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1、目錄一.引言 031.1研究背景041.2央國企數智化轉型驅動因素04 1.3調研情況說明06二.央國企數智化轉型的發展現狀 082.1數智化部門與崗位設置特征092.2數智化發展重點方向112.3技術應用情況122.4數科公司的快速發展13三.央國企數智化轉型的核心挑戰與痛點 153.1戰略與路徑不明 163.2技術與數據不強 173.3組織與人才瓶頸 173.4場景與落地難題 183.5生態與協同不足 18四.央國企 ERP 產品應用規劃 204.1未來發展機會展望214.2技術發展的未來趨勢224.3央國企數智化轉型的對策建議24五.十大央國企數智化標桿案例 265.1中國石油國際勘探開

2、發有限公司：基于人工智能技術的數字互聯智慧決策平臺275.2 廈門國貿控股集團有限公司：貿慧 AI 辦公助手445.3 首旅酒店集團：AI 數字店長535.4 本鋼集團有限公司：數據賦能支撐鋼鐵產業協同發展575.5中國聯合網絡通信有限公司上海市分公司：基于 AI+運營商數字超級工廠體系構建635.6 華夏銀行股份有限公司：華夏銀行企業級數據服務平臺打造數智服務生態 725.7 廣西電網有限責任公司：基于電網企業融合背景下“雙嵌入雙服務”財務管理體系構建與實踐765.8 中國太平洋人壽保險股份有限公司：退保金風險管控885.9 廈門建發股份有限公司：運用 AI 智能化技術，賦能供應鏈業務全面數

3、字化轉型915.10 中移物聯網有限公司：數智引領、貫穿業財全景中移物聯網數智化平臺實踐 94參考文獻1002025 央國企 AI+數智化轉型研究報告003引言 10032025 央國企 AI+數智化轉型研究報告004在全球數字經濟加速重構產業格局的背景下，央國企作為我國國民經濟的頂梁柱和壓艙石，在經濟生活中扮演著舉足輕重的角色。根據財政部和國資委數據，2023 年國有企業營業總收入 85.73 萬億元，在 GDP 中占比超過 68%，中央企業實現營業收入 39.8 萬億元。數智化轉型不僅是企業內生需求，更是國家戰略的必然要求。2020 年國務院國資委發布關于加快推進國有企業數智化轉型工作的通

4、知，明確提出運用人工智能、大數據等技術構建數字技術平臺，推進生產運營智能化；2024 年國資委進一步強化 AI 專項部署，推動中央企業培育新質生產力，塑造高質量發展新優勢。這一系列政策標志著 AI+轉型從“技術工具”升級為“國家競爭力核心要素”。以 ChatGPT 為代表的 AI 技術爆發，推動國內大模型從“百模大戰”走向行業深度應用，隨著數字技術的迅猛發展，尤其是我國 2025 年春節期間由杭州深度求索公司推出的 DeepSeek 為代表的 AI 技術大大加速了行業數智化進程。我國經濟已從高速增長轉向高質量增長模式，傳統粗放式管理難以為繼。央國企面臨效率瓶頸、創新短板、生態重構三重壓力。必須

5、通過數智化轉型走出一條技術突破與產業變革的新路徑。央國企數智化轉型是技術革命、國家戰略與經濟規律交織的必然選擇。通過“政策牽引-技術賦能-場景落地-生態協同”四維共振，央國企正從傳統生產范式向“數智驅動”新生態跨越，為構建現代化產業體系提供核心動能。1.2.1 政策驅動黨的二十大報告明確提出“以中國式現代化全面推進中華民族偉大復興”，并將“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合”作為現代化產業體系建設的核心路徑。這一戰略部署為央國企數智化轉型提供了根本遵循。報告首次將“數智化發展”與中國式現代化的五大特征深度綁定（人口規模、共同富裕、物質精神協調、生態和諧、和平發展），賦予數據要素作

6、為新型生產力的核心地位，強調其破解傳統發展瓶頸的“關鍵變量”作用。在此框架下，二十屆三中全會進一步細化政策支撐體系，要求加快構建數據產權制度、安全治理與跨境流動機制，為央國企推動數據要素市場化改革提供制度保障。2024 年，國家數據局主導的“數據要素”三年行動計劃（2024-2026 年）提出，要把握一條主線，做好三方面保障，實施五大舉措，推動十二項行動。促進數據在多場景應用，提高資源配置效率，創造新產業新模式，培育發展新動能，從而實現對經濟發展倍增效應。2024 年國資委啟動央企“AI+”專項行動，2025 年進一步深化央企“AI+”專項行動則從實踐層面構建了政策落地的閉環體系，專項行動聚焦

7、“應用領航-數據賦能-智算筑基”三位一體：更加突出應用領航（強化深度賦能，瞄準戰略意義強、經濟收益高、民生關聯緊的高價值場景，強化行業協同、擴大開放合作，加大布局力度，更好服務千行百業），更加突出數據賦能（以龍頭企業為牽引，分批構建重點行業高質量數據集，提升通用數據集質量和多樣性以服務大模型訓練，持續參與數據標注產業基地建設，推進數據共享開放，突破數據難題，做強做優數據產業），更加突出智算筑基（夯實算力基座，為技術突破、應用落地提供有力支撐。將積極引導中央企業加大資金投入，堅持產投結合、以投促產，持續壯大發展人工智能的長期資本、戰略資本、耐心資本，優化人才引育，建立更加符合行業特點規律的人才評

8、價體系，發揮需求規模大、產業配套全、應用場景多的優勢，聚焦關鍵領域加1.1 研究背景1.2 央國企數智化轉型驅動因素2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告005快掌握“根技術”，深化與各方協同合作，為加快推動我國人工智能產業高質量發展作出更大貢獻），政策與實踐的協同邏輯體現在“戰略牽引制度設計生態閉環”的遞進式架構中，實現了政策驅動與業務價值的深度耦合。1.2.2 央國企數智化轉型使命在數字經濟時代浪潮與全球競爭格局重構的背景下，央國企的數智化轉型使命，承載著經濟、政治、社會三重價值的深度耦合。作為國民經濟“頂梁柱”，央國企需通過數智化轉型破解傳統增長模式瓶頸，實現經濟引領使命：構建現代化

9、產業體系的“壓艙石”；面對國際技術封鎖與產業鏈“卡脖子”風險，央國企需依托數智化轉型強化戰略產業控制力。實現戰略支撐使命：筑牢國家安全與產業鏈韌性的“防火墻”；將公共價值創造嵌入數智化生態，以數智化賦能民生服務均等化。實現公共服務使命：推動社會福祉普惠的“催化劑”；突破技術壁壘的攻堅責任，實現創新驅動使命：培育新質生產力的“試驗田”；帶動上下游企業融入全球價值鏈，以數智化轉型參與國際規則制定，實現全球競爭使命：打造世界一流企業的“橋頭堡”。1.2.3 內需驅動中國數字經濟行業正步入高速發展的黃金時期，市場規模持續擴大。根據中國信息通信研究院發布的中國數字經濟發展研究報告（2024 年），我國數

10、字經濟進入加速發展周期，規模由 2012 年的 11.2 萬億元增長至 2023 年的 53.9 萬億元，11 年間規模擴張了 3.8 倍。數字經濟在國民經濟中的地位和作用進一步凸顯，數字經濟占 GDP 比重達到 42.8%，較上年提升 1.3 個百分點，數字經濟增長對 GDP 增長的貢獻率達 66.45%。這一增長態勢的背后，是數字技術對傳統產業的深度賦能，數字經濟已成為推動我國經濟高質量發展的新動能。在數字經濟浪潮下，央國企作為國民經濟主力軍，其轉型需求呈現多維特征：降本增效的迫切性、業務模式重塑的必要性以及新動能培育的戰略性。數字經濟的內生增長動力與央國企的轉型需求形成深度共振。圖 1

11、我國數字經濟占比及增速數據來源：中國信息通信研究院2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告006國內數字經濟智庫平臺錦囊專家從 2018 年開始持續深入探索我國企業數字化轉型的成功經驗與路徑，連續 4 年與北京大學光華管理學院董小英教授領導的數字化研究團隊聯合進行“中國企業數字化轉型調查”，了解不同行業的數字化發展經驗及現狀，在 2018-2021 年歷時 4 年的數字化轉型調研中，研究團隊累計收集了 987 份調查問卷。同時，在過去幾年中，錦囊專家聯合國內 20 多個行業協會和 CIO 聯盟組織，共同發起“中國數字化轉型與創新評選”，累計參評企業超過 8500 家，其中共收集了 6453

12、份企業數字化案例，來自全國 20 個省市，主要分布在 11 個行業。作為該評選活動的核心訪談團隊，錦囊專家歷時 7 年對數百位數字化專家及企業中高層管理者尤其是 CIO 等進行一對一訪談，發現很多企業高層已經認識到了數智化轉型的重要性并付諸實踐，加大了在數智化轉型方面的人力、技術、資金等投入，推動數智化項目的建設與落地。在多年的數據調查，案例研究和實戰探索的基礎上，CIO分會開展了此次央國企數智化轉型的調研，旨在深入了解央國企在數智化轉型進程中的現狀、挑戰與機遇，為研究提供全面且具針對性的數據支持與實踐依據。在調研范圍上，涵蓋了多個行業的央國企，包括能源、制造、金融、通信、交通等國民經濟關鍵領

13、域。這些企業在規模、業務模式和數智化轉型程度上存在差異，確保了調研結果的廣泛代表性。例如，能源行業選取了中國石油國際勘探開發有限公司等企業，制造行業涵蓋本鋼集團有限公司等，金融行業納入華夏銀行股份有限公司等，通信行業有中國聯合網絡通信有限公司上海市分公司等，全面覆蓋不同性質與規模的央國企，以反映數智化轉型在各行業的共性與差異。研究方法采用了多種方式相互補充。問卷調查是重要的數據收集手段，共設計了針對企業管理者、技術人員和業務人員的多套問卷，內容涉及數智化轉型戰略、技術應用、組織架構、人才需求等多個方面。通過線上與線下相結合的方式，廣泛發放問卷，回收有效問卷 158 份，保證了數據的豐富性與多樣

14、性。深度訪談則選取了部分具有代表性的央國企進行一對一溝通。與企業的高層管理者、信息部門負責人以及業務骨干進行深入交流，獲取了關于企業數智化轉型的戰略規劃、實施過程中的困難與解決方案等一手資料，從不同視角深入剖析數智化轉型的實際情況。案例研究聚焦于十大央國企數智化標桿案例，如中國石油國際勘探開發有限公司的數字互聯智慧決策平臺、廈門國貿控股集團有限公司的貿慧AI辦公助手等。通過詳細分析這些案例的背景、戰略規劃、實施過程和應用效果，總結成功經驗與可推廣模式，為其他央國企提供實踐參考。經過全面的調研工作，共涉及 103 家央國企。這些企業分布在全國多個地區，確保了地域上的均衡覆蓋；在行業上覆蓋多領域，

15、包括制造業、信息傳輸、軟件和信息技術服務業、建筑業、批發和零售業等行業，使調研結果能更準確地反映央國企數智化轉型的整體狀況。1.3 調研情況說明2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告007圖 3 樣本機構所屬行業圖 2 樣本機構省份分布2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告008央國企數智化轉型的發展現狀20082025 央國企 AI+數智化轉型研究報告009根據用友德勤聯合研究數據顯示，超過 70%的央企以及超過 55%的地方國企已經啟動數智化轉型工作。部分企業踐行對標世界一流的建設理念，在數智化轉型上已取得顯著成效，同時也有部分企業則仍處于數智化轉型的起步階段。由于企業發展階段、業

16、務類型分布、歷史遺留問題等的差異，央國企數智化轉型進程雖然參差不齊，但數智化轉型比例不斷增長、轉型程度穩步提升。以上市國有公司為樣本，進行數智化轉型的國企比例從 2007 年不足半數增長至 2022 年超過95%；同時國企數智化轉型的內容逐漸豐富，轉型層次從局部突破轉向全面覆蓋。圖 4 上市央國企數智化轉型比例圖 5 央國企負責數智化轉型的部門2.1 數智化部門與崗位設置特征2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告010根據調查問卷顯示，有 46%的企業表示，其數智化轉型工作主要由 IT 部門負責。這表明 IT 部門在企業數智化轉型中扮演著至關重要的角色，承擔著推動和實施數智化戰略的重任。有

17、 30%的企業選擇成立專門的數智化轉型部門或委員會。這一做法可能旨在通過設立獨立的機構，集中資源和力量，更專業、更系統地推進企業的數智化轉型。除了上述兩種主要模式外，還有少數企業采取了相對獨立的數智化子公司形式，或者由業務部門直接負責數智化轉型工作這反映了企業在數智化轉型過程中的靈活性和創新性。選擇最適合自身的路徑和模式。從崗位情況來看，首席信息官（CIO）普及率高。58.86%的企業設置了首席信息官（CIO），歷經多年演進，首席信息官（CIO）的角色已廣泛獲得業界的接納與肯定，成為引領數智化轉型浪潮的核心驅動力；首席技術官（CTO）作用關鍵：30.38%的企業設置了首席技術官（CTO），雖然

18、 CTO 的占比低于CIO，但仍然是一個不可忽視的群體，他們對于推動企業的技術進步和創新能力具有關鍵作用；首席數據官（CDO）設置較少但重要性提升：當前設置首席數據官（CDO）的企業很少，這可能與職位設置的普遍性與優先級、企業數據與戰略融合的程度、資源與成本考慮以及行業與企業的特定情況等有關。但是，數據已經成為企業的重要資產，大家對于數據管理和數據價值挖掘的重視成都也逐漸提高，設立 CDO 來加強數據管理和應用將變得越來越重要。圖 6 央國企數智化崗位設置情況圖 7 央國企數智化崗位的核心職責2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告011根據調研，數智化管理者在引領企業數智化轉型的過程中，承

19、擔著制定戰略、規劃路線、確定新業務場景以及探索創新業務模式等核心職責。這些職責的履行對于企業的數智化轉型成功至關重要，需要數智化管理者具備豐富的專業知識、敏銳的市場洞察力和卓越的領導能力。核心職責按照其重要性從高到低，可以概括為以下幾點：制定數智化戰略和規劃：作為首要職責，數智化管理者負責為企業制定長遠的數智化戰略，明確轉型的方向和目標。他們通過深入分析市場趨勢、技術發展和企業現狀，制定出切實可行的數智化戰略和規劃，為企業的數智化轉型提供有力的指導和支持。確定數智化轉型路線圖：在制定了數智化戰略后，數智化管理者需要進一步細化轉型的具體步驟和時間表，即確定數智化轉型路線圖。這包括明確各階段的目標

20、、任務、資源需求以及預期成果，確保轉型過程的有序進行和有效管理。確定數智化新業務場景：隨著數智化技術的不斷發展，新的業務場景和商業模式不斷涌現。數智化管理者需要敏銳地捕捉這些機會，結合企業的實際情況，確定數智化新業務場景，推動企業的業務創新和升級。確定業務模式的創新性：除了上述三大核心職責外，數智化管理者還需要關注業務模式的創新性。他們需要通過數智化轉型，探索新的業務模式，提升企業的競爭力和盈利能力。這包括優化現有業務流程、拓展新的業務領域、提升客戶體驗等方面。在當前快速變化的商業環境中，企業必須抓住數智化轉型的關鍵方向，以保持競爭力并實現可持續發展。根據調研數據，企業數智化的重點方向聚焦在制

21、定數智化戰略和規劃（占比 82.9%）和確定數字化轉型路線圖（55.3%），前者為企業提供明確的數智化目標和方向，確保所有數字化舉措都能與企業的整體戰略保持一致；后者為企業提供具體的實施步驟和時間表，確保數字化轉型能夠有序、高效地推進。2.2 數智化發展重點方向圖 8 企業數字化重點方向2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告012在快速發展的數字化時代，技術的演進成為推動企業變革和創新的關鍵力量。對于央國企的數智化轉型而言，密切關注技術發展的重點領域不僅是落實國家戰略與政策導向的必然要求，更是構建核心競爭力、實現高質量發展的關鍵路徑。2.3 技術應用情況圖 9 央國企數字技術應用情況從行業

22、來看：信息傳輸、軟件和信息技術服務業更注重業務模式的創新性，以推動新的收入來源和提升市場競爭力。多數服務業更看重數字化業務場景和新技術應用助力核心業務數字化轉型，以提高服務效率和客戶體驗。制造業偏向賦能核心業務智能化生產與制造，以提升生產效率和產品質量。教育行業側重優化辦公協同機制，助力數字化組織變革，以提高教學質量和管理效率。水利、環境和公共設施管理業以及農、林、牧、漁業優先優化決策及管理流程，制定新制度，以提高資源利用效率和管理水平。構建數智化人、財、物運營管理體系是企業共通的方向，主要是為了實現資源的優化配置和管理效率的提升。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告013圖 10 20

23、19 年央國企數字技術使用情況從 2019 年的調研情況來比較，大數據分析、移動技術和云計算是央國企當時使用最多的技術。而到了 2025 年，大數據分析、人工智能、管理信息系統則成為了央國企最為關注的技術。具體來看：大數據分析與挖掘技術比例超過半數，且占據首位，是企業發展過程中應用的重點技術。這表明企業在數據驅動決策和業務優化方面的需求非常強烈。一半的企業都在關注人工智能技術的發展。人工智能技術在提升生產效率、優化客戶體驗以及創新商業模式方面的潛力被廣泛認可。近一半的企業重視管理信息系統的建設。大多數企業正通過信息化手段來強化內部管理和運營效率。網絡安全（40.1%）、數據中心（36.2%）、

24、開發平臺（32.2%），體現企業對基礎設施安全性與穩定性的重視。工業互聯網（15.8%）、5G（9.9%）、元宇宙（3.3%）、量子計算（1.3%）等新興技術關注度偏低，可能與技術成熟度低、場景適配難有關。央國企高關注領域聚焦“降本增效”：大數據與 AI 直接關聯業務優化，管理信息系統對應內部協同提效，符合企業短期 ROI 訴求。區塊鏈、量子計算等技術雖具長期潛力，但受限于落地成本高、場景不明確，企業投入意愿較低。隨著央國企數智化轉型步伐不斷加快，為進一步搶抓數字經濟發展機遇，央國企開始相繼布局數字產業，專業化的數科公司密集成立。通過內部資產整合，組建了以數字經濟為主要業務的專業化數字科技公司

25、，在服務自身數智化轉型的同時，打造數字科技力量，謀篇數字經濟新戰場。為加快數字新興產業培育，布局新一代信息技術、人工智能等戰略性新興產業，央國企已成立了近 500 家數字科技類公司，加快產業新舊更迭和動能轉換。這些數科公司既是落實國家“產業數字化”與“數字產業化”戰略的核心載體，也是央國企從“成本中心”向“利潤中心”轉型的關鍵抓手。2.4 數科公司的快速發展2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告014央國企數科公司的核心定位是“雙輪驅動”既要作為集團數智化轉型的“中樞引擎”，又要承擔市場化賦能的“創新先鋒”。在服務集團數智化轉型方面，一是戰略支撐：數科公司需深度融入集團戰略，通過技術研發與

26、場景落地，推動業務流程重構與效率提升。二是數據中樞：整合集團內部數據資產，構建統一的數據中臺與 AI 能力平臺，解決數據孤島問題。三是技術孵化：聚焦前沿技術（如AI 大模型、大數據分析）的行業適配，為集團提供技術儲備。在市場化賦能方面，一是產業生態共建：依托集團產業鏈“鏈主”地位行業級解決方案。二是技術產品化：將內部沉淀的技術能力轉化為標準化產品對外銷售。三是資本化路徑：探索上市或混合所有制改革，通過資本市場實現技術能力外溢。央國企數科公司根據發展階段與資源稟賦，主要有兩類典型業務模式。一類是以成本中心為導向的內部服務型，其核心職能是聚焦集團內部 IT 系統建設與運維，確保系統穩定性與安全性。

27、另一類是以利潤中心為導向的市場拓展型，其核心職能是突破集團邊界，向行業及產業鏈輸出能力。央國企數科公司具備明顯的發展優勢。一是數科公司背靠央企集團，具備國家政策和產業鏈核心地位的雙重支撐，在推動行業數智化轉型方面更具影響力與話語權；二是基于集團豐富多元的業務場景、數據及資金支持，數科公司又擁有著深厚的行業領域 know-how 優勢，有利于進行技術創新，從而使得數科公司在市場競爭中處于有利地位。因而，數科公司在“從內部服務到外部經營”的發展轉變過程中，一定程度上影響著數字經濟市場的發展格局。但同時，央國企數科公司在開放的市場競爭環境中同樣面臨著不小的挑戰。數科公司的前身多為央企集團下屬的信息科

28、技部門，在發展過程中面臨著缺乏產品創新經驗、市場拓展能力不足、長期應對集團需求導致難以抽出資源進行技術重構等多重掣肘。面對如何明確公司的業務范圍，走出行業壁壘并避免同質低端競爭，以及快速實現從成本中心向利潤中心的角色轉變等問題，央企數科公司還在不斷探索以尋求合適的方式來應對挑戰。從整體來看，央國企數科公司的規?；闪⑴c發展，正在重構數字經濟領域的競爭格局。一方面，這類企業依托母公司的行業地位和數據資源，對傳統 IT 企業形成差異化競爭壓力。另一方面，數科公司也推動行業生態從“零和博弈”向“競合共生”演進。這種“競爭倒逼創新、合作拓展邊界”的雙重效應，不僅激發了市場活力，更催生了以數據要素流通、

29、技術共享為核心的開放式產業生態，為數字經濟高質量發展注入新動能。圖 11 央國企數科公司的核心定位與功能2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告015央國企數智化轉型的核心挑戰與痛點30152025 央國企 AI+數智化轉型研究報告016在央國企的數智化轉型過程中面臨著諸多挑戰和痛點。這些挑戰和痛點不僅影響了企業的數據管理和應用效果，也制約了企業整體的數智化進程。調研結果顯示，當前央國企數智化轉型在發展過程中面臨的痛點主要集中在以下五個方面：在數字經濟浪潮下，盡管央國企普遍意識到數智化轉型的戰略價值，但頂層規劃的系統性缺失與路徑模糊性，已成為制約轉型成效的核心瓶頸。根據調查問卷，58%的企業

30、在數智化轉型過程中缺乏明確的目標和戰略規劃。這使得企業在轉型過程中迷失方向，資源無法得到合理分配，增加了不必要的成本支出。更為嚴重的是，缺乏戰略指導的數智化轉型很容易陷入盲目跟風或者故步自封的境地，導致整個進程緩慢甚至停滯不前。主要表現在：1.頂層設計缺失：轉型目標與業務戰略未有效銜接，缺乏清晰的數字化轉型藍圖。2.方法論指導不足：對 轉什么、如何轉、轉多深 缺乏系統性規劃。3.路徑選擇困難：短期效益與長期投入難以平衡，試點推進與全面推廣節奏把控失當。從央國企轉型視角來看，存在戰略缺位與路徑失焦：一是戰略規劃“被動化”與資源分散化。超六成的國企數智化轉型缺乏清晰的戰略目標，僅聚焦短期“提質降本

31、增效”，而忽視產品創新與生態構建。二是階段性路徑斷裂與生態能力不足。央國企數智化轉型需經歷“運營數智化場景創新生態建設”三階段，但多數企業止步于初期。此外，中小型國企受限于技術能力與資金，仍依賴外部廠商定制開發，陷入“項目制依賴”陷阱。從國資監管端來看，存在規劃脫節與數據價值斷層：一是戰略定位模糊導致監管效能弱化。當前國資監管正從“管資產”向“管資本”轉型，但部分監管機構仍將數智化視為“技術工具”，未能將其納入戰略核心，導致數據資產與監管需求脫節，形成“兩條線、兩張皮”的困局。此外，部分地區國資委存在業務流程未適配數智化要求的問題，監管仍依賴線下重復填報，未能通過數據互聯實現“一鍵穿透”。二是

32、數據治理體系割裂制約協同效能。數據要素的流通與共享是數智化監管的基礎，但實踐中僅有少數央國企實現核心數據標準化。更深層次矛盾在于，國資監管系統建設常與業務重構脫節，部分機構僅將線下流程“照搬上線”，反而加重基層填報負擔。3.1 戰略與路徑不明圖 12 央國企數智化轉型面臨的挑戰與痛點2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告017在央國企數智化轉型進程中，技術能力與數據治理的短板已成為制約轉型縱深發展的核心瓶頸。德勤和用友的研究顯示，超 60%的國有企業因系統孤島、數據標準混亂導致數智化轉型受阻，而數據資產管理能力不足更使數據要素價值釋放陷入“有數據無資產、有資產無價值”的困局。主要表現在：1

33、.技術自主可控挑戰：關鍵核心技術受制于人，國產化替代路徑不清晰。2.數據治理體系薄弱：數據標準不統一、質量參差不齊、資產化程度低。3.系統孤島問題突出：歷史遺留系統改造困難，新舊系統融合存在技術壁壘。具體來看：一是技術基礎能力薄弱，存在數智化轉型的底層架構缺陷。傳統信息系統的歷史包袱成為技術升級的最大障礙。超過 60%的國有企業面臨原有系統無法打通的困境，大量業務仍依賴分散的 ERP、CRM 等系統，形成“煙囪式”架構。新興技術應用的“表面化”現象普遍存在，盡管 90%以上的央國企在年報中提及云計算、AI 等技術，但實際應用多停留在概念階段。中國信通院調研顯示，僅 35%的企業建立了技術中臺，

34、28%的企業實現了 AI 模型的生產級部署。二是數據治理體系缺失，存在數據要素價值釋放的制度性障礙。數據標準體系的碎片化導致數據難以流通。德勤研究顯示，超過 60%的國企存在數據標準不一致問題，同一業務指標在不同系統中的定義差異率高達 45%。數據資產化進程的滯后制約價值轉化，盡管要素市場化配置綜合改革試點總體方案已出臺，但根據上海高金學院發布的中國企業數據資產入表情況跟蹤報告顯示，上市公司數據資產入表比例不足 5%。雖然財政部出臺了企業數據資源相關會計處理暫行規定，但多數企業仍未建立數據資產管理制度。數據資產管理的缺失，使得企業數據處于“沉睡”狀態，無法通過交易、質押等方式創造收益。三是技術

35、與數據的雙重制約，技術能力的不足直接影響數據質量。而數據治理缺失進一步削弱技術效能，最終導致技術能力薄弱與數據治理缺失相互交織的惡性循環。三是技術與數據的雙重制約，形成惡性循環：技術能力的不足直接影響數據質量，例如，由于技術手段有限，數據采集可能不準確、不完整。而數據治理缺失進一步削弱技術效能，如數據不規范導致 AI 模型訓練效果不佳。這種相互制約的關系最終導致技術能力薄弱與數據治理缺失相互交織，形成惡性循環，嚴重阻礙了央國企數智化轉型的進程。作為數智化轉型的“軟基建”，組織能力與人才儲備決定著技術應用的深度和數據價值的釋放效度。而在央國企數智化轉型進程中，傳統組織架構的慣性束縛與數字人才體系

36、的供給失衡，已成為制約轉型縱深推進的深層矛盾。主要表現在：1.組織架構僵化：傳統科層制難以適應敏捷轉型需求，數字化組織能力建設滯后。2.人才結構失衡：既懂行業又通技術的復合型人才嚴重短缺，數字化領導力不足。3.文化轉型阻力：傳統管理思維與數字化創新文化存在沖突，變革動力不足。具體來看：一是組織支撐困境主要體現在金字塔架構與數智化敏捷性的沖突。當前央國企的組織體系呈現典型的“金字塔型多層級架構”與“小總部大產業”模式沖突，管理層級冗余引發戰略執行斷層。以國資投控平臺為例，總部需統籌戰略規劃、資本運營等 8 大核心職能，下轄多個業務板塊，但普遍存在“管控過度與授權不足并存”的問題。組織專業化能力滯

37、后于轉型需求，超過半數的央國企在設置架構時未解決“市場化、規范化、專業化”不足的問題，形成“部門墻”與“業務孤島”。數智化技術承載能力缺失加劇管理困境，在“小總部+大產業”模式下，多層級架構缺乏動態數智化3.2 技術與數據不強3.3 組織與人才瓶頸2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告018在央國企數智化轉型中，明確的戰略規劃僅是起點，如何將戰略轉化為可落地的場景化解決方案，并構建系統化的實施路徑，才是決定轉型成敗的關鍵。當前，場景梳理碎片化、業務與技術割裂、方法論缺失等矛盾，導致央國企陷入“藍圖難落地”的困境。主要表現在：1.業務場景識別障礙：難以提煉具有戰略價值的核心業務場景。2.價值

38、驗證困境：局部試點成果難以規?；瘡椭?，ROI 測算體系不健全。3.協同機制缺失：技術與業務部門存在認知鴻溝，跨系統/跨部門協同效率低下。具體來講：一是場景價值定位模糊，從“提質降本”到“生態創新”存在斷層。根據問卷調研，近九成的央國企仍將數智化轉型場景聚焦于“提質降本增效”等基礎目標，僅有 17%的企業布局產品服務創新或產業生態構建。例如，某制造企業斥資建設中臺系統，卻未結合 C2M（消費者到生產者）模式重構業務流程，導致中臺能力與市場需求脫節，項目最終失敗。這種“工具導向”的數智化投入，難以釋放數據要素的乘數效應。二是技術堆砌與業務適配失衡，存在 AI 大模型的“空中樓閣”現象。部分央國企在

39、引入 AI 大模型后，因缺乏業務場景適配，模型難利用。三是方法論缺失導致路徑斷裂，存在從“試點”到“推廣”的鴻溝。大部分央國企尚未建立建立“試點-迭代-復制”的標準流程。如某集團公司在平臺建設中，未制定跨部門數據共享規則，試點場景與集團管控系統無法兼容，導致項目陷入“局部優化、全局混亂”的困局。在央國企數智化轉型的進程中，生態與協同方面的不足逐漸凸顯，成為阻礙轉型全面深化與價值最大化實現的重要因素。這不僅影響企業自身的數智化發展，還制約了整個產業鏈和行業的數字化升級步伐。主要表現在：1.產業鏈協同困難：上下游企業數字化水平參差不齊，生態協同價值難以釋放。2.創新機制局限：與科技企業/高校的創新

40、合作模式單一，產學研轉化效率低。3.標準規范缺失：行業數字化標準體系尚未建立，跨平臺數據互通存在障礙。具體來講：一是產業鏈企業數字化水平差異顯著。部分上游供應商數字化程度較低，在生產管理、供應鏈協同等環節仍依賴傳統方式，導致信息傳遞不及時、不準確，無法與央國企的數智化系統有效對接。下游客戶數字化能力的差異也影響了央國企的數智化服務拓展。在產業鏈數智化轉型的進程中，央國企與生態伙伴間的數字能力斷層正形成協同抑制效應部分中小客戶因數字信息處理能力薄弱，在技術接入、數據交互及智能決策等關鍵環節形成生態協同的技術壁壘，導致價值傳導機制失靈。這種結構性失衡不僅造成數據要素流通受阻、產業鏈協同效能衰減，更

41、使得技術賦能的邊際效益呈現非對稱性分布，最終制約了產業全鏈條數智化升級的速度和協同效應的發揮。二是產學研不夠深入。多數央國企與科技企業的合作主要集中在技術采購和項目外包上，缺乏深度的戰略合作與聯合創新。這3.4 場景與落地難題3.5 生態與協同不足支撐，引發“數據獲取難、監管風控難、智能決策難”的連鎖反應。二是數智化人才缺口，存在能力斷層與結構失衡的雙重挑戰。復合型人才供給嚴重不足。根據德勤調研顯示，央國企數字化人才缺口率達 65%，且呈現戰略級人才稀缺、業務技術融合度低、前沿技術儲備人才薄弱等特征。此外，培養機制與激勵體系失衡，主要表現在培訓體系碎片化、薪酬競爭力不足、職業通道狹窄，這些都制

42、約了數智化人才發展。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告019種合作方式使得央國企難以充分吸收科技企業的前沿技術和創新理念，無法將其有效融入自身的數智化轉型戰略中。與高校的合作同樣存在問題，產學研合作往往僅停留在人才培養和基礎科研成果轉化層面，在應用研究和技術創新方面的合作深度不夠。高校的科研成果與央國企的實際業務需求存在脫節現象，導致科研成果轉化率低，無法快速轉化為實際生產力，制約了央國企在數智化轉型過程中的技術創新和業務突破。三是缺乏統一的行業級數字化標準。在產業鏈數字化進程中，行業級數據治理框架的缺失導致技術標準碎片化和口徑不一，使得央國企在系統集成與跨組織數據交互過程中面臨嚴峻的

43、兼容性困境不同架構間的語義鴻溝迫使企業持續投入異構系統適配、協議轉換及數據清洗等非增值作業，不僅推高運營成本并增加了數據治理復雜度，更造成資源配置扭曲和數字化轉型邊際效益遞減的技術鎖定效應。例如，在金融行業，不同銀行的信息系統在客戶信息管理、交易數據格式等方面缺乏統一標準，導致銀行間的數據共享和業務協同面臨諸多障礙，無法實現金融生態系統的高效運作。此外，標準規范的缺失還使得行業內的競爭缺乏規范性，不利于數智化市場的健康發展，影響了央國企在數智化轉型過程中的協同創新和資源共享效率。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告020央國企數智化轉型的未來展望與建議40202025 央國企 AI+數智

44、化轉型研究報告021在全球數智化浪潮與國內經濟高質量發展的雙重驅動下，央國企憑借深厚的資源積累、強大的技術實力以及廣泛的產業布局，在數智化轉型進程中占據獨特優勢，迎來諸多極具潛力的未來發展機會。這些機會不僅關乎央國企自身的競爭力提升與可持續發展，更對國家產業結構優化、經濟增長方式轉變具有深遠影響。央國企需結合政策導向、市場需求與技術突破，構建多維競爭力。4.1.1 產業升級與新興領域布局在戰略性新興產業的培育上，央國企應緊緊錨定“未來技術產業化”這一關鍵方向。在前沿領域布局方面，量子通信具備絕對安全性和高效性，有望重塑信息通信格局，央國企可加大研發投入，推動其從實驗室走向實際應用；商業航天領域

45、，隨著太空資源開發和商業航天服務需求的增長，央國企能夠憑借自身實力，參與到衛星制造、發射以及太空探索等項目中，開拓新的業務增長點；6G 通信作為下一代通信技術，具有超高速率、超低時延和海量連接的特性，央國企可積極參與標準制定和技術研發，提前布局未來通信市場。對于傳統產業的智能化改造，要以 AI+專項行動作為有力抓手。在能源行業，通過設備聯網，實時采集能源生產、傳輸和消耗數據，運用人工智能算法優化能源調度和設備運維，提升能源利用效率；制造行業則可借助人工智能技術對生產流程進行重構，實現生產過程的自動化、智能化控制，提高產品質量和生產效率。4.1.2 國際化合作與全球競爭力提升在技術標準輸出層面，

46、央國企要積極投身于國際數字治理規則的制定進程。隨著數字經濟在全球經濟中的比重日益增加，參與規則制定能夠讓“中國方案”深度融入全球產業鏈，提升我國在全球數字經濟領域的話語權。例如，在 5G 通信技術標準制定中，我國央國企發揮了重要作用，使得中國的5G 技術在全球得以廣泛應用。在海外數據資產運營方面，隨著一帶一路倡議的深入推進，央國企可通過建立完善的跨境數據流動合規管理體系，在保障數據安全的前提下，積極拓展一帶一路沿線國家的能源、基建數智化項目。以能源項目為例，通過對當地能源數據的采集、分析和應用，為項目運營提供決策支持，提升項目的運營效率和效益。4.1.3 綠色經濟與可持續發展在數字與綠色雙輪驅

47、動方面，央國企可充分利用人工智能技術優化能源消耗。通過對能源消耗數據的實時監測和分析，運用人工智能算法預測能源需求，實現能源的精準供應和高效利用。在碳資產數智化管理領域，區塊鏈技術具有不可篡改、可追溯的特性，央國企可探索利用區塊鏈技術實現碳足跡的精準溯源。從原材料采購、生產加工到產品銷售和使用的整個生命周期，記錄碳排放數據，為企業的碳減排決策提供依據，助力國家“雙碳”目標的順利達成。4.1.4 數據要素市場化與資產化通過積極參與數據要素交易試點，央國企能夠推動工業數據、科研數據等關鍵數據資源入表交易。工業數據包含著企業生產過程中的大量信息，通過交易可以實現數據的價值最大化；科研數據則蘊含著創新

48、的潛力，交易能夠促進科研成果的轉化和應用。建設產業鏈級數據中臺是實現行業數據共享的重要舉措。數據中臺可以整合產業鏈上下游企業的數據資源，打破數據孤島，實現數據的互聯互通和共享共用，提升整個產業鏈的協同效率和創新能力。4.1.5 生態協同與跨界融合在龍頭企業示范引領方面，央國企可通過搭建工業互聯網平臺，整合上下游產業鏈生態。平臺可以匯聚產業鏈各環節的企業，實現資源共享、信息互通和協同創新。例如，一些央國企打造的工業互4.1 未來發展機會展望2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0224.2 技術發展的未來趨勢聯網平臺，不僅為自身企業提供了數智化轉型的支撐，還帶動了產業鏈上下游中小企業的發展。

49、產學研用協同創新也是重要方向，央國企與高校、科研院所共建聯合實驗室，能夠充分發揮各方優勢。高校和科研院所擁有前沿的科研成果和專業的科研人才，央國企則具備豐富的實踐經驗和產業化能力，通過合作能夠加速技術的商業化進程，推動科技創新成果快速轉化為現實生產力。從調研來看，央國企在未來幾年內數智化轉型中，以人工智能、大數據為核心，兼顧基礎設施與安全技術，同時關注新興技術，通過多層次技術布局，全面推進業務智能化、運營高效化，提升核心競爭力，引領產業高質量發展。人工智能無疑是最受矚目的領域之一（84.78%）：企業期待通過其強大的智能分析和決策支持能力，優化業務流程，提升產品質量和服務水平。無論是自動化客服

50、、智能推薦系統還是風險預測模型，人工智能都將在企業運營中發揮關鍵作用。大數據分析與挖掘技術也將備受青睞（58.7%）：在海量數據充斥的時代，企業渴望借助這一技術深度挖掘數據背后的價值，實現精準營銷、客戶畫像構建以及市場趨勢預測，從而為戰略決策提供有力依據。數據中心（32.61%）與開發平臺和信息系統（28.26%）：數據中心是數據存儲、處理的基礎設施，開發平臺和信息系統則為應用開發與業務數智化提供環境，二者是數智化轉型的底層支撐，保障數據圖 13 央國企數智化轉型未來幾年內關注的技術2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告023流通與業務系統運行。數字孿生、物聯網、云計算（21.74%）：這

51、些技術在工業互聯網、智能制造等領域應用廣泛。數字孿生用于模擬優化物理實體，物聯網實現設備互聯與數據采集，云計算提供彈性計算資源，三者協同推動生產制造、能源管理等環節的數智化。網絡安全技術（19.57%）：隨著數智化深入，網絡安全至關重要。央國企需構建防護體系，應對數據泄露、網絡攻擊等風險，保障業務安全穩定運行，為轉型筑牢安全屏障。其他技術（如5G、VR/AR、量子計算等，占比低于10%）：當前關注占比相對較低，但5G的高速連接、VR/AR 的沉浸式體驗、量子計算的超強算力等，在特定場景（如遠程協作、虛擬展示、復雜計算）中有潛在應用價值，央國企也會保持關注，隨技術成熟與業務需求逐步布局，為未來創

52、新發展預留空間。專欄 1 人工智能在部分央國企數智化轉型的應用現狀及趨勢作為國民經濟的重要支柱，央國企在數智化轉型中肩負“技術創新引領者”與“產業變革推動者”的雙重使命。當前，人工智能正從單點工具應用向全鏈條賦能演進，推動央國企在技術范式、生產模式、管理體系等層面發生深刻變革。1.應用現狀：（1）技術應用深度融入核心業務場景。在研發設計環節，從經驗驅動到數據智能。央國企通過 AI 打破傳統研發壁壘，實現“數字孿生+生成式設計”的范式革新。例如，東風公司通過數智化的設計工具，基于數字孿生等技術，將經驗技術和數據有機結合，大幅提升研發效率。使公司整體的研發周期從36個月縮短到24個月。在生產制造環

53、節，智能化改造重塑效率標桿。生產環節的 AI 應用從質量檢測向全流程管控延伸。華晨寶馬 AI 視覺檢測系統將汽車缸蓋缺陷檢測準確率高達99.7%，生產效率提升30%。在供應鏈與服務環節，柔性化協同與用戶重構。供應鏈管理向“數據驅動的智能決策”轉型，某電商 B2B 平臺，通過引入 AI 需求預測技術后，該平臺的庫存周轉率顯著提升了 70%以上。同時，滯銷風險也基本歸零。在服務端，上汽大通通過“蜘蛛智選”“房車生活家”等平臺構建 C2B 模式，利用 AI 與用戶實時互動，積累 2 億+客戶標簽、5000 萬+人群數據，實現需求精準挖掘與個性化服務匹配。（2）技術底座加速構建。近年來，我國算力需求呈

54、指數級增長，多地積極布局算力產業。截至 2024 年底，我國算力總規模達 280EFLOPS（每秒百億億次浮點運算，以 FP32 單精度計算），其中智能算力規模達 90EFLOPS（FP32），占比達 32%，極大的支撐了央國企建立私有化 AI 平臺。DeepSeek 的高性能、低成本以及開源開放策略，推動央國企落地應用。目前已有超 20 家央企接入 DeepSeek，完成私有化部署，提供智能化的解決方案。（3）生態協同與國產化替代。央國企通過“自主可控+開放合作”策略構建產業生態。例如，華為與金蝶合作推出 ERP 國產化替代方案，某央企替換后月結效率提升 10 倍，憑證自動化率達 90%。同

55、時，國資委要求 2027 年底前完成所有央企信息化系統信創替代，推動國產 AI 框架與數據庫生態的完善。2.發展趨勢：（1）技術融合向“專用化、場景化”演進。通用大模型將向行業專用模型迭代，預計未來一到兩年內，工業場景中生成式 AI 應用占比將突破 30%。（2）應用場景從外圍環節到核心領域。研發制造環節將實現智能化躍遷，數字孿生技術可以使產品中試成本降低 70%。航空工業 AI 材料篩選模型將高溫合金研發周期從 18 個月壓縮至 6 個月。（3）多技術跨領域深度融合創新，激發產業高質量發展新動能。人形機器人加速產業化落地，宇樹科技的人形機器人在春晚的大火，讓具身智能機器人成功出圈。自動駕駛和

56、低空經濟未來將會重構交通體系。AI 終端與裝備智能化重塑競爭力，2024 年我國智能家居系統增長 22.9%。行業大模型向 Agent 智能體演進，將實現跨場景自主決策，推動業務流程原生重構。（4）生態化協同與安全體系升級。央國企要進一步推動智能產業集群建設，推動數據要素市場化，構建產業生態，同時保障數據安全的可信體系。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0244.3 央國企數智化轉型的對策建議4.3.1 明確戰略與路徑只有通過頂層設計的“剛性約束”與市場機制的“柔性適配”，方能破解“不想轉、不敢轉、不會轉”的三重困局，推動國資國企從“被動響應”轉向“主動引領”，在數字經濟浪潮中重塑核心

57、競爭力。一是構建“戰略-數據-組織”三位一體框架。在戰略層面：將數智化納入企業核心戰略，明確“價值替代”與“生態共建”雙輪目標。在數據層面：建立企業級數據中臺，打通生產、財務、供應鏈等核心場景，實現數據資產入表與價值量化。在組織層面：推動扁平化架構與數智化考核機制，設立專職 CIO&CDO 等數智化管理者統籌資源。二是分層推進“鏈主引領+政策賦能”。頭部企業要發揮產業鏈“鏈主”作用，通過技術輸出與資本運作構建生態壁壘，中小企業要借力“國資云”等集約化平臺降低轉型成本，依托政策紅利布局區域特色場景。4.3.2 構建“技術+數據”的協同體系技術與數據能力的提升，本質上是一場“刀刃向內”的自我革命。

58、只有打破傳統架構的桎梏、破解數據治理的困局、重塑監管體系的效能，央國企才能真正實現從“信息化”到“數智化”的躍遷，在數字經濟時代搶占戰略制高點。一是技術能力提升需聚焦“云化、中臺化、國產化”。通過建設分布式云平臺和數據中臺，實現技術資源的集約化管理。二是數據治理體系建設需遵循“標準先行、資產化驅動、安全護航”的原則。在建立數據資產產權體系和收益分配機制的同時，加強數據安全防護。4.3.3 建設“敏捷組織+數字人才生態”組織與人才的轉型本質是“生產關系適配生產力”的改革。唯有打破傳統科層制的路徑依賴，構建敏捷化組織架構，同時建立與數字經濟相匹配的人才發展生態，央國企才能突破“戰略設計與執行落地”

59、的斷層，真正實現從“組織驅動”向“數智驅動”的范式轉變。這不僅是技術層面的升級，更是一場涉及權力重構、能力重塑、文化重塑的系統性變革。一是組織變革需遵循“精簡高效、權責清晰、數字賦能”原則，推行“扁平化+模塊化”架構，建立數智化專項授權機制，打造“業技融合”虛擬團隊。二是人才體系建設需聚焦“精準供給、復合培養、生態留用”目標，與頭部高校共建“數智菁英班”達到精準引才。推行“業務骨干+技術專家”雙導師制，推動跨界育才。試點“項目跟投+超額利潤分享”，實行多元激勵。建設數字人才飛地，實現生態聚才。三是技術賦能組織進化，構建虛擬映射系統實時監測組織效能，優化管理成本，部署智能決策支持系統，實現 AI

60、 驅動決策。4.3.4 搭建場景化轉型落地框架只有將場景落地與戰略創新深度融合，央國企方能跨越“試點陷阱”，實現從局部優化到系統變革的躍遷，真正釋放數字生產力。一是場景分類與要素標準化，從“碎片化”到“圖譜化”。制造業企業可依據制造業企業數字化轉型實施指南，將場景劃分為研發設計、生產制造、供應鏈管理等六大類，并配套數據、模型、工具、人才四要素清單，實現場景和要素的標準化。二是方法論迭代，運用華為“六步法”的本土化適配。借鑒華為數字化轉型方法論，從意愿牽引、場景切入、目標導向、組織適配、技術內化、應用外掛六個方面構建央國企特色路徑。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0254.3.5 強化

61、生態建設與協同發展只有從產業鏈協同、創新機制優化、標準體系構建三方面系統推進，結合政策引導、技術賦能與生態共建，才能系統性破解生態協同瓶頸，推動央國企數智化轉型從單點突破邁向全局優化，最終實現產業鏈韌性增強與價值共創。一是央國企發揮龍頭引領作用，聯合上下游企業開展數字化能力共建行動，通過技術幫扶、資源共享等方式提升產業鏈整體數字化水平，打通數據鏈路，實現高效協同。二是創新產學研合作機制，與科技企業、高校建立長期戰略聯盟，圍繞實際業務需求設立聯合研發項目，推動科研成果快速轉化應用。三是積極參與行業數字化標準制定，推動跨平臺數據標準統一，降低數據交互成本，規范市場競爭秩序，為央國企數智化轉型營造良

62、好生態環境。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告026十大央國企數智化標桿案例50262025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0275.1 中國石油國際勘探開發有限公司：基于人工智能技術的數字互聯智 慧決策平臺案例簡介中國石油尼日爾公司“基于人工智能技術的數字互聯智慧決策平臺”結合最前沿的流程挖掘、商業智能、RPA、OCR 識別、機器學習、RPA 機器人、低代碼開發、AIGC、大模型等人工智能技術，通過工業互聯、打造統一數據底座、覆蓋數據全生命周期、一體化治理數據體系、發力數據智能，通過少量代碼和“拖拉拽”的方式，快速構建以“雙碳三新融合數字化轉型平臺”為核心、聯通各“孤島”數據、幻化

63、出無窮個智慧分析數據模型的 X+1+X 的生態系統，形成“以數連接、由數驅動、用數重塑”的新型數字化價值觀?！爸腔蹧Q策平臺”從采辦業務入手，以點帶面，逐步拓展計劃、財務等經營業務和采油、管輸等生產活動等全業務鏈條的 14 個應用平臺、面向業務部門層級的 18 個統一智慧管理駕駛艙（共計 229 個看板），從而實現了尼日爾公司“數據交互、萬物互聯”的目標。具體達到的目標和指標如下：(1)通過信息聯動打破數據孤島；(2)通過數字員工代替重復勞動；(3)通過商業智能輔助高層決策；(4)通過 AIGC 和數據挖掘實現信息增值。最終實現公司各項業務全面無紙化、各項流程處理全面線上化、信息傳輸全面自動化、

64、各項信息跟進全面實時化、各項目管理和預警全面關聯化、公司管理全面智能化的目標。項目實施一年以來，利用數字員工智能機器人為公司節省了大量人力成本；同時商業智能、數據自動采集技術的應用，極大提升了公司數據傳輸處理效率，大大降低了公司的溝通交流成本；“智慧決策平臺”打通了公司各個系統，實現了互聯互通。中國石油尼日爾公司智慧平臺項目是中國公司在海外的一次具有重要意義的實踐。027國有企業所屬領域2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告028放眼全球，世界正處于百年未有之大變局，科技進步日新月異，前沿技術呈現爆發式突破態勢，數字經濟已成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。

65、推進數據要素的嵌入和融合，是發展新質生產力重要內容，為推進中國石油海外業務高質量發展提供強勁動力。為應對油氣行業的數字化轉型浪潮，面對挑戰和困難，近兩年來，集團公司黨組深化對數字化轉型的認識，圍繞數字化轉型、智能化發展進行頂層設計、前瞻布局，全力推進“數智中國石油”建設。中油國際和尼日爾公司響應國家和油氣行業發展規劃與要求，發揮金磚國家工業技術優勢，面向尼日爾業務高質量發展需求，領導掛帥，成立了“AI 創新工作室”，以“突出業務引領、強調實用主義、凝聚群眾智慧、堅持自研自創、借鑒成熟技術、廣泛調查研究”為指導方針，基于集團公司“數智中國石油”總體規劃和中油國際“智能海外勘探開發”規劃，充分發揮

66、中國石油集團公司第一批“數字化轉型試點單位”政策優勢，利用一年多時間調研了三十三家主流科技公司，打造統一數據底座、覆蓋數據全生命周期、一體化治理數據體系、發力數據智能、形成“以數連接、由數驅動、用數重塑”的數字化價值觀，讓數據持續釋放生產力和創造力，通過高性能、高可用、高可靠、高安全保障的人工智能，推動核心決策層實現科學決策，打造形成基于人工智能技術的“數字互聯智慧決策平臺”，為尼日爾公司高質量發展注入新活力。背景和主要驅動力圖 14 智慧決策平臺主界面2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告029（一）總體思路面對矛盾和痛點，AI 創新工作室以問題為導向，開展了大量調查研究，按照廣泛調研結

67、合實際優選方案的方法提出解決方案。1、廣泛調研。AI 創新工作室以“對標一流、緊跟前沿”為工作目標利用將近一年時間與 33 家前沿科技公司、解決方案提供商進行了多次溝通交流。2、結合實際。在了解前沿科技和學習先進經驗的基礎上，“AI 創新工作室”多次與公司相關業務部門召開業務交流會，逐步梳理業務流程，開展數據治理及流程。3、優選方案。經過多次討論和比對，最終確定了“利用數字員工智能機器人、商業智能、數據挖掘等最前沿技術，以低代碼開發的方式，通過流程智能解決痛點和矛盾，全面助力公司高質量發展”的方案，搭建“數字互聯智慧決策平臺”。（二）技術方案基于海外 30 年標準化的國際合作管理理念，從生產組

68、織到經營管理形成了具有中石油特色的標準國際是有合作管理體系，權責明確、作業標準、流程清晰、工作機制固化，具有良好的信息化和數字化的基礎。在此基礎上，通過信息化的手段將標準的流程線上運行，同步，將信息化產生的數據資產重新治理和歸集，形成和集團公司相同標準的統一數據源，通過人工智能技術進行分析和預測，為生產經營提供決策參考。打造一套以招投標合同管理為主線的智能運營系統。前端接入預算和投資模塊、末端接入財務的付款模塊、涵蓋整個海外投資業務全業務鏈，其中，采辦與財務由于其業務的系統性構建主要操作平臺，人事、行政等單一審批機制的模塊按照 OA 的管理理念來建設，其余勘探開發生產的數據趨于統計分析按照匯報

69、系統來管理。1.以點帶面，公司采取精準滴灌的策略，以供應鏈管理的采辦、物流、倉儲等關鍵環節為切入點，對銷售采購管理流程進行全面的梳理和優化。升級現有的采購管理系統，深度融合數字員工智能機器人、自動數據采集、商業智能分析以及流程挖掘等前沿技術，最終實現采辦流程的無紙化，流程處理的線上化，信息傳輸的自動化，信息跟進的實時化，項目管理和預警系統的關聯化，以及庫房管理的智能化。通過這些措施，構建了一個高度集成、智能化的供應鏈管理平臺，不僅能夠提升運營效率，還能夠增強決策支持能力，確保公司在數字化時代的競爭中保持領先地位。2.逐步拓展，實現公司經營管理和生產管理上下游的一體化。借鑒銷售采辦業務的成功模式

70、，我們進一步將先進技術應用于銷售管理、倉儲管理、采辦管理、合同管理、柴油管理、財務管理、計劃管理、檔案管理等多個領域，并實現產輸一體化、煉銷一體化、產儲運銷一體化等關鍵業務流程。此外，我們還將其應用于工程控制、勘探、開發、作業、設備監測、安保指揮、健康管理、油區管理、報告管理等二十個關鍵環節，以全面提升公司在數據傳輸、數據展示、數據分析和流程自動化處理方面的綜合能力。3.融會貫通，采用先進的 AI 技術，特別是數字員工智能機器人，以實現低代碼、低成本的方式促進各系統和平臺之間的無縫交互。這一創新方法通過最小化編程需求，有效促進了公司內部系統的集成，確保了各部門信息的實時聯動。通過這種方式，我們

71、顯著降低了溝通成本，并提升了數據的整體性和戰略規劃和行動路線圖2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告030（1）智慧采辦駕駛艙AI 創新工作室采用商業智能工具對接項目公司采辦管理系統，通過創建智慧采辦駕駛艙實現了對采辦數據的自動化整合、清洗、分析和可視化展示，同時具有交互性、實時性和動態性等特點，為企業決策提供了有力的支持。AI 創新工作室不僅在商業智能工具的基礎上實現了對采辦數據的自動化整合、清洗、分析和可視化展示，還引入了人工智能大模型，進一步提升了數據分析的深度和廣度。通過人工智能大模型，能夠進行更高級的數據分析，挖掘出更深層次的數據洞察。此外，還實現了語音交互功能，用戶可以通過語音

72、與人工智能虛擬人進行對話，獲取所需信息，實現了數據的實時共享和決策的智能化。這些功能的實現，使得企業決策更加精準、高效，為企業的發展提供了強有力的支持。自動化數據處理和分析。智慧采辦駕駛艙利用商業智能工具實現對多個數據源的自動化整合、清理、校驗，同時，可以對數據進行多維度、多角度的分析和挖掘，更好把握采辦數據背后的業務邏輯和規律。數據全面可視化。更好了解采辦數據，掌握采購過程中的風險和機會，及時預警和調整采辦策略，優化采購流程，提高采辦效率和成本控制水平。實施效果全面性。智能機器人不僅能夠直觀地展現公司整體的運營狀況，還能夠為高層決策者提供數據驅動的洞察和支持，從而增強了決策的準確性和效率。4

73、.多模態、大數據訓練數字人。通過打通各個系統和平臺的底層數據，構建數據湖，運用人工智能及大模型技術通過多模態訓練數字人，使用 GPT、BERT 等大型語言模型，使數字人生成流暢、上下文相關的對話能力，使用 TensorFlow、PyTorch 等框架，將不同模塊整合在一個系統中，支持并行訓練和推理，通過用戶的反饋數據，強化數字人學習模型進行自我優化，提高對話質量。圖 15 智慧采辦駕駛艙總體展示2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告031數據交互性和實時性。通過簡單的操作，用戶可以根據不同的維度和指標，實時查詢、過濾和排序采辦數據，快速獲得所需信息。強大的數據關聯性。圖表中核心數據點與相關

74、的數據會被突出顯示，幫助用戶更加直觀地理解數據之間的關系?？山Y合人工智能和機器學習進一步提高采辦效率和成本控制水平?？梢詫崿F對采辦數據的共享和協作，提高內部信息溝通和協同效率。（2）智慧物流駕駛艙AI 創新工作室使用 GIS、RPA、OCR 等技術實現智慧物流駕駛艙。智慧物流駕駛艙借助為用戶呈現了一幅直觀且詳盡的物流網絡地圖，該地圖不僅標明了運輸路線、倉庫位置和配送中心等關鍵節點，而且通過高清晰度和交互式的界面設計，使得物流管理者能夠一目了然地把握整個物流網絡的布局和結構。這種可視化工具極大地提升了物流管理的透明度和效率，幫助管理者快速識別關鍵路徑、優化資源配置，并實時監控物流活動的動態變化。

75、圖 16 智慧物流駕駛艙圖 17 智慧物流駕駛艙-RPA 自動提取單據中信息并進行跟蹤2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告032通過分析地理數據，智慧物流駕駛艙能夠幫助優化配送路徑，減少運輸距離和時間，從而降低運輸成本。系統可以實時追蹤貨物的流動情況，包括發貨地和收貨地，以及運輸過程中的實時位置。智慧物流駕駛艙支持多種運輸方式的管理，包括公路、鐵路、航空和海運等。系統能夠自動讀取船運單號，并無需人工干預地訪問相應的船務網站，獲取最新的運輸信息。從船務網站獲取的信息能夠實時同步更新到智慧物流駕駛艙的物流地圖上，為物流管理者提供最新的物流狀態和動態。（3）智慧倉儲駕駛艙智能倉儲駕駛艙通過二維

76、碼識別技術、手持移動終端、移動應用程序和云端數據存儲，實現對物品的自動追蹤和管理，從而提高庫房管理的效率和準確性。一碼到底。用戶部門提交采購需求時，采辦人員會為用戶部門申請采購的每項物資分配一個 14 位的物資編碼，此碼將作為每項物資全生命周期管理的唯一“身份證明”，實現對所采購物資整個流程中的實時跟蹤定位并方便在庫房驗收入庫和出庫的過程中更方便地拉取數據。智能跟單。智能機器人可以自動抓取智能物流輸送系統的發票箱單中價格、裝箱重量、體積尺寸等必要信息并推到物流跟蹤管理展示界面上；同時，可以根據所抓取的提單號登陸船公司網頁追蹤船舶動態，獲取實時貨運狀態。一鍵入庫。貨物發運后，智能機器人通過郵件獲

77、取單據信息，梳理該批次實際發運物資信息，跟蹤實際完成清關的物資數據，并推送至庫房數據平臺。物資到達庫房后，庫房人員可直接根據數據完成驗貨，點擊“全部接收”后，實現“一鍵入庫”。流程智能。在庫房管理中，通過使用數據倉庫和數據挖掘技術分析庫房數據，比如庫存量、出入庫記錄等，預測未來采購，更好的貼合企業實際生產需要。（4）智慧柴油駕駛艙智慧柴油駕駛艙配備了先進的監控工具，能夠實時追蹤柴油的流動情況。系統自動收集運輸車輛的位置、庫存水平、消耗速度等數據，并通過數據分析，為管理者提供洞察，以便及時調整供應策略。圖 18 智慧倉庫駕駛艙2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告033流程自動化：智慧柴油駕

78、駛艙通過集成先進的信息技術，實現了柴油供應流程的自動化管理，從訂單生成、運輸調度到庫存管理，均由系統自動完成，減少了人工干預，降低了操作錯誤。實時數據監控：系統提供了實時數據監控功能，使得項目管理團隊能夠實時跟蹤柴油的庫存水平、運輸狀態和消耗情況，確保了供應的及時性和準確性。智能決策支持：借助大數據分析和人工智能算法，智慧柴油駕駛艙能夠為管理層提供基于實時數據的智能決策支持，優化柴油的采購、存儲和分發策略。安全性和合規性增強：系統的智能化管理增強了柴油供應的安全性和合規性，確保了整個流程的透明度和可追溯性。（5）智慧合同管理系統傳統審計在處理大量數據時存在一系列挑戰，AI 創新工作室創新性地提

79、出一種數字化解決方案，加強數據和分析模型共享共用，借鑒中國石油海外審計中心成熟的審計模型同尼日爾公司的數字化管理手段相結合，利用 RPA、BI 和 Elasticsearch 的數字化技術，將審計業務模型高度融合，加大數據綜合利用力度，提高運用信息化技術查核、評價判斷、宏觀分析的能力，多方面提升審計模型的功能和效益。也實現了審計成果的轉化與共享，打破了部門之間的信息壁壘，促進了信息的共享和交流，提高了審計工作的效率和質量。圖 19 智慧柴油駕駛艙圖 20 智慧合同管理系統2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告034該平臺利用數據及畫像的形式直接顯示采辦招標工作的各類關鍵信息并實現各面板間數

80、據的切片聯動，數據價值更高，展示更加全面、及時和精準。同時，該模型形成了無紙化的電子數據，存儲形式方便，共享能力強。（6）產儲運銷一體化產儲運銷一體化平臺實現了對生產、儲存、運輸和銷售各環節數據的實時整合，涵蓋了產量、存量、運輸動態和銷售信息等關鍵指標。借助預設的報表模板和智能規則，該平臺能夠自動從生產系統和管道運輸系統中提取必要數據，進行整理并生成多樣化的報表。這些報表包括但不限于未來四個月的產量預測、未來五年的產量預測、可提取油量報表、原油賬戶表、臨時提油計劃表以及最終提油計劃表等。這些報表不僅直觀地展示了未來的產量趨勢、管道運輸狀況和提油計劃，而且極大地促進了生產、管道運輸和銷售工作的便

81、捷性。數據實時同步：產儲運銷一體化平臺的優勢之一在于其能夠實時整合各環節數據，確保生產量、罐存量、運輸情況、銷售數據等關鍵信息同步更新，為決策提供最新依據。自動化報表生成：通過預設的報表模板和規則，平臺自動提取并整理數據，生成各類預測報表，如產量預測和提油計劃表，極大地簡化了報表制作流程，提高了工作效率?？梢暬瘺Q策支持：平臺生成的報表直觀展現了未來的產量、運輸和提油情況，使得管理層能夠一目了然地把握市場趨勢和運營狀況，從而做出更加精準的決策。全面流程優化：產儲運銷一體化平臺不僅提高了數據處理的效率，還通過優化生產、管輸和銷售流程，實現了供應鏈的協同運作，降低了成本，提升了整體運營效率。（7）智

82、慧銷售駕駛艙智慧銷售駕駛艙集成了尼日爾公司原油銷售相關的所有數據，直觀展示了以日、周、月、年為周期的國際油價及變化情況，尼日爾公司當期的原油銷售價格、全年平均油價及同期平均油價等。此外，駕駛艙也展現了當年業績指標的完成進度。圖 21 產儲運銷一體化平臺2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告035駕駛艙通過抓取對尼日爾原油銷售價格有參考價值的各大油種大數據并實施可視化，銷售人員可通過駕駛艙及時查看各大油種的升貼水，以便制定合理的銷售價格。（8）智慧財務駕駛艙智慧財務駕駛艙不僅提供了智能化的信息搜索，也以數據展板的形式直觀展示，大大降低了信息處理的復雜性，同時，有助于輔助管理層對公司的財務狀況

83、進行全面且有效的診斷。財務數據可視化。集成公司的核心財務數據，包括銷售收入、成本支出、稅前利潤和凈利潤等，直觀地呈現出公司的經營狀況?？己酥笜丝梢暬?。清晰地展示了公司的各項關鍵指標，如凈利潤、凈現金流、經濟增加值(EVA)、單桶完全成本、單桶付現成本以及單桶操作費等，為優化決策提供了重要依據。數據趨勢分析。在上述基礎上，進一步分析包括收入、成本和利潤等變化趨勢，提高決策的前瞻性和科學性。圖 22 智慧銷售駕駛艙主界面圖 23 智慧財務駕駛艙2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告036（9）智慧計劃駕駛艙AI 創新工作室借鑒先進的管理理論和最新的信息技術，構建“智慧計劃駕駛艙”，包含“科目年

84、度預算計劃”、“費用科目計劃完成情況”、“部門完成情況 Top10”、“總體預算完成情況”、“OPEX”和“CAPEX”六大模塊。智慧計劃駕駛艙的實施，提供了直觀的數據可視化界面，增強了預算信息的透明度，有助于降低決策偏差，提升決策效率與質量。同時，管理層能夠準確把握預算執行情況與財務狀況走勢，從而做出更有針對性的決策。（10）產輸一體智慧管理平臺產輸一體智慧管理平臺對生產、輸送、倉儲、質量等方面的數據進行監測和智能分析，提升數據的準確性和完整性，并通過數據可視化技術直觀展示油田不同時間維度的產量、開井數以及井口類型和占比。圖 24 智慧計劃駕駛艙圖 25 產輸一體智慧管理平臺2025 央國企

85、 AI+數智化轉型研究報告037產輸一體智慧管理平臺還對于不同時間維度的管輸量做了數據圖形化智能解析并用儀表盤的形式進行展現，同時，對管道的溫差和壓力進行實時監控，做到異常情況的及時預警，降低管理運行風險。產輸一體智慧管理平臺是一個高效、智能、安全、可靠的石油產輸管理手段，可提供全面的管理服務，優化生產過程，降低生產成本，實現全面智慧化管理。（11）煉銷一體智慧管理平臺煉銷一體智慧管理平臺通過整合公司內部數據、大數據分析、人工智能等技術手段，實現了數據智能化管理，實時監測和分析生產數據的同時，利用可視化技術直觀展示煉廠和末站原油的輸入量、常壓下原油日產量、以及煉廠成品油的凈產量、出廠量和增長趨

86、勢，并對煉廠的庫存和銷售數據進行管理和控制。圖 26 產輸一體智慧管理平臺實時顯示壓力和溫差圖 27 煉銷一體智慧管理平臺2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告038（12）智慧工程管理平臺地面工程是目前尼日爾公司上游項目二期投資最大、合同金額最大、承包商最多的管理單元。在合同管理、付款管理以及項目進度管理方面對尼日爾公司地面工程人員帶來了巨大挑戰。為解決上述問題，尼日爾公司提出了智慧工程管理平臺概念。智慧工程管理平臺集成了在執行的所有地面工程二期項目合同信息，包括合同金額、付款進度、工程進度及時間進度等。同時，該平臺將合同管理、付款管理、工程管理等各個維度融為一體，大大提高管理效率。智慧

87、工程管理平臺的上線，有效解決了工程項目管理中的各項困難，幫助管理人員及時查缺補漏，推進項目總體平穩運行。（13）智慧安保指揮系統尼日爾國家是撒哈拉以南非洲最貧困的國家之一，安全形勢嚴峻。為實時跟進和研判安全局勢，提高反應效率，AI 創新工作室開發了智慧安保指揮系統。圖 28 智慧工程控制平臺圖 29 智慧安保指揮系統2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告039圖 30 數據關聯展示各個油田安保細節該平臺展示了各站點中、尼方員工數量、安保人數及可動用車輛情況等，有助于管理層動態了解總體的人員和軍力部署情況。同時，平臺利用 ChatGPT 每日動態更新尼境內近一年的恐襲情況、恐襲地區和五年內的

88、傷亡數據統計等。智慧安保指揮系統是一種基于大數據、云計算、人工智能等新技術的創新型安保管理系統，實現社會安全事件統計的同時，形成了位置信息和事件信息的聯動。平臺的上線有助于公司強化安全安防水平，提升管理效率和經濟效益，是一項具有重要意義和廣泛應用前景的技術創新。實施難度及復雜度中國石油尼日爾公司對尼日爾整體經濟舉足輕重，雖然經營業績持續向好，但面臨著全球經濟形勢變化、疫情影響、政治局勢、新能源沖擊、資源國訴求等一系列挑戰。而且所在國尼日爾是世界上最不發達國家之一，經濟條件極差、安全形勢嚴峻、基礎設施落后、教育水平低下，且阿加德姆油田地處撒哈拉沙漠腹地、自然條件極其惡劣、無任何社會依托，油田建設

89、、生產運營和管理等都面臨諸多挑戰。在公司不斷發展的過程中，中國石油尼日爾公司遇到了工作效率需要進一步提高、資源國當地化訴求不斷提升、地緣政治風險造成安保壓力高企、公司內部信息孤島導致溝通效率不高等一系列挑戰?？傮w思路：面對挑戰和困難，尼日爾公司相關人員內部挖潛，組建“AI 創新工作室”，以“突出業務引領、強調實用主義、凝聚群眾智慧、堅持自研自創、借鑒成熟技術、廣泛調查研究”為指導方針，在廣泛調研、結合實際的基礎上，結合最前沿技術，創造出通過流程智能助力公司高質量發展的解決方案，旨在通過“數字化轉型”和流程挖掘優化提高公司內部工作效率、做好公司決策支持、降低數據傳輸和信息溝通成本、降低人工重復操

90、作的失誤率，助力公司高質量發展。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告040主要研究內容：面對矛盾和痛點，AI 創新工作室以問題為導向，開展了大量調查研究，按照廣泛調研-結合實際-優選方案的方法提出解決方案。AI 創新工作室以“對標一流、緊跟前沿”為工作目標利用將近一年時間與 33 家前沿科技公司、解決方案提供商（如 Uipath、Blueprism、AutomationAnywhere、WorkFusion、Nice、Tableau、Domo、IBM、Shibumi、微軟、來也、弘璣、影刀、帆軟等等）進行了多次溝通交流，同時結合公司多個部門（如安保部、開發部、生產部、煉廠、財務部、計劃部

91、、人事部等）的實際業務，經過長期大量的調研及討論、對比，最終優選出了“利用數字員工智能機器人、商業智能、數據挖掘等最前沿技術，以低代碼開發的方式，通過流程智能解決痛點和矛盾，全面助力公司高質量發展”的方案，搭建“雙碳三新融合數字化轉型平臺”。一.創新點1.關注不同群體的訴求。在基于統一的數據底座前提下，對生產和運行部門更加關注的安全和質量需求、經營部門更加關注指標和效益需求，差異化定制數據看板。2.貫徹中國石油集團公司規劃?；凇皵抵侵袊汀币巹澋摹耙粋€整體、兩個層次”布局，在“九性、十二統一”方針指導下，統一架構和標準，布局形成可擴展的工業互聯平臺和可推廣的創新應用生態。3.打造數字員工智

92、能機器人群組。以數字員工智能機器人為手段代替人力進行重復性高、規律性強的工作，公司員工則可聚焦更具創造力、更高附加值的工作。4.引入人工智能及大模型技術。平臺完成由數字化向數智化的跨越式發展。通過人工智能及大模型訓練，實現高效查找、整合、對比、分析數據湖中的大數據，在一定程度上輔助決策，提升管理效率。5.實現多模態異構數據協同推理。利用自動數據采集進行數據采集，解決了數據量大，數據來源多，存放樣態雜和數據不規則等問題。6.支撐安全風險超前預警與防范。有效防范風險，平臺在提高數據傳輸率的同時，也提升了各類安全、生產、管輸、經營指標的預警速度，在風險事件、事故出現苗頭時及時提醒管理人員采取措施，做

93、到“防患于未然”。7.建立數據認知與資源共享環境。解決系統、數據、信息孤島問題，實現系統之間的信息交互，消滅數據的重復錄入，反映業務鏈條的整體情況，降低溝通成本。8.帶動中國技術出海。選用國內主流科技公司，保障數據安全，推動中國技術的全球化應用，為中國企業海外項目智慧項目管理提供可復制可推廣案例。9.通過開放日打造創新文化。公司秉持創新驅動的發展理念，將開放日作為戰略舉措，以構筑和鞏固創新文化為核心目標。通案例亮點2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告041過精心設計的開放日活動，搭建了一個多維度的交流平臺，旨在促進跨學科、跨領域的知識融合與思想碰撞。在這一專業場合中，不僅展示了公司在技術

94、研發和業務模式創新方面的最新成果，而且鼓勵員工積極參與，提出創新點子和解決方案。為了深化創新驅動發展戰略，以此作為推動創新文化建設的核心機制。通過這一平臺，不僅促進了內部知識共享和跨部門協作，而且與外部專家和行業領先機構建立了緊密的交流合作網絡。開放日成為展示前沿技術研究成果、探討創新思路、激發創新潛能的重要場合，為員工提供了一個釋放創造力、實踐創新理念的專業環境。這種以開放日為載體的創新文化活動，有效促進了公司內部創新機制的成熟，為持續的技術革新和業務模式創新提供了堅實的文化基礎和技術支持。二.應用效果智慧決策平臺的逐步落地和實施，使中國石油尼日爾公司整體生產效率得到極大提，各項成本進一步得

95、到壓降，信息傳遞速度明顯加強，為公司高質量發展和數字化轉型提供巨大助力。1.創造了巨大的經濟價值。根據測算，預計可以創造經濟效益上千萬美元。2.解決了數據孤島問題。通過數字員工智能機器人低代碼開發實現的系統之間數據交互共享，成本低、效率高，通過數字員工智能機器人技術，低代碼開發實現各個數據共享，解決了數據反復錄入、溝通成本高、業務片面等一系列問題。3.帶來了管理上的變革。徹底改變了以往會議頻繁、匯報不斷的傳統模式。如今，管理層已從日常的瑣碎匯報中解放出來，轉而專注于戰略規劃和決策制定，實現了從運籌帷幄到決勝千里的華麗轉變。這種轉變不僅提升了管理層的決策質量和前瞻性，還增強了整個組織的戰略執行力

96、，使得公司能夠在圖 31 解決數據孤島問題2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告042激烈的市場競爭中更加靈活和高效地應對各種挑戰。4.帶動了生產效率大幅提高。數據的即時傳輸和系統的智能處理，大幅縮短了數據轉化為對決策和預警有價值信息的時間，提高公司整體生產效率。三.推廣價值2024 是發展新質生產力、推進高質量發展的重要起點。著眼數字經濟價值延伸，中石油海外業務將推廣尼日爾公司數字轉型經驗，大力挖掘數據價值、激活數據潛能，為智能海外勘探開發賦能，打造“數智中國石油”新優勢，為集團公司建設世界一流企業做出新貢獻。項目開發完全利用國內主流技術，保障信息安全的同時帶動中國技術“出?！?，推動中國

97、技術全球化，為中國企業在海外實施數字化轉型項目提供可復制可推廣的案例。圖 32 會議頻繁、材料繁多（管理變革前）圖 33 運籌帷幄、決勝千里（管理變革后）圖 34 各個生產流程和業務流程效率提高2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0431.方案可復制、可推廣性強。中國石油海外事業各個項目公司部門設置、經營方式、作業程序、管理制度高度類似，尼日爾公司智慧平臺項目的成功落地為中國石油海外事業的“數字化轉型”提供了寶貴經驗，能夠在各個項目復制推廣。2.帶動中國技術出海。在中美博弈大背景下，信息安全愈發重要，AI 創新工作室時刻牢記國家安全的底線不動搖，在廣泛借鑒國際先進經驗和前沿技術的基礎上選

98、用國內頭部為解決方案提供商，保障了數據安全的同時帶動了中國公司的技術出海。與此同時，尼日爾公司智慧平臺項目也是中國公司在海外的一次具有重要意義的實踐，反過來也促進了中國技術公司的成長，給中國的技術發展帶來了一定社會效益。中國石油國際勘探開發有限公司中國石油國際勘探開發有限公司是中國石油天然氣集團有限公司授權專門管理海外油氣投資與經營作業的專業公司，目前在全球 30 個國家運營管理著 85 個項目，形成了以油氣勘探開發為核心，集管道運營、油化工、油品銷售于一體的完整油氣產業鏈。多年來，公司堅持“互利共贏、合作發展”理念，積極參與國際油氣資源的開發利用，深化與資源國和國際石油公司的合作，公司規模和

99、實力不斷增強，國際化水平持續提升，建成了中亞-俄羅斯、中東、非洲、美洲和亞太五個海外油氣合作區，形成了上中下游一體化的完整石油產業鏈，成為世界大中型油氣項目開發作業者和國際知名石油公司信賴的優選合作伙伴。中國石油尼日爾公司是中國石油國際勘探開發公司海外項目公司之一，目前在尼日爾和貝寧共運營 4 個投資項目，涵蓋油氣勘探開發、管輸和煉化的上下游一體化產業鏈，幫助尼日爾建立了完整的現代化石油工業體系，使得該國從石油進口國變為石油出口國，二期一體化項目包括 450 萬噸級油田和非洲地區最長的 1980 公里跨境原油外輸管道。申報單位名稱單位簡介2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告044案例簡介

100、通過貿慧 Al 辦公助手系統的建設，打造具有高度擴展性的統一人工智能框架底座以及PC 端、移動端應用，在確保信息安全和數據安全的基礎上，引入基于 AI 大模型的自然語言對話、知識庫問答、以文生圖、PPT 生成、思維導圖生成等辦公相關 AI 應用功能，拓展人工智能在辦公領域的場景應用，賦能國貿控股總部及下屬各投資企業，提高工作效率，賦予數據生命力，助力智能決策。044國有企業所屬領域5.2廈門國貿控股集團有限公司：貿慧AI辦公助手2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告045背景和主要驅動力隨著全球經濟的持續發展和數字化轉型的加速推進，廈門國貿控股集團作為廈門市屬的國有企業集團，旗下全資和控股

101、多家二級投資企業，涵蓋了五家上市公司，業務范圍廣泛，涉及供應鏈、先進制造、城市建設與運營、消費與健康以及金融服務等多個領域。這種多元化的業務布局使集團具備了強大的市場競爭力，但在當前數字化浪潮的推動下，也面臨著前所未有的挑戰與機遇。在全球經濟數字化轉型及人工智能大模型迅猛發展的背景下，國貿集團下屬企業在數字化能力上的差異，導致部分企業難以有效跟上人工智能的浪潮。許多企業在技術基礎設施、數據管理和人才儲備等方面存在不足，亟須一種綜合解決方案來統籌管理并提升整體競爭力。缺乏有效的數字化支持，不僅使得企業在市場競爭中處于劣勢，更限制了其創新能力和業務發展潛力。此外，如果各家企業各自獨立部署人工智能應

102、用，將不可避免地導致整體成本的顯著增加。每個企業都需要投入大量資源用于技術研發、系統集成和維護，這不僅增加了資金負擔，還可能導致技術標準和數據管理的割裂，進而影響企業間的協同合作與信息共享。在這樣的情況下，資源浪費和效率低下的問題將愈加突出，削弱了整體競爭力。為應對以上挑戰，廈門國貿控股集團決定在集團層面統建“貿慧 AI 辦公助手”，旨在為集團總部及下屬各投資企業提供統一人工智能應用平臺的項目。通過集中開發與部署，項目將有效集約資源，降低成本，提升整體工作效率。借助先進的人工智能技術，該平臺將為各企業賦能，不僅提升日常運營的智能化水平，更推動業務的全面數字化轉型。通過“貿慧 AI 辦公助手”項

103、目，廈門國貿控股集團將能夠更好地整合各方資源，提升內部管理效率，確保在日益激烈的市場競爭中保持領先地位。這個項目不僅是對企業數字化轉型的積極響應，更是推動業務創新和可持續發展的重要舉措。（一）總部戰略規劃“貿慧 AI 辦公助手”項目旨在通過前沿的人工智能技術，推動廈門國貿控股集團及其下屬投資企業的數字化轉型，打造一個高效、智能的辦公生態系統。核心目標是提升辦公效率，簡化復雜流程，實現數據驅動的決策支持，充分釋放企業的創新潛力。項目將整合各類資源，構建統一的人工智能應用平臺，滿足不同企業的多樣化需求，助力企業在激烈的市場競爭中脫穎而出。在戰略藍圖中，設定了明確的目標和關鍵領域，涵蓋技術創新、用戶

104、體驗和數據管理。通過引入先進的大語言模型和多樣化的智能工具，系統將提供豐富的功能，包括自然語言對話、智能文書生成和知識庫建設等。項目已成功上線，并實現了核心業務流程的自動化。未來，將持續優化系統功能，拓展 AI 應用場景，形成行業內的標準化解決方案，以確保信息安全和數據資產的保護。（二）總體技術架構系統整體分為三部分：PC 桌面客戶端、移動端以及管理后臺。PC 桌面客戶端采用 C/S 架構，支持運行于 Windows 操作系統以及 Mac 操作系統的主流版本；移動端以 H5 或微信小程序的形態呈現，支持運行于鴻蒙、Android 及 IOS 操作系統的主流版本，適配主流手機型號；管理后臺采用

105、B/S 架構，戰略規劃和行動路線圖2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告046支持主流瀏覽器兼容適配，兼容 Chrome/Firefox/Safari/360 安全瀏覽器/360 極速瀏覽器/Edge/統信瀏覽器等。PC 桌面客戶端作為日常辦公應用的主要入口，提供基于 AI 大模型的自然語言對話、知識庫問答、以文生圖、PPT 生成、思維導圖生成等辦公相關 AI 應用功能。移動端作為辦公應用的快捷入口，除按需提供 PC 客戶端相同 AI 應用功能外，還需支持行程編排、數據洞察等移動場景下的特定 AI 應用功能。管理后臺采用 B/S 架構，提供系統管理相關功能，包括組織機構管理、用戶管理、權限

106、管理、AI大模型接入管理、安全審計管理、統計報表及系統參數管理等后臺管理功能。多終端同步功能：用戶在 PC 桌面客戶端、移動端任何一端進行操作所產生的數據內容，能夠按需同步到其他各端進行查看。系統支持對接文心一言、通義千問及智譜清言等主流商用大語言模型 API 接口服務，同時支持對接私有化部署的大語言模型接口，可根據用戶使用習慣及管理后臺配置對不同內容調用的接口進行動態設置。（三）各模塊具體實施詳情1.AI 自然語言對話AI 自然語言對話模塊旨在通過智能對話系統提升員工的工作效率和信息獲取能力。該模塊支持用戶以開放對話的方式提出各種問題，系統會基于接入的商用大語言模型提供準確、及時的回答。用戶

107、可以靈活選擇所接入的 API 接口服務，包括公共商用大語言模型和私有化部署的模型，以滿足不同業務場景的需求。此外，模塊支持多樣化的回答形式，如文本、表格和代碼等，能夠滿足用戶在不同工作環境中的多元需求。2.效率工具集效率工具集旨在通過智能化手段提升員工的工作效率和創造力。該模塊集成了多種預設的效率工具，用戶只需填寫重點信息，便可一鍵生成各類常用文書、文案和策劃方案，極大簡化了日常辦公流程。此外，系統支持 PC 端的智能快捷調用，用戶在鼠標光標選中內容時，系統會自動彈出 AI 功能選項，便于快速訪問所需工具。該模塊還允許用戶通過嵌入快捷指令，隨時喚起對應的 AI 功能選項，從而提升操作的便捷性和

108、流暢性。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0473.AI 知識庫知識庫模塊旨在為員工提供高效的信息檢索和知識管理服務。該模塊支持用戶上傳多種格式的文檔，如 TXT、DOC、DOCX 和 PDF，AI 系統能夠快速檢索文檔內容并進行整理學習，形成自有的知識庫。用戶可以根據需要，與選定的文檔進行對話，快速獲取文檔摘要、信息提取和問題解答。此外，知識庫可按企業或部門維度進行共享，支持權限管理，確保知識的安全性和有效性，從而提高信息的可用性和共享性。4.以文生圖“以文生圖”模塊旨在通過用戶輸入的簡單文字描述，自動生成多樣化的圖畫。這一功能涵蓋了多種繪畫風格，能夠滿足不同用戶在創意設計、報告展示

109、和項目策劃等方面的需求。用戶可以在 PC 客戶端和移動端上便捷地訪問該模塊，系統會根據用戶的描述生成相應的圖像，幫助用戶快速實現視覺表達。此外，管理后臺可配置該功能，僅對特定用戶開放，以更好地滿足企業的使用需求和安全管理。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0485.AI PPT 生成PPT 生成模塊旨在幫助用戶高效創建專業的演示文稿。用戶可以通過簡單的文字描述和指令，快速生成精美的 PPT 文件。該模塊支持多種輸入方式，包括直接編寫大綱、上傳 DOCX 或 XMIND 格式文檔，并根據內容自動生成結構化的 PPT。此外，用戶還可以在生成的 PPT 上進行編輯，調整和修改任意步驟，系統預

110、置了多套模板，并支持定制企業專屬模板，以滿足不同場景下的需求。6.思維導圖生成思維導圖生成模塊旨在幫助用戶通過簡單的文字描述和指令快速創建結構化的思維導圖。用戶可以在 PC 客戶端和移動端上便捷地訪問該模塊，生成的思維導圖不僅直觀清晰，還支持對各個分支進行編輯和調整，以滿足用戶的具體需求。該模塊還允許用戶將生成的思維導圖保存至本地，方便后續使用和分享，為項目管理、頭腦風暴和知識整理提供了強有力的支持。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0497.行程編排行程編排模塊旨在幫助用戶通過輸入文字和語音智能提取關鍵信息，自動生成行程記錄，并對沖突的行程進行提示與調整。用戶可以輕松地安排會議、活動

111、和其他重要日程，系統會實時更新和優化行程安排，確保信息的準確性與完整性。此外，該模塊支持將行程記錄導入用戶手機的原生日歷，實現自動提醒功能，提升用戶的時間管理效率。8.數據洞察數據洞察模塊，旨在通過智能化的數據分析和可視化展示，幫助用戶迅速獲取關鍵信息并支持決策。該模塊具備以下功能：首先，它支持通過管理后臺配置，以接口或直接連接的方式接入關系型數據庫的數據，或者接入 Excel 文檔的結構化數據，實現數據的智能檢索與問答。其次，用戶可以根據自身的統計分析需求，自動獲取所需的數據，并生成各類可視化圖表，直觀展示數據的趨勢與模式。此外，該模塊還支持移動端使用，確保用戶在不同場景下均能便捷訪問和操作

112、。同時，為了保障數據安全，管理后臺可以配置功能，僅對部分用戶開放使用。9.開放 API開放 API 模塊旨在為各類企業和部門提供靈活的 AI 服務能力，確保能滿足不同場景的需求。該模塊支持基于大語言模型的多種服務接口，便于快速集成與應用。通過安全控制措施，如授權和加密，確保接口的安全合規使用。同時，開發團隊將定期進行接口性能監測，確保穩定性與高效性。此外，系統將提供詳細的接口文檔和示例，以幫助用戶快速上手與部署，實現更高效的 AI 應用場景，最終提升企業整體運營效率。10.多模型接入基座多模型接入基座模塊將確保系統能夠無縫整合多個主流商用 AI 服務，提升整體功能和用戶體驗。該模塊將接入如文心

113、一言、通義千問及智譜清言等至少一種大語言模型 API 服務，支持多用戶的高頻使用需求。這些集成將通過標準化接口實現，配合安全監控措施，保障數據傳輸的安全性與合規性。整體實施過程中，將提供詳細的技術支持和文檔，確保各企業能快速適應與利用這些第三方服務，從而推動業務創新與效率提升。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告050 11.統計報表“統計報表”模塊通過全面監測和分析系統運行情況及各 AI 服務的使用情況，提供了強大的數據支持。首先，該模塊提供系統總體各 AI 服務使用情況的概覽，以直觀的圖表形式展現，幫助管理者快速了解系統的運行狀態。其次，模塊支持基于企業、部門和用戶維度的使用量統計與

114、明細查看，提供趨勢分析和對比排名，幫助識別使用模式和優化資源配置。此外，模塊還對接口調用進行統計分析，監測接口使用情況、性能指標，并設置自動告警機制，確保系統的穩定性和可靠性。通過這些功能，系統管理員能夠更好地掌握 AI 應用的使用情況，進行數據驅動的決策，提升企業的運營效率和智能化管理水平。（四）實施過程1.規劃和準備項目啟動階段，成立了專門的項目組，并召開啟動會議，明確了項目目標和計劃。通過深入的需求調研，包括訪談和問卷調查，收集各企業內部的需求，明確了系統的目標和功能需求。隨后，進行了資源評估，確定所需的技術、人力和資金資源，并識別了潛在的項目風險，制定了相應的風險應對策略。2.系統設計

115、在系統設計階段，進行技術調研，研究市場上可行的技術解決方案，選擇了合適的大語言模型和AI 技術棧。設計系統架構，確保其高度擴展性和安全性，同時注重用戶體驗，設計用戶友好的界面。3.開發與測試開發階段開始于系統原型的開發，實現了基本功能。采用敏捷開發原則，分階段進行系統開發和測試。通過迭代開發，根據用戶反饋不斷優化功能。測試驗證環節確保了系統的穩定性、安全性和性能。4.部署與上線在部署與上線階段，搭建了必要的基礎設施，包括服務器和云服務環境，并進行了數據遷移，將現有數據安全地遷移到新系統。組織了用戶培訓課程，確保員工能夠熟練操作系統。最終，系統在確保穩定性的前提下成功上線，正式部署到生產環境。5

116、.運營與優化上線后，建立了運維團隊，負責系統的日常監控與維護，及時處理運行中出現的問題。提供用戶支持服務，收集用戶反饋，并根據業務發展需求和用戶反饋持續優化系統功能。定期進行效果評估以調整優化策略，確保系統始終滿足企業的運營需求。（一）辦公效率顯著提升通過自動化核心業務流程，減少了人工操作時間和錯誤率，AI 自然語言對話功能提高了信息查詢和溝通的效率。智能文書生成工具減少了文檔撰寫時間，提高了文檔質量和一致性。AIPPT 生成和思維導圖工具幫助員工快速創建高質量的演示文稿和思維導圖，支持創意和戰略規劃。（二）信息安全與數據保護私有化大語言模型的部署為企業提供了更高的信息安全保障。員工可以根據內

117、容涉密程度選擇使用聯網大模型或私有化大模型，確保機密信息不外泄。項目實施過程中，嚴格遵循信息安全標準，確實施效果2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告051保企業數據資產的安全，并建立了完善的數據保護機制。（三）數據驅動決策支持AI 知識庫的建立，使企業能更好地利用以往結構化和非結構化數據進行決策，提升了決策的準確性和及時性。知識庫分權管理功能確保了數據的安全性和可用性，為國貿控股下屬企業提供了可靠的數據支持。通過技術創新和資源整合，平臺支持更快地響應各類變化，保持競爭優勢。（四）用戶體驗提升貿慧 AI 辦公助手項目不僅提供了直觀的用戶界面和流暢的用戶體驗，還作為企業的單點登錄平臺，員工可

118、以在單個應用中單點登錄國貿控股內部的所有系統。這種整合大大簡化了訪問流程，提高了用戶滿意度和工作效率。在需求分析階段，團隊主要面臨的困難在于準確捕捉企業內部多樣化的需求，并將其轉化為具體的系統功能。這需要深入的調研和跨部門的溝通協調，以確保所有利益相關者的需求都能得到充分考慮。通過組織多次訪談和問卷調查，逐步明確了系統目標和功能需求，從而克服了這一挑戰。其次，技術選型和系統設計階段的復雜性主要體現在選擇合適的大語言模型和 AI 技術棧、人工智能開源大語言模型上。市場上可用的技術方案繁多，需要在性能、擴展性和安全性之間找到最佳平衡。為此，項目團隊進行了廣泛的技術調研和比較分析，最終選擇了最適合企

119、業需求的技術方案，并設計了具有高度擴展性和安全性的系統架構。在開發與測試階段，確保系統的穩定性和用戶體驗方面是一個重大挑戰。項目采用敏捷開發模式，分階段進行系統開發和測試，通過迭代開發和持續反饋優化，確保了系統的高質量交付。此外，用戶培訓也是關鍵難點，部分用戶對如何與大語言模型進行交流缺乏一定的經驗。團隊制定了詳細的用戶培訓計劃，組織了全面的用戶培訓課程，幫助企業管理員、員工快速上手貿慧 AI 辦公助手平臺。最后，項目的運營與優化階段需要持續監控系統運行狀態，并根據用戶反饋進行功能優化。與軟件開發商協同建立了運維團隊，負責系統的日常維護和問題處理，同時通過定期收集用戶反饋，不斷優化系統功能，以

120、適應業務發展需求。通過以上措施，團隊克服了項目實施過程中的主要困難和障礙，確保了項目的順利推進和成功實施。（一）知識庫模塊項目中的知識庫模塊設計支持在企業的組織架構樹基礎上，根據公司、部門和崗位等維度劃分權限。這種靈活的權限管理全面賦能公司內部的知識共享，確保每位員工能夠訪問所需的信息。而且，知識庫是完全私有化部署的，從根本上保障了數據的安全性和隱私性，有效防止數據外泄。（二）私有化模型支持在信息處理上，項目提供了多種選擇，員工可以根據內容的涉密程度靈活選擇使用聯網大模型或私有化大模型。這樣的設計確保了機密信息的安全性，同時又能充分利用先進的 AI 技術進行普通信息處理，提供更高效的辦公支持。

121、實施難度及復雜度案例亮點2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告052（三）多模型平臺的開放性和擴展性AI 大模型項目將作為人工智能大語言模型的部署基座，項目不被任何單一的大語言模型所綁定，而是具備極高的開放性與擴展性。這意味著平臺能夠接入多種在線和私有化的大語言模型，企業能夠根據自身需求選擇和切換不同的模型，實現個性化的 AI 服務，更好地適應企業在數字化轉型過程中不斷變化的需求。（四）高性能的 PC 客戶端項目提供了高性能的 PC 客戶端，相比網頁端，客戶端在性能上更高、打開速度更快。PC 客戶端不僅支持與操作系統的聯動，提供劃詞搜索、劃詞 AI 問答等功能，還支持多種國產化的操作系統。

122、這種兼容性確保了在不同操作環境下的穩定運行，極大地提升了用戶的操作體驗。同時，用戶在進行 AI問答后，可以直接將問答內容作為文字輸入到當前頁面，進一步提高了工作效率和便捷性。廈門國貿控股集團有限公司廈門國貿控股集團有限公司為廈門市屬國有企業集團，系 財富 世界500強企業、世界品牌500強、亞洲品牌 500 強、全國脫貧攻堅先進集體、全國守合同重信用企業、中國內部審計示范企業、中國企業教育先進單位百強、福建企業 100 強、福建省文明單位、廈門市誠信示范企業、廈門市企業文化示范單位。公司業務布局供應鏈、先進制造、城市建設運營、消費與健康、金融服務五大賽道。公司堅持以“引領優勢產業，創造美好生活

123、”為使命，秉承“一流引領、真實擔當、奮斗為本、共創共享”的核心價值觀，弘揚創先文化，致力于成為“引領優勢產業和美好生活的世界一流企業”。申報單位名稱單位簡介2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0535.3 首旅酒店集團：AI 數字店長053案例簡介AI 數字店長項目旨在打造一個智能、可靠的虛擬助手，通過機器學習與自然語言理解技術，實現高效、個性化的語言生成、信息檢索、數據分析和決策支持，以滿足用戶多樣化需求，優化工作流程，助力企業實現數字化轉型。評估每個訪問入口(管家寶、飛書 AI機器人)和功能模塊的訪問量（日活 6000），以供后期不斷迭代優化。國有企業所屬領域2025 央國企 AI+

124、數智化轉型研究報告054隨著深度學習技術的快速發展，尤其是神經網絡和 Transformer 架構的提出，為處理復雜的語言任務提供了強大的技術支持。尤其一年多來，國內各種底層模型和Agent技術如雨后春筍一般快速成長。孫總在 2023 年 6 月首次提出 AI 數字店長的概念，目的在于利用 AI 大模型來輔助酒店店長做經營輔助分析，執行，預警，決策等動作，為如家 3 年萬店戰略做技術儲備。2023-2024 年，隨著通用大模型算力成本持續降低，讓企業有機會嘗試自己行業領域的 AI 大模型，探索酒店行業 AI 數字店長成為可能。隨著近一年多生成式 AI 的快速發展，在 AI 化浪潮中，首旅酒店集

125、團致力于開發一款先進的人工智能助手，旨在通過自然語言處理和機器學習技術，提升用戶交互體驗，簡化日常任務，同時為企業提供智能化解決方案，推動業務創新和效率提升。背景和主要驅動力戰略規劃和行動路線圖2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0551.智能查詢目標：建立一個準確、及時、易于理解的經營查詢系統。指標：日報生成時間縮短至半時內；管理層滿意度提升至 90%以上；異常檢測準確率達到99.9%以上。2.AI 流量預測和調價管理目標：建立一個高效、準確、易于使用的 AI 數據分析及預測系統。指標：數據分析速度提升 100%以上；預測準確率提升至 90%以上；用戶滿意度提升至 95%以上。目前覆蓋

126、 3000 家門店，90%以上預測準確率。3.運營 SOP-AI 考試寶典（如小智）項目目標：開發一款按提問需求 AI 酒店培訓題生成器，旨在提升酒店員工的專業知識和服務技能，同時為酒店培訓部門提供高效、定制化的培訓方案。目前覆蓋 30000 人，大大縮短了城區、集團做日常培訓、抽檢、大賽的出題成本、周期。4.AI 點評智能生成及回復項目目標：開發一款 AI 點評拆分和自動回復系統，旨在提升酒店客戶服務質量，通過智能分析客戶點評內容，自動生成個性化回復，同時為酒店管理層提供客戶滿意度和服務質量的實時分析報告。經統計，酒店平均通過 AI 輔助回復功能回復 3548 條評論，占所有酒店客評的 54

127、.3%。頁面交互次數:6000/天，采用 AI 建議回復次數：5000/天；日活：超 1000+酒店。實施效果通過政策對于 AI 支持的間接影響，降低了各大底層模型使用的成本；開創融合得與智譜、阿里等底層大模型廠商共創項目；通過公司內部各自創新，一起分享的創新工作模式。實現了文檔歸納總結(文生文)，查詢數據(文生 SQL)，文本閱讀、錄音轉文字或朗讀文字（語音文字互轉），知識庫查詢(文生文)，智能代理(Agent)，智能體記憶，第三方接口接入等技術。AI 數字店長其中一項功能-AI 收益百科將人類店長運營酒店的歷史經驗結合運營數據、市場環境等因素，將無法可視化的人腦經驗通過AI 技術變得“看得

128、見摸得著”；將專家的知識和經驗用于訓練 AI 模型，通過專家反饋、以及門店反饋等方式形成訓練反饋閉環，并通過這個模型來在不同場景下，如收益復盤，流量預警建議等場景，輔助和指導經驗不足的銷售人員/門店店長來做收益提升。實施難度及復雜度案例亮點2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告056首旅酒店集團北京首旅酒店(集團)股份有限公司是全球排名前十、國內三大連鎖酒店集團之一，成立于1999年，2000 年 6 月 1 日在上海證券交易所掛牌上市，專注于酒店住宿業品牌與運營管理，并兼有景區經營業務。首旅酒店集團以“商旅首選，樂游天下”為發展愿景，以把握“四個領先”作為使命，即規模領先、品質領先、效率

129、領先和創新領先，創造全價值鏈綜合價值。申報單位名稱單位簡介2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0575.4本鋼集團有限公司：數據賦能支撐鋼鐵產業協同發展案例簡介本鋼圍繞“轉型升級”年，堅持“改革+精益、數字+科技”四輪驅動，貫徹落實“數字引領，科技支撐”總體要求，通過“專項規劃”制定集團數據戰略指引，以“體系落地”支撐“數據驅動的管理機制變革”，開展“千人計劃”助力數字化人才培育，從“數據橫向融合、指標縱向穿透”及時準確全面的數據賦能精益管理，推廣“業務數據自主分析應用”支撐“業務和產線的數字化”，建設大數據平臺打造“接入、數據、應用、智能、入口、出口、交互等在內的完整科技數字生態”，橫

130、向貫通全產業鏈全價值鏈的全流程業務新模式，集成產品研發、生產制造、物流協同、銷售工貿等工業應用場景；縱向貫通覆蓋煉鋼、熱軋、冷軋、棒線各工序、工廠，實施全流程智能化應用場景建設，實現產供銷深度協同。通過新技術廣泛應用及轉型升級，支撐改革落地、促進流程迭代優化；支撐精益有載體，助力持續提升；支撐科技創新，促進成果落地轉化，引領本鋼走向高質量發展。聚焦產業數字化、數據價值化，以“技術+業務”、“治理+應用”四輪輔助，支撐“六化”（精益化、專業化、高效化、綠色化、智能化、高端化），賦能“六有”（有訂單的生產、有邊際的產量、有利潤的收入、有現金的利潤、有性價比的采購、有為客戶增值的產品和服務），助力實

131、現一穩兩控三提升（穩定生產運行，控制成本和質量，提升效率、效益和品牌影響力），打造新質生產力。057國有企業所屬領域2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告058背景和主要驅動力戰略規劃和行動路線圖本鋼集團深入貫徹習近平總書記關于加快建設數字中國和發展數字經濟的重要指示精神，將數字化轉型視為新一輪鋼鐵工業革命的核心競爭力，提高全要素生產效率，提升經營管理水平，構建數字經濟與實體經濟深度融合發展新格局。圍繞工業大數據為核心突破，打造“1+1+N”全新鋼鐵全流程工業互聯網平臺，逐步建設基于數據驅動的全流程鋼鐵智能工廠，橫向貫通全產業鏈全價值鏈的全流程業務新模式，集成產品研發、生產制造、物流協同、

132、銷售工貿等工業應用場景；縱向貫通覆蓋煉鋼、熱軋、冷軋、棒線各工序、工廠，實施全流程智能化應用場景建設，實現產供銷深度協同。建立面向制造環節全過程的工業大數據資源聚合和分析應用平臺，以大數據、人工智能為手段，挖掘數據的深層次價值，開展產品研發、智能制造、生產管控、客戶服務、供應鏈協同、產品銷售預測等業務場景的應用分析潛能，提高生產質量、效率和資產運營水平，賦能企業提質增效。數字化轉型規劃本鋼集團數字化轉型是貫徹落實鞍鋼集團發展戰略為目標，全面推進鞍本價值鏈核心業務協同整合，加速釋放聚合效能，實現從體量規模的縱身飛躍到效率效益的全面提升的整體要求，根據本鋼的發展戰略，結合實際業務特點，制定本鋼集團

133、數字化轉型戰略規劃及行動計劃。本鋼集團的數字化轉型，建立符合集團管控特點的多業態數字化運營模式，從頂層做好數字化管控的數據架構、應用架構、技術架構的設計。構建數字時代下的人力資源管理體系，構建縱向“統分并舉”、橫向“一體化”的財務管控模式，建設集團科技質量管理體系與新產品設計研發平臺，建立精細、精益、協同的生產制造管理體系，建立敏捷、優化、協同的供應鏈管理體系，搭建集團制造成本的精細化核算標準和體系。行動路線依據本鋼集團“1+N”的一總部多基地管控模式，“資源整合、基地協同、一體化管控”的發展愿景，“數據協作、精益思維、智慧決策”的轉型文化，本鋼集團數字化轉型管控架構如圖 1 所示：2025

134、央國企 AI+數智化轉型研究報告059本鋼集團和板材、北營、礦業三基地應在綜合運用新一代數字技術、先進管理理念、先進制造技術、數字化生態等能力的前提下，按照以下四個層級進行建設：基礎設施層：包括感知與執行、數字基礎設施；平臺數據層：包括工業互聯網平臺、三基地數據平臺；場景應用層：包括集團層、三基地、廠礦級管控系統應用；決策支持層：包括集團層數據平臺和人力、財務、采購、物流、銷售等數據分析應用。具體實施過程頂層規劃數據戰略，建立統一數據底座，支撐業務戰略落地在本鋼信息化智能化及數字化轉型整體戰略規劃藍圖下，圍繞業務目標形成三大價值場景矩陣，制定數據治理規劃，包括數據管理體系藍圖、數據資產藍圖、數

135、據應用藍圖、大數據平臺能力藍圖 4個部分。明確以“數據治理體系化、數據管理平臺化、數據資源資產化、數據應用價值化，數據運營可持續”的“四化一可”為總體目標；以“建設 1 套治理體系、1 個大數據平臺、1 套數據資產目錄、催生N個有價值的大數據創新應用和數字化創新人才”為總體任務；以“一張藍圖統全局，三年蝶變開新局”為總體實施綱領，圍繞“戰略績效驅動的高效管理”、“精益成本牽引的集約經營”、“透明工廠拉動的敏捷制造”等數據賦能價值高的典型業務場景，匯聚融合本鋼集團各板塊業務數據、打通各業務核心價值鏈、持續提升數據質量、逐步建成本鋼集團唯一的、權威的、可信的 1 套數據資產目錄；著力培養數字化人才

136、，為本鋼集團數字化轉型和業務戰略規劃目標落地夯實數據基礎能力。健全數據管理體系，構建長效運營機制對照數據管理成熟度 DCMM 體系 4 級能力標準，推動組織體系建設和制度體系建設，建立長效運營機制。組織層面成立數據管理委員會，總經理掛帥，設置首批 31 個數據域，配備 80 余人的管理隊伍，矩陣式管理，實現管理、業務、技術有效融合。制度層面印發本鋼集團有限公司數據管理辦法，明確數據管理職責分工、工作要求、工作流程和規范，實施數據日常管理。體系層面以 DCMM4 級貫標推動數據管理能力全面提升。構建統一大數據平臺，匯聚 IT/OT 數據資源構建統一大數據平臺，沉淀數據管理能力，已成為現代企業實現

137、數字化轉型和智能化升級的關鍵一環。本鋼集團在此領域邁出了堅實的步伐，分步構建了支持信創平臺的“物理可分，邏輯統一”的大數據平臺，把來自各業務系統的離線海量數據進行匯聚、存儲、加工、分析、挖掘和展現。通過數據治理方法與工具的結合，形成本鋼集團數字化資產的完整視圖，并以服務化方式對外提供數據服務，在全層次實現數據的“看得見、用得著、管得住、進得來、出得去”,從而提高數據生產力，讓數據標準統一，組織有序、計算可控、發布便捷，以滿足集團企業構建數據生態的管理、應用和架構需求。制定統一數據標準，促進數據質量提升在數據資產化的基礎上，統一數據元標準，圍繞數據“完整性，唯一性、有效性、一致性、準確性、及時性

138、”，從事前預防、事中過程管理、事后監督控制開展數據質量管理，支持數據質量評估、反饋、整改、校核、提升等能力，推進數據質量問題解決。已發布 1600 余個數據標準，建立 400 余項監控規則。圍繞數據價值創造，助力企業高質量發展以效益為核心，堅持以業務價值為導向、堅持與業務戰略相結合，將數據的治理、利用和業務同頻共振，相輔相成，從而打造數據治理運營新模式。以價值驅動的精益數據治理為抓手，業務技術共創價值場景，拉通數據要素，打通流程斷點，優化應用系統，讓數據說話，支撐改革落地、促進流程迭代優化；支撐精益有載體，助力持續提升；支撐科技創新，促進成果落地轉化，引領本鋼走向高質2025 央國企 AI+數

139、智化轉型研究報告060實施效果量發展。業務指標穿透式治理，支撐企業經營與決策圍繞駕駛艙指標、KPI 指標、重點管理指標，統一指標“名、型、值”，明確指標的業務定義、計算邏輯、指標統計口徑、指標單位、精度、指標子項和母項、標準制定部門、數據產生部門、數據來源表等信息，開展業務指標治理?；诟鲗I之間、各專業和工序之間、工序與工序之間各種需要指標穿透分析和管理需求，將指標數據縱向融合貫通，幫助業務開展指標多維穿透分析，通過數據分析推進業務穿透式管理，解決現場看不見、夠不著、來不及的問題，提升管理和業務運行效率?；谥笜说挠嬎氵壿嫼陀绊懸蛩?，將指標計算和相關影響數據進行縱向和橫向貫通，支撐指標縱向多

140、維穿透分析，從指標結果到指標影響要素組成、從要素組成到要素原因，數據層層鉆透，抽絲剝繭，找到指標異常原因，推進各層級業務部門協同改善。累計已治理指標 1000 余個。建立數據融合模型，打通核心業務鏈條根據制定的數據資產框架（業務對象/業務過程關系），根據不同的業務對象粒度對數據進行再組織，基于不同粒度對象將各個業務過程的數據進行融合，并對不同粒度對象的數據通過主外鍵關系進行關聯，構建數據網絡，打破組織壁壘、業務壁壘和系統壁壘，支撐業務全價值鏈分析和多維分析。數據貫通業務鏈條的架構已建成，賦能各領域協同發展通過數據融通，整合數據資源，包括供應鏈、客戶、運輸、倉儲等各環節的數據，實現資源的優化配置

141、，數據的集成、共享和分析，優化物流路徑和運輸方式提高物流效率，2024 年 1-5 月廠內倒運作業量同比上升了 27 萬噸，板材區域與北營區域局車一次作業時間已由去年的平均 20.96 小時/天、17.94 小時/天，下降為 19.61 小時/天、17.67 小時/天，共節省鐵路延時費、港口堆存費 570 萬元降幅 65%；有效縮短交貨周期，成品庫發貨周期由去年同期的 2.74 天縮短至 2.38 天，港口發貨周期由8.05天縮短至7.37天，海運周期由7.7天縮短至5.64天，產成品綜合交付周期從9.66天下降為6.62天。噸鋼物流成本比 2023 年降低 3.4%；比 2022 年降低 1

142、1.56%。數據自主應用和可視化應用，促進數字生產力釋放利用大數據平臺，促進業務各類個性化自主用數，由線下人工統計和系統固化報表向數據自主應用轉變，大量人力得到釋放。目前已形成輔料降本分析、招標委托審批時限分析、原燃料計劃執行率分析、營銷績效考核、效益測算、鐵平衡模型、煉鐵進廠物料質量模型、大宗原燃料全流程跟蹤、產成品制造庫庫存及外發量分析等自主應用 180 個，平均每月節省 500 余人日。建立大宗原燃料采購價格管控體系利用大數據平臺，構建大宗原燃料價格管控體系，通過各大類采購價格的對比，預測價格變化趨勢從而支撐采購策略調整：指導長協煤、地方煤和統購統銷煤發運比例的調整；指導無煙煤與煙煤性價

143、比采購；指導焦炭擇機采購時機；指導地方礦粉配礦比例和采購計劃的調整；指導煉鋼鐵耗及廢鋼采購計劃的調整。以此實現利用價格管控體系，及時調整采購策略，實現降本增效。提高供應鏈一體化協同從售前營銷管理、售中訂單管理、合同生產制造、財務結算、售后服務管理，針對現狀制定銷售2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告061運營及協同優化方案，產銷平衡決策與制造側聯動，動態多版本營銷預案制定、品種結構優化。營銷運營管控 KPI 監控、動態預警、自動評審、運營報告推送，提升業務管控效能。訂單履約優化貫通總部渠道合同，全流程可視化管控、超周期預警。通過在異議抱怨、訂單、技術詢單流程中設置業務流程監控點，并結合動

144、態預警策略，提升業務管控效能。并設置技術詢單的評審規則庫，提升評審效率。通過分析客戶屬性數據，發現客戶特征，建立客戶畫像，來優化目標群體營銷策略。針對本鋼無商情的管理系統，建立外部信息市場情報架構，結構化數據信息庫和圖表展現，提供文檔類信息的收集和管理，實現信息整合、營銷業務體系的全面信息共享機制，減少重復性工作，充分發揮市場情報信息對營銷決策的支持作用。完善生產制造端的配料結構優化，全力響應生產需求，尋求市場資源&優化物流運力資源，構建采購資源平衡預案；預警監控全鏈庫存，建立生產變化觸發的快速響應機制，保障供應鏈庫存平衡，極致優化庫存水平。建立供應鏈運營管控指標，采用實時監控，預警、待辦、異

145、常處理等手段提升流程效率，加速采購業務運轉，提升采購對制造的保供保產能力；構建供應商評估的管理體系和指標規則，應用數據分析對供應商評估優化，優選和賦能供應商，共建鋼鐵企業生態圈。明晰采購成本構成，綜合考慮物料綜合獲得和使用成本，算好精細賬，對標市場行情，精準計算采購綜合效益；結合采購中心掌握市場資源、長協情況，構建輔助決策模型在窗口期擇機采購決策，形成最優性價比采購預案。圍繞物流管理中心基地物流業務管理，以多板塊業務協同為核心，從需求計劃、調度模型、過程管理、成本構成、效益分析為主要數字化轉型切入點，著力于業務管理短板，有針對性地進行系統功能優化，支撐管理力度、執行效率和運營決策的數字化提升。

146、進廠計劃管理需要加強對鐵運進廠在途情況的掌控，以在途跟蹤信息預警鐵運預報缺失的情況，預估集中到達程度，提前調整鐵路運力資源，在生產保供的前提下，控制局車延占費用。進一步提升銷售船運集港集批協同，聚焦裝船尾貨等待的業務短板，以一體化系統為基礎，提供系統數據支撐，提升多組織管理協同效率?；诳梢暬夹g多視角集中、動態展示廠內汽運業務狀態，通過可視化監控，加強調度全局掌控力，改善崗位作業方式，提高作業效率。與管理提升相配合，推動物流成本精細化、動態化監控，實時歸集物流實績，測算動態成本。同時，保留歸集路徑，實現頂層數據鉆取，有效輔助物流業務過程中的管理決策。圍繞最優交付目標，聚焦合同、計劃、物料、質

147、量四個關鍵要素，對合同制造全流程進行實時運營管控。通過智能轉用充當、工序原料優化、冷軋集批管控、現貨規則優化等手段，提升交付能力，降低庫存資金占用。聚焦鐵鋼、鋼軋、熱冷三大工序界面協同，鐵水供煉鋼/鋼坯供熱軋/熱卷供冷軋的生產節奏協同推進，以及前后工序的質量管控優化，提升工序間的協同效率、降低鐵水溫降、提升熱裝熱送率和產品質量。本章節中，重點通過冷軋集批生茶管控縮短集批窗口，提升集批效率。以動態質量設計形成工藝管控優化指令指導現場生產；針對異常情況，基于大數據構建板坯改鋼、改判、剪切、取樣優化等工序質量優化模型，提升產品質量、縮短交付周期，提質增效。本鋼集團是以鋼鐵和礦資源產業為基礎，金融投資

148、、貿易物流、裝備制造、工業服務、城市服務等多元產業協同發展的特大型鋼鐵聯合企業鋼鐵行業，產業多元生產流程復雜，涉及到生產、銷售、采購、物流等多個環節，設備種類繁多、數據密集多樣且復雜，普遍存在數據散、亂、冗、雜等問題，數據難以兼容和轉化為有用的資源，嚴重阻礙了數據要素價值的釋放。實施難度及復雜度2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告062案例亮點本鋼集團有限公司本鋼始建于 1905 年，是新中國最早恢復生產的大型鋼鐵企業之一，2010 年本鋼北鋼合并重組，成立本鋼集團有限公司，2021 年鞍本重組，本鋼成為鞍鋼集團控股子公司。主要產品包括鐵礦石、鐵精礦、球團礦、石灰石，熱、冷、特，高速線材

149、，不銹鋼及鑄管，在崗員工 4.2 萬人，鐵精礦產能949 萬噸，粗鋼產能 2000 萬噸。本鋼擁有板材、北營、礦業公司三大主業板塊及多元產業板塊，擁有國家級技術中心和檢測中心，建有博士后科研工作站、先進汽車用鋼開發與應用技術國家地方聯合工程實驗室等研發平臺，是遼寧省鋼鐵產業產學研創新聯盟的牽頭單位，是國家工信部認定的“國家技術創新示范企業”和“中國工業企業品牌競爭力百強企業”。申報單位名稱單位簡介同時本鋼圍繞“轉型升級年”，堅持“改革+精益、數字+科技”四輪驅動，面向管理全方位、經營全鏈條、制造全流程，充分發揮管理+業務+技術組合優勢，支撐“精益化、專業化、高效化、綠色化、智能化、高端化”，賦

150、能“有訂單的生產、有邊際的產量、有利潤的收入、有現金的利潤、有性價比的采購、有為客戶增值的產品和服務”，實現一穩、兩控、三提升，培育新質生產力，將數字化轉型視為新一輪鋼鐵工業革命的核心競爭力。通過本項目方案為開創本鋼“轉型升級”新局面提供了重要抓手，結合本鋼自身對統一數據管理、深度挖掘數據價值以提質降本增效的實際需要，逐步解決缺乏頂層設計、管理機制不健全、制度規范和標準體系缺失、數據融合共享力度不夠、數據本身未得到有效管理、數據質量不高影響價值挖掘、缺乏統一數據平臺等問題。面向數據要素價值挖掘，更是強調“以我為主”，拒絕“照搬照抄”拿來主義，以“兩穿透一貫通”數字化轉型價值創造、精益數據治理、

151、產線數字化轉型等舉措，形成貼合生產經營實際的轉型路徑，支撐提高全要素生產效率，提升經營管理水平，構建了數字經濟與實體經濟深度融合發展新格局。通過本鋼數字化轉型實踐，對推動鋼鐵行業數字化轉型具有示范作用。通過集成云計算、大數據和AI等技術手段，利用批、流一體的分布式存儲和計算技術，以及DataOps 一體化數據開發工具，實現數據接入、加工、計算，構建分層的數據資產，提供數據算法開發、數據分析和數據管理工具，通過提供數據服務賦能業務場景和上下游生態。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0635.5 中國聯合網絡通信有限公司 上海市分公司：基于AI+運營商 數字超級工廠體系構建案例簡介數字經濟

152、時代，數字化轉型已經成為電信運營商以客戶為中心的供給側改革的主旋律。上海聯通率先完成業務集約化改造，隨著生產運營逐步深入，海量訂單集約生產引發的人工受理效能低下問題日益突顯。上海聯通推動數智強企戰略，以運營體系變革為牽引，AI注智為引擎，通過全域生產數字孿生，全面引入數字員工、大小模型等 AI 技術，打造通信行業首個數字超級工廠,形成“簡單業務 AI 集約自動作業，復雜業務人機高效協同”的新質生產組織，實現全業務、全客戶、全渠道端到端生產自動化。063國有企業所屬領域2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告064背景和主要驅動力（一）案例背景1.落實國家數字中國建設規劃的必然選擇黨的十九大以

153、來，習近平總書記多次強調發展數字經濟的重要性，提出了“加快建設數字中國”的戰略目標。為落實這一目標，2023 年，中共中央、國務院發布數字中國建設整體布局規劃，明確了數字中國建設的戰略定位、指導思想和建設框架，提出重點領域加快數字技術創新應用,為數字中國建設提供了頂層設計和戰略指引。2024 年政府工作報告中明確了開展“人工智能+”行動，象征著人工智能正在成為產業變革的關鍵抓手和驅動新質生產力的關鍵引擎。2.落實中國聯通集團公司數智強企戰略要求中國聯通積極響應黨的二十大關于數字中國建設的號召，深入實施數智強企戰略，致力于通過數字化轉型推動企業管理提升和高質量發展。該戰略以“四提一控一強”（提效

154、率、提質量、提感知、提效益，控風險，強創新）為轉型目標，通過“場景、工具、平臺、數據、流程”五要素為轉型方法論，全面加速數字化、智能化轉型升級。3.落實上海聯通推進企業生產數智化轉型的關鍵舉措上海聯通在上海市委、市政府的正確領導下，在集團公司的戰略指引下，堅持以運營體系變革為牽引，以智慧大腦為核心，以數字化場景為抓手，以中臺建設與流程變革為依托，實現生產模式整體性轉變、全方位賦能、革命性重塑。聚焦解決傳統運營模式中分段“煙囪式”獨立運營導致的各生產隊伍彼此無關聯，運營效率低下，無法實現數據共享及調度等問題。通過數字化轉型，構建數智化的運營商中臺生產體系，助力企業高質量發展。已成為上海聯通實現企

155、業生產能力與客戶和城市數字化轉型需求有效對接的關鍵舉措。上海聯通打造面向全業務、全渠道的集約化運營體系，通過時間維度、空間維度和交互維度的全面重構，以全生產要素數字化為基礎，構建數字孿生基座，廣泛應用 AI 技術，將業務流程、行為操作和數字員工進行虛擬映射并 AI 注智，驅動數字化流程轉變為數字工廠流水線生產形態，成功打造行業領先的售前-售中-售后端到端的業務集約化生產的“數字超級工廠”?！皵底殖壒S”在 2024 年中國聯通合作伙伴大會上作為十大成果之一進行發布。（二）主要驅動力傳統的電信運營商的運營模式多以線下臨柜分散辦理為主，隨著移動互聯網模式的不斷擴大，線下臨柜辦理逐步無法適配一線對

156、于時間空間便捷性的要求，在互聯網轉型引領下，上海聯通于 2020 年打造前店后廠的業務受理模式，實現了線上線下多渠道便捷下單。為進一步提升企業受理效能，在數字化戰略引領下，上海聯通自 2022 年開始推進集約化生產專項任務，實現了業務受理由“區縣分散支撐模式”向“集中受理模式”轉變，大幅釋放一線支撐人員生產力。隨著生產運營的逐步深入，海量訂單集約生產效能低下的問題日益突顯，主要痛點如下：1.面向客戶：業務交付效率不高，影響客戶體驗及辦理滿意度。2.面向客戶經理：下單流程繁瑣、耗時長，資費審批流程割裂，訂單進度跟進繁瑣，消耗大量銷售精力。3.面向訂單生產人員：人工操作重復且巨大，整體效率低下。4

157、.面向生產管理人員：缺少實時的數據監控能力。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告065戰略規劃和行動路線圖深入剖析痛點，以問題為導向，明確集約模式的快速、高效轉型的重要性，釋放一線生產力、提升客戶感知、降本增效成為案例推進的首要驅動力。一.整體規劃以運營體系變革為牽引，智慧運營“五要素”為核心，AI 注智為引擎，驅動全面生產要素數字化、流程自動化、多技術集成、AI 煥新。聚焦數字化高效生產目標，基于數據治理及流程治理，通過客戶經理簡易下單，中臺自動開戶、交付實施自動開通，實現數字訂單驅動的全過程數字化生產模式。聚焦智能化自動生產目標，全面注入人工智能技術，通過廣泛應用 RPA 數字員工、

158、專業 AI 創新算法等數智化能力，升級中臺生產自動化創新能力，推動全流程生產運營模式由“個人經驗操作”向“AI 標準化生產”轉變，全面實現“數字超級工廠”智能化生產模式。構建了智能調度、智能審核、自動受理、異常處置、快速交付五大能力，打造數據驅動的數字孿生業務生產流水線，解決了下單繁瑣、人工搬單、手動開通、手工賬務等人工作業效率低的難題，實現企業生產場景的智能化變革轉型，助力企業經營降本增效。二.具體實施過程過程(a)：創新實現全生產要素數字化，夯實“數字超級工廠”數字基礎設施1.開展數據治理，提升生產要素基礎數據質量從業務層面梳理了貫通生產全域各系統的生產數據，開展數據治理專項工作，整合了售

159、前、售中、售后全流程數據，構成一點看全的場景全域數據模型。從技術層面，借助大數據和 AI 能力，從數據采集到 ETL 數據處理，再到數據統計挖掘分析，從數據湖到數據集市，再到 DIY 數據應用，通過數據治理，使得運營商業務生產場景下，生產全流程涉及的 BOM 域數據資產全面覆蓋、有序管理。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0662.應用 GIS 技術實現地址及資源要素數字化，打造可視化選址能力聚焦客戶經理地址填寫與資源側地址不一致的問題，引入 GIS 技術、電子圍欄技術、地址標準化技術實現客戶地址要素及網絡資源要素的數字化。通過 GIS 技術實現實時定位，匹配樓宇經緯度及電子圍欄數據，

160、構建“地圖選樓”可視化能力。貫通網絡 11 級標準地址數據及網絡資源數據，構建“影院式選址”及網絡資源前置預判能力，實現客戶地址要素的數字化及可視化，確保選址準確，減少因地址選擇不準導致的頻繁溝通或退單問題。3.應用算法模型構建業務管理要素數字化，實現風險管控前置構建算法策略模塊，實現數智化策略驅動業務管理要素數字化。策略模塊通過對前臺下單渠道、商品信息、地址信息、發展人信息、營銷場景信息、特價審核信息等多維度數據，建立靈活的流程策略配置，一方面實現多場景生產交付模式靈活支撐，另一方面通過數智化策略配置，甄別并攔截高風險異常訂單及不符合業務管理規則的訂單。過程(b)：貫通跨系統生產操作流程，暢

161、通“數字超級工廠”作業流水線依托流程治理七步法及 ESIA 方法論，通過售前售中售后的全流程起底，梳理流程斷點、堵點，打通 BOM 域流程環節,構建實現業務生產相關的管理域、生產域、網絡側全流程變革性重構，原有線下串聯的獨立操作環節升級為流程一體式貫通的數字化新流程，做法如下：1.針對生產域與管理域流程相互獨立，數據不通且流程需重復發起的問題，應用流程整合及系統集成，將生產流程與業務審批流程進行流程貫通，實現一次發起全流程自動貫通。2.針對中臺審核效率低的問題，應用流程簡化，將業務規則前置自動校驗，減少業務審核。3.針對客戶經理需多次上門問題，應用流程自動化，將原線下簽章，轉變為線上電子簽章。

162、4.針對中臺需要人工進行工單分配的問題，應用流程消除，將通過智能工單調度將原本需要人工進行工單調度的操作進行消除，轉變為系統智能調度。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告067過程(c)：AI 技術與生產業務場景深度融合，打造“數字超級工廠”高效智能運轉生產車間基于全流程環節極致體驗，高效生產的目標，通過對所有流程環節的分析，進行適配各環節智能升級的 AI 技術選型，通過分析在生產流程中，需要對資料審核圖片、受理操作、工單調度這三個關鍵環節進行升級賦能，選取了圖像識別、RPA 數字員工、算法模型這三項 AI 技術進行場景賦能，打造“智能審單車間”、“自動受理車間”、“智能調度車間”。一.

163、應用圖像識別技術實現智能審核，打造“智能審單車間”依托圖像識別技術，對生產資料進行智能化審單1.技術方案 應用算法模型包括：方向分類模型：使用 MobileNetV1 算法進行方向分類模型的訓練，特定圖片方向的檢；識別目標檢測模型：使用 ppyoloe 算法進行目標檢測模型的訓練，實現關鍵目標區域；檢測印章文字檢測模型：使用 DB+算法進行印章文字檢測模型訓練，實現印章中文；區域文字識別模型：使用 SVTR_HGNet 算法進行文字識別模型訓練，實現文字內容識別；人臉檢測模型：使用 yolov7 算法進行人臉檢測模型的訓練，實現證件中人臉的檢測；手寫體工整度判斷：使用 SVTR_HGNet 算

164、法進行文字識別，參數調優進行工整度判斷。2.業務應用方案本場景需要對審核資料的識別主要拆分為 4 種識別能力，分別為文件方向識別、印章識別、文字識別、手寫體識別。其中印章識別及手寫體識別需要合并使用多種算法模型。印章識別方案：使用目標檢測方法，檢測出圖像中的印章位置；將印章區域從圖片中摳出，使用文字檢測算法檢測印章圖像中的文字區域；使用文字識別模型識別出檢測到的文字內容。手寫體識別方案：使用文字識別模型識別結果+置信度判斷識別手寫體是否工整；對于不工整的提示重新寫，對于工整的使用文字識別模型識別手寫內容；對置信度參數調優，優化模型準確率。二.應用 RPA 數字員工實現自動受理，打造“自動受理車

165、間”構建數字員工基座平臺，圍繞中臺生產場景實現RPA輔助一線填單及中臺智能生產，通過智能補單、自動審單、智能監控，自動受理實現全量規則化操作環節的自動化操作，減少人工操作工作量，提升一線體驗，提高人員效能。1.技術方案面向中臺生產操作，構建數字員工基座能力2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告068通過 Aistudio 機器人設計器、Aiengine 機器人引擎、Aiconsole 機器人管家的 AI 能力聚合達到AIRPA 能力體系，實現作業任務分派調度、人機協同調度、作業接序調度等能力賦能的無人值守模式的生產。2.應用方案基于數字員工實現生產場景自動化聚焦客戶經理的便捷下單和中臺受理

166、人員的高效生產的目標，基于業務生產受理全流程，實現可提煉固定規則的操作環節全交由機器人受理，減輕一線不必要的人工操作，縮短受理時長，主要措施如下：輔助下單：RPA 賦能資源核查、客戶經理下單便捷化；自動審單：基于規則模型，數字員工代替人工審核家寬和 B2I 訂單；智能監控：起租通知、簽章通知；自動受理：訂單生產環節無人值守訂單自動轉定、批量業務自動操作。數字員工智能生產監控平臺通過數字員工智能生產監控平臺通過數字員工監控、作業詳情監控、作業軌跡監控、作業異常監控、機器人資源監控、機器人資源調度等對異常運行情況進行及時告警、資源進行自動化調配，確保數字員工的正常及高效運營。應用算法模型實現數字員

167、工智能化工單調度，打造“智能調度車間”以產品化設計打造“調度規則可配置、調度場景可共享、任務分發全自動”智能調度能力，支撐上海率先實現集約工單中臺全自動調度模式，主要做法：員工標簽模型：通過算法模型構建員工標簽，包括熟練度、偏好、空閑度、在崗狀態等；工單標簽：對工單進行實時打標，包括當前環節、業務操作、難易程度等；員工與工單匹配調度模型：通過算法模型，將工單實時匹配到最適配員工待辦進行處理；流程環節調度模型配置：對每個環節進行匹配模型訓練調優，獲取最適配調度模型。過程(d)：基于數字孿生技術，打造“業務生產全息數字孿生指揮中心”基于全流程數智化能力體系基礎上，構建生產全生命周期克隆仿真的數字孿

168、生平臺，通過統籌全局的中臺運營監控調度體系，貫通 BO 域，打通前中后臺各系統，形成大中小屏三級聯動機制；以數據指揮生產，實現統籌全局的運營調度數字大腦。數字大腦的建設細分以下幾個方面：一是以訂單為驅動采集全域生產數據，在生產流程各環節設置探針，實現貫通 B 域 O 域 M 域的數據自動采集和比對2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告069機制。二是完善生產運營各項數據指標，建立多維度指標監控矩陣。三是強化集約中臺監控預警機制，以訂單數據為核心,不斷優化生產瓶頸閾值配置，實現生產異常的自動觸發預警。四是加強中臺統一調度追單協調機制，通過中臺對異常問題定位分析，建立基于任務工單流的統一調度追

169、單機制，實現資源的合理有效調度。實施效果一.經濟效益上海聯通數智化的中臺生產體系建立并運營后，對企業運營成本支出有明細的改善作用，每年預計節省運營成本支出 1300 萬，其中：1.通過數智化中臺高效集約生產支撐，替代區分公司一線人工受理。以中臺 40%的人員增幅，完成了定比 215%的工作量增幅，2C 訂單生產成本下降了 40%，2B 訂單生產成本下降了 30%，年化運營成本節約了 400 萬元。2.通過引入 AI 替代人工生產，在實名制審核每年節省成本 100 萬。3.通過數智化生產模式推廣，電子簽章、電子賬單等替代傳統紙質受理單及賬單，每年節省紙質印刷及寄送成本約 800 萬。二.敏捷價值

170、上海聯通數智化的中臺生產體系建立并推廣運營后，成效明顯：政企訂單受理時長，從推廣前的 4.1天縮減至推廣后的 1.7 天；政企訂單，客戶經理的下單時長從原來的 2 天/單壓降到了 5 分鐘；訂單一次成功率，從推廣前的 85.8%提升至推廣后的 99.2%；公眾實名制合規率，從推廣前的 95.9%提升至推廣后的 98.8%。三.客戶價值本案例通過構建一線便捷下單工具，實現了一線的快速下單，提升一線客戶經理感知。由線下臨柜辦理業務模式拓展到線上線下協同便捷多渠道辦理模式；面向客戶實現家庭寬帶無條件受理。四.創新價值上海聯通在企業智慧生產領域的探索目前在行業內處于領先地位，該項目為行業首創，獲得 4

171、 項發明專利、3 項上海市管理創新獎項、2 項軟件著作權。五.質量價值本案例構建了訂單全流程貫通的生產運營體系，提升了企業在生產交付全流程的智能化能力，構建了下單、生產、監控、調度全方位覆蓋的一體化運營模式，并通過數字孿生管控臺，實現了全場景2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0701.企業數字化轉型，運營模式需要發生轉變，不同人員的認知不一樣，推進工作，特別是跨部門協同時，存在困難?？朔绞剑涸谕七M轉型的過程中，上海聯通注重全局性謀劃和整體性推進，明確了一把手作為推進數字化轉型的第一責任人。通過成立數字化轉型領導小組和轉型推進辦公室，建立了完善的轉型管理體系，并遵循“三圖一碑”（規劃圖

172、、路線圖、施工圖、里程碑）等方法，確保轉型工作有序推進。2.AI 能力應用初期，AI 相關人員儲備不足，應用效果不好?？朔绞剑荷虾Ｂ撏ㄗ⒅財底只芰w系的構建和 AI 能力研發人才梯隊的建設，實現了研發資源統籌、研發過程協同、研發成果共享和研發質效提升。通過一系列舉措帶動企業整體高效轉型。實施難度及復雜度的一屏統管。六.社會/生態效益良好口碑：“數字超級工廠”在公司內部推廣后，得到了一線客戶經理及中臺受理團隊的高度認可，一線感知得到大幅提升。社會價值：“數字超級工廠”所提供的線上簽章、電子簽名、電子表單等能力方便了客戶業務辦理，減少了客戶為辦業務而多跑路的情況，提升客戶業務辦理感知。行業標桿

173、：本案例榮獲 2023 年上海市企業管理現代化創新成果二等獎；榮獲 2023 年度中國聯通數字化大賽三等獎，在中國聯通合作伙伴大會上作為十大數智化成果之一進行發布，并在中國聯通主展臺-企業智慧運營板塊專項展出，案例打造了通信行業首個“數字超級工廠”。案例亮點（1）模式創新：打造首個通信行業的數字超級工廠，將傳統模式下的人工生產模式轉變為數據驅動的數字孿生業務生產流水線模式。（2）方法論創新：創新企業智慧運營方法，探索新型數字化技術，輸出“以場景為抓手、以價值為錨點，數據和流程雙治理協同，注智賦能企業運營”的實戰方法，切實發揮數據要素新質生產力作用。1.應用數據治理及數字化技術實現全業務生產要素

174、數字化，為全業務全流程自動生產夯實基礎。2.依托流程治理，打通跨系統流程環節，實現售前-售中-售后全流程貫通。（3）AI 應用創新：多種 AI 技術有機融合深度應用業務場景，形成適配業務場景的技術集成方案。1.專業AI能力深度應用于業務生產場景，實現“智能審核車間”“自動受理車間”“智能監控調度室”，打造數字孿生業務生產流水線。2.應用數字孿生技術，構建“業務生產數字孿生指揮中心”，實現全生產過程端到端一屏看全、一屏統管。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告071中國聯合網絡通信有限公司上海市分公司中國聯合網絡通信有限公司上海市分公司是中國聯通在上海的重要分支機構。按照上海主要行政區劃分

175、，上海聯通下設13個區分公司，全面服務于對口區域的經濟建設和社會發展；專門設立智慧城市、數字政府、工業互聯網、企業客戶、云網生態、金融科技、交通物流、醫療健康 8 個事業部和聯通（上海）產業互聯網有限公司，組建由聯通集團直屬的裝備制造軍團，服務上海城市數字化轉型需求，滿足各行各業數字化轉型需要，全面構建了以客戶為中心的扁平、協同、敏捷的組織。上海聯通深度參與和服務上?，F代化產業體系，在善政、興業、惠民層面做了大量的實踐，努力成為千行百業首選的“數字伙伴”。申報單位名稱單位簡介2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告072案例簡介為解決數據獲取、理解及使用困難、智能化支持困難、數字人才短缺和難

176、以構建統一數據管理體系等問題，打造出一個企業級數據服務平臺（簡稱：數據魔方），數據魔方是全行數據分析和數據服務體系的重要組成部分，平臺以滿足華夏銀行全行數據分析和數據服務需求為出發點，以實現服務運營與管理能力提升為立足點，充分發揮數據服務價值，為全行業務人員提供數據展示、數據加工及報表、報告制作等功能。通過內外部數據融合，構建精準營銷、智能風控、智慧經營和監管合規四大數據應用主題，提高全行數據應用能力，實現數據服務與運營的統一管理。平臺通過敏捷、協同和一體化管理的服務理念，充分發揮“業務+技術+數據”的團隊優勢，實現開發、管理、運營協同，推進業技融合與技管融合，為全行業務人員和科技人員打造了一

177、個全面、高效、便捷的數據使用和運營環境，構筑一體化企業級數據服務平臺，走華夏銀行特色的數據服務發展道路。此外，還將魔方相關培訓課程列入數據分析師數字化技能初級和中級課程，多次組織相關培訓，將平臺納入了數字化人才培訓認證體系，增強用戶使用積極性，又推動數字人才隊伍建設。0725.6 華夏銀行股份有限公司：華夏銀行企業級數據服務平臺 打造數智服務生態國有企業所屬領域2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告073背景和主要驅動力隨著社會進步和數字化發展，以及相關會議精神指示，我國經濟發展正從追求速度和規模的粗放式增長向注重質量和效益的精細化模式發生根本性轉變，數字經濟成為經濟發展關鍵驅動力。銀行業

178、作為國民經濟重要組成部分，更需響應國家戰略要求，積極推動數字化轉型，促進數字經濟與實體經濟深度融合，適應當前發展新形勢。近年來，華夏銀行在政策驅動與監管要求下，將數字化轉型確立為重要戰略轉型方向，堅持“數字華夏、智慧金融”的數科轉型目標，不斷加大科技投入，建設數字化人才體系，加速數據、科技、組織與人才等四大數字化能力建設，推進業技融合與技管融合，積極探索數字經濟與傳統銀行業的深度融合，全面推進數字化建設。面對著數據量的爆炸式增長、數據類型的日益復雜以及用戶對數據服務要求的不斷提高，我行主動對傳統數據服務模式進行改革，以解決傳統模式中數據來源單一、審批流程復雜、業務需求落地困難、響應市場變化慢等

179、諸多問題。戰略規劃：針對痛點，我行搭建數據魔方平臺，以滿足華夏銀行全行數據服務需求為出發點，以實現服務運營與管理能力提升為立足點，充分發揮數據服務價值，為全行業務人員提供數據展示、數據加工及報表、報告制作能力，實現數據分析自服務能力，構筑一體化企業級數據服務平臺。另一方面，行內制定 華夏銀行 2023-2028 年數字化人才體系建設行動方案，指出三項重點工作：一是構建企業級數字化能力圖譜，分層分類建立數字化人才標準和標簽體系；二是構建支撐萬人規模的培訓認證體系；三是啟動全行業務人員、數字化轉型相關崗位人員培訓和認證。行動路線圖：一.整合數據為實現數據標準化與高效協同的核心目標，設計了新的數據架

180、構，接入數據底座與數據中臺作為數據源，并完成多方資源的整合。其中，數據底座包含數據倉庫與數據湖，負責基礎加工、實時處理及歷史數據存儲，為數據中臺及分行數據集市提供堅實支撐；數據中臺則在“精準營銷、智慧經營、智能風控、依法合規”四大領域深耕，產出包括指標、標簽、文件在內的多樣化數據服務，服務于各類應用場景；分行數據集市作為補充，直接對接數據魔方應用層，滿足分行特有數據處理需求。二.搭建平臺數魔方旨在構建一個高效、智能、互動的數據生態系統，為用戶提供更優質的數據服務和更優秀的使用體驗，平臺打造了核心模塊，如首頁、數據超市、自助分析、魔方學院、魔方社區、我的魔方。三.應用場景數據魔方平臺構建了五類數

181、據服務場景供用戶使用。包括報表報告查看、數據探查和分析、自助報表制作、數據產品多端發布和管理、產品分享訂閱。四.運營推廣為保證各項既定目標的順利達成，有效提升數據魔方用戶活躍率，并為各分行在數據魔方運營評優工作中提供客觀依據，圍繞應用團隊協作、運營活躍情況、人才培養、生態社交情況四個方面，積戰略規劃和行動路線圖2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0741.取得成效數據魔方已經深入滲透到全行的日常業務運營中，成為眾多員工獲取和分析數據的重要工具：截至 2024 年 7 月，全行數據分析師認證達成初級認證 4115 人，占比 12.58%，達成資深認證 120 人，占比 0.37%；月活屢創

182、新高，總用戶近 33,000 人，月登陸用戶數 14965 人，全行占比 45.62%，月活用戶數 10,297 人，占全行用戶比例 31.48%，其中 821 位業務人員使用平臺進行自助數據分析和產品制作；2024 年共發布產品 1,153 個，其中總行 236 個，分行 917 個，助力智能風控、精準營銷等場景落地；加強自助工具培訓和數據運營，發布數據資源 158 個，輔助業務人員自助完成數據分析和應用制作，降低用數門檻，推廣業務自助和業技融合。2.經濟效益數據魔方自主研發，減少對外部技術提供商的依賴從而減少外包費用；可根據需求定制平臺功能的設計，節省了長期的技術支持和維護費用；平臺能自動

183、處理繁瑣的數據處理、分析工作，大幅降低人力成本，通過平臺的自助開發能力預計本節省其他項目人力預算 478 人月。3.社會效益通過數據魔方的實施加速了數字化轉型進程，平臺建不僅建設了全方位的數據服務體系，還構建了數字化人才隊伍，系統化地培養了 4115 個數據分析師，全行人數占比 12.58%。實施效果極推進數據魔方運營工作。運營推廣方面制定“有組織、有培養、有生態、有激勵”的“四有運營”方案、采取在“新世界論壇”上的“魔方學苑”板塊發布了系列實用帖子、提供學習資源、開展培訓項目等運營手段。實施難度及復雜度困難一：平臺基礎功能與 BI 自助、Report 開發等數據分析軟件提供的功能存在多套權限

184、且用戶訪問時明顯存在切換感，用戶體驗差。困難二：異構數據關聯分析性能比較低，且技術門檻較高。困難三：業務找不到數據、找到數據后字段含義不清晰、數據口徑不明確、數據審批流程復雜等業務用數難問題。1.技術創新平臺采用云原生系統框架，通過微服務架構結合數據工具和分布式數據技術構建具備高度分散性、彈性和可擴展性的應用系統，能應對大量用戶并發訪問和海量數據處理；PC 端支持可配置的管理模塊，保證系統可靈活定制、擴充；移動端應用部署將原 PC 端功能無需重新開發便遷移至移動設備，減少開發成本；系統和報表分析軟件深度集成，有效管理數據訪問和使用權限，既提升用戶體驗，又確保數案例亮點2025 央國企 AI+數

185、智化轉型研究報告075華夏銀行股份有限公司華夏銀行于 1992 年 10 月在北京成立，由首鋼集團獨資組建，是全國唯一一家由制造業企業發起的全國性股份制商業銀行。1995 年 3 月實行股份制改造，2003 年 9 月公開發行股票并上市交易，成為全國第五家上市銀行。截至 2024 年 1 季度末，華夏銀行在全國 120 個地級以上城市設立了一級分行 44 家，營業網點977 家，員工人數 3.98 萬人，形成“立足經濟中心城市、輻射全國、聯通全球”的服務體系。設有香港分行，控股 1 家金融租賃公司、1 家理財公司和 2 家村鎮銀行，基本形成了涵蓋銀行、租賃、理財等多個領域的現代金融集團。202

186、1 年被認定為國內首批系統重要性銀行，進入全國 19 家系統重要性銀行行列；2023 年英國 銀行家全球 1000 家銀行排名中，按一級資本排名第 46 位。申報單位名稱單位簡介據的安全性與合規性。平臺積極推進國產化替代，包括數據工具節點的國產化改造和中間件集群的國產化轉型，還運用大模型技術，開展智能化問答和報表自動制作探索。2.業務創新平臺接入多個數據源，對數據加工、提煉、整合，既提供了易于分析應用的數據集，又建立了統一的數據平臺，并通過優化數據使用申請流程提高應用效率；堅持質量第一的原則，嚴格落實數據治理規范，實現數據自主可控的定期更新，同時對接數據資產管理系統，通過統一標準和深度治理，實

187、現數據的一致性和規范性。平臺與 BI 自助分析、低代碼自助報表等工具深度集成，用戶可直接在平臺上進行業務數據分析、報表報告制作等操作，一方面提升工作效率和用戶使用體驗，另一方面也確保了數據使用的安全性和合規性；創新性引入自然語言搜索分析工具、大模型增強型數據分析工具等多種新興數字化技術，實現智能化問答和報表自動制作，讓非技術背景人員也能快速進行數據處理和分析，改變傳統保姆式數據服務模式。平臺利用個性化算法，支持千人千面和定制化可配置界面，滿足不同用戶的不同需求；增加更多移動端的功能，讓平臺全面融入移動化的辦公方式，用戶可以更輕松地應用數據。3.運營推廣我行依托數據魔方平臺，圍繞應用場景落地情況

188、、培訓及資質認定情況、人員活躍度情況、團隊協作情況四個方面積極開展相關運營工作，建立總、分行聯動運營機制，多次組織相關培訓交流活動，深入推廣數字人才認證和業務場景需求落地。平臺采用“平臺+數據服務+運營”模式，積極推動數據運營流通，將工具、數據、服務三者有機地結合在一起，增強業務人員、數據人員、運營人員間互動，構建數據生態，將數據服務從被動式數據滿足轉變為主動創新式數據引領。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告076案例簡介為推進廣西“一張網”融合發展，在新電力集團縣級供電企業業務管理融合的背景下，結合經營管理實際需求推進新電力集團財務管理變革，依托數智化技術打破現有的管理邊界，構建一套

189、既支撐生產經營“融合管理”又滿足獨立反映經營成果的財務管理體系，依托新電力集團網區財務分部構建“雙嵌入雙服務”財務管理融合體系，“雙嵌入”指財務人員、財務業務嵌入供電局，“雙服務”指服務新電力縣級供電企業和網區前端業務融合管理部門，支撐新電力集團縣級供電企業的高質量發展。核心內容包括四個方面：一是聚焦“四個統一”夯實財務管理根基，建立支撐高質量發展的財務管理體系；二是聚焦協同發展突破業務管理困境，建立高效運轉的財務管理工作機制；三是聚焦數據與技術“雙輪驅動”發展，健全業財融合的財務管理信息系統；四是聚焦高質量高素質財務人才隊伍建設，健全選育管用財務人才培養機制。0765.7 廣西電網有限責任公

190、司：基于電網企業融合背景下“雙嵌 入雙服務”財務管理體系構建與實踐國有企業所屬領域2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告077工作背景（一）“管理權”“所有權”分離模式下，縣級供電企業高質量發展的現實需求為推進廣西“一張網”融合發展，廣西電網公司與廣西農投集團簽訂組建新公司合作框架協議，成立廣西新電力投資集團有限責任公司（下稱“新電力集團”，由廣西電網公司控股），管轄廣西水利電業集團（廣西農投集團下屬企業）原來所轄 40 個縣的電網投資和經營管理責任，并于 2020 年 6月正式簽署資產重組協議并進行資產交割。2020 年底，為最快速度、最大力度、最大程度推進新電力集團發展，大力提升縣級供

191、電企業管理水平，啟動新電力集團融合發展，即采取“所有權”和“管理權”分離的方式，構建新電力集團本部“資本管控”+地市供電局“生產經營管理”的分權協同管控模式，積極打造央地融合發展的“示范區”。（二）世界一流財務管理體系建設中，企業財務管理水平顯著提升的迫切需求為推動中央企業進一步提升財務管理能力水平，解決部分中央企業集團化財務管控建設不到位、財務管理功能發揮不充分、財務管理手段落后于技術進步等問題，國資委印發了關于中央企業加快建設世界一流財務管理體系的指導意見，要求要著力推進財務管理理念、財務管理組織、財務管理機制、財務管理功能手段變革，重點強化五項職能。因此，在世界一流財務管理體系建設要求下

192、，如何在“所有權”和“管理權”分離模式下、生產經營管理融合管理過程中，保持新電力集團所屬各單位財務管理獨立性、先進性提出了重要的研究課題。（三）數據驅動決策的數智化轉型背景下，推進業財信息高度融合的內在需求數字化時代企業管理轉型升級，經營決策逐步從流程驅動向數據驅動轉變，跨部門、跨板塊協同合作日益增強，這就要求要打破數據壁壘，縱向整合財務系統、橫向連接各業務系統，推動業財信息全面對接和整合，推進業財信息全面融合、質量優價值高。在推進建設新電力集團高質量財務管理體系過程中，數智化轉型是重要的發展路徑之一。但在經營管理融合背景下，如何實現跨層級單位（三級單位與四級單位之間）的協同業務全貫通、全流暢

193、，如何保障業財系統應用深入、效能高效，如何保障業財數據質量，如何在智能化應用方面實現“彎道超車”等等，都是高效財務管理體系建設中需要思考和解決的一系列問題?，F狀和問題（一）“一張網”融合后企業管理短板凸顯在重組前，新電力集團所屬縣級供電企業資產、技術、管理等經營要素主要來自原地方電網企業，資源稟賦先天不足，管理方式比較粗放?！耙粡埦W”融合后，40 家縣級供電企業的管理短板逐步凸顯，既有歷史沿革的老問題，也有融合發展的新問題，難以滿足全新的現代管理理念和一流企業發展要求。如對企業經營管理的管控力度不足，在預算執行過程中進度嚴重滯后；如資金管理制度的執行剛性不強，銀行賬戶管理、銀企對賬、資金支付等

194、基礎性工作不扎實；如在會計核算過程中，對企業會計準則的理解不深，會計信息質量有待進一步提升。因此，針對管理過程中短板、弱項，迫切需要制定行之有效的提升措施，保障財經法律法規、公司財務規章制度在新電力集團得到全面貫徹執行。（二）財務管理水平“內生增長”存在局限性并購整合后，由于新電力集團各縣級企業的企業文化、管理要求相比原來變化比較大，存在“水土不服”的情況。其次新電力集團財務人員水平參差不齊，管理觀念比較滯后、基礎比較薄弱、會計背景和主要驅動力2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告078戰略規劃和行動路線圖基礎知識不扎實，“等、靠、要”思想比較普遍，缺乏先進的財務管理理念。按照新電力集團發

195、展的總體目標，要求新電力縣級供電企業達到“四個一”目標（即新電力縣級供電企業財務制度和工作流程“統一規范”、財務系統“一體運轉”、經營管理和資金安全防控“一個水平”、財務支撐和服務“一個標準”），在當前的管理水平下短期內困難還比較大。并且，新電力集團所屬各縣級供電企業的地理位置大部分都比較偏遠，經濟不發達，在現有條件下僅依靠新電力集團自身的能力，在短期內各縣級企業的財務管理水平難以取得突破性進展及大幅度提升。因此，需要通過引入外部力量，破解“內生增長”“自我提升”的局限性，產生“1+12”的管理協同效應。（三）財務管理信息系統功能亟待優化完善在“一張網”融合后，按照“一體運轉”要求在新電力集團

196、所屬各縣級供電企業推廣廣西電網公司統一的信息系統。但是整套系統的功能設計、開發建設均是從垂直管理層級角度考慮，滿足了業財橫向協同的管理要求。但是，在“所有權”和“管理權”分離的情況下，現在的管理信息系統無法滿足新電力集團縣級供電企業生產經營“融合管理”與財務管理“獨立反映”的需求，協同功能存在堵點、斷點，業財數據無法通暢流轉，未能滿足生產經營融合后的數據匯總反映，難以通過信息系統綜合反映業務管理融合的成效。同時，由于并購后推進了財務管理信息系統的統一，與原有的系統變化較大，新電力集團縣級供電企業對系統架構不熟悉、應用不熟練，系統實用化深度不足、數據質量不高，無法通過信息系統有效支撐財務經營管理

197、水平的提升。因此，在數智化快速轉型時代，迫切需要優化完善財務管理信息系統功能，推進實現“兩權分離”下的業財協同功能貫通，跨單位層級匯總反映融合管理成效，不斷推進新電力集團財務管理水平邁上新臺階?？傮w目標在新電力集團縣級供電企業“兩權分離”的背景下，堅持“守正創新”原則，結合經營管理實際需求推進新電力集團財務管理變革，依托數智化技術打破現有的管理邊界，構建一套既支撐生產經營“融合管理”又滿足獨立反映經營成果的財務管理體系，支撐新電力集團縣級供電企業的高質量發展。（一）轉變管理理念，立足實際推進財務管理轉型堅持系統發展觀念，將財務管理體系變革放到新電力集團融合發展的大環境中進行思考，立足集團管資本

198、、地市供電局管生產經營的業務實際，構建適應新電力集團縣級供電企業發展的財務管理體系，實現與業務協同聯動、聚合發力。（二）服務業務發展，打破邊界推進財務組織變革為支撐經營業務融合發展，對新電力集團縣級供電企業財務管理和人員實現集約，由地市供電局實現嵌入式延伸管理，打破組織邊界、業務邊界，在各地市供電局設立新電力集團網區財務分部，集中管理新電力集團縣級供電企業會計核算和財務管理業務。（三）健全管理機制，強化硬約束推進穩定發展為支撐新電力集團縣級供電企業的跨越式發展，健全預算管理、司庫管理、會計核算及報告、財務監督、經營考核等管理機制，并推進有效發揮作用，深化資源投入產出效益，強化經營目標、關鍵指標

199、的硬約束，完善財務風險管控，保障企業可持續、健康發展。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告079（四）深化數智化轉型，推進財務管理工具現代化優化完善財務管理信息系統，實現業財協同場景全貫通，推進系統功能實用化，支撐新電力集團縣級供電企業經營業務全流程可監測、可穿透、可管控；強化業財數據質量，充分釋放數據價值，推動經營決策向數據驅動轉變，有力支撐財務管理轉型升級?？傮w設計思路結合新電力集團縣級供電企業融合發展的實際需求，遵循經營成果獨立反映的原則，以財務人員融合為切入點，以數智化技術為支撐點，打破跨單位財務管理業務邊界，構建“雙嵌入雙服務”財務管理融合體系，更好地支撐戰略、服務業務，滿足縣

200、級供電企業高質量發展需求。雙嵌入：一是指成立新電力集團某網區財務分部（與地市供電局財務部聯合辦公），將集約的網區財務分部人員嵌入到地市供電局財務部，通過專業分工由供電局業務骨干手把手教提升專業水平。二是指將新電力集團縣級供電企業會計核算和財務管理業務，按照業務分類嵌入供電局的財務管理業務，堅持統一標準進行審核，充分發揮供電局業務骨干在會計稽核、資金支付復核的審核把關作用，不斷夯實財務管理基礎。雙服務：一是指網區財務分部服務于新電力縣級供電企業，獨立反映各縣級供電企業的經營成果。二是指網區財務分部服務于網區前端業務管理部門，方便業務人員綜合掌握網區經營管理方面的情況及存在問題。工作成效（一）聚焦

201、“四個統一”夯實財務管理根基，建立支撐高質量發展的財務管理體系1.基于合規性原則，構建適應“管理融合”的財務核算及報告體系堅持維護新電力集團作為 40 家新電力縣級企業的出資主體地位，根據公司法、會計法等2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告080有關規定，理清與廣西電網公司的經濟利益界限，維持其獨立的財務管理職能和經營主體地位，履行相應的“資本管控”職責，按照統一的核算辦法及會計核算科目體系，單獨核算并反映新電力集團縣級供電企業的經營成果，并按照要求編制法定財務報表及報告，實現核算方法、會計政策、會計科目、會計報表（法定）“四統一”。結合新電力集團電網項目投資管理要求，設立 11 個利潤

202、中心分別核算各網區工程項目成本，實現了核算統一、操作分離的項目成本核算模式（核算統一指核算賬套統一，操作分離指由 11 個網區財務分部在同一個賬套下的不同利潤中心進行核算），同時滿足了獨立核算與管理融合的要求，推進高效反映電網項目建設成本。另一方面，綜合考慮經營業務管理融合需求，制定融合管理報表，如預算執行情況分析表等，實現一體反映網區經營業務管理情況。融合管理以來 11個新電力集團網區財務分部共出具報表 2.41 萬份。2.基于安全性原則，建立資金要素齊全資源集中的司庫管理體系一是強化資金支付管控，啟動融合后率先啟動網銀 Ukey 移交至供電局財務部，實現資金支付第三級復核集中管理，2021

203、 年 4 月底 40 家新電力縣級供電企業的所有資金支付業務全部集約到屬地供電局財務部統一管理，實現資金支付全集中、強管控，從支付關口卡住資金安全隱患。二是精簡銀行賬戶管理體系，為建立精簡高效的銀行賬戶管理體系，組織新電力縣級供電企業開展銀行賬戶專項清理工作，按照能銷盡銷的原則進行清理，重點對冗余賬戶、無實際業務賬戶、地方性銀行賬戶進行清理，累計完成清理賬戶 836 個，從賬戶源頭防范資金安全風險。指導新電力集團建立新資金歸集體系，全年資金歸集率超 99%。三是落實資金計劃管控，全面推行資金計劃管控，由弱控逐步過渡到強控，實現無資金不支付，資金計劃由編制、發布、執行全流程固化到系統上，強化對資

204、金資源的統籌管理能力。2023 年資金執行率達 99.30%，2 年時間實現從零到 99 的大幅提升。四是加強特殊資金管理，推進新電力集團縣級供電企業接收同級特殊資金主體的日常財務管理，并在南電財開具特殊資金賬戶，并納入統一資金監測體系，實現新電力特殊資金可監測，保障企業資金安全。新電力集團各單位累計設立 90 個特殊資金賬套。3.基于效益性原則，構建資源配置精準高效的全面預算管理體系以“預算安排、開支標準、過程管控和效果評價”為主線，在新電力集團縣級企業健全業財融合的全面預算管理體系。一是提升預算編制質量，依據“專項+自控”的成本分級管控策略及業務管控界面，由地市供電局垂直式組織新電力縣級企

205、業開展預算編制，按照“優先安排+量入為出+暫緩安排”成本業務優選排序原則開展預算審核，促進成本預算管理更加貼近新電力集團發展實際。2022-2023 年五項費用預算平均下降 17.62%，生產性成本占可控成本總額的比重提升 4 個百分點。二是強化成本執行進度管控，統一各單位成本費用項目，每月自動獲取源數據，通過橫向數據對比、與目標計劃對比，基于融合管理可實現單位內不同費用類型、網區內不同單位、網區間相同費用進行對比，識別成本超支、進度緩慢、突擊花錢、等費用及單位，通過亮燈預警推進新電力集團縣級供電企業成本執行均衡度大幅提升，2023 年成本開支進度同比提升超 10 個百分點，有效避免年底突擊花

206、錢。三是建立花錢問效評價機制，基于成本支出與業務改善聯動對標的“花錢問效”綜合評價機制，充分評價成本投入對收入利潤指標的提升作用，以及對電能、服務、電網架構的改善作用，實現全方位的“花錢問效”，建立成本投入產出與效益之間的指標關聯評價，強化成本投入與業務產出效益評價，進一步優化成本預算資源配置，更加精準服務于業務發展。2023 年新電力集團利潤總額同比增長 4.63%。4.基于規范性原則，完善安全可靠全閉環管理的財務監督管理體系一是夯實日常財務監督?；谪攧杖藛T、業務“雙嵌入”財務管理，對縣級供電企業日常財務報2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告081銷業務的真實性、合規性、合理性，逐筆

207、逐項審核把關，“一把尺子”丈量到底，推進審核標準與地市供電局的統一，實現對新電力集團縣級供電企業經濟業務的全面、穿透式監督，新電力集團縣級供電企業財務基礎管理水平大幅提升。二是做實財務專項監督工作。由網區供電局統籌組織開展網區內各單位的財務專項監督工作，聚焦重點問題、典型問題、共性問題開展專項監督檢查，深入追溯問題產生根源，并有針對性地提出幫扶措施，實現“問診把脈”與“現場開方”想結合，助力提升縣級供電企業的財務管理短板。財務管理融合的近 2 年多時間，各網區累計開展財務專項監督檢查共 106 次，累計派出檢查小組 93 個，發現問題超 800 個，覆蓋全部 40 個新電力集團縣級供電企業。（

208、二）聚焦協同發展突破業務管理困境，建立高效運轉的財務管理工作機制1.突破發展困境推進組織變革，實現協同發展一是突破“內生增長”困境實現財務融合管理。并購后新電力集團縣級供電企業面臨著管理要求的大幅提升，由于原有管理基礎比較薄弱，歷史包袱比較嚴重，管理存在“水土不服”，難以通過自我提升實現財務管理水平的提升。為實現融合管理協同提升，通過成立新電力集團財務分部，突破財務管理的單位邊界，推進地市供電局財務管理人員嵌入財務分部，“手把手”“結對子”式助力新電力財務管理人員提升。共成立 11 個財務分部，選聘 139 名財務人員。二是全面嵌入財務業務管理提升工作質效。在并購后，新電力集團執行廣西電網公司

209、統一的財務規章制度，統一 11 項財務業務領域的 22 項制度。但在執行過程中，存在理解不透徹、執行不到位的問題，通過財務分部全面嵌入新電力集團財務核算業務與財務管理，以統一的標準交叉開展審核，供電局財務業務骨干重點嵌入業務審核節點，如會計稽核崗、資金支付二級復核崗等，通過審核把關快速提升新電力集團縣級供電企業的財務管理水平。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告082財務管理權責界面清單序號關鍵業務事項新電力集團地市供電局（新電力集團財務分部）1預算管理1.負責新電力集團預算管理工作；負責組織、編制、審核、上報新電力集團預算方案，根據公司批復的預算方案分解下達并組織執行。2.負責預算執行

210、情況的跟蹤管理、執行情況分析工作。1.負責供電局集約管理的費用支出的溝通協調和統籌平衡。2.負責指導區域內新電力集團縣級企業開展預算編制、預算執行情況的管理、分析。2成本、收入管理1.負責新電力集團收入、成本的管理和分析。2.負責完善新電力集團成本管理體系建設，制定成本管控策略，并跟蹤管理成本執行情況。3.負責清理存量的財務與營銷數據差異。1.負責收入、成本核算，組織開展財務營銷對賬工作。2.負責成本收入業務的審核，對業務的合法合規性進行把關。3資金管理1.負責新電力集團資金計劃管理。2.負責組織開展資金集中管理、現金流管理工作。負責新電力縣級企業銀行賬戶開立、銷戶等審批。3.負責資金風險管控

211、，組織實施開展資金安全檢查，防控資金安全風險。1.負責區域內新電力縣級企業資金支付。負責審核區域內新電力企業資金計劃。2.負責區域內新電力集團縣級企業資金安全日常管理，配合開展資金安全檢查，防控資金安全風險。3.負責區域內新電力縣級企業銀行賬戶的日常管理。4融資管理1.負責新電力集團融資管理。2.負責匯總、審核、上報融資計劃，組織開展對外融資工作。5擔保管理1.負責上報新電力集團擔保事項。2.負責組織對擔保事項進行跟蹤管理，防范風險。6會計基礎管理工作1.負責新電力集團會計基礎管理工作。1.負責區域內新電力縣級企業財務核算和會計基礎管理工作。7財務報表管理1.負責新電力集團本部及合并口徑報表編

212、制、上報。2.負責審批下屬縣級供電企業年度決算報表。1.負責區域內新電力縣級企業月報、季報及年報報表編制。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告083財務管理權責界面清單序號關鍵業務事項新電力集團地市供電局（新電力集團財務分部）8稅務管理1.負責新電力集團稅務管理，組織稅收繳納，研究稅收政策，爭取稅收優惠，組織納稅變動情況分析，組織做好稅務檢查工作。1.負責指導區域內新電力縣級企業稅收籌劃工作。9資產價值管理1.負責新電力集團資產管理工作。2.按權限審批資產處置事項。1.負責區域內新電力縣級企業資產核算與管理。10保險管理1.按要求對新電力集團資產進行投保，并組織開展損失索賠工作。1.負責

213、指導區域內新電力集團縣級企業開展出險報案和索賠工作。2.負責協調業務部門同步加強縣級企業保險索賠的指導和管理，做好橫向溝通工作。11國有產權管理1.組織開展管制類股權轉讓、產權償劃轉，產權登記等工作并報公司審批。12工程成本管理1.負責新電力集團本部工程項目管理工作。1.負責區域新電力縣級企業工程項目核算與管理。2.負責與項目建設管理部門間的溝通協調。13工程決算管理1.負責工程項目財務竣工決算批復工作。1.負責區域新電力集團工程項目竣工決算的編制、審核、上報。14物資管理1.負責新電力集團本部工程項目相關的物資核算與管理。1.負責區域新電力縣級企業物資核算與管理。15捐贈管理1.負責新電力集

214、團捐贈事項的報批、報備。2.負責捐贈情況分析與統計。3.負責按權限審批下屬單位捐贈事項。負責區域新電力縣級企業捐贈核算與報表上報。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0842.“雙服務”提升業務支撐效率，推進提升經營質量為滿足業務前端管理融合發展的業務需求，并充分考慮縣級供電企業股份制公司管理模式相互適應的管理模式，保持獨立經營、獨立核算，在這個過程中優化財務管理服務支撐能力。一方面，財務分部需滿足業務前端融合管理的需求，接收源端業務的融合式管理，并輸出融合式的管理數據，支撐業務前端的一體化管控。另一方面，保持先進供電企業經營成果的獨立反映，滿足集團“資本管控”的需求，保持縣級供電企業會

215、計賬套“獨立核算”，并出具獨立的法定報表。在雙重服務業務過程中，清晰明確新電力集團、地市供電局（新電力集團財務分部）的財務管理職責界面，推進財務融合管理機制高效運轉，有效支撐新電力集團的高質量發展。制定 15 個事項、44 項工作職責，出具 1.92 萬份管理報表。（三）聚焦數據與技術“雙輪驅動”發展，健全業財融合的財務管理信息系統1.以實用化監測體系為抓手，深化系統功能應用在并購整合后，新電力集團縣級供電企業財務人員對系統架構不熟悉、應用不熟練，難以短期內發揮財務管理信息系統對業務的支撐。為進一步強化財務業務的線上化管控，防范業務“體外循環”，在財務管理融合要求下，對新電力集團縣級供電企業的

216、系統應用進行監測（即設置各功能模塊的業務處理及時性、準確性、規范性等指標），通過系統實用化監測指標深化系統功能應用，實行網區一體化考核，由所屬供電局網區進行幫扶帶，考核結果納入供電網區執行排名通報，實現數據“對齊看”，系統實用化水平大幅提升，數據質量不斷提升，數據價值逐步顯現，推進經營決策逐步向數據驅動轉變。實用化考核由融合初期得分 65.27 分提升至 95.16 分，提升率達 45.79%。2.以業財協同融合貫通為目標，持續優化完善系統功能一是加快業財協同有效銜接。構建新電力集團本部“資本管控”+地市供電局“生產經營管理”財務協同管理模式，各前端業務（人資、資產、營銷）開展新電力集團“一棵

217、樹”新業務組織模式（新電力集團 40 家縣級供電企業按照地市歸屬關系調整到相應的地市供電局組織機構下）調整。但是由于合法合規性要求，新電力集團需獨立反映經營成果，各縣級供電企業財務管理信息系統需保持原“兩棵樹”業務組織模式。在這一背景下，為解決業財協同貫通問題，優化原有系統的業財協同交互模式，通過增加字段、增加判斷條件等模式實現業財協同貫通。二是完善財務融合管理系統支撐。在財務管理方面，為滿足業務前端融合管理的需求，在經營成果方面獨立核算、獨立報告的模式，建設管理口徑科目匯總表、網區管理報表等模式，支撐業務前端管理融合的數據需求。同時，為實現一個賬套、分單位核算管理的新電力集團電網項目核算模式

218、，建設利潤中心功能實現“核算統一、操作分離”的系統需求，滿足不同場景下經營數據匯總與經營數據隔離的需求。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告085（四）聚焦高質量高素質財務人才隊伍建設，健全選育管用財務人才培養機制1.選齊配優財務分部人員，健全財務人才選拔機制一是完善財務分部人員配置。明確新電力集團財務分部人員編制歸屬新電力集團，崗位面向網區內所轄新電力集團縣級供電企業、所在網區供電局公開競聘，擇優錄取。在配置崗位過程中，充分考慮財務獨立核算要求、財經法規關于不相容崗位相互分離及資金安全內部控制的需要，明確財務負責人、預算管理、成本管理、工程管理、財務稽核及資金支付三級復核等崗位必須單獨

219、設置。通過競聘擇優錄取 139 名財務人員至 11 個財務分部。二是健全人才流動機制，充分用好公司現有人才選拔機制，實現人才有序流動，各財務分部定期或不定期收集財務人員空缺需求，履行手續后按照“公開招聘、競爭上崗”方式，通過內部相應層級人才市場平臺選拔財務人員，實現財務人才有序流動，推動高素質人才向核心業務、重要崗位進行流動。2.深化人才培養工作機制，大力提升高素質財務人才比例一是深化橫向人才交流培訓。針對新電力集團財務人才存在的專業素質不高、高端人才嚴重缺乏、中間力量相對薄弱、后備補充較為不足等問題，結合財務融合管理，依托財務分部實現與供電局財務人員的橫向交流，通過供電局財務業務骨干的傳幫帶

220、，提升新電力財務人員的思想認知、業務能力及專業素質。建立輪崗交流機制，采用“內部輪崗+橫向交流+業財輪崗+外部交流”的綜合培養模式，積極培訓“多面手”增強財務人員綜合素質。二是豐富人才培養模式。依托會計技能競賽、財務監督檢查、財務重大專項攻關、財務課題研究等形式提升新電力財務人員專業技能。近年來組織參加了電價知識競賽、會計稽核競賽、財經技能競賽等，在比賽期間，財務人員堅持人人學、日日練，扎實掌握專業知識與技能，達到以賽促學、以賽驗學的效果，切實提升財務人員專業水平。搭建財務專業“人才庫”，由各層級單位選拔業務骨干組成監督檢查組成員，通過“理論培訓”+“現場實踐”，有效提升檢查成員的業務能力及綜

221、合素質，對表現優秀的組員考察并選拔納入公司財務專業“人才庫”，作為公司后續財務人才培養的“蓄水池”。近 3 年新電力財務人員共有 149 人次獲取初、中級職稱，32 人次獲得公司級以上獎勵，在廣西電網公司層級團體競賽中獲二、三等獎。廣西電網公司在構建新電力集團縣級供電企業財務融合管理體系過程中，結合實際業務管理需求開展的理念變革、組織變革、業務變革，通過分步推進的方式完成了體系的執行落地，實踐成果初顯成效。（一）構建財務融合管理體系為推動新電力集團縣級供電企業財務管理能力快速提升，有效防范化解財務管理風險，制定新電力集團縣級供電企業財務管理融合方案，構建新電力集團本部“資本管控”+地市供電局“

222、生產經營”財務協同管理模式，在 2022 年全面實現 40 家新電力縣級供電企業的財務管理，通過三年時間完成 6大項融合里程碑工作事項。融合管理下，每年完成 45.98 萬筆會計憑證，40 家縣級供電企業在年度財務決算中均取得中介機構出具的無保留意見審計報告。（二）打破邊界設立網區財務分部新電力集團在地市供電局分別設立新電力集團網區財務分部，與地市供電局財務部聯合辦公，接受地市供電局直接管理，負責新電力集團縣級企業資金、收入、成本、工程、物料、報表、分析等會實施效果2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告086（一）管理創新1.構建適應“管理權”與“所有權”相分離的財務管理體系為了推進新電力

223、集團縣級供電企業的高速發展，契合生產經營管理與地市供電局管理融合的發展提升路徑，構建財務融合管理、經營成果獨立反映的管理體系，加快推進實現新電力集團縣級供電企業財務制度和工作流程“統一規范”、財務系統“一體運轉”、經營管理和資金安全防控“一個水平”、財務支撐和服務“一個標準”。2.打破管理邊界變革財務管理組織，推進實現財務管理融合為支撐融合管理體系推進財務管理組織變革，打破財務組織在單位內部的“小循環”，組建網區財務組織的“大循環”，即網區財務分部，突破單位壁壘，為財務融合管理奠定基礎。通過人員、業務的相互交叉、相互融合，實現了財務的融合管理，推進新電力集團縣級供電企業財務管理水平邁向新臺階，

224、有力支撐業務管理融合的財務需求。3.破解“內生增長”局限性難題，打造“雙重服務”支撐體系在新電力集團僅靠自我提升實現財務管理水平飛越的局限性，依托網區財務分部實現人員與業務“雙嵌入”機制，通過地市供電局業務骨干傳幫帶，在短期內大幅提升縣級供電企業財務管理水平。同時，在這個過程中網區財務分部實現財務“雙重服務”支撐，一方面服務縣級供電企業，另一方面服務網區業務部門的融合管理，最終支撐縣級供電企業的高質量發展。（二）應用創新1.建設跨單位組織系統功能，夯實融合管理根基在合法合規性的前提下，保持新電力縣級供電企業經營成果的獨立反映，單獨核算經濟業務實質，真實反映資產負債、成本費用和利潤。但在財務融合

225、管理的要求下，建設網區科目數據匯總查詢，實案例亮點計核算與財務管理業務。2022 年共成立 11 個新電力集團網區財務分部，通過網區內競聘集約 139 名新電力縣級企業財務人員至網區財務分部。明確劃分新電力集團、新電力集團財務分部、縣級供電企業的財務專業管理權責界面，涉及新電力集團財務分部 18 項，推進分權協同管控模式高效運轉。（三）完善財務管理信息系統功能為支撐地市供電局對網區內新電力集團縣級供電企業財務融合管理，滿足對經營管理一體化管控，優化完善財務管理信息系統，打破單位層級支撐按照網區匯總科目匯總表及管理報表數據。目前已支撐實現 40 家新電力縣級供電企業科目匯總表數據，按照網區歸屬分

226、別列入 11 個網區進行匯總。為滿足新電力集團電網項目投資管理要求，在新電力集團下設立一個會計賬套，按照網區內設 11 個利潤中心，支持各網區財務分部分別核算本網區項目成本，實現核算統一、操作分離的協同管理模式。2022-2023 年該模式下完成 123,652 張單據、122,685 筆會計憑證的處理。（四）實現業務融合財務獨立的業財協同交互為推進融合管理模式下的業財協同功能貫通，對業務管理系統及財務管理信息系統協同交互方式進行優化升級，支撐“一棵組織架構樹”與“兩棵組織架構樹”的協同交互，實現在業務前端三級單位與財務側四級單位的協同貫通，大幅提升業財融合深度。融合管理模式下新電力集團縣級供

227、電企業上線業財協同接口 110 個，業財協同場景貫通 83 個，每年完成 34.21 萬張協同單據。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告087現跨單位組織的科目匯總功能，支持一體化管控網區經營數據，并支持生成網區管理口徑報表。為支持新電力集團電網項目投資管理要求，開發利潤中心功能，實現了核算統一、操作分離的項目成本核算模式，同時滿足了獨立核算與管理融合的要求。2.優化系統協同交互模式，深化業財融合成效新電力集團業務管理融合下，前端業務系統重新調配單位組織架構，突破“雙組織架構樹”模式，即歸屬于新電力集團下的縣級供電企業，調整至網區供電局組織架構下，但財務管理信息系統組織架構樹保持不變，導

228、致業務系統與財務管理信息系統之間無法協同。為實現協同管控支撐業財融合管理，對系統的協同交互模式進行優化，專門針對新電力單位擴充交互字段，支撐在一套系統下實現兩種協同交互方式，實現新電力集團融合管理下的業財協同貫通。廣西電網有限責任公司廣西電網有限責任公司是南方電網公司的全資子公司，位于南方電網五省區的中部，主營電網經營和電力投資、建設、生產、購銷、修配、咨詢等業務以及電力科學研究、技術開發、技術監督、技術服務、發電、輸變電及配套電力工程承試、電動汽車充電設施建設運營等相關業務，承擔著為廣西經濟社會發展提供可靠優質電力保障的重任。申報單位名稱單位簡介2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告08

229、8案例簡介退保金管控對保障公司現金流、維護市場秩序、維護客戶資源、提升客戶滿意度、防范欺詐行為、糾正退保偏差、提升公司價值等方面具有積極作用與重大意義。本項目計劃通過搭建退保數據寬表與分析平臺、明確退保真實原因，指導退保挽留方向、刻畫退?？蛻舢嬒?、找出更容易退保的客戶，提前進行干預挽留，通過內外勤聯動的挽留流程、不同產品和場景差異化的話術、客戶未來權益演示等抓手，結合產品策略及品質管理、續收服務及人員分配優化、“灰產”治理，以營運服務流程優化為主，全保單生命周期閉環管理，形成項目矩陣“組合拳”，達成項目愿景。0885.8中國太平洋人壽保險股份有限公司：退保金風險管控國有企業所屬領域2025 央

230、國企 AI+數智化轉型研究報告089背景和主要驅動力實施難度及復雜度退保金管控對保障公司現金流、維護市場秩序、維護客戶資源、提升客戶滿意度、防范欺詐行為等方面具有積極作用與重大意義。痛點難點：退保風險缺乏閉環管控。近三年退保金額持續增長，影響營運經驗偏差，造成客戶資源及體驗損失，擴大費差，影響現金流穩定性。以數智服務為支撐，建立全生命周期閉環退保管控體系。搭建退保數據寬表與分析平臺作為數據支撐；進行退保原因清洗，明確退保真實原因，指導退保挽留方向；刻畫客戶畫像，找出更容易退保的客戶，提前干預，再通過內外勤聯動的挽留流程、不同產品和場景差異化的話術、客戶未來權益演示等工具支持，以及前端管控、中端

231、發力、后端治理的閉環管理，實現退保金總量可控的目標。通過搭建退保數據寬表與分析平臺、明確退保真實原因，指導退保挽留方向、刻畫退?？蛻舢嬒?、找出更容易退保的客戶，提前進行干預挽留，通過內外勤聯動的挽留流程、不同產品和場景差異化的話術、客戶未來權益演示等抓手，結合產品策略及品質管理、續收服務及人員分配優化、“灰產”治理，以營運服務流程優化為主，全保單生命周期閉環管理，形成項目矩陣“組合拳”，達成項目愿景。通過高概率退?？蛻裘麊蔚南掳l，使業務部門能夠提前對這些預流失客戶進行干預挽留，預計將助力業務實現退保挽留率 0.5%，退保挽留金額 1155 萬元。1、退保金風險管控項目的競爭力、行業領先性及在自

232、主研發方面擁有獨特優勢。搭建數據監控分析平臺，實現退保風險模型搭建、高退保風險清單分發、數據分析與追蹤，三大主線任務循環迭代。功能上，可任意組合維度和指標進行靈活并精準的分析，不斷迭代模型并抓取退保高發特征，分發給前端業務管理者，協助挽留客戶，通過集約化制式看板、屬地化自主分析策略，自動化風險排查。戰略規劃和行動路線圖實施效果案例亮點2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0902、運用聚類、lightGBM 等算法對退保風險客戶進行識別，提升識別的準確性、促進高效運營。通過特征維度切片聚類建模，保證精準率的同時，嘗試不斷提高召回率，不同特征賦予不同分值后，綜合考慮客戶近期行為，如電話咨詢現

233、價等，百分制賦值客戶退保分值，高低排序，定期下發高概率退保名單，實時維護及校準模型。退保原因分類甄別，退保行為預判，指導精細化前中后端管理舉措。中國太平洋財產保險股份有限公司中國太平洋保險（集團）股份有限公司（以下簡稱“太保集團”）是中國領先的保險集團之一，是在上海、香港和倫敦三地上市的保險公司。中國太平洋人壽保險股份有限公司（以下簡稱“太保壽險”）成立于 2001 年 11 月，是太保集團旗下專業壽險子公司。太保壽險緊扣高質量發展主題，打造服務體驗最佳的壽險公司，致力做壽險行業的長期主義者。太保壽險提供人壽、健康和意外傷害等多元化保險產品與服務。近年來，太保壽險縱深推進“長航”轉型，多元渠道

234、助力新業務價值實現良好增長，市場地位穩中有升，風險底線持續鞏固，綜合實力不斷提升，服務實體經濟和社會民生質效進一步增強。申報單位名稱單位簡介2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告091案例簡介為應對供應鏈業務日益增長的人工成本問題，建發股份數字化中心基于多種先進智能技術，打造融合多種智能功能于一身的數字員工“小 T”，其可以代替用戶完成信息化辦公中大量重復性的工作，全面賦能供應鏈各項業務，在降本增效、優化流程、提高用戶滿意度等方面取得了顯著成效。091國有企業所屬領域5.9廈門建發股份有限公司：運用AI智能化技術，賦能供應鏈 業務全面數字化轉型2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告09

235、2背景和主要驅動力為了推動智能技術與供應鏈業務深度融合，助力企業單位數字化轉型，建發股份數字化中心深挖供應鏈業務痛點，打造“容 E 錄”、“容 E 審”、RPA 機器人等智能系列功能，全面賦能供應鏈板塊各項業務，助力公司降本增效。智能化技術的引入和建設，是建發股份根據整個企業為藍圖進行充分調研，制定的以 AI 技術為基礎的智能化數字轉型總體戰略規劃，旨在全面賦能建發股份下各個業務單位，助力完成數字化轉型。首先，完成智能化技術能力的選型、引入和建設；其次，完成智能化新技術和業務現行系統平臺的高效集成，使各個系統高效協同；最后，深入供應鏈業務一線，深挖業務痛點，推進智能化技術和業務的深度融合，不斷

236、推進業務智能應用場景的落地，科技賦能業務發展。1.“容 E 錄”智能錄入：為切實有效地提升單據錄入效率、減少手工錄單錯誤，公司基于現在主流的先進技術，建設智能單據錄入功能，實現了對供應鏈貿易豐富文檔的智能識別與關鍵信息抽取。截至目前，已成功應用于 20 幾家業務單位，涉及業務單據場景等 20 余個。2.“容 E 審”智能審批：為實現審批流程高效、精準、智能化，公司引入構建了以 AI 技術為核心能力的全新審批模式，減少了因人為因素導致的審批錯漏，大大提升了審核工作的準確率及效率。截至目前，共完成 320 個場景落地。3.RPA 機器人技術：應用 RPA 智能化技術，實現在供應鏈板塊業務中，替代人

237、力完成大量重復性的機械工作，釋放更多人力，更加專注于供應鏈行業的市場深耕；截止目前，RPA 機器人已在 30 個經營單位廣泛應用，打造“數字員工”87 名，在運行自動化場景約 313 個，累計節省人力成本約 5600 萬?，F有的人工智能模型通常在對供應鏈行業特殊字符等行業數據的訓練方面存在不足，因而難以支撐供應鏈行業復雜的業務場景需求。通過不斷對比評估完成智能化技術能力的選型、引入和建設，通過系統設計完成智能化新技術和業務現行系統平臺的高效集成，使各個系統高效協同；同時深入供應鏈業務一線，深挖業務痛點，推進智能化技術和業務現行系統平臺的高效集成。實施效果戰略規劃和行動路線圖實施難度及復雜度20

238、25 央國企 AI+數智化轉型研究報告093案例亮點公司憑借自身豐富的供應鏈運營業務場景，深入調研業務需求，通過引入先進的智能化技術，完成智能化新技術和業務現行系統平臺的高效集成，打造了單據自動識別和智能錄入的智能錄單系統、審批流程自動化的智能審批系統等系列應用。廈門建發股份有限公司廈門建發股份有限公司是“財富世界 500 強”廈門建發集團有限公司旗下核心成員企業，是以供應鏈運營和房地產開發為雙主業的現代服務型企業。公司業務始于 1980 年，1998 年 6 月由廈門建發集團有限公司獨家發起設立并在上交所掛牌上市。公司上市以來連續多年高速發展，營業收入、凈利潤、凈資產等主要經濟指標以年均接近

239、 30左右的速度增長。2024 年財富中國公司 500 強排行榜，建發股份有限公司位居第 29 位。申報單位名稱單位簡介2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0945.10 中移物聯網有限公司：數智引領、貫穿業財全景 中移物聯網數智化平臺實踐案例簡介為了解決物聯網公司銷售項目財務分析、回款完成情況分析、預算執行分析和業績考核分析等線條對全業務流程信息支撐的迫切需求，結合集團推進數智化轉型的思路，我們提出了一種不改變業務系統前提下的解決方案。方案以場景為驅動，以數據為基礎，構建項目全景、回款完成情況、預算執行、業績考核的全流程數據場景智能應用。通過這種應用，公司可以實現數據從分析支撐向場景主

240、動消費的轉變。這將提高數據的使用效率和業務處理速度，降低錯誤率，從而提升整個業務流程的運營管理效率。094國有企業所屬領域2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告095物聯網公司財務數智化平臺為提高日常項目、預算、回款及考核相關管理工作的效率，提升業財管理效能，促進業財融合，深入落實公司“大平臺+小場景”戰略，數智化平臺打造業財全景視圖。實現以業促財、以財促業務的業財全景建設來以提升日常管理能力，助力業務發展和價值創造的目的。通過平臺實現，匯聚數據、引入技術，賦能四大領域應用。背景和主要驅動力實施效果戰略規劃和行動路線圖2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0962025 央國企 AI+

241、數智化轉型研究報告097實施難度及復雜度案例亮點目前公司業財全景化建設存在的癥結主要包括：1.不同系統間存在數據交互壁壘：財務部門跟蹤項目情況時，需要從市場銷售系統、應收系統、供應鏈系統、集中化 ERP 系統、報賬系統等多個系統分別導出業務數據，導致 ICT 項目財務分析工作量較大。2.跟進效率有待提升：業務部門對回款完成情況工作的跟進效率存在不足，目前通過郵件發送各部門應收管理員回款總目標/完成，沒有具體責任人，導致回款清理不及時，耗時長，完成效率低。3.數據信息缺失：部分考核指標因需多部門協同管理存在考核指標數據分散且滯后的，主觀指標需要人工參與，導致信息不足業務部門難以跟進。4.部門分工

242、調整導致責任制存在分歧：業財全景分析涉及的協同部門眾多，因分工調整等因素，難以鎖定責任單位。隨著集團系統集中化推進，管理域歷年積累的業務數據分散在集中化、省側的各專業生產系統中，同時跨業務部門跨系統業務場景支撐需求較為迫切，缺乏敏捷化高復用支撐手段，影響公司運營管理效率。1.業務先進性業財全景應用通過收集各個系統中的數據，展示業務數據的全流程信息，提高數據獲取的時效性，從財務分析的角度，實現智能業財數據分析展示，向業財人員或風險管理部門發出風險或問題的預警提示，幫助規避風險。同時，可以通過權限管控要求，分級分權展示不同維度的業財全景數據，滿足靈活多樣的數據消費需求，為各級任務提供決策支持能力。

243、業財全景應用可以根據不同用戶群體實施差異化的管理，滿足不同場景的需求，實現個性化的數據應用能力，并根據用戶的職責權限進行數據屏蔽，確保數據的安全性，滿足數據安全管理的需求。2.架構先進性通過 Saas 和交付類應用服務模式，可快速上架各類業務，架構采用分層雙中心部署，基于微服務架構，支持容器化、橫向擴容，具備高并發、可擴展、高容錯、分布式、數據安全等特征，技術路線清晰合理且容易復現。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告0983.成果先進性賦能一線和管理人員自主使用，實現業務智能化交互創新，提升場景協同效率和 IT 價值變現。業財全景化技術是基于業界主流前端 Echarts 組件進行智能可

244、視化分析和自主研發的 InsightV 洞見平臺進行自定義圖表應用，可擴展分布式數據基座融合多來源數據，實現主流技術的有效融合改進，技術路線清晰合理且容易復現。4.成果推廣性本成果以 SaaS 和交付類服務方式，基于用戶業務需求客制化開發，基于組件封裝使用，復用性高，業務耦合度低，通用技術手段適應性強，服務端統一部署維護，一站式提供服務，無需重復建設基礎應用，已在多個場景應用案例，推廣過程中經濟效益性綜合評價高，后續將逐步推動內外部單位的應用落地。2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告099中移物聯網有限公司2012 年 9 月，中移物聯網有限公司（以下簡稱物聯網公司）在重慶市成立，注冊資

245、金 35 億元，是中國移動成立的首家專業化全資子公司，也是國內第一家由運營商成立的專業物聯網運營企業。物聯網公司立足重慶布局全國，員工近 3000 人，在北京、南京、廣州、深圳、武漢、西安等地設有分支機構。物聯網公司正在加速構建 5G 時代物聯網產品體系，以連接為基礎，卡位芯片、操作系統、模組、硬件四類入口，打造 OneLink、OneNET、OneCyber 三大平臺，深耕視頻物聯網（VIoT）、城市物聯網（AIoT）、產業物聯網（IIoT）三大業務領域，構建物聯網統一線上商城，實現生態閉環。申報單位名稱單位簡介2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告1001 數字產業創新研究中心,中國軟

246、件行業協會信息主管（CIO）分會，錦囊專家,晉陽數字經濟產業研究院.2024 中國 CIO&CDO 研究報告R.北京:數字產業創新研究中心,2024.2 億歐智庫.2024 年央國企數字化轉型發展研究報告R.北京:億歐智庫,2024.3 中國信息通信研究院.中國數字經濟發展研究報告（2024）R.北京:中國信息通信研究院,2024.4 用友，德勤.國資國企數智化轉型白皮書（2024）R.北京:用友，德勤,2024.5 數字產業創新研究中心.2024 DIIRC 央國企數字化轉型十大趨勢R.北京:數字產業創新研究中心,2024.6 中國電子信息產業發展研究院，信息化與軟件產業研究所.人工智能賦能

247、新型工業化：范式變革與發展路徑R.北京:中國電子信息產業發展研究院,2025.7 獵聘大數據研究院.上市央國企數智化進程中人才就業趨勢R.重慶:獵聘大數據研究院,2024.8 騰訊研究院，騰訊企鵝有調，清華大學二十國集團創業研究中心.2023 數字化轉型指數報告R.北京:騰訊研究院,2023.9 艾媒咨詢.2023 年中國企業數字化轉型發展白皮書R.廣州:艾媒咨詢,2023.10 艾瑞咨詢.2023 年央國企數字化升級研究報告R.北京:艾瑞咨詢,2023.11 愛分析.2023 央國企數字化廠商全景報告R.北京:愛分析,2023.12 愛分析.2023 央國企數字化實踐報告R.北京:愛分析,2

248、023.13 青藤云安全.央企、國企數字化轉型安全建設指南R.北京:青藤云安全,2023.14 沃豐科技.央國企 AI 數字化選型實踐指南R.北京:沃豐科技,2022.15CIO 時代研究院，北達軟架構咨詢與培訓中心，大信創圈.央國企信創白皮書基于信創體系的數字化轉型（2022）R.北京:CIO 時代研究院,2022.16 數字產業創新研究中心,錦囊專家,北京大學光華管理學院董小英研究團隊.中國數字企業白皮書國企&民企對標篇 2019R.北京:數字產業創新研究中心,2019.參考文獻2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告101版權申明本書所有內容版權與解釋，歸中國軟件行業協會信息主管（CI

249、O）分會（北京捷恩旭技術咨詢有限公司）所有。未經書面許可，任何公司及個人，均不得使用本書中數據用于商業行為。有意轉載或合作請聯系錦囊專家：（+86）1064712008研究團隊指導專家：孫杰、王仰富、肖鵬中國軟件行業協會信息主管(CI0)分會：李圓、王慧、祝華夏、付媛媛、張齊齊、趙博智2025 央國企 AI+數智化轉型研究報告102掃碼關注中國軟件行業協會信息主管（CIO）分會 查看更多咨詢掃碼添加小錦微信加入行業交流群中國軟件行業協會信息主管（CIO）分會是中國軟件行業協會的分機構，是 2017 年 6 月，經中國軟件行業協會第七次理事會第二次通信會議表決通過，批準成立。中國軟件行業協會信息主管(CIO)分會是中國軟件行業協會的直屬二級分會，目前服務中國 CIO用戶超過 2 萬名，連接各省市 CI0 協會及聯盟 30 余家，不定期通過大型年會、行業論壇、參觀考察等，為 CIO 的成長提供培訓、咨詢等服務。依照中國軟件行業協會章程開展活動，在中國軟件行業協會和CIO 分會委員會的領導下，在業務上接受 CSIA 指導和監督。培訓合作：張老師 135 8178 2826活動合作：李老師 139 1150 3059會員服務：李老師 138 1027 0527電話：010-64712008網站：http:/