坚信，未来一、两年内，因AI而流失的工作比例，将比较接近专家估 计的下限。有一个预测非常有启发性：2015年，麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）将工作分解成任务，预测透过目前的AI技术，美国将可能有 45％的工作可以用自动化处理。5 然而两年后，麦肯锡研究人员指出，有几个因 素：包括自动化的成本、劳动力不足、经济效益和法规，将对自动化的速度和普 及程 自动驾驶。尽管这类系统的供应商做了很多宣传和承诺，但一些观察家如今质 疑，我们这些生活在今日的人，是否能在有生之年看到所有驾驶环境里，都达到 完全自动驾驶的结果。7 同样模式也适用于AI的其他领域。AI可以执行小任务，而不是整个工作或整 个业务流程。AI能够帮助业务人员优先考量潜在客户，并指导他们在销售对话时 使用最有效的语言，但人类销售员仍然发挥重要作用。即使聊天机器人和对话式 AI技术，已广泛应用在客