出了更高要求；普惠科技聚焦小微贷款、供应链金融等场景， 占比16%，尽管智能风控提升了融资效率，不过复杂场景中 的动态风险评估仍是重要挑战；财富科技专注于财富管理和 理财服务，占比11%，旨在通过智能投顾 5和个性化资产配置 满足客户的多样化需求，但在隐私保护和数据安全方面的要 求也愈发严格。 金融机构作为金融业务的载体，承担着为社会提供资金 配置、风险管理和服务支持的职能，也有义务应对数字化转 型过程中 情况不仅影响了风险的实时监测，也使得机构难以预测和应 对潜在的市场风险。 3.金融安全方面痛点介绍 金融安全领域的主要痛点包括数据泄露风险、合规成本 过高等。金融数据一般包含客户的个人身份信息以及资产信 息，如果这些敏感信息发生大规模泄露，金融机构将承担包 括巨额罚款、品牌形象损害等严重后果。 金融数据安全领域存在《中华人民共和国中国人民银行 法》《中华人民共和国银行业监督管理法》《中华人民共和 种植和 畜牧资产困难的问题。数字孪生技术能够通过为农业场景生 成专属孪生体，实现实物资产与数字孪生体的协同管理。 2.解决业务问题 （1） 数字化资产状态监控 通过数字孪生技术，为蔬菜种植和畜牧业养殖场景中的 动产抵押品构建精确到每个大棚和牲栏的数字孪生体。为农 畜产品提供便捷统计和流通溯源功能，实现线下普惠资产的 线上管理。 （2） 远程贷后巡检 对于活体资产（如牲畜）或大型农机具，可以通过数字

身份管理、权限管理、账号管理不统一，也给统一安全运营带来挑战，容易 造成多云之间的账号泄漏、权限滥用问题。更为关键的是，数据在多云之间 的流动难度加大，极容易造成服务过程中的数据泄漏问题，使数据资产的合 �.� IT复杂性攀升，安全、效率、创新、 成本成为长期挑战 �� 规管理和治理变得更为困难。在应对上述风险的过程中，企业在过去所熟知 的运维知识需要更新，运营经验需要逐步积累。 创新能力的保持与发展 成本控制与优化 变更管理复杂：频繁变更的云服务功能和定价规则 架构最优：难以确保工作负载跑在最合适的云上 效率问题与运维复杂度提升：多云管理、流程优化 安全与风险管理：合规、数据保护、资产梳理、身份管理 可靠和稳定性：难以确保应用的高稳定和高可用 �.�% �.�% ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% �� �� �� �� �� �� 安全协同隐患：各云厂商提供的资产、服务异构、策略不统一，带来的安全 漏洞、入侵风险显著增大。 安全运营策略不统一：各云产品运维时身份、权限、账号分散且不统一，造 成多云管理账号泄漏、权限滥用问题，引发运维安全风险。 核心资产管理风险：数据在多云应用和跨云流动的情况下，由于权限身份异 构、API数据暴露分散等原因，造成数据泄漏风险增大，合规治理困难重重， 很可能使核心资产变为核心风险。 《�

价值 链 研究和 发展 生产和 供应链 销售，营销 售后服务 移动性和 金融服务 连接和 自动化服务 数据 资产 产品360° 植物/供应链 360° 客户360° 生态系统360° 车辆360° 使用 病例 自动驾驶汽车软件 生成和测试 自动化视觉工厂 控制和资产配置 自动化营销内容 生成和宣传活动 电池健康状态和 残值估测 电动汽车能源/ 充电优化 机器人/协作机器人应用 机器人/协作机器人应用 生成式车辆 零件设计 虚拟客户服务 中心/助理 视觉检验和残余 二手车价值计算 自动驾驶 优化 生成电池 工程 预测性维护 资产 预测性诊断 并且保修优化 适应性移动即服务 车队管理 车内个人助理 并且经验优化 智能驾驶员关怀 自动化产品 生命周期管理 端到端供应链/ 物质处置RPA 个性化汽车 配置与定价 多模式票务 并且支付优化 车队销售协同驾驶员 研究与开发项目优先级排序

.................................................................55 5.1 深睿医疗：自研多模态 AI 引擎，数智化助力医院数据资产管理........................ 56 5.2 医渡科技：“双中台”助力全线产品升级，盈利能力大幅提升............................... 57 5 引擎；同时以丰富的形式提供了全周期治理能力开 放、数据服务定制化能力开放、多模态 AI 建模能力开放等多种能力开放模式。 此外，DeepwiseTrioData 还能构建多模态数据资产平台将医院的多维数据沉淀为数据 资产，更好地支持诊疗流程、科学研究、科室建设乃至医院整体业务的运转，促进医院 高质量发展至关重要。 目前，深睿医疗已与东南大学附属中大医院、郑州大学第一附属医院、陆军军医大学西 医疗作为一个高投入、长周期、慢回报的慢生意，企业坚定 不移的研发投入透露着对 AI 市场潜力的信心。 值得一提的是，鹰瞳科技资产负债率很低，资金储备比较充沛，据财报显示，截至 2023 年底，鹰瞳科技的资产负债率仅为 7.5%，其中，负债合计约 1.27 亿元，总资产达 16.85 亿元。但拥有此厚实家底的鹰瞳科技并没有“坐吃山空”，而是积极探索多维度商业化可 能，并在 2023 年交出了亮眼的成绩：

“第三浪潮”带来的是工作流程的大规模变革。 7 事实上，现在有 90% 的受访高管表 示，到 2026 年，其组织的工作流程将通过智能自动化和 AI 助手实现数字化，77% 的受访高管 认为到 2026 年，生成式 AI 将让联网资产自主做出决策。 8 受访高管们还表示，由于生成式 AI 的发展，数字助手的决策量将在未来两年内增加 21%。 9 这将对运营模式产生巨大影响，因为 组织必须搭建新的架构，让员工能够监督自主决策流程，并管理由此产生的新风险。 发展的协作和包容。 做好监管方面的准备。 积极记录。评估数据的存放位置及其对运营 可能产生的影响。通过清单来记录使用 AI 的 每个实例，确保 AI 生成的资产可以追溯到基 础模型、数据集或其他输入。将这些源信息 输入数字资产管理和其他系统，帮助团队遵 守数据隐私、安全和消费者保护等领域现有 和新出现的大量法规。 1 2 3 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元

针对以上的调研数据，中培伟业定制专属数字化管理人才培养方案。将数字化管理者的培 养分为数字化认证和数字化实战技能两大类别，培养“高含金量证书+硬核技能”的全方位人 才，课程内容涵盖了数字化转型、业务流程梳理、企业数据资产管理、企业数字化管理及中小 企业数字化转型五大模块。 根据数字化管理人才的成长和认知规律，基于行动导向，构建岗位胜任力模型，开展高效 的教学。业内大咖讲师将企业数字化转型管理理论与实践融合教学，以企业数字化转型成功为 目标的知识讲解、教学做一体化的参与式实践及企业真实案例分享讨论，促进数字化管理者的 领导力提升及技能学习，实现能力和素质的协同发展、螺旋式上升。 第 22 页 数字化 管理人才 领导力 数字技能 数字化转型 企业数据资产管理 中小企业数字化转型 业务流程梳理 企业数字化管理  数字化技术人才 数字化技术人才，是数字化转型的核心力量，是数字化技术和应用的开发者和支持者。包 括业务架构师、软硬件工程师、用户体 TOGAF、DODAF、FEA 标准架构元模型，并支持企业自定义裁剪 配置架构元素、矩阵和模型视图，具有多版本、多视角管理能力。支撑业务、应用、数据、技 术（含安全）架构设计人员多维协同，可有效管理架构资产，推进 4A 架构协同设计。  变革项目管理子系统介绍 客观认知企业管理存在的问题，分析与优秀企业管理的差距，以管理成熟度分析模型为指 引，明确未来质量提升方向，基于变革项目建设范围和复杂程度，定义变革项目建设过程和管

决策层和执行层找到合适的技术路线。同时，流程智能化必须突破数据孤岛与流程割裂。 企业可以通过构建穿透式数据治理体系，突破数据孤岛。物理穿透层面，企业通过多模态数据中枢 整合异构数据源，形成全域数据资产池。逻辑穿透层面，企业可以建立动态数据血缘图谱，利用 AI 自动识别数据关联关系。价值穿透层面，企业基于知识图谱技术建立跨域语义关联。 为破除流程割裂建立统一流程，企业需遵循闭环原则。一方面是端到端流程闭环的建立，企业通过 供给侧，技术供应商的竞争格局正经历重构。头部平台型供应商通过技术整合加速生态构建，已展 现出“平台+场景”的双轮驱动能力。其通过统一流程引擎整合 SAP、CRM 等多系统数据流，并在 诸多行业沉淀出标准化流程资产库。 未来技术供应商的核心竞争力将体现在三个方面。一是基于大模型的流程理解与生成能力，如通过 自然语言交互实现低代码流程设计。二是跨行业知识图谱的构建。三是可信 AI 体系的建立，特别是 在

到微观、从理念到实践             • 低代码平台，通过拖拉拽方式，快速构建 / • 安全运营管理中，保障服务的合规和安全同时，保护企业的 数据资产 • 更高效和高性能的多模型调度，保障大模型使用的费用最优 和体验最优 - AI 引擎1 – 企业大脑 • 串联 单点能力，智能编排业务接口 • 打通大模型和传统小模型，让大模型成为智能调度的多面手，解决困

数字化和智能化转型的效果相对有限。 2) L2局部建设 处在这一水平的企业, 通常在生产制造、销售、客户服务等价值链中的各个 业务部门基本完成了信息化建设, 能够收集并产生数据, 形成初步的数字资产。 部分业务部门已开始自主制定数字化战略,并在内部搭建各自的数据中台,如商 机管理系统、客服平台等, 用以支持专题数据分析和流程优化。此外, 企业逐步 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 盘清生产过程的数据源、数据标准、数据模型、 BDS, 编制光棒生产工艺数据 要素目录, 形成相应领域的数据分类分级管理全景视图。 二是数据资产建模助力数据产品开发。构建了高精度、高时效性的生产工 艺过程数据资产模型, 实现了生产数据的全面整合与智能化处理, 实时监测、 预测风险、优化流程, 提升效率与质量。基于数据资产价值模型, 更进一步面 向棒纤缆产业链以及工业制造业开发了多项数据产品服务。 三是工艺过程仿真实现 AI

20% ， IRR 升⾄ 10.1%”1 新药研发：借助⼤模型，提升药品研发的效率和 速度 数据来源：创新药研发周期理论，创新药研发回报率研究，申银宏源；美国数据 25 灵活权限设置，保证企业资产安全 • 知识萃取 + 模型推理，超越基础 RAG ，充分应⽤企业知识结 构， ⾃动学习理解企业信息，强化掌握知识要点关联 • 准确率更⾼，模型幻觉更低，更适合⼯作场景严肃问答