期待保险行业 数据 + AI开启经验规 模化复制时代 19 December 2023 数据 + AI开启经验规模化复制时代 目录 焦点透视：AI狂潮中的大变革 • AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 • 可能问题头脑风暴 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问 题都有哪些 • 定义核心问题 • 洞见问题本质 洞察问题，探寻本源 • 找到本质解 • 制定解决方案 设定锚点，行动实践 能的夏天”和“人工智能的冬天”。尽管每次技术革新都为智能机器的创造指明了新的方向，但最 终都未能实现预期目标。现在，人工智能正迎来另一波浪潮，业界对此充满期待。安永将持续关 注这一领域的最新进展，与各界共同探讨如何利用这一技术，推动创新与发展，为我们的未来创 造更多可能性。 期待保险行业：数据 + AI开启经验 规模化复制时代 目前，某头部人工智能研发公司正在将人工智能的发展重点转向AI Agents支持平台，以该公司 该场景面向哪些用户？ 3.业务场景背景 4.用户痛点 5.用户期待 6.度量指标 7.挑战和阻力 8.解决方案 9.数据资产 10.数智化技术 该场景的业务背景是什么？比如为什么要 实现该场景，该场景会为业务带来哪些变 化等。 现状如何？给用户 体验、产品功能或 业务带来了哪些问 题？ 除了当前的痛点问 题外，用户未来还 可能产生哪些期待 和诉求？ 哪些指标能够度量这个业务场景的问题是 否被正确解决？

消费创新发展。供给生态跨界融通，数字文化 IP 跨界创新持续攀升， 低空消费等新形态场景加速涌现，融合领域潜力广阔。 数字消费需求持续扩容升级。居民数字消费需求展现蓬勃活力， 消费意愿强烈，消费层次多元，消费期待更高。居民数字消费理念 升级演进，除了关注质量和价格，还叠加情感共鸣、科技尝鲜、互 动体验等多重因素，愈加关注数字消费的“情绪价值”和“绿色价 值”。居民数字消费行为多元发展，交互式体验消费与即时消费受 情感计算及多轮交互策略等方面仍存在一定局限，尚处于持续优化 阶段。从消费者端看，智能助手等应用正基于用户画像、实时行为 与历史偏好，主动完成信息过滤、方案比对与个性化推荐。尽管在 推荐准确性和个性化深度上与消费者期待仍有很大差距，但已初步 构建出更个性化、无缝衔接且持续进化的服务机制雏形，推动服务 过程从“单向推销”向“需求精准匹配”发展。 （三）供给方式持续升级，拓展价值传递路径 数字技术的深度融合正持续革新供给方式，推动电子商务、线 消费市场开辟 更广阔的发展空间。 （一）居民数字消费需求展现蓬勃活力 经济基础与数字素养共同夯实居民数字消费基础，催生出强劲 的消费意愿和不断升级的高阶需求，居民对未来数字消费新图景充 满期待。 1.坚实消费基础增强居民消费意愿 居民数字消费基础坚实，消费意愿持续强劲。我国居民收入水 数字消费蓝皮书（2025 年） 26 平持续提升，为数字消费提供强大的购买力保障。同时，居民对数

度的综合实践指南，为行业企业制定AI转型策略和路径提供思 维框架和工具。第四章就仍在高速发展的新一代人工智能技术 以及与其他数字科技的可能融合做了展望，期待给读者以更多 启发。 我们深知，技术创新永无止境，推动行业日新月异，期待更多 行业伙伴、技术伙伴加入探索与实践，推动食品饮料行业向着 更智能、更高效、更可持续的方向升级。 Preamble • • •   • 需要构建开放协同 的创新生态，在技术研发、标准制定、伦理规范等领域深化跨界合作。 站在产业智能化的转折点，我们将持续以牛客松系列活动为纽带，深化“业务场 景开放+技术能力共享”的双向驱动。我们期待更多企业以战略远见拥抱转型， 用技术温度守护食品本质，共同探索推动供应链效率与消费者体验的几何级提升。 未来的食品饮料行业，必将是科技创新与人文关怀交织的舞台，而今天的选择， 将决定我们在未来

的竞争方向。  服务类产品领域，针对 C 端的能够真正触达用户心智的健康内容稀缺，需要更多用 户视角；专业的健康管理服务也供不应求，需要更多以用户为中心。  解决方案类产品领域，是未来最受期待的发展方向，需要营销企业比医药企业更懂 医生和用户，考验企业的精细化管理、资源整合、AI 融合及创新思维能力，亟待更 多玩家加入。  总的来说，数字营销不是传统营销+数字化工具，而是基于数字世界的全新营销打 数字营销需要全新组合拳。从图 8 不难看出，将传统营销线上化，仅是数字营销的一部 分，当企业将其理解为数字营销全部的时候，将很容易陷入投入产出不对等、数字营销 并无增量的困境。换言之，真正的数字营销被赋予了更高的要求和期待，在传统营销链 9 路线上化的同时，更需要创造新的、有效的营销模式，如纯数字化的多渠道学术推广； 甚至打造全新的营销场景，如纯线上就医流程闭环等。京东健康，基于其强大的供应链 基础，成功融合 万人提供垫付服务、为千余名血液病患者提供专业 健康管理服务。 未来，随着医药营销进一步回归到“高效、有效链接合理治疗方案和患者”的本质，以患 者为中心的健康管理服务重要性将越发凸显，其稀缺性也将进一步增强。我们期待更多 拥有相同初心的跨领域新兴力量加入其中，共同推动领域良性发展。 3.3 解决方案：需求提升，待更多参与者加入 解决方案类产品，需要企业更懂用户。解决方案类产品是在运用以上两种产品的基础上，

基本得到市场认可，成熟度相对较高。 5.无人化设施及具身智能在旅游领域的应用 技术层面，无人机和无人车的自动驾驶、避障等技术逐渐成熟， 但在景区复杂环境下的全面适应性和安全性仍需完善；市场需求上， 游客对新奇旅游体验有一定期待，但受限于成本、安全管理等因素， 大规模应用推广依然存在障碍，成熟度为中等。 6.AI 旅游体验提升 12 技术层面，目前基于变脸和换装需求的 AIGC 应用已经相对成 熟，实际效果是可以 >四线，四线城市“从 未使用”占比是一线的 1.66 倍，揭示了数字鸿沟的城际差异。 其次，在 AI 工具的期待方面，AR 实景导航是用户最期待的 AI 旅游工具，但使用不多。当前对于 AI 旅游应用，用户心理占位与技 术落地存在代际差。不同年龄段对 AI 工具表现出不同的期待。对于 Z 世代来说，AR 实景导航与 AI 签证助手双高，未成年人对沉浸式体 验与流程简化表现出双重渴求；大学生群体看重实用主义；中年群体 验与流程简化表现出双重渴求；大学生群体看重实用主义；中年群体 追求效率至上的家庭管家需求，动态价格预测与 A 旅行顾问的持续 高位，需监控机票/酒店价格波动以优化多成员预算；银发群体对 AR 导航表现出很大的期待，或对出游时对陌生环境适应力下降，与防迷 60 路的需求的显著有关。婴儿潮一代的银发群体具有更高的教育和收入 水平，对于新兴技术的接受程度更高。 再次，AI 旅游服务付费意愿呈现出“年龄倒挂”的趋势。未成

2025制胜战略框架 6 14 概要 02 从过剩到平衡 电子元件供应链的 未来之路 2025年或将成为电子元件供应链走出长期过 剩周期并迈向可持续需求阶段的关键转折年 份——至少整个行业普遍保持这一期待。尽管 这一前景振奋人心，但其实现仍可能面临重 重阻碍。 2024年初，制造商希望AI（人工智能）技术 的发展能够驱动增长，积极的势头带动着整 2024年的核心命题仍然是‘不确定性’，这一态势将延续至2025年。当前库存 主导的又一周期？本报告将深度解读2024年 关键趋势及其对来年的影响。 2024：过剩状态与库存挑战之年 03 2024：过剩状态与库存 挑战之年 2024年初，制造商对AI（人工智能）需求 增长的期待带动业内的乐观情绪再度升温。 Deloitte（德勤）对标普全球数据的分析显示， 制造业采购经理人指数（PMI）在2024年初 进入扩张区间——这是自2023年4月以来的 首次回升。 点击此处阅读State 普通消费者对技术进步的反馈不如预期。早期 的端侧AI（人工智能）应用——如Microsoft （微软）的Copilot与Apple（苹果）的AI（人工 智能）功能——并未给消费者带来其所期待 的颠覆性体验革新。市场增长动能将取决于 科技巨头能否兑现承诺，使消费者认同其 本地化AI（人工智能）能力（相较云端模型 而言）的投入产出价值。当AI（人工智能） 模型训练成本下降至本地化方案或边缘计算

限组及给角色权限 组赋予权限。 权限组◎ 权限组：管理员组 管理员组 □学生组 □老师组 □家长组 □☑通知公告 ☑通知公告 □☑我的 ☑通知 ☑学生 ☑获奖填报 □☑期待总结 ☑自画像 ☑学期期待 ☑学期总结 日☑导入审核 ☑学业成绩 ☑获奖 ☑获奖审核 ☑社团活动 由☑组织机构 ☑老师信息 ☑行政班信息 ☑教学班信息 ☑社团信息 (2)权限管理 分角色对 用/禁用操作。 100 权限组◎ 权限组：老师组 □管理员组 □学生组 老师组 □家长组 □□通知公告 □通知公告 白☑I 我 的 ☑通知 ☑学生 获奖填报 □期待总结 □ 自画像 □学期期待 □学期总结 白☑导入审核 ☑学业成绩 ☑获奖 ☑获奖审核 ☑社团活动 由□组织机构 □老师信息 □行政班信息 □教学班信息 □社团信息 □□配置管理 □维度/小项管理 对学生的学业成绩、获奖、社团表现、校本学分等提供统计查询功能，可按 学年学期、班级、类别、状态、姓名进行搜索。此外，系统还支持对各评价主体 评价进度的统计查询。评价进度表中包含：自我评价自画像/期待/总结/等级评 价、家长描述评价/等级评价班主任描述评价/等级评价、同学描述评价/等级评 价、任课老师描述评价五个方面评价状态(已完成或未完成)。要求支持查看评 价明细情况 职 高一语立-101

实验验证，以确保其科学性和有 效性。在大语言模型解释性不足的当下，虽然能免除一些探索性实验，还做不到 去除实验验证的步骤。 在未来，我们期待能看到大语言模型与其他技术（如结构生物学，基因编辑 等）的进一步融合，以提高靶标发现的效率和精度。与此同时，我们也期待看到 更多的研究来提高模型的解释性，使其在医药研发中的应用更加透明和可靠。 总而言之，大语言模型为医药研发带来了新的可能性，但同时也带来了新的

模部署和深度定制能力，财 务稳定、兜底能力也是重要参考因素。因此，综合能力较弱的厂商将逐步被淘汰出局，市场集中度将进一步提升。 ◼ 大多数央国企对RPA结合AI技术持观望态度，并对其应用前景抱有期待；部分央国企在AI等技术领域的投资预算高达数十亿元，对于表现出色的RPA+AI产品，央国企愿意 投入极高预算。央国企应用RPA+AI面临两大挑战：行业特定需求变化和跨部门协调。此外，RPA结合AI 企领域，受到信创、央国 企数字化转型、AI+专项行动等相关政策的强力驱动，央国企RPA市场规模增速显著高于市场整体增速。虽然当前AI与RPA的融合尚未形成“1+1大于2”的效果，但央国企仍抱有较大期待。 预计经历一定时间的发展融合，央国企RPA市场空间将得以进一步扩大。 12 数据来源：第一新声研究院 2022-2027年央国企RPA市场规模（亿元） 9.9 15.3 20.9 27 采集智能分析 • …… 计量 采集 央国企RPA行业发展前瞻 发展趋势一：RPA+AI 大多数央国企对RPA结合AI技术持积极态度，并对其应用前景抱有期待 当前，大多数央国企对RPA结合AI技术持积极态度，并对其应用前景抱有期待：部分央国企在AI等技术领域的投资预算高达数十亿元，对于表现出色的RPA+AI产品，央国企愿意投入极高预 算。央国企应用RPA+AI面临两大挑战：行业特定需求变化和跨部门协调。

间的联系。 从意想不到的隐性优势到行业先行者的经 验总结，我们的洞察全面展现了数字孪生 技术的应用现状及其未来趋势。 尽管数字孪生的广泛应用仍存在挑战，但 已成功部署本项技术的企业正逐步获得显 著成效。期待与大家共同探索数据的价 值。 3 4 数字孪生 驱动企业价值增长 96%的高层领导认可数字孪生的优势 6 现实超乎预期 10 人工智能的吸引力 12 不同行业在部署人工智能功能的计划方面存在很大差异 提升用户界面 优化推荐效果 创造初始设置 处理前端数据 测试/调试 做出决策 我们未在数字孪生 中使用人工智能 数字孪生行业报告 12 期待数字孪生自主决策 获取信息 165 195 两者皆而有之 130 作为一项快速发展的变革性技术，数字孪生常常遭到误解。 下面我们来探讨五个主要误区 误区 2 必须进行彻底的 数字化转型 随着时间推移逐步提升。 一味追求数据生成并非正确之举。通常来 说，运营数据是已经存在的，即便是纸质 记录的形式：难点在于数据的数字化、索 引编制和验证。 越来越多的企业通过数 字孪生来获取信息，而 不是期待其自主决策 13 企业构建数字孪生时会遭遇哪些挑战？ 数据质量 43% 误区 4 数字孪生 仅适用于设备 误区 5 数字孪生的部署 会大幅超支 技能不足 重大延误