★ ★ ★ ★ ★ 提升企业 IT 审计能力， 助力数字化转型 实战与展望 目 录 一、时代在发展 IT 审计必然要变革 三、大数据审计能力提升与展望 二、数字化审计转型的方法论 1 、移动互联、 大数据、 云计算、 人工智能 一、时代在发展， IT 审计必然要变革 一、时代在发展， IT 审计必然要变革 （五） IT 审计的快速发展是落实审 计职能，提升审计监督能力的内在 需要 面临的新矛盾：审计力量不足—如何 实现全覆盖？ 审计效率低—审计成本高 审计质量不高—审计风险大 审计人员参差不齐—复合型人才奇 缺 审计组织方式的转变，要 进一步做到非现场审计与现场审计的有机结合，同时拓展信息系统的审计范围。 三、大数据审计能力提升与展望 大数据审计能力提升应用 5—10 年规划 完善提升集成管理系统、 审计查证分析以及配套的数据子集，并逐步实现相关系统的集成、共享。 （前 台的可视化应用） 打破大数据技术“瓶颈”

1 2. 采购现状 销售与采购供应链转型项目诊断总述汇报 2 会议议程 会议事项 时长 国际销售项目诊断阶段工作开展简述 5 分钟 关于国际销售业务能力提升的几点思考与总结 10 分钟 核心销售模块现状理解与改进方向探讨 35 分钟 核心销售模块改进举措总览与整体优化实施路线 5 分钟 下一阶段工作安排 5 分钟 3 目前已经完成第一阶段的现状评估，已经开始实施第二阶段的重点改进举措  理解客户业务环境及未来发展策略  确认销售能力潜在提升点及改进方向 销售公司业务战略理解 资料研读 销售运营与管理现状诊断 股份高层 / 销售公司 / 生产公司访谈、数据分 析 最佳实践分析 案例信息搜集与分析、专家访谈 改进方向确认  同时推进策略、运营和支撑层重点改进 举措的实施，实现关键销售能力的提升 策略层能力改进举措实施  搭建市场洞察、开拓与规划体系  研究各业务客户价值定位  优化业务与产品发展策略  优化与规范报价体系 运营层能力改进举措实施  设计商机管理管理机制  梳理与优化销售流程体系  建立客户关系维护体系  搭建顾问式营销人员能力体系  设计销售支持工作机制  设计销售支持岗位职责 支撑层能力改进举措实施  设计绩效管理指标体系  设计人员能力评估体系及提升方案  规范数据管理体系及导入应用工具  梳理系统需求

1 2. 采购现状 销售与采购供应链转型项目诊断总述汇报 2 会议议程 会议事项 时长 国际销售项目诊断阶段工作开展简述 5 分钟 关于国际销售业务能力提升的几点思考与总结 10 分钟 核心销售模块现状理解与改进方向探讨 35 分钟 核心销售模块改进举措总览与整体优化实施路线 5 分钟 下一阶段工作安排 5 分钟 3 目前已经完成第一阶段的现状评估，已经开始实施第二阶段的重点改进举措  理解客户业务环境及未来发展策略  确认销售能力潜在提升点及改进方向 销售公司业务战略理解 资料研读 销售运营与管理现状诊断 股份高层 / 销售公司 / 生产公司访谈、数据分 析 最佳实践分析 案例信息搜集与分析、专家访谈 改进方向确认  同时推进策略、运营和支撑层重点改进 举措的实施，实现关键销售能力的提升 策略层能力改进举措实施  搭建市场洞察、开拓与规划体系  研究各业务客户价值定位  优化业务与产品发展策略  优化与规范报价体系 运营层能力改进举措实施  设计商机管理管理机制  梳理与优化销售流程体系  建立客户关系维护体系  搭建顾问式营销人员能力体系  设计销售支持工作机制  设计销售支持岗位职责 支撑层能力改进举措实施  设计绩效管理指标体系  设计人员能力评估体系及提升方案  规范数据管理体系及导入应用工具  梳理系统需求

已有安全厂商设备，IP封堵为主 ✗ 设备能力层次不齐 ✗ 价低者中标 ✗ 部分单位租借或友情支持 ✗ 情报滞后，响应较晚 ✗ 虚假情报满天飞，干扰分析精力 ü 战场主动权，随意选择攻击目标 ü 技术精湛，各单位优秀渗透人员 ü 团队作战，各人才分工明确高效 ü 专业攻防协作平台及工具集 ü 更多攻防数据挖掘平台（社工、云等） ✗ 防护手段以漏扫、配置检查为主，缺乏攻击者视角风险发现能力 ✗ 缺乏云服务、员工社工钓鱼风险发现能力 缺乏云服务、员工社工钓鱼风险发现能力 ü 持久战，随意选择攻击时间、以逸待劳 ✗ 缺攻防经验，负责人以项目经理为主 ✗ 缺乏磨合，临时组建无实战配合 ✗ 黑白交替、拉锯战容易导致身心俱疲 ✗ 仅了解已知资产，供应链、分子公司等风险覆盖不全 以前的攻防演练（14天高频对抗） 现在的攻防演练（持续且深入的较量） 防御挑战：企业对安全建设结果的保障需求 业务数据 企业安全防护措施 （FW、WAF、主机安全等） （FW、WAF、主机安全等） 是否存在数据外泄？ 还有哪些可利用路径？ 1. 漏洞利用 2. 配置不当 3. …… 企业缺乏对最终防御结果的保障能力，无法验证当前产品能力、防御策略等的有效性 运营挑战：安全运营事件层出不穷，如何持续提升运营效率？ 安全运营现状 误报事件 授权事件 情报事 件 主机安全事 件 SOC （威胁情报、漏洞情报） （密钥泄露、代码泄露等） （HIDS）

、咨询公司可以提供的服务和价值 4 、案例分享 目录 行业和技术趋势及 零售业转型方向探讨 “ 填饱肚子” “ 需要一根萝卜” “ 不会为买一根萝卜再走 二十分钟” • 供应基本产品能力 • 陈列－产品种类多样性 • 供应能力 • 足够长的营业时间 • 便利的空间距离 • 购物环境 “ 大家有机萝卜似 乎更好一些” • 新鲜 • 优秀品质 • 主题厨房（场景式） • 预测市场的需求 “ 我的体质是否适合吃萝卜” 5% ，单 店平均销售额为 2.5 亿 , 领先其他 对手 XX 集团 线上线下领先零售企业的商业模式转型主要表现在积极发展全渠道、渠道下沉、打造大数据分析能力 和优化商品服务等方面 愿景 和战 略定位 客户价值 主张 组织能力 店铺 运营 物流 配送 会员 管理 系统支持 店铺 业态 1 2 3 4 5 7 8 零售行业商业模式框架 零售行业 1 2 4 1 2 做全渠道的全品类大卖场 利用数字化手段提升消费体验，聚焦核心品类，巩固线下业务 立足线上业务，积极布局线下，拓展新兴业务 各个竞争对手在业态组合、线下资源、线上能力和消费者洞察及物流配送领域的能力基础均有差异 愿景及战略定 位 • 线上能力处于发展初期 • 实体店资源主要集中在东部 沿海和大中城市 • 线下大卖场扎根华东，主攻 三四线城市 • 利用区域优势，积极发力全 渠道零售商，并通过千乡万

措，“人工智能+”这一新行动就是其中之 一。 2024 年 7 月 中国电子技术标准化研究院 《数字化转型数字人才技术能力和培养 要求》 《数字化转型数字人才技术能力和培养要 求》是首项针对数字化转型数字人才培养的 国家标准。本标准聚焦数字化转型数字人才 的技术能力和培养要求，提出数字人才分类 和能力框架、各类数字人才的知识、技能和 经验要求、素养要求和培养要求。 2024 年 4 月 人力资源社会保障等九部门 页 设，支持企业与院校共建一批现代产业学 院、联合实验室、实习基地等，发展订单制、 现代学徒制等多元化人才培养模式。制定实 施数字技能提升专项培训计划，提高老年 人、残障人士等运用数字技术的能力，切实 解决老年人、残障人士面临的困难。提高公 民网络文明素养，强化数字社会道德规范。 鼓励将数字经济领域人才纳入各类人才计 划支持范围，积极探索高效灵活的人才引 进、培养、评价及激励政策。 后台数字运营等业务领域的人才  在合规前提下，具备基于数据驱动的金融业务多 场景应用和创新能力，能以数字逻辑优化金融业 务流程并推进业务创新。 第 7 页 较为缺乏。 制造 不同体量的制造企业关注点不完 全相同，但需求主要集中在运营 管理及流程优化、模式创新等方 面。  大型企业对业务人员的数字化运营及应用能力要 求高。  中小型企业现阶段着重于管理层数字意识和数字 化领导力的提升。

以 GPT2、GPT-3、ChatGPT 等系列模型为代表，持续引领大模型时代的浪潮 Ø 2017 年，Google提出Transformer 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 大模型参数规模不断增长，推动 AIGC技术升级。AIGC技术发展的背后是大模型（Foundation Models）技术的持续迭代。从 2017 年 Transformer 结构的提 出，加速了深度学习模型的参数学习能力。另一方面，GPU算力也在指数级增长。 图1：2018-2023 年模型参数规模变化图 来源：中国人工智能系列白皮书 图2：CPU与GPU算力演进比较 来源：techovedas ，国元证券 经营 人才流失与 人才短缺 产业研究 战略规划 技术咨询 7 科技大厂 创业新势力 产业研究 战略规划 技术咨询 8 综合各测评平台的方法论来看，在基础能力的测评维度基本相同，仅测评数据集和评估权重占比不同；而在基础能力之外，各测评平台侧 重点不同 ��� ü ü ü ü ü OpenCompass 2.0 �� ü ü ü ü ü Agent IDC ü ü ü ü

认识大语言模型：从原理到应用 大 语 言 模 型 是什么？ 大语言模型是大数据、大规模算力、智能算法的结合产物，它可以进行自监督学习，理解 和生成人类语言 性能突破在哪里？ 更强大的语言理解能力、更高的内容生成质量、更广泛的应用领域 可以用在哪里？ 对话、语言生成、翻译等通用领域 主要发现 5 The Application of Artificial Intelligence in 大语言模型在企业中的价值 降本：通过替代基础岗位、一岗多能的方式，降低人力成本 增效：提升组织整体的创新与技术应用能力 支持与 限制措施 管理 基础 资源 基础 技术 基础 实现基础 6 智能技术赋能人力资源管理 █ Part5 HR 中的大语言模型：影响与应用 大语言模型会为 HR 岗位、能力带来较大的影响。虽说如此，在 HR 领域落地规划应用或已落地应用大语 言模型的企业实际不足半 落地应用了大语言模型？ N=92 23.91% 15.22% 60.87% 已经在部分工作中进行了应用 未落地应用，但已规划可应用场景 没有任何规划或应用 您认为大语言模型的出现是否会对 HR 的能力提出新要求？ N=92 98.91% 1.09% 是 否 83.33% 44.44% 44.44% 38.89% 您公司在哪些 HR 工作中规划或 落地应用了大语言模型？ N=36 共享服务中心