将AI融⼊到⽇常 ⼯作流程中 在每个部⻔培养1-2名AI专 家，定期分享经验，促进 知识交流和协作。 5. 评估与优化 持续评估⽣成式AI应⽤的 成效。定期收集员⼯反 馈，优化⼯具和流程。 2. 聚焦⾼价值任务 识别各部⻔⼯作流程中最 耗时、最重复、最低效的 环节, 节，特别是与信息流 相关的任务。 3. 试点AI⼯具 通过⼩规模试点，验证AI ⼯具的效果并积累经验。 ⽣成式AI企业智能增效五步法® 创建开放的学习环境：鼓励员工积极尝试和反馈生成式AI工 具。 第⼆步：聚焦⾼价值任务 ⽬标： 识别各部门工作流程中最耗时、最重复、最低效的环节，特别 是与沟通相关的任务。 确定首批应用AI的领域，并设定明确的自动化目标。 实施步骤： 梳理⼯作流程：找出最需要优化的环节，尤其是那些涉及大量 文本生成、编辑或沟通的任务。 优先排序任务：根据任务的价值和自动化潜力进行排序，设定 具体目标。 客⼾类型 服务类别 税务优化、遗产继承规划、慈善捐赠 私⼈银⾏服务 ⾼端信贷产品、私⼈银⾏账⼾、全球资产配置 特别投资 私募股权、对冲基⾦、房地产投资 案例：⼀家银⾏都有 哪些典型的服务？ 选择⾼价值服务，⽣成可视化价值流图 借助AI帮助⽣成价值流图，⼤⼤节省时间 ⽰例：⾼净值客⼾→ 财富管理→ 定制投资组合管理 增加信息流 信息流是对过程内信息交换的可视化表⽰。该流涵盖了驱动活动的触发因素、输⼊、 输出和促

带来的不确定性、技术变革引发的产业重塑，以及气 候变化和资源约束加剧的结构性压力，共同冲击着传 统的商业逻辑。在此背景下，ESG逐渐从理念倡导走 向行动落地，成为推动产业升级、优化治理结构、提 升组织价值与韧性的重要路径。尤其是在对透明、可 比与可验证信息的需求日益增强的情况下，ESG已不 再仅是企业的自愿选择，而正在转化为关乎其未来发 展韧性与长期竞争力的必然要求。 作为中国重要的经济与金融中心，上海在ESG理 的阶段特征与演进趋势，还能借助多维度案例，揭示 制度创新与市场实践之间的互动机制。通过梳理各类 主体的行动逻辑与协作需求，我们希望为政策制定者、 企业决策层与投资机构等各类主体提供具有实践价值 的参考方案，也为公众理解ESG的意义提供更加具体 的视角。 展望未来，随着全球和中国在绿色转型、高质量 增长和可持续发展的道路上不断探索，上海将在我国 ESG实践中持续扮演“先行者”与“赋能者”的角色。 信息披露和治理方面起到示范作用，民营与外资企业 则在绿色产品开发、供应链协同和社会责任实践中开 展多样化探索。然而，中小企业面临理念和能力受限， 技术与资金门槛高，治理体系落实难度大等困难， ESG价值体现与资本化进程缓慢，遭遇推广瓶颈。未 来，企业可通过内部治理优化、分阶段投入、利益激 励机制建设，以及依托金融、政策和行业平台进行资 源协同和技术共享，推动ESG实践从零散尝试向体系 化融入，形成可复制经验。

正经一场历史性的范式转移。当Z世代购物车中70%的商品由AI推荐 生成，当脑电波数据开始指导运动服饰设计，当跨境电商遭遇地缘政治与宗教文化的双重挑战时，头部品牌唯有通过技术重构 效率、以文化重塑价值、以神经科学重构体验，才能在这场产业革命中掌握话语权。 中国服装产业的发展历程可以分为四个阶段： 第一阶段：代工生产阶段（1950年代-20世纪末） ·OEM阶段：新中国成立后，中国服装产业以 4)成熟供应链与产业基础 纺织业具备原材料优势和完整产业链。尽管劳动力成本上升，但技术升级与自动化缓解了部分压力。 5)品牌国际化与设计能力提升 中国品牌的全球影响力不断扩大，如周大福、波司登等品牌入选全球价值榜单，设计师走向国际舞台，推动“中国设计” 替代“中国制造”。政策与企业协同发展，政策提出培育3-5个国际品牌目标，企业通过并购、海外布局加速全球化发展进程。 1.1.4 中国服饰时尚产业发展驱动因素 ·本土品牌崛起：2010年后，以安踏、李宁、波司登为代表的国产品牌通过文化自信和设计创新打开市场， “国潮”成为消费新趋 势。 ·情感型消费阶段：随着“Z世代”成为消费主力，消费者从功能需求转向情感价值，推动个性化、定制化和文化符号的创新。 ·科技赋能：大数据、AR/VR技术应用于设计、生产和零售，智能工厂和数字化供应链提升行业效率。 第四阶段：全球化与可持续发展（未来趋势） ·品牌国际化：

园区、生态工业示范园、国家级经济技术开发区、 国家高新技术产业开发区等工业园区评价指标体系 进行横向对比和分析。以此为基础，总结和提炼出 《指南》指标体系本地化的关键点，结合中国园区 相关指标的可获得性、适用性和特殊价值等要因素， 对《指南》中提出的经济、社会和环境三个维度方 面的绩效指标分别进行筛选，提出“可直接应用”、 “调整后使用”、“整合或删除”的本地化建议。 为分析本地化指标体系对中国工业园区的适用性， 标体系，即绿色园区、低碳园区、循环化改造园区、 生态工业示范园、国家级经济技术开发区、国家级高 新区、工业企业社会责任，这些指标体系的框架、实 施、考核等对于《指南》在中国的本地化具有重要参 考价值。本研究将《指南》与中国七类工业园区评价 指标体系从评估目的、适用对象、评估维度、指标体 系结构、评价计算方法、数据可得性、考核评价约束 性等 7 个方面进行多维度横向比较，以寻找评价指标 标体 系具有比较高的相容性；在评价对象方面，参与横向 对比的中国工业园区评价指标体系多用于评价省级以 上开发区，而《指南》对于评价对象并无体量要求， 因此对于中国中小工业园区评价有一定的补充价值； 在评价体系设置和分值计算方面，中国现有工业园区 评价指标体系较为复杂，而《指南》采用打分制，评 价方法较为直观；在数据可得性方面，由于现有统计 口径的限制，大部分中国现有工业园区评价指标体系

大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 攻防对抗 隐私保护 多模态 幻觉问题 可解释性 价值对齐 人工智能 面临的挑战 合规伦理 算法共振 郑小林，浙江大学人工智能研究所，2025.3.16 新一代人工智能面临的挑战 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 来源：https://arxiv.org/pdf/2310.17551.pdf 如何让大模型的能力和行为跟人类的价值、真实 意图和伦理原则相一致，确保人类与人工智能协 作过程中的安全与信任。这个问题被称为“价值 对齐”或“人机对齐”（value alignment， 或 AI alignment） 人工智能治理政策 中国：2023 年 7 月，国家网 信办等七部门联合公布《生 AI 行政命令—《关于安 全、可靠和可信地开发和使 用人工智能的行政命令》 欧盟：2023 年 12 月 9 日， 欧盟委员会、欧洲议会和欧 盟理事会就《人工智能法 案》达成临时协议。 价值对齐方法 ◼ 基于人类反馈的强化学习 （RLHF），要求人类训练员 对模型输出内容的适当性进行 评估，并基于收集的人类反馈 为强化学习构建奖励信号，以 实现对模型性能的改进优化； ◼ 可扩展监督（scalable

配，无法挖掘客户隐含需求或主动推荐解决方案 产品定位 现分 理财零售 催收等 … 四维 匹配 效能型 策略型 标杆型 … 产品维度 账分 专项分期 发卡 / 激 活 坐席维度 服务型 专家型 价值型 卡人画像 精明羊毛档 年轻潜力型 风险用户型 客群属性 高频消费型 分期依赖型 商旅常客 【技术地基】 自然语言处理、 动态学习和智能策略匹配组合 产介 异议处理 促成 FAB FAB FAB FAB FAB J J J 红色字体： 质检 / 风险点 / 必说项 黄色字体： 代表重点语句 紫色 + 【】 : 代表营销技巧 蓝色字体： 提供情绪价值 专家话术研讨 梦工厂 ( 背景 ) + ( 线索 )+ ( 亮点 ) + ( 关键 )+ ( 注意 / 底线 ) +( 目的 ) 话术的组成部分： 场景 + 思路逻辑 + 原 则 TOP 员工 质检专家 业务专家 项目经理 数字化人力资源管理 更好地为华为的人力资源特别是绩优人员管理赋能 ，进一步夯实绩优人才的选、用、育、留工作 ，实现人力资源价值产出最 大 化 ，提高组织人才的竞争力 ，同时实现企业和员工同呼吸共命运 ，营造良好的工作环境和员工成长 ，我们联合华为特制定一 套 完整的全生命周期的人力资源管理体系。 【三化一稳定】 管理数字化

大模型构建客户经理智能体成为突破 现有瓶颈的关键路径。 本项目的核心目标是通过 AI 智能体实现三个维度的价值重 构：  服务效能升级：构建具备自然语言理解、多轮对话管理和金融 知识推理能力的智能体，实现 90%标准化业务咨询的自动化 处理，将平均响应时间从传统模式的 4 小时压缩至 30 秒以内  资源优化配置：释放人力聚焦高价值客户，预计可减少 40% 基础客户经理人力投入，同时通过智能体实现客户需求分层， 模型 AUC 值达 0.93；所有对话记录自动触发合规性检查，确保符 合银保监会《银行业金融机构 AI 应用指引》要求。 应用潜力方面，该技术可覆盖客户经理 80%以上的常规工作场 景。具体价值实现路径包括： 实际部署数据表明，在试点分行的财富管理场景中，AI 智能体 使 AUM（资产管理规模）同比增长 27%，客户满意度 NPS 值提升 15 个点。模型特有的持续进化能力，通过每月增量训练可使业务 例如： 2. 动态对比维度库 根据产品类型自动匹配对比指标：  贷款类：年化利率/还款方式/提前还款违约金  理财类：预期收益率/风险等级/开放周期  保险类：保障范围/缴费期限/现金价值 3. 智能解释引擎 采用三层解释策略： 1. 基础参数说明：用通俗语言解释专业术语 o “ 示例： 年化收益率是将产品到期收益折算为一年期的参 ” 考值 2. 场景化建议：结合客户画像给出适用性分析

....... 1 1.1 智慧停车内涵及价值 ......................................................... 1 1.1.1“智慧停车”的内涵 ...................................................... 1 1.1.2 发展智慧停车的价值 ...................... 共建产业生态，构建一体化的创新发展体系 .................................... 35 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 1 第一章 智慧停车产业发展背景与现状 1.1 智慧停车内涵及价值 1.1.1“智慧停车”的内涵 智慧停车是指：面向一段时间内需要在固定车位进行的车辆停放，将无线通信、 卫星定位和室内定位、地理信息系统、视觉感知、大数据、云计算、物联网、互联网、 智能 因此，智慧停车在路外停车场方面主要解决停车便利性和车位资源使用最大化 的问题；而针对路内停车，则是通过技术手段监控停车位停车状态、改善停车管理效 能，实现动静态交通的协同优化。 1.1.2 发展智慧停车的价值 近年来，随着国民经济增长，我国居民消费水平日益增高，对汽车产品的需求持 续旺盛，汽车保有量快速增长，根据公安部公开数据统计，2021 年 9 月，全国汽车 保有量达 2.97 亿辆，2015

数字化解决方案的潜在价值对应近 27 万亿美元。数字化转型是以价值驱动的，其需求来源于企业即通过数字化来解决业务痛点、创造真实 价值。根据华为的数据，制造业、金融保险、零售、能源电力等产业的数字化潜在价值均在 2 万亿美元以上；以作为支柱性工业的制造业为 例，多为重资产企业，且流程复杂，需要在制造、运输、管理等多个环节进行数字化应用以实现降本增效，转型诉求强，数字化创造的潜在 价值达 6 万亿美元。 万亿美元。 图 ：数字化潜在价值 图 ：制造业企业数字化演进 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 AI 赋能下的“场景数字化”经济效益显著 资料来源：华为《数字化转型，从战略到执行》，罗兰贝格，国信证券经济研究所整理 资料来源：华为《加速行业智能化白皮书》、《数字化转型，从战略到执行》，国信证券经济研究所整理 随着企业对数据的需求从收集到理解并进行应用过渡， AI 是挖掘数据价值的重要工具。根据华为的数据，家电行业的大模型 -AI 质检系统借 助 AI 能力，质检速度提升了数十倍。通过机器视觉＋ AI 的方式实现产品外观质量检测的自动化、智能化，系统能够使得检测速度提升

持续激发零售行业的价值创 造潜能，为客户带来更好的消费体验。 场景营销刺激消费需求。在零售行业竞争日益激烈的环境下，零售商对广告曝光 渠道、精准客户识别和广告效率量化的需求不断提高。通过多元化的营销渠道进 行场景营销，营造贴近消费者实际需求的消费环境，零售商能够激发不同环境下 消费者的需求。场景营销的核心在于将产品置于具体的消费情境中，帮助消费者 更直观地感知产品价值。尤其在疫情后线上线下融合加速的背景下，零售场景的 基础设施的完善和数据分析 能力的提升使零售商能够跨多个接触点跟踪消费者购买行为，实现精准营销和个 性化推荐。当前，全渠道模式逐步成为零售行业的新常态，重塑了零售商的运营逻 辑，成为零售企业创造价值的必要条件。 及时配送服务快速发展。消费者对高质量即时配送服务的需求日益增长，特别是 在生鲜、日用品等领域，即时配送服务已成为消费者日常生活的重要组成部分。为 迎合该趋势，零售商需增强其全渠道 相关的增值服务，这些增值服务可以独立销售，也可以作为解决方案组合销售。 零售SaaS是零售数字化解决方案行业的核心部分，零售SaaS服务商致力于通过 开发可配置的功能模块来满足本地零售商的业务需求，并沿着本地零售价值链进 行广泛的数字化转型，为本地零售行业的客户提供服务。 本地零售数字化解决方案包括一系列硬件和软件，旨在帮助当地零售商建立本地 数字化集成零售，提高门店管理效率，改善购物体验。这些解决方案主要利用配备