数字化转型的后续步骤 中小型企业如何利用技术实现关键业务目标 亚太地区趋势洞见 IDC 信息简讯（由 SAP 赞助） | 2017 年 1 月 数字化转型的后续步骤： 大纲 首页 第 3 页 Analyzethe Future 数字化转型的后续步骤： 引言 IDC 信息简讯（由 SAP 赞 助） 什么是数字化转型？ 数字化转型的后续步骤： 重要发现

..........................................................................................138 13. 后续发展与改进.............................................................................................. 中医院作为具有悠久历史和丰富经验的医疗机构，其在门诊病 历的精确记录和及时更新上存在着巨大的改善空间。与西医不同， 中医的诊疗过程涉及到复杂的症状分析、辨证施治等多个方面，病 历的完整性和准确性对于后续治疗有着重要影响。然而，基于具体 中医理论和实践的病历生成过程，往往需要专业的中医知识和经 验。这使得借助 AI 技术的介入成为可能和必要。 通过接入 AI 大模型，我们可以实现门诊病历自动生成的目 时，患者就医信息的归档和查询效率低下。根据相关数据显示，门 诊病历的整理与记录所消耗的时间占医生工作时间的 30%以上，这 直接影响了医生对患者的诊疗效率。此外，缺乏标准化的病历记录 流程，也导致了病历质量的参差不齐，影响了后续的医疗决策。 另一方面，患者对中医院门诊的服务质量和响应速度要求越来 越高。随着数字化医疗的发展，患者希望在就医过程中能够体验到 更便捷的信息服务和更高效的就医流程。调研数据显示，超过 70%

177 7.3.3 验收报告撰写...........................................................................179 8. 项目后续维护与支持................................................................................183 8.1 系统维护. 训练已成为推动智能化应用落地的核心环节。本项目旨在构建一套 完整的数据处理与模型训练方案，以满足企业在复杂场景下的智能 化需求。项目通过对多源异构数据的采集、清洗、标注和结构化处 理，打造高质量的知识库，为后续的 AI 模型训练提供坚实的基 础。同时，结合先进的深度学习技术和规模化计算资源，设计高效 的模型训练流程，确保模型在准确性、泛化能力和计算效率方面达 到预期目标。项目的实施将涵盖以下关键步骤： 项目的最终目标是为企业提供一套高效、可靠的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，助力其在智能化转型中占据竞争优势。 通过本项目的实施，企业将能够显著提升数据处理能力和模型训练 效率，为后续的智能化应用开发和部署打下坚实的基础。 1.1 项目背景 随着人工智能技术的迅猛发展，大模型在各个领域的应用日益 广泛。然而，大模型的训练效能和精度在很大程度上依赖于高质量 的知识库数据处理

号内部审计具体准则——审计工作底稿 是 17 第 2105 号内部审计具体准则——结果沟通 是 18 第 2106 号内部审计具体准则——审计报告 是 19 第 2107 号内部审计具体准则——后续审计 是 20 审计方法 （ 3 个） 第 2108 号内部审计具体准则——审计抽样 部分满足 21 第 2109 号内部审计具体准则——分析程序 部分满足 22 第 2304 号内部审计具体准则——利用外部专家服务 审计支持平台 基础环境 系统支撑 应用层 展示层 审计项目台账 项目进度 审前调查 审计工作底稿 审计证据 审计报告 内控预警 内控检查 内控评估 审计发现 控制点管理 后续审计 内控优化 会计系统 工程系统 其他信息系统 计算机审计 手工审计 协同工作 沟通与交流 企业征信 审计知识库 法规库 CDP 数据平台 审计决策门户 分子公司门户 审计管理门户 审计计划管理 审计项目管理 审计准备阶段 审计实施阶段 手工 审计 计算 机审 计 其他 系统 审计报告阶段 审计后续跟踪 审计决策中心 审计评价管理 致远互联审计综合管理平台（审计管理 + 审计作业 + 数据分析 + 审计支持） 审计通知书 符合性测试 征求意见稿 审计后续跟踪 审计项目统计 考核指标定义 内审人员档案 计划外新增 审计项目立项 审计工作方案 实质性测试 审计报告 审计整改台账

 高效性：结合无人机的使用，可以在较短时间内完成大规模区 域的建模，显著提高工作效率。  真实感：融合高清影像与三维模型，使得生成的建筑物、自然 景观等在视觉上更加真实。 该技术方案还支持后续的数据更新与维护。随着铁路沿线环境 的变化，可以定期重新进行数据采集并更新三维模型，以保持模型 的时效性和准确性。 数据模型建立后，需要考虑如何将其应用于铁路沿线的资产管 理、环境监测和安全 案的实施将有效 提高铁路沿线的管理效率与安全性，为未来的铁路发展奠定坚实的 基础。 2.1.1 数据采集方法 在铁路沿线的实景三维建模过程中，数据采集是基础且关键的 一步，其质量直接影响到后续建模的精确性和应用效果。本项目将 采用多种数据采集方法，确保全面、细致地获取铁路沿线的地理和 环境信息。 首先，将使用无人机进行航空遥感采集。无人机凭借其机动性 和高解析度的摄像能力，能够在较短的时间内覆盖广泛区域。通过 技术），确保采集数据的空间匹配度，为后续的数据处理和三 维建模打下坚实基础。数据采集完成后，将进行数据预处理，包括 点云降噪、影像拼接和校正等，以提升数据质量与可用性，最终为 构建精确的三维模型提供坚实的数据基础。 2.1.2 建模软件与工具 在铁路沿线实景三维建模的实施过程中，选择适合的建模软件 与工具至关重要。合适的软件不仅可以提高建模效率，还能确保模 型的精度和细节表现，满足后续分析和应用的需求。

我们将通过数据实例分析不同类型流水的表现特征，并结合实际应 用场景，归纳出分类系统在不同领域的适应性和效果预期。同时， 我们将通过图表的形式，展示各类流水数据在分类时的差异性与复 杂性，为后续系统设计提供理论依据。 接下来，第四章将集中于模型的选择与优化方案。在这一部 分，我们将介绍多种 AI 大模型的优缺点，分析适合流水分类任务 的模型架构，并给出具体的模型选择建议和优化策略。这部分内容 技术栈及实施步骤。同时，我们将通过实例展示系统在真实业务场 景中的应用效果，列出实施过程中可能遇到的挑战及应对策略，确 保系统的可行性与实用性。 最后，第六章将对整个系统进行总结和展望，评估实施效果与 后续改进的可能性。我们将结合实施后的用户反馈，提供针对性的 优化建议，以促使系统的持续发展和提升。 通过清晰的结构安排与详实的内容描述，本文力求为读者提供 一套系统、可行的 AI 大模型流水分类方案，助力流水数据的智能 整个系统将包含数据预处理、特征提取、模型训练及在线推理 等多个模块。数据预处理阶段将首先对流水数据进行清洗和格式 化，以确保数据的质量和一致性；特征提取阶段将利用机器学习和 深度学习的方法，分析和识别关键特征，以提升后续分类的准确 性；模型训练则依赖于大规模的数据集和强大的计算能力，采用最 新的深度学习框架进行模型训练和优化。在在线推理阶段，经过训 练的模型能够实时处理新的流水数据，为用户提供准确的分类结 果。

2 经验教训总结..................................................................................139 14.3 后续改进建议..................................................................................141 14.4 项目文档归档 入与预处理，确保数据的高效存储与管理。具体而言，系统将支持 结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如 JSON、XML）以及 非结构化数据（如文本、图像、视频）的处理。数据处理模块将实 现数据清洗、去重、分类和索引化等功能，并为后续的智能分析提 供高质量的输入数据。 其次，项目将开发核心的深度搜索算法模块，基于机器学习和 自然语言处理技术，实现智能化的信息检索与推荐功能。该模块包 括但不限于以下功能： 1. 基于用户行为分析的个性化搜索结果排 支持多语言、深度语义理 解 非功能性需求 系统响应时间≤500ms 高 实时交互场景要求 用户体验需求 对话流自然流畅 中 需用户测试优化 技术约束 支持边缘设备运行 中 模型轻量化设计 通过以上分析，可以为后续的设计和开发提供清晰的指导，确 保智能体开发过程中的每一步都围绕需求展开，最终实现项目目 标。 2.1 用户需求调研 在进行智能体开发的初期阶段，用户需求调研是至关重要的一 步。为了确保开

系统交付.........................................................................................140 12.4 后续服务与支持..............................................................................143 13. 总结与展望.. 系统需支持多种格式的数据上传功能，包括但不限于文 本、图像、视频、音频等，支持批量上传和数据预处理 功能，确保数据能够快速进入训练流程。 o 提供数据分类和标签功能，允许用户对上传的数据进行 分类管理和标记，便于后续的模型训练和评估。 3. 模型训练与优化 o 系统需集成主流的人工智能训练框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），支持用户自定义训练参数 和模型结构，并提供可视化训练过程的功能。 综上所述，数据管理需求涵盖了数据的采集、存储、预处理、 安全管理和监控等方面，是人工智能数据训练考评系统建设中的关 键环节。通过科学合理的设计，能够有效提升系统的数据处理能力 和数据质量，为后续的模型训练与考评奠定坚实基础。 2.1.2 模型训练需求 在模型训练需求方面，系统需要具备高效、灵活且可扩展的模 型训练能力，以满足不同场景下的训练需求。首先，系统应支持多 种主流机器学习框架，如

在实际应用过程中，低空环保监测网络可以实现以下几个目 标：  实时监测：及时获取环境数据，及时反映环境状况，维护社会 公共安全。  数据整合：将不同来源的数据整合，形成全面的环境监测数据 库，以支持后续分析。  智能预警：基于大数据分析和智能算法，对可能的环境威胁进 行提前预警，提高响应效率。  公众参与：通过开放数据平台，鼓励公众参与环境监测，增强 社会对环境保护的意识。 为了支持 以通过界面实时监控整个监测网络的运行状态，进行必要的维护和 调整。 综上所述，低空环保监测网络的构成要素相互依赖、紧密协 作，以实现高效、全面的低空环境监测。系统应具备模块化设计， 便于后续扩展和升级。此外，通过标准化的数据接口，未来可实现 与其他环保监测系统的数据共享和联动，以构建更为广泛的环保监 测体系。结合具体的应用场景和需求，最终形成一个覆盖广泛、实 时高效、反应灵敏的低空环保监测网络。 表、地图等形式直观展示，便于用户监控环境质量变化。 为保障系统的整体性能，系统架构引入了分布式计算和资源负 载均衡策略，确保在高并发及数据量剧增的情况下依然能够稳定运 行。 接下来，本文将详细阐述系统架构的各组成部分，以便于后续 实施的可行性分析。  数据采集设备配置 o 无人机监测平台 o 固定监测站  数据传输技术选型 o 4G/5G o LoRaWAN o 光纤通信  数据处理与应用功能 o

市场逐渐拓展、客户需求不断；增 加成熟市场竞争激烈；项目数量快速上升 —拓展：积极开展实施！ C 无人机智慧库房 市场空白、无竞争；客户存在痛点， 项目在拓展：预计后续会逐渐发展，形成 一个行业标准！ Pd: 优势与竞争 智能库房产品视频 库房项目经验积累（ 12 个）、施工效率、工程管理及质量，服务力量 库房软件自主开发、可根据客户需求定制（专利） 特色产品优势、成本控制 录、增补采购 货架存放装置 专用货架专用设 计、 304 不锈钢 1.2mm 壁厚货架 （其他：电动密 集型货柜） 01 行业针对 电力：输配电带电作业班组 02 优质服务 库房建设后续衍生的相关物资工具 采购服务，库房维护延保服务 03 转型发展 从销售型转变成项目服务型企业 04 产品优势 集成：温湿度控制系统、资产管理 系统、门禁系统、视频监控系统、 UPS 供电系统、智能存放装置 项目操作推广 带电作业库房： 前期项目了解、方案技术 沟通、客户认可给予合作 机会 要点： 公开招标能不能我们 提供标底（规避我们不符 合资质）； 最低价中标我们后续 提供增值服务； 设置门槛减少竞争； 智能物资库房： 主动向意向客户推广（安 监主任、三产副总）、设 计推荐方案、现场勘查方 案制定、项目申报、项目 落实