显： 战略解码断层、业技协同壁垒、价值量化困境，让众多企业陷入“深化转型转不动” 的共性困局。而如何科学评估转型成效、精准定位发展阶段，成为企业突破瓶颈、实 现可持续增长的关键命题，因此亟需一套兼具系统性诊断和路径导航的成熟度标尺， 来帮助企业在技术浪潮中锚定方向、精准施策。 本报告通过对我国现行国标、行标的系统研究，结合对代表性企业转型实践的深 度梳理，创新构建了适用于我国各行业企业的数智化转型成熟度评估体系。该体系从 的深层需求，系统破解转型面临的核心挑战，成为企业突破瓶颈、释放数智潜能的关 键前提。 战略执行穿透不足，资源配置未实现精准匹配。中国联通结合企业自身业务特点， 制定企业的数智化转型战略规划，系统性的开展战略解码、明确落地路径，但在战略 执行层面，有序推进不足、缺乏可量化的阶段成果衡量标准，战略意图传达至基层执 行单元精准度衰减，资源配置与战略优先级匹配失衡，出现局部资源冗余与紧缺并存 现象，进一步加剧战略执行脱节。 不同业务线、不同渠道的数据尚未完全拉通，叠加客户互动与反馈机制滞后，直接影 响客户的全生命周期体验。一是客户画像不全面，客户数据分散在不同部门，客户浏 览偏好、线下消费记录、客服咨询内容未互通，无法精准洞察客户深层需求，产品推 荐准确率较低；二是在客户体验优化方面，智能工具赋能客户运营不足，获取客户的 真实反馈并作出改进往往存在滞后性，亟待构建 AI 驱动的客户实时反馈体系，实现全 域全链路客户服务的实时响应与动态优化。

25% 左右 ，推动大数据产 业 高质量发展。 l 2023 年《关于促进人工智能赋能文旅商贸的指导意 见》 ，强调 AI 在精准营销、智能客服的应用。 l 2021 年商务部下发了《智慧商店建设技术指南 （试 行）》 ，从信息基础设施建设、服务精准化、场景数字 化、管理智能化及保障措施等方面提出了普适性要求。 l 商务部正在制定《智慧商圈建设指南》 ，初步计划按照 “一 个平台 搭建数据中台、业务中中台、商管平台 l 发挥数据价值，实现数据化运营 值 者 ， 运营 l 全渠道、多触点精准营销 一 营 化 化 生命周期运 实现精细 体 全 线上线下 注重消费 掘数据价 趋势 数字化 l AI 切片技术实现网络资源的灵活分配 ，满足智慧商贸中不同业务场景 对 网络的差异化需求 ，将计算能力下沉到网络边缘 ，减少数据传输延迟， 实现本地数据的快速处理 ，如实时客流统计、设备状态实时监测。 l 数据中台成熟应用 ，整合多源数据 ，为企业提供统一的数据视图和数据 分 析能力 ，支撑精准营销、运营决策等业务。 行业发展分析 - 政策与技术 技术趋势：重塑人货场 政策推动 市场规模增长 第 3 页 智慧商贸 1. 营销互联网化 2. 体验科技化

第二阶段将建设算法检测能力并融合其他拓展内容。一是通 过深入调研行业需求与互联互通算法研发情况，制定覆盖算法性 能、兼容性与安全性等方面的算法检测方案；二是引入隐私计算 安全能力分级检测、应急响应测试、金融特色检测等拓展内容， 精准衡量隐私计算产品的安全性能和其他拓展功能，满足多样化 的金融场景需求。 第三阶段聚焦算法市场建设。在算法检测形成一定的检测规 模后配套建立权威认证机制，经认证的算法在市场公开上架，提 供各应 场景名称 首两例 1 银联与某股份行-云闪付精准引流促活银行目标用户 2 银联与淘天-云闪付云网用户精准经营 已落地 3 字节跳动与某股份行-基于隐私计算的广告精准投放 4 平安产险与蚂蚁-可信车险精算联合定价应用 5 美团与银联-美团企业版餐饮合作 6 交通银行与某互联网机构-精准营销 7 浦发银行与银联-中高端临界长尾客群精准营销 8 工商银行与银联-小微商户普惠金融服务 民生银行与银联-联合营销场景导流实践 10 荣数信息与中小银行/互联网机构-场景侧精准营销 22 推进中 11 中国银行与支付宝-消费场景信用卡精细化运营 12 京东与中国银行-联名信用卡新开卡营销 13 民生银行与某互联网机构-公域精准营销合作 14 杭州某城商行与银联-银行卡精准促活 （二）具体场景介绍 1.银联与某股份行-云闪付精准引流促活银行目标用户 （1）合作互通模式 双方使用各自的隐私计算平台，基于开源算法实现互通。

案例 13：食方 AI 社餐识别系统驱动终端结算智慧化升级 .......................................- 34 - 案例 14：亿猫智能购物车助力杭州联华华商集团精准营销 .......................................- 36 - 案例 15：元芒智能数字人终端赋能大型家居零售升级 ...................... .................................................................- 42 - 案例 17：WAYZ 智能业绩助手助力 Dior 精准决策与业绩增长 .................................- 44 - 案例 18：朗镜科技 ShelfMind 零售领域推理大模型 .................. 。 天虹依托灵智数科自研的全仓管理、智能选品及会员平台构建数据中台能力，实现供应链 优化与精准选品；同时，结合汉朔科技的电子价签、智能营销屏及物联网管理平台等门店 数字化解决方案，形成了从后台数据洞察到前端触点呈现的完整数字化闭环。这种协同模 式既保障价格、库存、健康标签等信息的精准同步，又将商品溯源、功效与场景化内容清 晰传递到货架前，实现实时运营优化和顾客决策支持。三方的协同，使数字化能力在战略

，而是通过智能算法、数据洞察 ，深度融入产品设计、服务流程、风险管控 ，实现科技赋能 与保险初心的同频共振。这场变革的底层逻辑 ，是数字技术与金融服务的深度融合。 每一次基于大数据的精准风险定价 ，每一回借助智能交互完成的便捷理赔 ，都在重构大众对保险服务的认知范式。 当 AI 能够比人工更高效识别潜在风险 ，当算法可以为客户定制专属保障方案 ，如何在科技效率与人文关怀之间筑牢平衡 AI 应用构建框架，赋能“ AI+” 转型，引领行业高质量发展。 鼓励金融机构运用包括 AI 等科技手段研发数字化经营工具，提升企业识 别、风控等能力，这为保险业应用 AI 进行精准风险定价、流程再造、 优化 客户服务等全业务链赋能提供了政策导 向和 技术应用框架支持。 规划肯定了人工智能等技术在金融领域的应用成效，鼓励抓住人工智能 发 展机遇，打造智慧金融新业态，为保险业应用 强调金融领域数据要素的应用，鼓励“运用大数据、隐私计算等科技手段 , 融合应用多维数据 , 优化金融产品和风控模型 , 提升金融服务和风险管控 质 效” ，为 AI 驱动的风险评估、精准营销和智能理赔提供政策导 向 。 明确鼓励保险业运用人工智能、大数据等技术，直接为保险业应用 AI 技 术 提供了政策支持，推动保险公司积极探索 AI 在营销服务、风险管理和 投资 管

CRM 与 SCRM • 分级 • 分群（品类偏好、个人风格） • 渠道偏好 精准联系 • 日常联系 精准联系 • 挽留（了解原因） • 升级（复购、深化） • 机会（场景、深挖） • 企业 App • 移动广告 • 前端 POS • 考虑如何运用技术型的方法做营销，才能使营销更为精准，更快掌 握营销的关键瞬间。 CMO （ Chief Marketing Officer ） CTMO 取代了传统 CMO 的岗 位 CTMO ( Chief Technology & Marketing Officer ） 后互联网时代对营销的要求与企业的营销对策 虚实融合购物流程 大数据精准营销 社交媒体营销 后互联网时代对营销的要求 后互联网时代对营销的要求 即时性 社会性 精准性 方便性 移动营销 “ 数人头”的商业范式：才是企业可持续增长的正确思维。 数据驱动：企业应该学习利用大数据知识来了解客户，掌 握 企业的运营动态。 移动营销：企业必须具备将移动技术应用于客户的服务与 交 易的能力。 社交媒体：企业必须学会利用各种媒体资源， 进行客户联系、 客户交流和客户服务。

绍给客户，从而降 低客户的决策门槛。在瓴羊 AgentOne 平台上构建各种各样的业务智能体，满足企 业个性化智能体定制的需求。 文旅行业 | 度假区 | 会员运营 | 客服 | 精准营销 —— 王大鹏，复星旅文 AI+ 总经理、首席技术专家 用 Agent 服务 800 万游客，打造“千人千面”的度假体验 AI G.O 以智能驱动体验与效率，持续构建营收增长飞轮。 复星旅文： O 互动，实时获取导览信息（如表演时间、排队时长），及二销产品的 个性化推荐。还可实时响应服务请求，秒级创建报修工单并即时分派至一线服务人员。 游后阶段：AI G.O 通过收集体验反馈，基于用户行为精准推荐下次行程。并通过积分变动通知、权益到期提醒、 专属优惠领取等方式维系会员粘性，同时有效唤醒“休眠”用户，并促进复购。 AI G.O 打通游前、游中、游后的全链路服务场景，提供 7×24 小时即时响应能力，覆盖行程规划、入住办理、 表达需求意图（如“需要用餐推荐”）。 系统基于用户画像和实时场景数据，在度假区内动态推荐匹配度高的产品与服务，实现从“等客户提问”到“帮 客户发现”的服务模式转变，有效促进消费转化。 该体系通过自动化推荐与精准内容触达，显著提高了营销效率，降低了人力培训与获客成本，同时提升了客 单价与复购率，形成数据驱动的闭环营销链路。 03 统一会员平台：拓展全场景价值链 与传统景区观光“一次性消费”不同，休闲度假

在当今快速发展的商业环境中，人力资源管理的效率和精准度 直接影响企业的竞争力和创新能力。随着人工智能技术的不断进 步，特别是深度学习和大数据分析技术的成熟，企业有了更多工具 来优化其人力资源管理流程。其中，利用深度探索（DeepSeek） 技术进行岗位推荐的方案，正逐渐成为人力资源技术创新的一个重 要方向。 深度探索技术通过分析海量的员工数据和职位信息，能够精准 预测和推荐最适合的岗位人选，这不仅提高了招聘的效率，还能显 著提升员工与岗位的匹配度。这种技术通过以下几个关键维度来实 现优化：  数据整合与分析：整合来自不同渠道的员工绩效数据、技能评 估、职业发展历史等，通过深度学习算法分析这些数据，以实 现更精准的人才预测。  实时反馈机制：在员工申请或参与岗位变动时，系统能够实时 提供反馈和推荐，帮助员工做出更合适的职业选择。  预测模型的优化：通过持续的数据训练和模型调整，不断提升 推荐系统 升人力资源管理效率 方面的作用也将更加明显。因此，结合深度探索技术的人力资源管 理方案，是企业提升核心竞争力的一个重要策略。 1.1 背景介绍 在当前快速发展的科技时代，人力资源管理的效率和精准度对 企业竞争力具有重要影响。传统的岗位推荐方法主要依赖人工筛选 和简单的关键词匹配，这不仅耗时耗力，而且难以满足企业对人才 需求的多样性和复杂性。随着人工智能技术的不断进步，深度学习 模型

全面、深入的参考，同时也为决 策者、企业管理层和投资人指明未来技术发展的明确方向。 在全球数字化转型加速的大背景下，感知技术早已超越了单纯的技术进步范畴。它成为了实 现智慧城市、智能制造、精准医疗以及人机交互全新模式的重要支撑力量。未来五年，随着技术 标准的不断完善，硬件性能的持续提升以及跨领域协同创新的不断深入，感知技术将逐步从实验 室走向大规模应用。它将如同春风化雨般，渗透到各个产业领域，成为推动产业升级与社会变革 加全面、准确的信息。 在工业检测方面，它可以对产品的多个维度进行检测，提高产品质量控制的精度和效率。 在智慧农业中，多模态感知技术可以实时监测土壤湿度、温度、光照强度以及农作物的生 长状况，为精准农业提供决策支持。多模态感知技术将推动跨行业数据互通与智能决策升 级，为各个行业的发展带来新的机遇。 多模态感知融合技术正成为智能化系统的核心驱动力，其应用范围与技术深度将持续 扩展，但机遇与挑战并存，具体体现在以下几个方面： 以去除噪声点，提高数据的质量。降噪则进一步减少数据的干扰，使数据更加平滑。特征 提取是从点云数据中提取出具有代表性的特征点，如角点、边缘点等，为后续的三维场景 模型构建提供基础。然后，利用 SLAM（同步定位与建图）技术构建精准的三维场景模型。 SLAM 技术能够在未知环境中，同时实现机器人的定位和地图构建，通过对传感器数据的 实时处理和分析，不断更新场景模型，使机器人能够准确感知周围环境。 深度神经网络与 NeRF

规模增长迅速，2023-2028 年年复合增长率预计达 12.7%，AI 在其中的应用将不断深 化。 ⚫ 北京国际人力多维度应用 AI，赋能人力资源全流程。“京企直聘”平台借助 AI 技术整合 分析求职数据，精准匹配人才与岗位，提高招聘效率，节省人力成本；在服贸会现场的 AI 业务体验区，“数字伙伴联盟”成员模拟面试场景，多维度评估候选人。“易北京” APP 智能客服系统利用自然语言处理技术提供多语种 24 人工智能，依据求职者多维度数据精准推荐职位并反向筛选，提升招聘效率；“直聊”模 式中的智能客服减轻企业招聘人员负担。自主研发的百亿参数规模南北阁大模型，面向求 职招聘垂类场景，有效提升人岗匹配精准度，其 V1.0.0 版顺利通过中国信通院大语言模 型专项验证并获 4+评级。 ⚫ 同道猎聘巧用 AI，革新人才评鉴、服务与趋势洞察。多面・AI 面试基于冰山模型等理论 构建庞大数据库，精准甄别候选人，节约 构建庞大数据库，精准甄别候选人，节约人才甄选成本，应用已拓展至人才管理多环节。 自主研发的“同道汇才”AI 大模型通过国家网信办备案，为招聘方简化流程、精准筛 选，为求职者提供全方位服务。同时，猎聘借助 AI 分析大数据洞察人才趋势，为企业和 求职者提供前瞻性服务，推动人力资源服务行业智能化发展。 ⚫ 投资分析意见：AI 深度融入人力资源行业，带来诸多变革。面对 AI 人才短缺问题，人 工智能代理可缓解压力。在招聘管理上，借助