中国数字化赋能实体商业实践白皮书 突破增量困境，探寻品牌商户破局之道 2 近年来，随着经济格局和消费市场的深刻变革，实体商业逐步回归日常生活舞台，成为城市经济发展 的重要抓手。然而，伴随消费升级和需求多元化，线下实体商业面临的竞争愈加激烈。从商业综合体 到品牌商户，如何突破传统模式、在复杂多变的市场中稳步增长，成为每一位从业者的核心命题。 数字化转型无疑是破解上述困局的关键路径。对于实体商业而言，数字化不仅是技术的应用，更是商 业模式和经营逻辑的重塑。从选址到开店，从消费者触达至经营扩张，数字化手段正深入到实体商业 的每一个环节，解决品牌商户遇到的“选址难、营销难、运营难、拓展难”等痛点。通过数字化赋能， 实体商业可以实现线上线下的无缝融合，全面提升经营效率和市场竞争力，最终实现可持续增长。 珠海万达商管作为中国实体商业数字化领域领军企业，依托其20多年深厚商管经验和全国业务布局， 始终致力于推动实体商业的数智化转型。通过万达智慧商业平台，珠海万达商管不仅为品牌商户提供 初创企业，还是行业头部品牌，珠海万达商管的数字化商业服务都切实帮助其在市场竞争中占据优势。 在实体商业不断迈向数实融合的新时代，数字化转型已成为每一个品牌商户的必修课，而珠海万达商 管将继续以行业引领者的姿态，为推动整个行业的可持续发展贡献智慧与力量。 报告撰写 艾瑞咨询研究院 序言 3 ▋ 研究意义 在实体商业迈向数实融合的进程中，数字化赋能已成为推动实体商业高质量发展的核心驱动力。随着消费升级 与市场竞争日益加剧

和深度学习模型，并结合大量数据和知识图谱，通过不断探索和反复实践，形成一套高效的人 岗匹配推荐算法系统，下面院长将详细为大家介绍这套系统及其背后的逻辑。 在人岗匹配的任务中存在 HR、职位（JD）、简历（CV）三种实体，人岗推荐系统中由 HR 发布职位， 根据发布职位来推荐简历，该场景中需要优化推荐的准确率、召回率，提升 HR 更高的工作效率， 提升岗位和简历的匹配度来减少招聘人才的成本。 在经典的机器学习 方法，其 中 KG 负责去充分提取文本中实体的关系和联系，NLP 则更好的获取 JD 本文和 CV 文本相似性 信息。因涉及个人隐私此处不展示 CV 信息。 01 特征为王 4 第一部分 | 图 1 JD 示例 在以 JD 和 CV 对是否匹配的背景下，我们将特征主要分为以下几类： JD 特征：包含地点，学历硬性要求和利用知识图谱中提取的实体特征如（职能，公司，技能， 专业，行业）等； 特征：包含性别，年龄，学历等基础信息和从工作经历描述文本中提取的实体信息，以及文 本类特征等。 2.2 特征处理 > 在获取 JD 和 CV 的基础特征之后我们主要将特征主要分为四种类型： ID 离散特征：比如 UID，职能 ID，公司 ID，行业 ID，技能 ID，专业 ID 等。 硬性离散类特征：除了性别，年龄，工作地点等基础类型特征，还包含有知识图谱提取的实体 之间的关系特征比如学校是否匹配，职能（工作职位对应能力）是否匹配等，此处成为

上流动的全景视图 • 识别数据的“来龙去脉” • 是定位数据问题的导航 业务视角 IT 视角 概念数据模型 L1 L2 L3 L4 L5 主题域 业务对象 属性 业务域 逻辑数据实体 数据分层结构 数据标准 业务术语 数据标准 对数据资产目录 中业务对象在企 业内的统一定义 对数据资产目录中属性 描述企业内需共同遵守 的数据含义和业务规则 数据分布 数据源 信息链 据视角体现公司最高层面关注的业务 领域。 主题域是互不重叠数据的高层面的分 类，用于管理其下一级的业务对象。 业务对象是业务领域重要的人、事、 物，承载了业务运作和管理涉及的重 要数据。 逻辑数据实体是描述业务对象某种业 务特征的属性集合 属性是描述所属业务对象的性质和特征 数据分层结构及样例 定义 • 与业务流程架构 L1 保持 一致 • 数据管理基本单元 • 统一业务语言 • 业务和 客户合同 机会点 基本信息 投标书 客户合同 基本信息 报价单 UPL 报价单头 报价单行 报价单号 金额 Part 编码 数量 L1 业务域 L2 主题域 L3 业务对象 L4 逻辑数据实体 L5 属性 数据范围 数据特征 （细化设 计） 数据管理 基本单元 • 数据资产目录是企业中有价值、可用于分析和应用的数据进行提炼形成的目录体系，通过数据资产目录可以从业务层面 描述企

2019 平台经济 数字交通 扩大和升 金融科技 级信息消 费 区块链管 理规定 中央经济工作会议要大 力发展数字经济 我国通过数字技术和实体技术深度融合，不断提高经济社会的数字化、 网 络化和智能化水平，加速重构经济发展和治理模式的新型经济形态 参考《中国数字经济发展白皮书 (2020 年 ) 》 © 华润（集团）有限公司 计算中心。推进身份认证和电子证照、电 子发票等应用基础设施建设。 持续深化 国际合作 深化数字丝绸之路， " 丝路电商 " 建设合作， 在智慧消费、电子商务、数据跨境等方面 推动国际对话和务实合作。 实体经济 数字化融合 加快传统产业数字化转型，布局一批国家 数字化转型促进中心，鼓励发展数字化转 型共性支撑平台和行业 " 数据大脑 " ，推进 前 沿信息技术集成创新和融合应用。 互联网平台企业向线下延伸拓展，加快传统线下业态数字化改造和转 型升级，发展个性化定制、柔性化生产，推动线上线下消费高效融合、大中小企业协同联动、上下游全链条一体发 展。引导实体企业更多开发数字化产品和服务，鼓励实体商业通过直播电子商务、社交营销开启“云逛街”等新模 式。加快推广农产品“生鲜电子商务 + 冷链宅配”、“中央厨房 + 食材冷链配送”等服务新模式。组织开展形式多样的 网 络促销活动，促进品牌消费、品质消费。

企业聚集，因此产业园的功能可以只服务于这一个行 业，从区域管理上看更有利于当地政府进行管理、监督以及考核。例如像中关村等聚集大批主要核心， 里面入驻了联想、百度、腾讯等企业总部和全球研发中心。在实体企业自身入驻园区并成为园区主导企 客观 中性 建设性 -34- 智慧园区白皮书 业的情况下，其凭借自身资金实力与品牌优势、以园区物业出售、租赁等方式带动产业链上下游企业的 汇聚 为数据决策驱动的模式，届时我国全要素的生产率将进一步提升，而我国新质生产力也将上升到更高一 个阶段，智慧园区运营也将全面步入数字化和生态化阶段。 4.1.2 融合化程度加深，打破物理空间壁垒 未来智慧园区将呈现实体空间与数字空间融合、硬件设施与软件服务融合以及产业生态和园区生态 融合三大融合化趋势。智慧园区将进一步打破物理空间壁垒、实现数字空间融合，需以技术为核心构建 虚实交互体系。智慧园区融合程度加深有 态，支持虚拟空间对实体的远程控制（如智能安防、能耗优化）。 数据中台贯通方面，打通园区各子系统（安防、物业、停车、门禁等）数据孤岛，建立统一数字底 座，实现跨部门、跨场景的数据流自动化流转（如应急响应时自动调取多源数据）。 场景化融合应用方面，开发虚实协同场景，如 AR 导航（叠加数字信息的物理空间指引）、远程运 维（数字孪生体预演设备故障并指导现场修复）、沉浸式服务（虚拟客服与实体终端联动）。

基于设备部件属性以及拓扑连接对不同部件之间互操作性的影响， 构建部件间互操作模型，确定部件间模型互操作所需要传递的数据， 最后依据工业互联网相关通信标准实现模型互操作。实现数字孪生体 从构建“静态映射的物理实体”到构建“动态协同的物理实体”的转 变，支持数字孪生应用从“映射、可视化”到“诊断、预测、仿真、 优化”的不断深入。 主要特点 项目以工业互联网平台为基础，以数字孪生管理系统为核心，以 通过孪生体向上游解决方案提供数据服务。最终，围绕发电设备的产 品设计与仿真、生产过程建模与控制、产品质量管理、协同工艺规划、 设备故障诊断与远程运维、能效优化分析等多个方向，打造基于数字 孪生体应用的解决方案，实现数字孪生体与物理实体的数据互联、信 息互通、模型互操作，解决发电行业关键设备的状态监测、故障诊断、 寿命预测等瓶颈问题。 落地应用效果 围绕工业互联网、人工智能、数字孪生等主要核心技术范畴在发 电企业产生

2 核心观点 1. 当前我国经济复苏基础仍需巩固，深化金融供给侧改革，注重金融创新 与数据赋能，助力我国金融科技从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势” 新阶段，有效支撑实体经济发展。 2. 银行业具备数字化项目推进的组织优势，不过部分数字化人才实现快速 补充可能需要借助人力资源服务机构。 3. 数字化相关人才跨行业求职意愿度高，专业技术类人才迁移成本低，有 累效应。在经 济结构转型与周期转换过程中，多重挑战依然突出。 为应对复杂的国内外经济形势，我国于 2019 年 2 月首次提出“深化金融 供给侧结构性改革”，强调要增强金融服务实体经济的能力，解决金融与实体 经济之间的失衡问题。2022 年 1 月，中国人民银行印发《金融科技发展规划 （2022-2025 年）》（以下简称《规划》）再次指出： 5 “以深化金融供给侧结 从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新阶段，力争到 2025 年实现整体水平 与核心竞争力跨越式提升。” 目前，我国银行业正积极深化金融供给侧结构性改革，从宏观层面看，改 革有利于金融资产合理配置，更有效地支撑实体经济发展，助力构建绿色金融 体系和可持续发展格局。就银行业自身发展而言，也将增强金融机构的竞争力 和抗风险能力，显著提升服务效率与运营能力，强化风险管理与合规水平，推 动普惠金融和包容性服务发展，并促进业务创新与生态协同。

大语言模型技术发展概述 近年来人工智能（AI）技术的飞速发展，各行各业正在经历一场颠覆式的科技革命，早期的模型以 判别式为主，主要通过大量的自然语言预训练语料，来让模型学习词句的语意，从而实现文本分类 、命名实体识别（NER）、关系抽取等偏向于理解的任务，此类判别式模型也通常只能解决该场景 下的 特定任务 ， 迁移 性和 可扩 展性 较 为有 限 。 自 20 17 年 由 Google 团 队 提出的 Transformer[1] 除了识别用户的意图外， 该组件还需要从查询中抽取出相关的实体 （ entities）， 如疾病名称、药 物 名称、 症 状 描 述、医 生 姓名、医院名称等 细 粒 度 的 具体信息 ， 这一 部分 实 体 抽 取 通 常 采 用 NER（ Named Entity Recognition） 算 法 来 实 现 。 有了具体意图和各种实体信息后智能体再根据得到的意图， 来决定后置唤起的链路， 索引擎获取的实时知识。 医疗知识图谱是一个结构化的、语义丰富的数据库， 它整合了广泛的医学信息和专业知识， 通过 定义实体及其之间的关系， 构建了 一 个复杂的网络， 使得机器能够理解和推理医学领域的概念。其 中常见的实体类型包括但不限于： 实体类型 实体示例 疾 病 （ Diseases） 糖尿病、心脏病、癌症 症 状 （ Symptoms） 头痛、发热、咳嗽 药物（Drugs）

者意 图、可独立执行、完成单一功能的程序实体正成为新的趋势，例如小程序、App Clips、快 应用等。根据阿拉丁指数的统计，全网小程序已经突破 700 万个（注：数据来自于阿拉丁研 究院发布的《2021 年度小程序互联网发展白皮书》），远超 App 数量。大型应用开发者普遍 向用户提供轻量化程序实体。在很多特定的使用场景下，小程序等轻量化程序实体的使用占 比已超过 App，成为面向用户的主要触达方式。 App，成为面向用户的主要触达方式。 轻量化的程序实体所具备的“即用即走、无需安装卸载、持续更新”的特征，也推动了 App 基于搜索下载的“人找应用”的传统分发向“服务找人”的智慧分发的演进。App 遵 循“搜索、下载、安装、使用”的模式，用户主动发现的成本高，拉新、促活、召回的全生 命周期流程相对被动。轻量化的程序实体具有即用即走的体验，可通过各类终端的系统级智 慧入口进行分发，甚至可以在生态应用中分 Investment）。 为了更好的抓住机遇，应对万物互联所带来的一系列挑战，新的应用生态应该具备如下 特征： 8  单一设备延伸到多设备：应用一次开发就能在多个设备上运行，软件实体能够从单 一设备转移到其他设备上，且多个设备间能够协同运行，给消费者提供全新的分布 式体验。  厚重应用模式到轻量化服务模式：提供轻量化的服务，较低的资源消耗，一步直达， 快速完成消费者特定场景的任务。

时期经济社会发展的主要目标，并对推进碳达峰碳中和进行系统性部署。 ESG 理念作为环境、社会和公司治理的系统性框架，与国家绿色转型战略高度契合，已成为衡量企业可持续发展能力的重要 标尺，也是引导金融资源精准服务实体经济绿色转型的关键抓手。在金融“五篇大文章”的指引下，绿色金融正成为推动实 体经济高质量发展的重要市场化力量，同时也在引导金融机构的创新与高质量转型。作为国内可持续投资的先行者，嘉实基 金已经自 作为负责任的资产管理机构，我们使命在肩、责任重大。我们将持续深化 ESG 投研实践和创新，强化气候风险管理，拓展绿 色金融产品与服务创新，积极参与绿色金融标准制定与生态建设，以高质量金融服务助力实体经济绿色低碳转型，为建设人 与自然和谐共生的美丽中国贡献智慧与力量。让我们携手并进，以金融活水浇灌绿色文明之花，以实践担当书写中国式现代 化建设的绿色答卷，为全球可持续发展贡献更多中国智慧与中国方案。 电站 CCUS 项目（150 万吨 / 年）及新疆 200 万吨级一体化项目，标志着 CCUS 技术正式从试验示范迈向商业化应用。 42 绿色金融赋能经济社会绿色低 碳转型 04 43 服务实体经济是金融业的宗旨。资金配置必须动态匹配经济社会发展需求和产业结构优化方向。面对企业低碳转型过程中存 在的投资周期长、资金需求大等挑战，近年来监管部门持续引导金融资源向绿色低碳领域集聚。中国金融机构积极顺应经济