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，

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

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

保护消费者隐私安全 73 可持续的供应链 73 供应商责任管理 74 供应商产品环保管理 74 负责任原料管理 75 促进社区发展 75 创造就业，培养人才 77 员工关爱与健康保障 79 为所在社区做出贡献 81 让产品创造更多的社会价值 83 附录 83 关于本报告 可持续发展寄语 可持续发展管理 数字包容 科技至善 绿色环保 企业责任 附录 02 可持续发展寄语 流方案的落地，每年碳减排量超4300吨。过去一年中， 华为终端成都仓通过一级绿色仓库认证；合肥仓建成 2兆瓦的光伏电站，年发电量可达200万度。 唯有与员工、伙伴、社会携手共进，才能行稳致远。我 们构建多元化的人才队伍，创造的就业岗位9万多个， 海外岗位本地化率超80%；我们还持续优化全球人才发 展机制，全年员工培训时长超154万小时。 我们坚持“与伙伴共同成长”的理念，将CSR标准深度 融入供应商管理流程。华为对所有新引入的供应商进行 健康管理，以科技创新 增进社会福祉。 我们通过技术创新，从 产品的全生命周期视角 进行闭环管理，将对环 境的影响降到最低。 作为一家科技企业，我 们最大的责任是通过产 品和服务给社会创造价 值，并与各利益相关方 携手，共建可持续的产 业生态。 可持续发展寄语 可持续发展管理 数字包容 科技至善 绿色环保 企业责任 附录 07 结合华为终端所处的内外部环境，我们参照ISO 26000、SA8000、ISO

城市开通53条航线，累计完成订单超45万单，服务覆盖了办公、社区、景区、市政公园、校园、图 书馆、口岸等多种场景，可为用户配送9万余种商品。 我国幅员辽阔，各地地形、环境均有所差异，这种天然的差异也为多场景低空经济发展创造了优势 条件。在顶层设计的引导下，各地可以依据本地区实际情况，充分发挥本地区优势，先行先试，构 建独属于本地区的特色低空场景。各地在推动试点与场景落地的过程中，又面临诸如空域管理、飞 行器技术 系 统、电动推进技术与垂直起降场建设。欧洲空域管理是其低空经济发展的一大亮点，U-Space系统 通过整合无人机与有人机交通管理，实现3000米以下空域的分层管控，为无人机与有人机的有序飞 行创造了条件。欧盟委员会致力于推动欧洲空域一体化监管，以立法确认欧洲航空安全局 （EASA）和欧洲航空安全组织（Eurocontrol）职责边界，共同监管低空经济发展。统一安全监管 与标准制定、空域规 各国之间的差异为低空经济多元化发展创造了条件。欧盟的存在则为欧洲各国携手发展低空经济奠 定了基础，也更加明确了欧洲低空经济的一体化发展模式。这种模式能够在避免国与国之间的差异 的同时，提升无人机、eVTOL等跨国流动的效率。一体化的发展也进一步增加了欧洲各国在低空领 域的技术协作，标准统一。尤其在空域管理领域，统一的空域管理系统为欧洲各国低空产品自由跨 境流动创造了绝佳环境，欧洲各国在低空领域

人工智能赋能（工业大模 型体系架构） 13 智能制造新型能力体系 与价值创造的载体有关的能力 产品创新能力 生产与运营管控能力 用户服务能力 生态合作能力 员工赋能能力 数据开发能力 与价值创造的过程有关的能力 与价值创造的合作伙伴有关的能力 与价值创造的主体有关的能力 与价值创造的对象有关的能力 与价值创造的驱动要素有关的能力 14 智改 数转的思考 制造业智改 数转是一项系统工程，范