打造面向未来的电力企业： 数字化转型的成功之路 01 未来的电力企业 电力行业正在经历变革。我们可通过构想未来，探索2025年及以后的电力价值链的运作方式和电力企业的运行方式， 以反观指导当下的行动。 复杂环境使电网运行风险激增⸺发电和电网生态将向分布式、低碳化和数字化方向发展，电网环境将更加复杂，电力 企业将面对更多运营和商业风险。分布式和可再生能源将持续增长，管理非连续性的和动态变化的环境将驱动商业和 于云的平台，实现应用套件的集成和敏捷。数字 化转型平台并结合自动化、人工智能分析技术的使用，将为企业内部以及整个生态系统内的供应商、合作伙伴和行业 参与者带来创新和灵活性。 IDC观点 打造面向未来的电力企业 数字化转型的成功之路 02 IDC观点 电力企业面临发展压力 1.1 能源结构发生巨变 1.2 电气化加速形成新能源生态 1.3 打造自身能力，应对诸多变革 01 03 03 05 06 09 09 11 11 13 13 16 22 24 25 33 34 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 目 录 打造面向未来的电力企业 数字化转型的成功之路 电力是我们生产生活、经济运行的基本保障。对各国而言，能源战略都是事关经济增长和国家安 全的重点。电力的重要性让电力产业转型感受到压力，也对传统电力企业业务和商业模式提出

好生态，工业和信息化部组织编制了《制造业数字化转型促进中心创 建指引》。现印发给你们，请结合实际组织实施，强化宣传解读，因 地制宜指导各类制造业数字化转型服务载体和工业企业开展创建工 作，提升面向行业的专业化服务能力，加快制造业数字化转型普及推 广。后续，我部将择优认定一批制造业数字化转型促进中心。 工业和信息化部办公厅 2025 年 5 月 20 日 造 业数字化转型普及推广。 二、创建主体 促进中心依托已有的数字化转型服务实体机构或实体机构联 合体建设，主体或联合体主责单位需为依法依规设立的独立法人 单位，有固定的经营服务场所，有面向行业提供数字化转型专业 化服务的必要设施、条件和能力，财务收支状况良好，经营规范， 具备可持续发展能力。优先支持脱胎于大型工业企业、具有工业 基因、熟悉行业机理的实体机构建设促进中心。 三、主要功能 (三)专业服务。面向企业提供评估咨询、技术集成、方案开 发、改造总包等专业服务，面向行业积累数据集、模型库、工艺 包等，促进行业知识经验沉淀、转化与复用。 四、重点内容 (一)评估咨询。基于制造业数字化转型通用评估指标体系以 及重点行业数字化转型成熟度评估标准，提供数字化转型诊断评 估方法工具，开展评估诊断，推动规上工业企业数字化转型“建 档立卡”。 (二)方案开发。面向重点行业提炼典型场景，组织工业企业

信息架构体系：企业的各种信息化对象定义，关 系，状态，结构等； 6. 应用架构体系：指 IT 的应用层如何实现对业务的承 载和表述，并完成具体的运营和交互需求； 7. 平台架构体系：从企业的角度，定义面向企业应用 的运营，开发，管理环境等，是企业的 OS 平台； 8. 基础架构体系：支撑企业平台和应用的各种基础设 施，机房，网络，虚拟化，云基础设施，安全等； 1. 企业战略体系 2. 商业模式体系 退货模式 售后方式 配送方式 运费 …… 仓库和仓 库管理 Copyright By GuanHua, 2016. All Right Reserved. 公司会逐步形成内部的多运营体系以及面向合作伙伴的多运营体系 运营模式意味着需要考虑多运营团队的形态及其运营异同 TECHNOLOGY DATA TEAM PEOPLE CLOUD MOBILE LOGISTICS WAREHOUSE 物流中心 订单 中心 订单 中心 促销活 动中心 Copyright By GuanHua, 2016. All Right Reserved. 面向客户 订单唯一 面向内部运营 订单按照运营团队归属进行拆分，形成内部运营订单 订单面向客户的唯一性，并且，通过运营团队归属，商品，商品 offering ，我们可以唯 一确定一个订单实例 统一订单核心思路 运营团队 归属 商品 商品

杨强 微众银行首席人工智能官（ CAIO ） 加拿大工程院与皇家学院院士 杨强 202307 weBank AI Agent 是大模型面向应用端发展的下 一阶段 联邦学习与联邦 大模型 WeBank AI Agent 目录 2 2. 通用大模型不具备专业知识 通用大模型如直接用于各行各业，模型表现 得专业知识不足，并不能满足业务要求； 需要利用本地数据训练垂类行业大模型，大 本地的联邦模型，无需高性 能计算资源，降低了使用门 槛，提升了能源效率。 AI Agent 如何解决原生大模型短板 7 专利场景：撰写技术交底书 AI Agent 是大模型面向应用端发展的下一阶段 AI Agent ：面向某一特定任务 / 场景 ，提供解决方案的智能助手 大模型能力 特定任务 / 场景的数据 Agent 可以让 LLM 从“超级大脑”进化为人类的“全能助手” ，这意味 着基于 LLM 的 Agent 助手以后将会服务更多的人与组织。 AI Agent 是大模型面向应用端发展的下一阶段 9 AI Agent 是大模型面向应用端发展的下 一阶段 联邦学习与联邦 大模型 WeBank AI Agent 目录 10 风控与反 欺诈 合规 / 消保 Agent

看了，然后呢” 报表 明确 业务（决策） IT （实施） 面向业务人员 的辅助决策 数据库选型： Oracle 、 Mysq 等 面向业务主 题的指标体 系 报表 明确 业务（决策） IT （实施） 面向业务人员 的辅助决策 数据仓库选型： Teradata 、 GreenPlum 等 面向业务主 题的指标体 系 Data 2.0 蛮生长、重复建设、 孤 岛 烟 囱 ” 单一智能决策业务 应用场景 明确 系统（决策） 业务和 IT （实施） 面向业务系统 的优化升级 Hadoop 生态 选型：开源 Hadoop 、 CDH 、 HDP 等 面向业务主 题的指标体 系（准实时、 预测类指标） Data 3.0 “ 更多数据驱动业务、 更多活数据互通流动 应用、统一数据服务” 产品推荐、个性化 信息推送、客户健 康管理、核保核赔、 风控 迭代 系统（决策） 业务和 IT （实施） 面向业务创新 与快速需求响 应 Hadoop 生态 选型：开源 Hadoop 、 CDH 、 HDP 等 面向场景驱 动的数据资 产体系 企业数据应用演进路径 数据中台定义 数据中台是一种战略选择和组织形式，通过有型的产品

工业大数据 工业互联网 应用场景 护、能耗管理等 1 生产过程优化 制造工业、生产流程 、质量管理、设备维 2 面向运营管理 供应链、生产管控一 体化、企业决策管理 3 面向社会化生产的 资源配置与协同 协同制造、制造能力交 易、个性化定制、产融 结合 4 面向产品生命周期 雾计算 管理与服务优化 产品溯源、产品 & 装 备远程维护、产品设 计反馈优化 从设备资产到维护保养与维修的处置、备件领用、维修确认、设备维护知识库实现信息系统的闭环，时刻显示流程运行状态，让工作进展透 明可控，及时优化。 数据表现 融合创新 · 赋能企业 共创生态 · 引领未来 智能仪控管理解决方案  面向行业 ① 石化 ② 煤化工、精细化工等化工行业 ③ 冶金  主要功能描述 ① 对全厂智能仪表，阀门， DCS/PLC 控制设备 ( 自控专业设备 ) 的统一监控， 管理 ② 设备故障分析，维修工单派发，告 实现全厂设备状态数据，告 警数据统一采集，存储，分析 ② 仪控 APP 基于 supOS 实现设备状态 ，告警数据的实时显示及工单管理 融合创新 · 赋能企业 共创生态 · 引领未来 动设备在线诊断解决方案  面向行业 ① 石化、油气 ② 煤化工、精细化工等化工行业 ③ 冶金 ④ 水泥等  主要功能描述 ① 设备全信息画像 ② 设备在线诊断，实时监测设备状态 ③ 机器视觉实现设备异常情况的分析  方案价值

对不同目的、面向不同人群，以问题和场景为导向开 展综合数据应用。面向管理决策层，除关注基础人力 资源结构外，更重要的是进行面向问题的主题和场景 分析，通过数据说明问题、发现问题并预测未来，这是 支撑管理决策的核心。面向人力资源部门，借助人力 资源可视化分析工具，将常见的人力资源管理指标、 分析维度下放给各级业务人员，使其经过一定培训 后，能够利用系统数据进行日常应用的分析。面向团 队负责人（Team 队负责人（Team Leader），通过开放人力资源信息，让 Team Leader 在日常人员管理工作中，可通过“查” “选” “比” “管” “关”等方面随时获取信息，以支撑其开展工 作。面向员工，公司通过 EHR 系统提供更多与自身发 展相关的信息，如绩效表现、全面激励报告、员工服务 等，帮助员工明确定位及发展方向，及时获得与个人 利益相关的各类信息。在以人为核心的数据洞察方 面，

决策层 1 2 3 面向决策层的 管理驾驶舱 面向管理层的 管理分析 面向操作层的 业务统计 分析 深度 集团 V5 三期工程 © 公司机密 经过持续建设，集团已经建立了良好的管理决策分析体系支撑。但面向集团 领导的决策支持在其高效性、便捷性、智能性等方面仍待提升 各层面、视角的管理决策均需要充分的分析与数据支持。目前面向操作层的日常统计、面向管理层的 管理分析建设均取得 理与决策机制 战略管控体系 财务管控体系 全面风险管理 …… 领导 管理 驾驶舱 领导管理 驾驶舱 缺失 集团 V5 三期工程 © 公司机密 面向集团领导层的管理驾驶舱旨在为公司决策者及时、便捷地提供决策所需 的关键信息 面向决策层领导的管理驾驶舱，是高层管理与决策平台。基于领导层管理与决策需求，以关键指标为 主线， 直观、实时、可视化地反映公司的运行状态。 管 理 自 上 而 下 实施策略与演进路径 集团 V5 三期工程 © 公司机密 集团管理驾驶舱的定位与建设目标 集团管理驾驶舱是立足于管理分析平台之上、面向公司领导层的专业服务平台，旨在为公司领导提供 高阶决策所需要的各方面信息与支持。 高效决策 提升管理 全景视窗 宣传形象 集团 管理驾驶舱 • 面向高阶决策需求，基于 智能技术平台，支持集团 领导层的各项决策预演， 实现高效决策 • 为集团提供高科技化、界 面美观、互动良好的展

业务及管理层 业务及管理层面向用户提供业务服务，面向商户提供业务服务和管理服务。 面向用户提供的业务包括联想词、智能回复、高频跳链。 面向商户提供的业务服务包括智能客服机器人、智能辅助、知识库管理、关联配置管理。 面向商户提供的管理功能包括主管管理、客服效能管理、业务指标设置及监测。 6.6 开放层 开放层是智能客服系统对外提供的开放能力，包括： ——面向用户提供多种可选的入口渠道，供用户发起客服会话； ——面向用户提供多种可选的入口渠道，供用户发起客服会话； ——向其他系统提供事件渠道，接收事件触发客服会话； ——向第三方提供开放接口，供其二次开发等； ——面向商户等提供数据开放接口，供其调取相关数据。 7 服务流程 7.1 角色 电商智能客服场景下，相关角色包括：用户、商户客服、商户主播、直播间跟播、商户客服主管、 智能客服系统。 用户发起客服咨询，是客服会话的发起方，是电商业务中的潜在买家。 商户客

商城数据仓库累积数据没有充分利用  缺乏面向整个消费企业的统一、完整 的数据视图；  缺乏支撑消费企业日常业务运转的风 险评估体系；  缺乏消费企业客户 360 度视图，客户 行为分析和预测无法实现；  缺乏面向企业业务运营管理的关键绩 效指标体系；  ……  商城已建立面向整个零售业务的数据 仓库，整合了前台业务运营数据和后 台管理数据，建立了面向零售的管理 分析应用；  ELT 形式通过 SQL 执行）  基于开放平台的完全无共享 MPP 数据库集群 + 内存数据库  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  维度数据模型  依赖业务需求  面向企业内部管理分析类应用需求的汇总数据  为客户、运营等管理分析主题和数据增值产品提供数据服务 沙盘演练数据区 应用集市数据区 Page29 企业数字化转型总体架构——数据存储层（续）  工具或业务系统高并发、高时效查询，以及 准实时连续 ETL 处理 +SQL 批量处理  独立的内存数据库集群  无单点故障， 365×24 小时不停机  贴源数据模型  依赖用户业务需求  面向应用的业务系统快照数据和一段时间的交易流水  为实时获准实时分析应用提供数据服务 增值产品数据区 实时数据区 Page30 企业数字化转型总体架构——数据存储层数据流 数据集成层 操作型聚合数据