Part 02 IT 架构转化的重要性 Part 03 如何实现双速 IT IT 架构转化的重要性 • 80% 的资源 被市场上 20% 的企业占有 • 不能“胡子眉毛一把抓”，而是要抓关键问题、关键人员、关键环节、关键岗位 IMPORTANT 20% UNIMPORTANT 80% IT 架构转化的重要性 • 风险小 • 业务角度，制约企业成长 • 技术角度，单速架构的高速增

业务变革 领导小组 业务变革 领导小组 项目群管理 办公室 项目群管理 办公室 承接经营战略制定数字化战略 • 讨论并确定数字化战略 • 审批和决策数字化项目，处理重大 项目中关键问题 • 审批数字化相关政策及制度 • 考核数字化建设的成果 技术关系协同 承接数字化战略 推动业务变革 推动跨组织流程优化 与管理变革 数字化项目和内外部技术关系管理 • 在业务与 IT 风险 项目管理 风险 实施效果 风险 目标偏离 风险 项目实施 风险 - 41 - 数字化领导委员会：  讨论并确定数字化战略  审批和决策数字化项目  处理重大项目中关键问题  审批数字化相关政策及制度 41 数字化领导小组 科技管理部 / 数字化 处 集团总部各业务部 门 规划架构单元 应用开发单元 运行维护单元 综合管理单元 A B C D  1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 成立集团数字化建设的领导和工作组织 数 字 化 领 导 小 组 数字化领导小组 讨论并确定数字化战略，审批和决策数字化项目，处理重大项目中关键问题， 审批数字化相关政策及制度，考核数字化建设的成果 注：建议集团为总体解决方案实施设立有实力的战略合作伙伴，对项目群进行统一协调管理 专 家 组 专家组 内部专家 外部专家 项 目 群 管

— 安全体系设计 3 架构设计 —应用支撑平台 应用支撑平台作为中小企业信息化公共服务平台的一个层面，主要解决资源 共享、信息交换、业务访问、业务集成、安全可信和统一管理等企业应用的共性 和关键问题。 3 架构设计 —应用支撑平台 应用支撑平台技 术总体上可分为集 成 技 术 和 实 现 技 术。集成技术侧重 于企业应用系统之 间的互连互通、信 息交换和功能互操 作等；实现技术侧 重于具体企业应用

lSolutionBot ： Task-oriented dialog system l 三个要素：领域、意图、参数 l 深度学习解决 Solution bot 中的 关键问题 YiBot ：交互型更强的任务型多轮会话场景 DataBase KnowledgeBase Intent: Flight Booking Start_City: ：深圳 Dest_City

历史又到了一个关键节点——编制“十四五”战略规划  战略规划一直是企业谋划未来发展目标、任务、举措等宏伟蓝图的关键；  新时代我国社会经济的发展将面临极大的不确定性，企业战略规划必须具有前瞻性和洞察力 关键节点遇到一个关键问题—— 数字化转型  何为数字化转型？数字化转型与企业发展战略什么关系？  数字化转型目标是什么？如何确定合理有效的数字化转型方法与路径？  央企已全面启动“十五五”规划编制，数字化转型将是重要内容

要想提高满意度和绩效水平，企业必须实施数字化转型。但是， 企业通常会高估他们面临的潜在困难。 中小型企业获得了显著的技术投资回报，并且还 在不断推进数字化转型。 关于数字化转型工作，企业需要思考的关键问题 IDC

区域直营：消费电子品牌引领新零售变革 实现高效扩张 — 品牌B 该消费电子品牌原本专注于线上渠道，而和所 有品牌一样，从线上向线下延展不得不面对线 上线下零售环境及价值链体系、经营能力及品 牌消费体验管理差异的关键问题。该品牌以转 变传统低效的零售分销模式、实现线上线下零 售融合作为核心思想，构建了线上商城+线下 旗舰店、专卖店、加盟店的三级门店布局体系， 同时在经营管理和加盟合作模式上完成零售 运营思路转型，匹配从上至下的零售标准和管

金融机 遇 u 数据安全：金融领域涉及大量的客户数据和敏感信息，因此数据安全是人工智能在金融领域应用的一个重要挑战。如何保护用户的数据安全 性与隐私性，是将人工智能技术应用于金融领域亟待解决的关键问题。 u 监管合规：金融领域的监管和合规要求非常严格，而人工智能技术的应用会带来一些新的监管和合规问题。如何使人工智能技术与金融监管 和合规要求相适应，是人工智能在金融领域应用需要解决的另一个重要问题。

“高潜力企业”是指已经构建强大的数字 孪生技术能力，但尚未实现显著价值的公 司。值得庆幸的是，除了个别受访者符合 此特征外，并没有哪个行业属于这一类 别。那么，高潜力企业有哪些共同点？ 管理层的态度是一个关键问题。尽管这些 企业已经对数字孪生进行了投资部署，但 管理层对数字孪生的信任程度低于平均水 生产线的灵活性，满足日益严格的质量要 求。根据麦肯锡关于工厂优化新前沿的报 告，86%的高级管理人员认为数字孪生技

其分类归 档。 首先，客户反馈的情感分析可以帮助餐饮企业快速识别问题。 “ ” “ ” 例如，当客户在评论中提到 菜品味道太咸 或 服务态度差 ，模型 不仅能识别出这些负面情感，还能提取出关键问题点，帮助企业及 时调整服务质量。此外，模型还能根据情感强度进行评估，帮助优 先处理最紧急的客户问题。 其次，通过情感分析，企业可以自动生成个性化回复。例如， 针对负面反馈，模型可以根据客户的表达特点生成道歉模板或优惠 针对负面反馈，模型可以根据客户的表达特点生成道歉模板或优惠 券发放建议，提升客户体验；对于正面反馈，则可以生成感谢语或 邀请客户分享更多体验，增强客户粘性。以下是一个情感分析结果 的示例表格： 反馈内容 情感极 性 关键问题点 建议回复 “服务太慢了，等了好 ” 久！ 负面 等待时间过长 “抱歉给您带来不便，我们将改进服 ” 务效率。 “ 菜品新鲜，味道很好！” 正面 菜品质量好 “感谢您的肯定，期待您的再次光 段，充分考虑业务需求，确保模型的输出能够切实解决实际问题； - 进行成本效益分析，确保模型的投入能够在合理的 6.2.2 改进措施建议 在失败案例的反思中，我们发现餐饮服务在引入 deepseek 大 模型的过程中存在多个关键问题，包括数据准备不充分、模型训练 与业务需求脱节、以及落地实施阶段的资源分配不合理等。针对这 些问题，我们提出以下改进措施，确保后续项目的成功实施。 首先，数据准备是模型训练的基础，必须确保数据的质量和多