模部署和深度定制能力，财 务稳定、兜底能力也是重要参考因素。因此，综合能力较弱的厂商将逐步被淘汰出局，市场集中度将进一步提升。 ◼ 大多数央国企对RPA结合AI技术持观望态度，并对其应用前景抱有期待；部分央国企在AI等技术领域的投资预算高达数十亿元，对于表现出色的RPA+AI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 企领域，受到信创、央国 企数字化转型、AI+专项行动等相关政策的强力驱动，央国企RPA市场规模增速显著高于市场整体增速。虽然当前AI与RPA的融合尚未形成“1+1大于2”的效果，但央国企仍抱有较大期待。 预计经历一定时间的发展融合，央国企RPA市场空间将得以进一步扩大。 12 数据来源：第一新声研究院 2022-2027年央国企RPA市场规模（亿元） 9.9 15.3 20.9 27 采集智能分析 • …… 计量 采集 央国企RPA行业发展前瞻 发展趋势一：RPA+AI 大多数央国企对RPA结合AI技术持积极态度，并对其应用前景抱有期待 当前，大多数央国企对RPA结合AI技术持积极态度，并对其应用前景抱有期待：部分央国企在AI等技术领域的投资预算高达数十亿元，对于表现出色的RPA+AI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。

间的联系。 从意想不到的隐性优势到行业先行者的经 验总结，我们的洞察全面展现了数字孪生 技术的应用现状及其未来趋势。 尽管数字孪生的广泛应用仍存在挑战，但 已成功部署本项技术的企业正逐步获得显 著成效。期待与大家共同探索数据的价 值。 3 4 数字孪生 驱动企业价值增长 96%的高层领导认可数字孪生的优势 6 现实超乎预期 10 人工智能的吸引力 12 不同行业在部署人工智能功能的计划方面存在很大差异 提升用户界面 优化推荐效果 创造初始设置 处理前端数据 测试/调试 做出决策 我们未在数字孪生 中使用人工智能 数字孪生行业报告 12 期待数字孪生自主决策 获取信息 165 195 两者皆而有之 130 作为一项快速发展的变革性技术，数字孪生常常遭到误解。 下面我们来探讨五个主要误区 误区 2 必须进行彻底的 数字化转型 随着时间推移逐步提升。 一味追求数据生成并非正确之举。通常来 说，运营数据是已经存在的，即便是纸质 记录的形式：难点在于数据的数字化、索 引编制和验证。 越来越多的企业通过数 字孪生来获取信息，而 不是期待其自主决策 13 企业构建数字孪生时会遭遇哪些挑战？ 数据质量 43% 误区 4 数字孪生 仅适用于设备 误区 5 数字孪生的部署 会大幅超支 技能不足 重大延误

这些真实的客户声音例子反映了一个通用的诉 求：管理团队需要的不单是数据的可视化展示， 更是对数据的深入理解、 快速获取结论和基于 数 据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的 智能 性和即时交互性有着更高的期待。 管理团队之痛：现有数据产品无法端到端快速产出深度结论 信息过载 痛点 以下是 3 个不同客户发出的真实声音示例，反映了业务团队在指标获 取、数据分析与数据挖掘方面的核心痛点： SQL 学习难度高：

用户需求洞察 目录 03 响应速度高要求 02 7x24 小时 04 结合历史记录 给出精确推荐 05 个人信息保护 01 个性化、定制化 服务体验 消费者对客户服务的期待 数据来源：埃森哲 2018 自助式服务 个人信息保护 定制化客户服务 全渠道客户服务 AI+ 客服 需求端：消费主权意识的觉 醒 71% 76% 75% 55% 55%

服务 IT 风险 IT 架构 资源管理 协 调 能 力 沟 通 能 力 情 商 比 智 商 重 要 关 系 比 知 识 重 要 P5 对 CIO 的期待：创造新价值 强化竞争力 业务创新 削减成本 提高业务品质 全球化 IT 新价值 传统 IT 价值 改 提 革 高 成 附 本 加 结 价 构 值 削 减 固 定 经 强的 IT 投资 大部分情况下这类投资是必需的，但对技术趋 势等的未来预测比较困难 较高 维护系统的投资 用于为应对法律制度及企业组织变 更所需而进行的系统修改方面的 IT 投资 基本上无法期待其投资回报，但这样的投入是 不可避免的 低 P25 公司的 IT 投资相关者的职责与责任  起草、判断 IT 投资方案  确保 IT 投资的效果 业务部门  对业务部门提供最佳的 IT 公司的 IT 部门中  能够允许发挥集权型和分权型的优势  业务部门的 IT 团队和母公司 IT 部门之间的协调 负 担较大 IT 中心的发展方向性（从成本中心到业务伙 伴） 经营层 的期待 公司 的 定位 相关部门 的定位 切实保证系统的建设 和稳定运行 （对事业产生间接贡献） 商业模式的变革 业务流程的变革 （对事业产生直接贡 献） 成本中心 业务伙伴 经营层

度理 解业务逻辑，又要熟练运用数字化工具，更要拥有数据思维和创新意识。 帆软数据应用研究院基于最新的洞察，在本白皮书中将深入探讨这些变革背后的逻辑与实践，为企业数智化转型提供 可行的路径参考，期待更多企业能够借鉴其中的理念与方法，在数智化转型的道路上行稳致远。 解析智能 BI 如何将数据消费范式从“人找数”转向“数助人” 指导企业如何建立自动化指标体系，并随业务发展持续迭代更新 展示 AI 为关键课题。 辅助业务决策，让数据成为管理者的“智慧大脑”； 消除信息孤岛，实现数据的无缝流动与高效协同。 而在数据战略层面，企业的下一步重点清晰可见： 此外，在数智化产品与服务方面，企业最期待的是： Q2：认为贵公司在数据侧下一步重点是什么？ Q3：最希望数智化实现哪类应用？ 系统选型咨询 数智化战略规划 企业总体架 构设计 跨行业的数智化经验 交流 20% 同行业标杆企业建设 难以找到契合的数据分析模版： 深陷“临摹”模版的困境无法快速交付： 新用户评估数据工具时常会面临一个典型困境，既需要验证工具的功能边界，又希望避免低效的“摸着石头过河”的自 行摸索。实际上，用户更期待通过现成的行业标杆报表，直观了解工具价值，同时评估公司的行业经验积累深度。 传统数据分析面临一个核心痛点，业务人员虽然精通数据逻辑，却受限于设计能力，即使耗费大量时间，产出的可 视化报表仍存在“

衷心感谢我们的客户和合作伙伴。你们的信任与合作让我们能够突破界限、 适应变化，并打造能真正支持企业成长，提高企业韧性的解决方案。 我们相信，面对2025年及未来的机遇，这份蓝皮书将成为您的有利参考资 源。马士基期待在来年及未来数年中深化我们的合作关系，携手共创更高 效、更有韧性的物流体验。 祝您阅读愉快！ 马士基真诚邀您阅读蓝皮书系列第十期 Ross Gearing 马士基亚太区市场部负责人 谢谢

我们发现多数企业的高层管理者会关注 AI 在 HR 领域的应用，这样的关注既体现了在技术快 速迭代的时代下企业高层管理者对 HR 要求的提高，也体现了高管对于 AI 技术为 HR 工作赋能的 期待。但在高管的高关注度下，我们却发现 HR 们对于 AI 技术如何应用却不甚了解。此部分我们 将解释高管关注 AI 赋能 HR 的原因，以及 HR 对 AI 技术的应用不甚了解的原因。 专家洞察 技术可为 HR 领域解 决哪些问题，以及企业是否具备引入的基础。 █ 高管对 AI 技术的关注原因 高管之所以会高度重视 AI 技术在 HR 领域的运用，其背后的关键原因是高管对于 HR 的 期待越来越高。高管们会希望 HR 可以发挥更为贴近战略、业务的价值。但实际而言，HR 的 战略价值常被日常繁琐的事务性工作所捆绑，HR 的视野也受到了限制。因而，高管们会希 望 AI 帮助 HR 去实现更大的价值，把 领域的价值与应用 我们发现多数企业的高层管理者会关注 AI 在 HR 领域的应用，这样的关注既体现了技术快速迭代的时 代下企业高层管理者对 HR 更高要求，也体现了高管 对于 AI 技术为 HR 工作赋能的期待。但高度关注之下， 我们却发现 HR 们对于 AI 技术如何应用却不甚了解。 此部分我们将解释高管关注 AI 赋能 HR 的原因，以及 HR 对 AI 技术的应用不甚了解的原因。而后，我们将

对于直播电商，相较于传统电商客服，具有一些特殊的特点，比如：直播间中，用户的咨询问题混 入大量的公评评论中；用户更多的会在直播间直接发问，而不是进入传统的客服服务通道；直播电商的 实效性导致用户心智更期待近乎实时的反馈，否则极大影响成交率等等。可以看出在直播电商中由于一 对多的服务模式，加上极强的实效性要求，智能客服是提供精细化高效服务的重要补足。 通过智能客服，可以在电商服务中提升可服务用户的

产业链上下游需求驱动是推动企业转型的主因；运营成本优化、端到端 打通和数据驱动决策是企业通过转型最希望获得的 TOP3 效果 整体来看 ，企业对数字化转型的动因和期望都比较理性 ，即需求驱动转型、合理期待转型效果。 就驱动因素而言 ，产业链上下游需求推动转型是主因， 占比达 73.3% ，紧随其后的就是数据孤岛导致决策延迟， 占比为 55.6% 。 就转型期望而言 ，当前企业主要落脚点在成本优化 ， www.iresearch.com.cn 垂直行业层面，宝信作为流程行业代表，已经有成功可借鉴案例， 那离散行业是否可以按照类似模式跑出来， 值得期待。 信创 / 国产替代理论上通过一套全新标准构建了一个全新的赛道， 为企业赢得独特的发展窗口期，极有可能出现领头羊企业，具有 较大的发展潜力。 思考 1- 未来机会在哪里？