更充实的目标感 相比以内部为中心和以自我为中心的组织 ， 它使组 织更具弹性 ※ 数字技术趋势并不是改革的基本动力 ，社会和客户才是。 股东利益与客户价值 战略结果 ： 短期或长期的 盈利能力 创造客户价值 业务战略 和重塑商 业模式的 中心 传统企业实施 在业务战略和技术上的转型工作既 昂贵又复杂 ，大规模转型难以执行 现有的组织架构、预算和思维方式 会成为障碍 ，需转型引擎和执行规 改变了客 户对价值 的看法 个性化的价 值 内心平和的 价值 低交易 成本的 价值 掌控感 的价值 数字化时代 企业改进的 最佳方法 扩展快 战略高 学习勤 行动小 利用新技术创造新 的交付价值的方式 ， 采用微服务平台架 构实 试验 5 和变化 现频繁的 基于此选择度量 标准并收集数据 2 数字化转型首先 需洞察客户的价 八步变 革模式 组建领导团队 02 营造紧迫感 01 为什么大转型项目会失败 融入企业文化 08 传统思维 倾向于瀑 布方法 跟踪 数字化转型是所做的事情 、 所 创造的文化、新的规范或工作方式 ，不是要实施的项目工作。 有预设 的实施 路线图 全方位 该方法很少全盘考虑。 本应所有部门同时改 变 ，但部门总找借口 ， 创建很多变通的方法 决策为了证明现状而

，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工 智能、区块链等新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加 速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，创造、传递并获取新价值，实现转 型升级和创新发展的过程。 工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起 全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现 10001界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3.1 数字化转型 digital transformation 深化应用新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，建设提升信息时代生存和发展能力，加速 业务优化与重构，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。 [来源：T/AIITRE 10001-2021，3.1] 3.2 工业互联网 industrial internet 是一种全新工业化生态、 的智能闭环，实现数据驱动的融合应用；或者通过将数字化的资源、知识、能力等进行模块化封装并转 化为服务，实现内外部数据价值的开发和资产化运营，充分运用数字资源、数字知识、数字能力，形成 信息生产、信息服务新业态，实现新价值创造和获取。 4 目标导向与总体框架 4.1 目标导向 4.1.1 企业应以推动高质量发展为导向。应强调技术融合赋能，工业互联网与云计算、大数据、物联 网、人工智能、区块链、5G 等新信息技术融

｜ 深 度 ｜ 诚 信 2 0 2 5 . 03 . 1 3 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中， 可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ）决 策 赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行 造 - 决策赋能”三个层次 2 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。其中当下应用最广 泛的是降本增效， 即 AI 对简单人力的替代，具体场景可能包括智能客服、简单的办公文件问答与内容生成等。随着模 型能力提升将展现真正的价值创造能力，即 AI 对高价值人力的赋能， 具体场景可能包括办公 Agent 、营销、 Coding 等；随着 AI AI 分析能力进一步提升，将能够为决策层直接赋能，提升决策效率和精确度。 图表：金融行业 AI 应用的三个层次 资料来源：中泰证券研究所 13 金融行业人工智能的三层价值创造 n 降本增效场景通常基于大模型的生成能力，进行人力替代或赋能，在银行业 AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长，

当人工智能与物联网的融合进入深水区，AIoT 产业正在经历从连接万物到智联万物、 从数据采集到价值创造的根本性转变。站在 2025 年底的时间节点回望，我们见证了 一个产业从技术驱动走向价值驱动、从单点突破走向生态协同的壮阔历程。 《2026 中国 AIoT 产业全景图谱报告》应运而生，它不仅是一份产业地图，更是一个 认知框架和商业工具。图谱延续了历史的精华，创造性地提出"通感智值"四维模型， 以通信和感知构筑坚实底座，以智 以通信和感知构筑坚实底座，以智能和价值编织无限循环，勾勒出从数据采集、传输、 理解、决策到执行、结算的完整闭环。这个闭环不是线性的流程，而是生生不息的螺 旋上升，每一次循环都在积累经验、优化算法、创造价值。 图谱的核心创新在于其独特的视觉呈现和逻辑架构。通信与感知作为双基座，承载着 整个产业的数据流动；智能与价值形成的无限符号"∞"，象征着技术创新与商业价值 的永续循环。这种设计既是对产业本质的深刻洞察，也是对未来发展的精准把握。当 生态体系。无锡的经验 不仅是地方实践的成功案例，更是中国 AIoT 产业发展模式的缩影和标杆。 编制这份图谱，我们秉持"能力-场景-结算"三位一体的方法论。能力是可复用的技术模 块，场景是价值创造的具体载体，结算是商业闭环的关键机制。这种方法论贯穿图谱 始终，使其不仅具有理论高度，更具备实践指导意义。无论是技术研发者寻找创新方 · 向，还是企业决策者制定发展战略，抑或是投资机构评估产业机会，都能从中找到有

GenAI飞行员与POCs GenAI飞行员与POCs 流程自动化与分析 流程自动化与分析 数据平台与治理 数据平台与治理 公司在实际进行现代化时，会谈论转型。他们声称要利用人工智能、数据平 台和自动化来重新创造他们的业务。但在实践中，大多数精力都花在修复旧 系统、清理数据或集成彼此无法通信的工具上。这项工作是必要的，但它不 是转型。 我坚信改进数据管理 是我们客户所有工作 的核心。如果贵企业 的数据是孤立的、难 建合 适的管道、建立清晰的公司级数据管理方法，并使数据高度可用且尽可能 接近实时，代表着最佳的回报率举措 人工智能应用层次 人工智能应用层次 对于任何公司。从那里开始，实施分析和人工智能解决方案可以创造巨大 的财务收益。 公司对其云计算平台的投资正在推动当前最显著的业务成果。这是因为这 些项目能够对企业产生影响的成熟度和规模——在这一点上，人工智能尚 未能够匹敌这种规模。 真正的转型发生在技术 进软件开发，但大多数 团队难以有效利用它。 有时，营销宣传超出了 人工智能实际所能交付 的内容，因此团队必须 谨慎选择应用它的地方 。但正确的方法能带来 巨大的收益。” 人工智能在精确、受限的应用中创造真实的商业价值。在广泛、未定义的使 用场景中，它仍然处于实验阶段。最清晰的胜利来自于智能自动化。对于大 多数组织来说，通往真实商业价值的最短路径是训练人工智能代理来处理完 全在数字系统中发生的手动流

门店的数据正在被实时更新，并持续创造新的营业记录。 在运营过程当中执行智能分析和预警，帮助企业做到实时决策。 菜品分析看板 经营决策数字化进程 这个当下，有3700+ 门店的数据正在被实时更新，并持续创造新的营业记录。 在运营过程当中执行智能分析和预警，帮助企业做到实时决策。 会员发展看板 店长日报看板 经营决策数字化进程 这个当下，有3700+ 门店的数据正在被实时更新，并持续创造新的营业记录。 经营决策数字化进程 这个当下，有3700+ 门店的数据正在被实时更新，并持续创造新的营业记录。 在运营过程当中执行智能分析和预警，帮助企业做到实时决策。 动态预警看板 需要清晰的坐标和明确的蓝图 推进经营决策的数字化进程 经营决策数字化进程 这个当下，有3700+ 门店的数据正在被实时更新，并持续创造新的营业记录。 在运营过程当中执行智能分析和预警，帮助企业做到实时决策。 餐饮数字化大有可为

门店的数据正在被实时更新，并持续创造新的营业记录。 在运营过程当中执行智能分析和预警，帮助企业做到实时决策。 菜品分析看板 经营决策数字化进程 这个当下，有3700+ 门店的数据正在被实时更新，并持续创造新的营业记录。 在运营过程当中执行智能分析和预警，帮助企业做到实时决策。 会员发展看板 店长日报看板 经营决策数字化进程 这个当下，有3700+ 门店的数据正在被实时更新，并持续创造新的营业记录。 经营决策数字化进程 这个当下，有3700+ 门店的数据正在被实时更新，并持续创造新的营业记录。 在运营过程当中执行智能分析和预警，帮助企业做到实时决策。 动态预警看板 需要清晰的坐标和明确的蓝图 推进经营决策的数字化进程 经营决策数字化进程 这个当下，有3700+ 门店的数据正在被实时更新，并持续创造新的营业记录。 在运营过程当中执行智能分析和预警，帮助企业做到实时决策。 餐饮数字化大有可为

集团（AXA）已经宣布退出煤炭 项目。 03 打造面向未来的电力企业 数字化转型的成功之路 可再生能源的重要性持续凸显。对与缺乏化石燃料储备的国家而言，如欧洲国家，可再生能 源为他们更好地控制能源安全创造新的机会，这一点尤为且将愈加重要。 国家政府将在经济增长和可持续发展之间寻找平衡。 1.1.2 能源结构变化，影响电力企业做出新选择 未来能源结构的变化将对电力企业在基础设施方面的投资决策产生巨大影响。国家能源战略对 络系统的窃电情况。 1.3.3 电力数据的竞争动态 对电力企业来说，数据的战略价值越来越大。如何发电、输电和供电已经不再是电力公司的核心 能力，电力公司必须努力提升自身能力，从手中掌握的数据中创造价值。 电网的现代化和数字化迫在眉睫。而这一过程也会产生海量的数据。对企业来说，加大对数字化 转型投资，建设互联互通的数字化电网，提升能力使公司能够在自己的系统中对数据进行管理 和响应将是一个重要的战略要求。需要考虑的因素包括： 数字化转型的成功之路 全新的架构与平台。企业将需要一个全新的架构和平台来管理新的数据环境。随着电力企 业开始对电网和流程进行数字化管理，云、大数据、数据分析和人工智能等技术将尤其重 要，有助于企业创造价值、推动创新。 数据分析尤其重要。能源领域数据与分析工具的广泛使用每年可以为电力公司节省将近 200亿美元，并节省2700亿美元的电力基础设施投资。IDC预计到2024年，全球电力企业在 数据分析上的开支将增加8

大数据体系整体设计原 则是在对前期诊断发现 的进一步提炼 ▪ 其目的是在诊断发现和 能力建设之间形成链接， 确保设计有的放矢 方法论 4| 资料来源：小组分析 大数据体系建设的整体理念是：从价值创造出发，基础能力建设与业务用例推进 并行，以三年时间为银行大数据应用规模化奠定良好基础 整体理念 IT 战略 “ 科技引领银行” 数据战略 “ 数据驱动业务 / 管理” ▪ “ 数据是的重 数据是的重要资产”：这意味着需要对全行的业务用例进行优先排序， 全行数据资产也应被合理共享 ▪ “ 数据只有被业务和管理有效应用才有价值”：这意味着任何数据资源 的投入都应以明确的应用场景和价值创造为前提 初步供讨论 5| 资料来源：小组分析 数据战略 数据 整合与应用 数据 人才与组织 数据治理 数据 系统与工具 1. “ 战略聚焦”：的大数据战略应服务于全行整体规划，因而“凤凰计划”应成为未 成本约束：业务用例的开发成本应分摊并由各部门承担，冲抵其 部门整体预算额度 – 绩效约束：业务部门在提交用例申请时应审慎分析其潜在价值。 高价值意味着高优先级，但也意味着更有挑战性的绩效承诺 ▪ 业务用例的成功与否应由其实际价值创造的大小决定。为了将价值 最大化，应建立： – 标准化的业务用例的实施规划、执行管控、追踪反馈和成效评估 环节，使数据整合应用形成顺畅闭环 – 尤其，数据战略启动意味着银行工作模式的重大变革，有必要同

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一定成效，为高管层建设一个直观、简便、交互式的决策支持平台逐渐提上日 程。 信息技术的日新月异为智能型决策支持平台的建设创造了必备的条件 内 部 外 部 V5 I 期 -> V5II 期 -> V5III 期 信息化建设持续推进，为多方面的管理分析与决策奠定了良好数据基础 ERP 管理决策平台 预算管 理系统 等等 集团 V5 三期工程 © 公司机密 从财务回报视角，为确保集团价值目标的实现，须关注集团当期价值实现与 未来价值创造 主营业务收入 4000 亿元 利润总额 150 亿元 EVA 60 亿元 20xx 规划目标 当前 价值 回报 未来 价值 创造 投资 资本 回报 资本 成本 经营 利润 资产 效率 • 对比目标要求，集团盈利水平 如何？存在怎样的优势 / 偿债能力 预测模拟 业务经营 集团 V5 三期工程 © 公司机密 利用集团管理驾驶舱，将基于价值创造路径，结合集团战略管控要求，对集 团、业务中心的财务回报进行反映与分析，挖掘优势与差距，支持决策优化 总体上，集团推行战略管控模式。因此，集团领导层需要了解集团、各业务中心的价值创造情况；对比目标要求， 理解存在的优势与差距，及其背后主要的业务原因。 EVA 盈利能力 营运效率 资本成本