...........................................................................40 2.4.1 KYC（了解你的客户）流程自动化...................................................................................................43 .......................................................................................98 5. 业务流程自动化................................................................................................... .......................................................................................103 5.1.1 自动化表单填写...............................................................................................

AI 赋能互联网金融：在 C 端智能投顾自动化定制建议，赋能人工投顾提效，提升智能投顾的普惠性与个性化服务体验，在 B 端利用 AI 大模型 解析数据生成投研报告，助力分析师提炼关键结论。此外，打开 AI 驱动的金融产品创新、企业级 AI 解决方案服务等新生业务新局面，推动服务 效率和业务增长双重跃升。 AI 赋能保险行业：推动保险价值链实现自动化与个性化，在产品设计、承保理赔及中后台管 转 型。 AI 赋能银行： AI 大模型在 C 端实现智能个性化服务与交叉销售提升，在 B 端深化对企业客户的风险管理与解决方案输出。此外，开拓 AI 驱 动的金融产品创新、跨境结算与流程自动化等新生业务服务，推动银行业务全面智能化升级。 投资建议：在金融科技政策利好、海外垂类模型落地背景下，金融垂类模型成发展重点，我们推荐【同花顺】、【东方财富】、【恒生 电子】，建议关注【顶点 券商， DeepSeek 本地化部署浪 潮 技术底座层 核心功能层 应用场景层 赋能效果层 大模型集群 数据中台 智能分析 量化 流程自动化 算力支持 智能问答 投行 机构服务 效率提升 券 商 数据来源：中国互联网金融报告（ 2014 ） ，东吴证券研究

率；智能制造和智能工厂逐步普及。线上渠道（如直播 电商）快速发展，为国货品牌提供弯道超车的机会。 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 4）人工操作和效率低下 在数据孤岛的环境下，企业通常需要通过人工操作将数据从一个系统转移到另一个系统，这种手动操作容易引发数据错误，并 且效率低下，不仅增加了时间和资源的消耗，也增加了数据处理的风险。企业需要采取自动化工具和流程优化措施，减少人工 操作，提高数据处理的效率和准确性。 5）数据准确性和完整性问题 由于数据孤岛和人工操作的影响，企业在数据的准确性和完整性方面面临着挑战。不准确或缺失的数据会直接影响到库存管 场和运 营动态。 以上这些痛点直接制约了服饰时尚企业数据管理的效率和准确性，增加了运营风险和成本。解决这些问题对于提高数据管理 水平、增强企业竞争力和创新能力至关重要。企业需要通过系统集成、自动化工具、流程优化和数据治理等措施，逐步突破这些 挑战，实现数据的高效管理和利用。 2.1.1 服饰行业数据管理痛点 2.1 主数据统一 为应对数据管理中的痛点，服饰时尚企业可以从以下五个维度展

得企业能够进行更 高级的数据分析和 趋势预测 ， 支持更 精准的战略规划和 决策制定。 最初的阶段主要集 中在内部信息的基 本传递上 ，通过办 公自动化（ OA 系 统） 解决企业内 部 沟通的问题 数字移动办公 （ BI ） 、数字业 务 流程管理 （ BPM ） 系统引 入 ，实现业 务流 程的自动传递 处理。 随着企业资源规划 （ ERP ） 系统的引 入 ，数据开始被 高 效存储和管理 ， 使 企业能够处理 更多 的数字化信 息。 数据处理阶段 流程自动化阶段 算法引入极端 信息化阶段 智能决策阶段 万物互联阶段 数字服务发展历程 成长阶段（ 智能运营 ， 随着物联 网技术的深入发展 ，催收更多 智 能家居、 智能物流、 智能医 疗等 数字服务场景。 企业不断深化服务转型 ，利用数字技术优势， 实现数据看板 ， 自动化流程 ， 以降低成本， 提升客户体验。 同时数字服务规模会继续扩 大 ， 随着 AI 带来的便捷性和财富的增值 ， 人 们生活水平不断提高 ，对于在线教育、 医疗、 养老、生活便利、金融科技等方面的

示词模版开始，让员工理解AI可以使用的场 景。 3. 提供上下文：为了让AI实现更好的结果，需 要提供特定的上下文。数据越多，AI给出的 结果可能越好。 4. 持续迭代：持续采用更好的AI工具、模版、 更多的上下文数据，更自动化的执行方式 （Agent）。 5. 总体原则 1. 启动AI思维 培养领导层和关键员⼯对 ⽣成式AI的认知，了解其 在提升⽣产⼒⽅⾯的潜⼒ 4. 将AI融⼊到⽇常 ⼯作流程中 在每个部⻔培养1-2名AI专 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 具体服务 个⼈客⼾ 储蓄与投资 储蓄账⼾、定期存款、投资基⾦、股票交易账⼾

侧重实现金融场景，例如信贷风控、投资 决策、保险销售等。 更注重推理过程，核心是如何更好地实现 金融业务场景。 用户理解+金融领域知识库（资源消耗小） 更适用于需要执行金融特定领域场景的 应用，如金融知识图谱构建、自动化决 策等。 目标 侧重点 技术 适用任务 行业知 识小白 行业人员，如信 贷经理、理财专 家、保险销售等 拥有众多技 能的金融行 业专家 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 私安全问题、多方协作的模型产权纠纷等挑战。 解决思路 联邦大模型（FedLLM）旨在保障隐私的同 时整合多源数据，突破数据壁垒。 通信效率问题：通过低秩适配器LoRA压缩通信 参数，提高效率。 隐私安全问题：通过自动化敏感数据检测机 制，识别隐私片段。 模型产权问题：通过动态水印技术，将水印嵌 入模型权重，减少产权纠纷。 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 大学人工智能教育教学研究中心 场景分析：在信贷领域，以评分卡模型为主的量化模型已逐渐取代人工审批，提升审批效率。然而， 量化模型依然高度依赖专家先验知识进行特征建模和标签发现，无法提升认知效率。该项目拟通过决 策大模型，实现认知挖掘的自动化。 项目支持：浙江大学-**银行小微金融智能 80% 人工审批 20% 认知发现 研究实践5：**银行新决策模型赋能信贷决策 量化模型 专家认知 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心

则实现了具备情感的互动。用户数方面，根据 Similarweb，24 年 5 月 ChatGPT 的 PC+移动端独立访客数达到 3 亿，在全球所有网站中排名第 22。 我们认为大模型的演进方向是智能化和自动化程度逐渐提升，最终形态是 AI Agent，具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力。 观点#1：Apple Intelligence 推动苹果用户换机，利好产业链业绩增长 6/11, 苹果 .................................................................... 23 广告：AI 算法优化推送机制，生成式 AI 实现自动化广告制作 ........................................................................... 23 搜索：引入大模型后，Bing 落地机 会。 文本生成 代码生成 图像生成 视频生成 语音生成 蛋白质生成 搜索 电商零售 办公 金融法律 医药 教育 汽车 增效 降本 营销文案、客服 营销图片 自动化广告 营销音频、客服 文档撰写 代码生成 研报、文书生成 新药发现 电子病历、医疗咨询 课件生成 陪伴机器人 课件生成 AI作图 AI总结提炼 课件生成 金融客服 影视游戏 剧本生成

大开放，智慧口岸容量增长。 数据来源：海关总署、中商产业研究院整理 新兴科技推动智慧口岸发展 14 近年来，软件与信息技术服务业的发 展节奏越来越快，信息技术、计算机科学、 电子技术、自动化控制技术、数据和信号 处理技术等方向均出现了许多重大突破， 体现在新一代无线通信技术、人工智能、 深度学习、智能控制、运动控制、多传感 器信息融合技术、物联网技术、图像识别 等方面。这些科学技术的创新和进步将有 以设备设施的智慧化为基础，以港航数据融合化为中心，以港口企业运营管理智能化、 贸易物流便利化、创新共享生态化为目标，建设世界一流的绿色智慧港口。 智慧天津港：自动化作业全覆盖 天津港已完成集装箱码头一体化操作系统升级，基本实现堆场作业自动化全覆盖。 绿色天津港：全程化节能环保 天津港建立了非道路移动机械的“清单式”管理，着力推广清洁能源型的水平运输设备并淘 汰老旧机械。同时，对有条件改造的设备

心之一，目前各个领域的 3D 内容尚需要大量人工进行制作，而且对制作人员的门槛要 求相对较高，因而产能较低，这是制约相关行业发展的一大瓶颈。而 AI 则有望一定程 度上实现 3D 内容制作的自动化，替代部分重复劳动，并提升制作效率。目前 AIGC 在 文本、图片、音乐等内容生成领域已经体现出了强大的生产能力，与 AI 生成文字、图 像和视频相比，目前 AI 生成 3D 内容还处于初级阶段。但随着 数据来源：前瞻产业研究院，东吴证券研究所 3.2. 机器视觉检测：AI+提升检测精度，替代传统人眼检测 人工智能亦将更加广泛地应用到智能制造行业中。全球制造业先后经历了手工制造、 流水线、自动化、柔性自动化和集成自动化等过程，装备的形态和复杂性也相应发生改 变，经历了机械化、电气化、数字化三个历史发展阶段，智能化已成为发展趋势。近年 请务必阅读正文之后的免责声明部分 东吴证券研究所

大模型支持、通过 prompt 设计支持复杂任务、多模态技术提高召回 率的特点。通过应用 TI-OCR 大模型，可实现自动化的数据处理和高 度结构化，将数据识别准确率提高至 95% 以上。这一应用降低了高 重复手工劳动，减少了运营成本，实现了多元业务数据处理的标准化、 线上化和自动化。 数据来源：腾讯云金融行业大模型，东吴证券研究所 3.3.1. 国内金融垂类模型案例：腾讯云金融行业大模 型