for CRM）产品价值主张 行业型AI 紧密融合业务智慧 • 融合行业知识与业务数据， 提供切实可行增长策略 • AI能力融入行业核心场景， 业务赋能提效无时不在 • AI加持行业BI数据洞察， 精确归因加速智能决策 可信赖AI 强化数据安全和隐私管理 • AI数据使用权限采用和 CRM业务数据一体化的权 限机制 • 严格执行AI数据零留存机 制，保障企业数据安全 • 支持敏感数据掩码、毒性 于知识库实时话术引导 推荐 • 互动洞察 针对互动内容做话题、 需求、关注点、待办、 新机会、参会人态度、 关注点等洞察 • 客观还原客户现场 基于和客户互动的原始 语料，还原客户现场， 降低信息传递流失，把 握客户MOT • AI情报获取与风险洞察 • AI自动获取市场/客户/关 键人情报机会与风险的 洞察与建议 还原客户现场，提高业务洞察能力，助力赢单 服务场景 扩展场景 扩展场景 智能 BI 销售场景 ShareAI-销售场景一：情报Agent，AI情报获取与风险洞察 01. 客户情报请阅  可自定义订阅企业关注的客户信息情报维度  自定义情报获取的数据源  当客户舆情信息发生变更，自动提醒相关人 02. AI自动获取市场/客户/关键人情报  情报数据包括： 企业工商、舆情、招投标、财报、联系人履历、新闻市场分析报 告、行业数据等 自定义客户情报维度

营。精益制造过 程中有许多手动步骤。进展往往很缓慢。 智能制造是一种主动性制造。精益制造注重过去的数据，而智能制造则不 同，它使用先进的软件解决方案和分析方法将实时生产数据转化为可操作的 洞察，以提高当前和未来的绩效。 智能制造极大地增强了数据的力量 通过系统之间的端到端连接，可以直接从半导体制造执行系统 (MES) 收集实时数据， 为半导体专用仪表板（包括独特的半导体特定制造流程清单 后端 数据仓库 数字孪生仿真 闭环智能制造 感知 连接 预测 在不影响任何精益制造流程的情况下，智能制造还能使企 业实现以下几点： • 实现整个工艺节点和制造线的虚拟呈现，以便深入 洞察生产情况 • 通过实时报告和分析收集当前的制造数据，以便作 出数据驱动型决策 • 实现更快的 NPI 并缩短上市时间 • 消除返工，提高良率，实现零缺陷 • 通过数字方式连接生产流程和系统，以便清楚地了 across disciplines 从精益制造发展到智能制造需要哪些步骤？ I. 虚拟呈现制造流程。 首先，需要模拟实际制造流程，包括工艺节点和制造 线，对其进行虚拟再现，以获得对规划和生产必要的 洞察，从而消除缺陷和产品返工，提高 NPI 良率。 II. 实时报告和分析。 其次，需要利用来自 MES 的实时生产数据实现闭环， 以便更新仿真模型，将数据智能提升到一个新的高 度，从而提高生产绩效，实现无返工、可追溯、安全

9/115 企业大数据分析应用背景 随着计算设备变得更小更快捷， 数年来，新数据生成器的数量只增不减 o I100 11/115 大数据时代到来，企业应聚焦如何运用内外部数据来帮助企业提高商业洞察能 力， 加快决策效率，逐渐在竞争中脱颖而出 企业的商业价 值 链 未 来 ： · 数据应用在哪些领域可能有应用价值 ? · 如何利用数据解决问题，突破瓶颈 ? · 大数据时代有哪些新的机遇 ? 销售 / 渠道 客户通过什么 方式买到自己 需要的产品 ? 数据在以客户为导向的经营价值链中的应用考量 12/115 大数据时代到来，企业应聚焦如何运用内外部数据来帮助企业提高商业洞察能 力，加快决策效率，逐渐在竞争中脱颖而出 能力服务 数据标准服 数据开发服 务 务 数据管理平台 业务与技术关联服务 使业务人员自劣设 质量评分服务 评估业务服务 质量 元数据服务 数据质量服 务 数据发布共享服 务 数据监控服 务 每 102018031299 现 在 ，业务人员有望演变成新 的角色带来 前瞻性洞察 来支持企业的 决策制定和执 行 系 统 自 动 化企业体系进一步整合入企业的信息系 统，触发更多的合作机会 未来的企业的趋势将会对在职人员有更多要求 监管改革和技术进步正在产生的角色转变

基于数据采 集分析 ，识别客户和捕捉消费行为 ，实 现更精准的消费者洞察 行业需求 分析 华为云利用大数据和人工智能技术，为某零售企业构建智能推荐 系统。通过分析海量的用户浏览、购买数据，实现商品的个性化 推荐。 场景 商品推荐 内容推荐 火山引擎为某连锁品牌提供消费者运营方案，通过整合多源数 据，深入洞察消费者需求和行为。 场景 新客首购 精细运营 老客促活 数据整合能力：跨平台数据拉通的能力 ，能否整合线上线下、不同渠道的数据 ，形成全面的用户画像； 2. 客群洞察：对客群的洞察深度 ，能否精准把握不同客群的需求和行为特点 ，从而制定针对性的营销策略； 3. 消息触达：消息触达的渠道丰富度和精准度 ， 能否通过多种渠道（如短信、 APP 推送、 AI 消息） 将营销信息准确推送 千万维度特征画像，精准洞察用户 大数据精准推荐，千人千面 效果评估等营销工具，有效降低库存积压 AI 私有云 AI 专网 / 云专 线 AR 设备 智能终端 基于边缘计算、业务增长引擎、客群洞察、消息触达等核心能力 ，融合 AI 消息、室内定位等能力 ，提供数 字广告营销、商业洞察、客流分析、 AI 消息营销互动、 AR/VR 互动体验等功能 ，开展智慧运营和精准营销 专属云

道的影响，实现跨渠道的协同与效能放大 效应； 2) 消费者期望捕捉：随着消费者期望的提高， 企业需在无缝用户体验设计和全渠道策略 上进行投资，以满足消费者需求。需要深入 了解消费者的动机，并洞察不断变化的消费 者需求； 3) 资源分配：在卓越零售转型过程中，如何在 渠道间、工具间、地域间、职能间进行合理 分配以获得更多能力表现及汇报存在挑战。 但DTC仍是大势所趋，罗兰贝格2024年调研 中国零售行业发展到当下阶段，绝大部分品牌 企业能够意识到消费者洞察在品牌发展中的重 要性并已采取行动，包括搭建专门洞察团队、 配置相应人手等。传统零售模式中的品牌商通 常依赖渠道商或经销商来收集市场反馈，在零 售变革转型下，品牌需迅速获取更直接、细致 的反馈和数据，来帮助企业进行日常运营及未 来规划。端到端一致性贯通，不仅是高效获取 消费者洞察作为品牌发展基础，更重要的是实 现消费者洞察产出-研发-生产制造-零售-市场 市场 营销等全价值链的贯通不变形，以消费者洞察 为基石，快速响应和调整研发、产品、营销、品 牌策略，共建品牌心智，同时实现卓越业务职 能决策的效果最大化。 2. 渠道管理的革新 (Channel Empowerment) 尽管DTC模式强调直接接触消费者，但经销商 和加盟商的能力依然是成功实现DTC的重要 因素。在DTC转型中，尤其是传统批发类型企 业（耐消品为主），品牌依赖强大的经销商/加

腾势汽车：AI 助力门店潜客邀约效率提升 90%，N+0 快速交付 森马：潜客浓度提升 169%，AI 重构户外广告价值 沁园：AI 破解增长难题，2.8 亿曝光人次高效转化 购商云汇：秒级洞察数据效果，上万家 B 端厂商扩大产销规模 大家保险：沉淀可视化数据资产，解决投保人和保险代理人双端难题 汽车行业 汽车行业 服饰行业 家电行业 互联网 金融行业 文旅行业 互联网 的初衷并非削减成本，但客观上减少了对新客服人员的依赖，降低了培训 成本，同时让资深客服能够专注于更复杂的价值创造工作。 不仅如此，海信正在与瓴羊探讨 Agent 系统在更多场景中的应用： 在售前阶段，通过标签管理精准洞察用户需求偏好，结合催拍、催付等外呼能力，在合适时间用合适方式唤 醒用户购买意向。例如，当系统识别到用户曾购买电视，可能正需要空调或冰箱时，可自动推荐套购政策， 实现精准营销。 在售中阶段，优化发票 、售后流程 等复杂业务场景，培养一名合格的客服需要 3-6 个月时间，时间和人力成本高。 3. 数据价值未释放：海信积累了大量的用户咨询数据，但缺乏有效的分析工具，无法将这些数据转化为优化 服务的洞察和策略。 接入瓴羊客服 Agent 之后，海信从两个方面掌握客服工作动态、提升服务： 1. 实时预警与情绪干预。Agent 系统具备实时监控功能，能够识别客服沟通中的风险点，特别是在售后场景中，

中国联通数智化转型三阶段 3 势在必行 中国联通开展转型评估的核心动因 中国联通已进入数智化转型深水区，面临战略执行穿透、客户极致体验、端到端 畅通运营、数智技术应用、转型价值量化五大核心挑战。深度洞察企业智能化转型中 的深层需求，系统破解转型面临的核心挑战，成为企业突破瓶颈、释放数智潜能的关 键前提。 战略执行穿透不足，资源配置未实现精准匹配。中国联通结合企业自身业务特点， 制定企业的数 不同业务线、不同渠道的数据尚未完全拉通，叠加客户互动与反馈机制滞后，直接影 响客户的全生命周期体验。一是客户画像不全面，客户数据分散在不同部门，客户浏 览偏好、线下消费记录、客服咨询内容未互通，无法精准洞察客户深层需求，产品推 荐准确率较低；二是在客户体验优化方面，智能工具赋能客户运营不足，获取客户的 真实反馈并作出改进往往存在滞后性，亟待构建 AI 驱动的客户实时反馈体系，实现全 域全链路客户服务的实时响应与动态优化。 升级评估手段，打造数智化转型成熟度评估平台。为解决传统人工评估“主观性强、 成本高、效率低、覆盖窄”的痛点，中国联通依托大数据、人工智能技术搭建了线上 化的数智化转型成熟度评估平台，实现全流程在线诊断、转型现状精准洞察、优秀实 践智能推荐，进而依据评估结果对省级分子公司开展分类指导，助力其靶向破解转型 短板、优化改进举措，提升数智化转型整体效能。 （三）破局之道： 精准诊断、分类施策，明晰转型路径

另一方面，邻近枢纽与高铁网络，正持续分流其本就有 限的客源。 国内支线机场发展的困境 数据来源：航班管家 聚焦行业痛点， 打造智能决策新引擎 以智能引擎为枢纽，将海量、孤立数据转化为精准商业洞察，助力企业决策从“经验驱动 ”向“数据驱动 ”升级。 部分城市铁路 & 民航客流占比分布 飞机客流占比 火车客流占比 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 72.7% 引入腾讯地图位置大数据，联动航空、铁路、公路等多维信息，打破数据孤岛，实现大交通数据的全景洞察。 数据来源：腾讯地图、航班管家 打破数据壁垒， 实现全景洞 察 佛山市 杭州市 成都市 北京市 上海市 深圳市 西 安 市 东莞市 需求侧：洞察人从哪来 引入腾讯地图位置大数据，捕捉城市间人口流动的轨迹、强度与周期性规律，识别潜 在高价值航线，挖掘“看不见 经济舱平均票价仅 846 元， 同比下滑 6.4% 数据来源：航班管家 数据基石 需求侧洞察（客流）、供给侧分析（运力）、市场侧研判（宏观） 技术引擎 预测需求弹性，构建动态定价模型 1,600 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 0 1/1 收益管理：从数据洞察到票价优化 动态定价 基于需求弹性与市场变化，智能调整房价，构建预测到收益

预算科目 流程统一 招商CBS 付款 电子 档案 费用申请 费用项目 信用分管理 借还款 合同付款 预付款 退款 对公报销 移动报销 费用分析 任务池派单 智能审核 智能洞察 质检管理 运营看板 共享任务平台 绩效管理 预 算 管 理 费 报 基 础 数 据 平 台 4 1 2 共 享 3 5 契约锁 签章 12 预算费控建设总体变革 13 业务规则 指标建模 指标库 基础财经应用 总账 预算 税务 资金 25 费报智能审核 智能数据洞察 （规则引擎） 决策参谋 （智能体） 智能审核 预置审核规则校验结果，包含发票、敏感 词、金额、新闻类、自定义等 展示与单据相关的分析图表，并通过AI智 能体针对每个分析图表进行数据分析和风 险洞察，自动输出图表的分析结果 Ø 评估综合风险，判断审核结果 Ø 给出审核建议，展示风险因素 数据 服务 数据 存储 多维数据库 关系库 数据 治理 连接配置 清洗规则 数据采集 任务监控 服务编排 模型定义 元数据采集 数据查询服务 明细追溯 指标应用 标签画像 模型管理 数据洞察 智能经营分析 体系建模 体系管理 维度管理 模型管理 规则管理中心 一般计算 外币折算 分摊因子 分摊推导 合并抵销 勾稽校验 数据处理 数据分摊 数据推导 报表计算