數(shù)據(jù)驅(qū)動型汽車企業(yè)典型業(yè)務(wù)場景

數(shù)字化轉(zhuǎn)型，開放發(fā)展是關(guān)鍵。一方面我們要加快突破數(shù)字關(guān)鍵核心技術(shù)，扎實推進新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，建立完善數(shù)據(jù)要素資源體系，創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；另一方面要積極參與數(shù)字經(jīng)濟國際合作，加快構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟開放體系，加強國際數(shù)字經(jīng)濟治理，在開放發(fā)展中培育我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新優(yōu)勢、拓展新空間。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根本任務(wù)是價值體系優(yōu)化、創(chuàng)新和重構(gòu)。組織（企業(yè)）是一個創(chuàng)造、傳遞、支持和獲取價值的系統(tǒng)，每一項數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動都應(yīng)圍繞價值效益展開，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在根本上是要推動其價值體系優(yōu)化、創(chuàng)新和重構(gòu)，不斷創(chuàng)造新價值，打造新動能。對于以組織（企業(yè)）為基本單元的其他經(jīng)濟活動，這一點也同樣適用，其價值體系沒有得到優(yōu)化、創(chuàng)新和重構(gòu)，不能稱之為成功轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的體系架構(gòu)和方法機制應(yīng)始終以價值為導(dǎo)向，通過周期性明確價值新主張，提升價值創(chuàng)造、價值傳遞的能力，轉(zhuǎn)變價值獲取方式，創(chuàng)新價值支持、價值保障支撐體系，穩(wěn)定獲取轉(zhuǎn)型成效。數(shù)字經(jīng)濟具有高創(chuàng)新性、強滲透性、廣覆蓋性等優(yōu)勢特點。數(shù)字技術(shù)、數(shù)字經(jīng)濟可以推動各類資源要素快捷流動、各類市場主體加速融合，助力市場主體重構(gòu)組織模式，實現(xiàn)跨界發(fā)展，打破時空限制，延伸產(chǎn)業(yè)鏈條，其本身不僅是新產(chǎn)業(yè)、新經(jīng)濟的重要組成部分，更是改造和提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的利器。數(shù)據(jù)驅(qū)動型汽車企業(yè)典型業(yè)務(wù)場景近兩年來，受國際國內(nèi)疫情的發(fā)生反復(fù)以及原油價格的飆升，汽車銷售受到了一定的沖擊。就國內(nèi)來說，隨著疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)的統(tǒng)籌推進，車企和經(jīng)銷商的生產(chǎn)經(jīng)營活動正逐步回歸正軌，廣大汽車從業(yè)者應(yīng)認真總結(jié)本次疫情緊急事件帶來的沖擊，并以此為契機升級企業(yè)管理機制，運用數(shù)據(jù)提升企業(yè)治理和經(jīng)營管理的現(xiàn)代化水平。（一）軟件定義汽車（自動駕駛運行模擬）在萬物互聯(lián)、以及CASA（連接性、替代動力系統(tǒng)、共享出行和自動駕駛）帶來的顛覆性變革的背景下，主機廠、供應(yīng)商面臨著一個多世紀以來最大的課題：軟件定義汽車。保即使在AmazonEC2競價型實例由于需求量大而無法使用時模擬仍可運行。利用AmazonS3構(gòu)建數(shù)據(jù)湖來存儲和訪問不斷增加的從自動駕駛汽車和模擬中所收集和存儲的數(shù)據(jù)量達到PB級的信息。該公司利用AutoScaling等產(chǎn)品，在高峰時段，管理數(shù)量高達8倍的乘客，并利用AmazonRedshift獲得客戶見解，為其拼車產(chǎn)品LyftLine提供支持。使用AmazonKinesis通過系統(tǒng)收集生產(chǎn)事件，并利用AmazonDynamoDB的可擴展性實現(xiàn)了多數(shù)據(jù)存儲，其中包括一個為所有乘車服務(wù)存儲GPS坐標的乘車跟蹤系統(tǒng)。在6個月內(nèi)將每次乘坐的IT成本降低40%；向領(lǐng)導(dǎo)和開發(fā)團隊提供詳細的成本指標；允許工程師減少浪費并驗證支出減少；使工程師能夠制造新工具并節(jié)省資金。（二）云數(shù)據(jù)中心賦能數(shù)據(jù)驅(qū)動型解決方案在過去幾年里，寶馬集團一直致力于使用數(shù)據(jù)和預(yù)測分析來保持其在汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的前沿地位。同時該集團也面臨數(shù)據(jù)分散、不易獲取、IT設(shè)施陳舊，支持新的需求反應(yīng)速度慢的挑戰(zhàn)。為此，寶馬集團需要開發(fā)具有足夠敏捷性的解決方案，支持各內(nèi)外部需求，同時賦能數(shù)據(jù)使用者實施訪問的權(quán)限，并遵守隱私和安全法規(guī)要求。重新構(gòu)建其本地部署數(shù)據(jù)湖，并將其遷移至亞馬遜云科技，云數(shù)據(jù)中心（CDH）可處理并整合來自車輛傳感器和整個企業(yè)其他來源的匿名數(shù)據(jù)，使創(chuàng)建面向客戶的應(yīng)用程序和內(nèi)部應(yīng)用程序的內(nèi)部團隊能夠輕松獲取這些數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)向了混合式托管服務(wù)，通過差異化組件以及創(chuàng)建能夠擴縮以滿足數(shù)據(jù)工程師需求的環(huán)境來降低設(shè)置的復(fù)雜性。借助云上數(shù)據(jù)門戶，使用高級搜索算法和可輕松查詢的數(shù)據(jù)幫助CDH用戶發(fā)現(xiàn)可信賴的數(shù)據(jù)集，進而生成全新的洞察。普及大規(guī)模數(shù)據(jù)使用，每天處理來自數(shù)百萬車輛的數(shù)TB遙測數(shù)據(jù)。這賦能寶馬集團運用從CDH攝入、收集和細化的車隊數(shù)據(jù)更好地解決問題，將問題解決在萌芽之時。為寶馬集團開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動型IT解決方案奠定了基礎(chǔ)，加速創(chuàng)新。（三）在自動駕駛領(lǐng)域連接和管理大量設(shè)備的IoT自動駕駛對基礎(chǔ)設(shè)施的核心需求就是海量數(shù)據(jù)的采集和處理。Momenta的測試車利用安裝在車上的各樣傳感器，在汽車行駛過程中隨時感應(yīng)周圍的環(huán)境，進行靜態(tài)/動態(tài)物體的辨識、偵測與追蹤，并結(jié)合高精度地圖數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自動駕駛的能力。一輛測試車，每天路面測試產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可達TB級。除了測試車以外，隨著Momenta面向高/快速道路的MpilotHighway和面向泊車場景的MpilotParking發(fā)布，也會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)需要處理。一個穩(wěn)定、可靠、高性能、易擴展的IT基礎(chǔ)架構(gòu)，對高速成長的Momenta來說非常重要。使用AmazonS3進行車端傳感器數(shù)據(jù)收集，一方面車端系統(tǒng)會在行車過程中隨時根據(jù)傳感器采集到的信息進行駕駛決策，另一方面，每一輛測試車也會在路面測試中實時地、智能化地篩選和采集高價值數(shù)據(jù)，傳回上云后通過眾包標注，供模型訓(xùn)練使用。借助亞馬遜云科技IoT服務(wù)，構(gòu)建車云一體的數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)實時位置回傳、指令下發(fā)、車輛控制以及大量IoT設(shè)備的管理。在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方面，Momenta將所有在車端采集的有效數(shù)據(jù)傳回云端，云端根據(jù)這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生更好的算法，再推至車端，車端更新之后，使得算法更加穩(wěn)定、精確度更高，這就形成了一個閉環(huán)。利用云上機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施，對底層和訓(xùn)練框架進行優(yōu)化，以實現(xiàn)對特有場景的支持。在公司創(chuàng)新加速時，更加穩(wěn)定高效。通過使用AmazonIoT服務(wù)，Momenta只用了兩周時間，就快速搭建出一個量產(chǎn)自動駕駛解決方案的產(chǎn)品原型，并且驗證了設(shè)計方案的可行性。提升開發(fā)效率，節(jié)省運維成本。使用云上機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施，使Momenta能夠以經(jīng)濟高效的方式快速訓(xùn)練模型并進行調(diào)優(yōu)。此外，Momenta維持了非常精簡的運維團隊。同樣的規(guī)模，如果不用云，至少需要10人以上的運維團隊。Momenta的業(yè)務(wù)覆蓋全球市場過程中，一方面可以通過亞馬遜云科技全球的區(qū)域?qū)崿F(xiàn)快速部署；另一方面可以有更多機會利用整個亞馬遜的全球資源進行市場拓展。（四）據(jù)驅(qū)動型消費品與零售企業(yè)典型業(yè)務(wù)場景目前，零售企業(yè)對于數(shù)據(jù)的應(yīng)用仍然不足，61%的零售商不能快速獲取信息以應(yīng)對多變的環(huán)境；88%的零售商難以從數(shù)據(jù)中獲取可執(zhí)行的洞見；平均只有43%的數(shù)據(jù)被零售商視為可操作；僅有16%的零售商利用數(shù)據(jù)發(fā)展和提升競爭優(yōu)勢。對于客戶旅程中所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，零售商應(yīng)有的放矢地進行使用，例如在客戶參與、銷售與規(guī)劃、線上線下門店運營、供應(yīng)鏈和分銷、數(shù)據(jù)科學(xué)以及核心零售業(yè)務(wù)應(yīng)用程序等場景中進行數(shù)據(jù)驅(qū)動模式布局。1、精細化分層，數(shù)據(jù)賦能消費者體驗升級個護行業(yè)某頭部美護發(fā)品牌由于新銳品牌不斷強勢崛起，面臨存量競爭激烈，以及店鋪會員規(guī)模急速提升的問題。提升高價值會員長期價值貢獻與溢價能力成為品牌亟待深挖優(yōu)化的一大課題。品牌需要從產(chǎn)品思維轉(zhuǎn)換向用戶思維的運營模式。核心是圍繞消費者全生命周期，精準聚焦各階段各渠道目標消費者的需求，增強和消費者的互動，提升消費者的終身價值，實現(xiàn)以消費者為中心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。站內(nèi)外精細化運作會員觸點，以新會員專享入會禮做高效承接，有效提升用戶回購頻次，回購率較歷史大促上升明顯。打造會員心智，提升高價值會員粘性：通過店鋪不同優(yōu)惠券權(quán)益與人群核銷率數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，員人群已形成領(lǐng)券及會員日心智，表現(xiàn)為發(fā)券面額與領(lǐng)券率成正相關(guān)，并與會員日等特定活動有高相性；同時激活了部分優(yōu)質(zhì)沉睡會員，有效提高了高價值會員的長期價值。客群精細化分層，群聊互動玩法承接：通過深挖私域人群畫像并進行分層，利用差異化的權(quán)益吸引入群，打造基于人群消費價值的群聊分層體系。會員日運營效果高于同行同層TOP5品牌均值，新會員綁卡率、會員人群活躍率均較之前實現(xiàn)了有效提升。通過細分化運營策略，有效提高了會員進店瀏覽轉(zhuǎn)化率，從而實現(xiàn)消費者精細化運營提效。2、產(chǎn)品組合與匹配傳統(tǒng)的產(chǎn)品組合優(yōu)化方法成本高、速度慢、容易出現(xiàn)人為錯誤，并且依靠每年一次的手動審查無法最大限度地提高產(chǎn)品的可靠性和可持續(xù)增長，而且手動審查無法滿足當(dāng)今消費者快速變化的期望。某智能手機品牌使用數(shù)據(jù)驅(qū)動進行產(chǎn)品組合優(yōu)化可以幫助零售商做出更好、更可持續(xù)的決策，以有效地為客戶提供他們需要的產(chǎn)品。預(yù)測消費者需求和下一步行為。數(shù)據(jù)分析可以根據(jù)過去的購買行為預(yù)測消費者的下一步行為及其對市場趨勢的反應(yīng)。這使零售商能夠更好地了解哪些商品預(yù)計需求量較大，從而能夠更明智地決定哪些商品需要優(yōu)先進貨。分析多源的客戶數(shù)據(jù)。利用機器學(xué)習(xí)挖掘和分析來自相關(guān)品牌、競爭對手和社交媒體的數(shù)據(jù)，然后將這些見解與零售商客戶的消費行為進行比較，幫助以更低的成本開展更準確的產(chǎn)品組合預(yù)測。此外，算法可以在數(shù)據(jù)發(fā)生變化時自動更新結(jié)果，使零售商能夠?qū)崟r跟蹤消費者的需求。成本更低的產(chǎn)品組合規(guī)劃：通過使用AI技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)品組合規(guī)劃過程的自動化，零售商可以實時分析消費者的期望，同時避免年度手動審查的運營成本。更有效的庫存決策：數(shù)據(jù)可以生成更準確的產(chǎn)品推薦，使零售商能夠就庫存做出更明智的決定。（五）據(jù)驅(qū)動型工業(yè)制造企業(yè)典型業(yè)務(wù)場景作為助力本輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，以深度學(xué)習(xí)為代表的新一輪人工智能技術(shù)呈現(xiàn)出爆發(fā)趨勢，工業(yè)智能迎來了發(fā)展的新階段。通過海量數(shù)據(jù)的全面實時感知、端到端的深度集成和智能化建模分析，工業(yè)智能將企業(yè)的經(jīng)營管理分析與決策水平提升到了全新高度。目前，相當(dāng)一部分制造企業(yè)已經(jīng)構(gòu)建了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理體系，以數(shù)據(jù)的存儲、關(guān)鍵詞檢索為主。但企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)流程復(fù)雜各異，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)較為粗放，難以有效的沉淀并在業(yè)務(wù)場景中賦能企業(yè)員工，缺少可用性、易用性，發(fā)展瓶頸較為明顯。因此，部分制造業(yè)的龍頭企業(yè)正在積極推進部署基于人工智能技術(shù)的新一代數(shù)據(jù)體系，為業(yè)務(wù)賦能、賦值、賦智，助力企業(yè)在激烈的市場競爭環(huán)境中占據(jù)一席之地，并實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長。1、數(shù)據(jù)流程分析助力工業(yè)制造企業(yè)增產(chǎn)升能隨著數(shù)據(jù)分析能力的提高，預(yù)測分析正演化為一種有力的工具，可以大大提升預(yù)測效率以及運營和績效。通過有效監(jiān)測與分析數(shù)據(jù)，關(guān)注數(shù)據(jù)異常流程，從而優(yōu)化生產(chǎn)模式是自動化制造企業(yè)不可避免地數(shù)字化之路。從所有大眾工廠接受的綜合數(shù)據(jù)（通過鏈接機器和舊的應(yīng)用程式），改進大眾的生產(chǎn)流程?；谡麄€企業(yè)的標準平臺，跨工廠擴展生產(chǎn)中的解決方案（如數(shù)字車間管理解決方案）。通過可擴展性的數(shù)據(jù)湖為工廠提供標準，并通過標準方法中獲得的實施速度，靈活性和文化理念幫助加速項目的落地實施。將生產(chǎn)效率和生產(chǎn)率提高30%。通過物聯(lián)網(wǎng)核心和亞馬遜云科技平臺服務(wù)將車間連接到一個中央數(shù)據(jù)目錄，使用ML/AI完成繁重的工作，并為整個企業(yè)建立良好的安全標準。通過一系列微服務(wù)驅(qū)動和擴展平臺功能，大眾商業(yè)社區(qū)可以迅速采用這些微服務(wù)，而不用基于每個用例。（六）據(jù)驅(qū)動型技術(shù)、媒體與通信企業(yè)典型業(yè)務(wù)場景在技術(shù)媒體和通信領(lǐng)域，數(shù)據(jù)應(yīng)用的成熟度因行業(yè)而異。電信公司在擁抱數(shù)據(jù)方面往往走得最遠，這要歸功于該行業(yè)長期以來對運營效率和客戶獲取/保留的關(guān)注。數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)廣泛用于面向客戶的活動，如聯(lián)絡(luò)中心和客戶參與，以及后臺活動，如制造和物流。展望未來，使用數(shù)據(jù)分析進行預(yù)測，并打造更多權(quán)限用戶體驗，可以將大量客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的見解，從而進一步促進業(yè)務(wù)增長。（七）據(jù)驅(qū)動型生命科學(xué)與健康管理企業(yè)典型業(yè)務(wù)場景精準醫(yī)學(xué)（在考慮醫(yī)療選擇時考慮個人的遺傳、環(huán)境、歷史和生活方式）已成為一種有效且成本低廉的疾病治療和預(yù)防形式。醫(yī)療數(shù)據(jù)（個人數(shù)據(jù)以及匿名歷史醫(yī)療數(shù)據(jù)）的可用性和數(shù)量不斷增加，這使醫(yī)療從業(yè)者能夠更精確地滿足患者的需求并采取適合的治療。同時，醫(yī)療保健組織不僅為患者做出醫(yī)療決定，他們還將做出運營決策，與企業(yè)一樣，醫(yī)院需要確保供應(yīng)充分滿足需求。1、數(shù)據(jù)驅(qū)動精準醫(yī)療和個性化健康行業(yè)發(fā)展如何使用預(yù)測性見解，根據(jù)個人的生活方式、現(xiàn)實環(huán)境、生物識別數(shù)據(jù)和基因組學(xué)，主動診斷、預(yù)防和治療未來的疾病。查找跨多個數(shù)據(jù)集的連接。通過機器學(xué)習(xí)算法將治療結(jié)果與健康數(shù)據(jù)集（例如患者數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)文獻、生活方式信息、基因構(gòu)成和病史）連接，從而為醫(yī)療保健專業(yè)人員提供詳細的見解和預(yù)測以采取行動?？焖偈占头治龊Ａ繑?shù)據(jù)。借助AI和機器學(xué)習(xí)功能，企業(yè)可以比手動流程更有效地收集、存儲和分析大量數(shù)據(jù)。幫助他們能夠根據(jù)大量患者的遺傳變異數(shù)據(jù)更快地進行研究，并更快地開發(fā)靶向療法。開發(fā)個性化的治療和護理。通過AI數(shù)據(jù)分析，醫(yī)療保健提供者可以發(fā)現(xiàn)、呈現(xiàn)和利用基于個人獨特特征的信息。這有助于為每位患者提供個性化的護理。早期診斷可提高效率并降低成本。全面詳細地了解患者的醫(yī)療狀況和基因構(gòu)成，實現(xiàn)早期診斷。早期治療通常更有效、成本更低，并能夠促進健康的生活方式改變。更有效的治療。專為個人設(shè)計的藥物（而不是萬能的藥物）可以更有效地治療醫(yī)療問題，并節(jié)省資金和資源。更健康的社會規(guī)范。對生活方式如何影響醫(yī)療保健結(jié)果的更實證、數(shù)據(jù)驅(qū)動的理解可以告知和促進更健康的社會行為。2、數(shù)據(jù)驅(qū)動醫(yī)院管理，塑造更智能的醫(yī)院新冠疫情大流行下，醫(yī)院患者的人流量不斷創(chuàng)造新高，巨大的壓力使得醫(yī)療資源極度緊張，如何通過數(shù)據(jù)預(yù)測患者數(shù)量的高峰和低谷，并相應(yīng)地有針對性的調(diào)整醫(yī)院人員配置和資源水平，已經(jīng)成為了各個醫(yī)療保健組織不得不重視的問題。未來資源需求的預(yù)測：數(shù)據(jù)挖掘、建模和分析應(yīng)用可以幫助組織根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時情況分析做出面向未來的預(yù)測。例如，確定最佳庫存以滿足醫(yī)院再入院率的上升，或者需要哪些新機器/用品來滿足季節(jié)性需求。全面分析大量詳細數(shù)據(jù)，提供更清晰的健康狀況圖景。識別具有高影響力的模式和趨勢：對各種數(shù)據(jù)源的AI支持的徹底分析，從而揭示潛在的影響的趨勢和模式，例如，供應(yīng)短缺的高風(fēng)險地區(qū)。更快的資源水平調(diào)整，導(dǎo)致更低的成本和更好的結(jié)果。幫助醫(yī)療保健組織在面對未來可能出現(xiàn)的情況時，更快地做出反應(yīng)（甚至采取先發(fā)制人的行動），降低成本并創(chuàng)造更好的健康結(jié)果。在重大風(fēng)險發(fā)生之前預(yù)測并解決它們。數(shù)據(jù)預(yù)測分析可以重點關(guān)注大規(guī)模風(fēng)險領(lǐng)域，幫助組織避免機構(gòu)失敗和患者的次優(yōu)健康結(jié)果。（八）據(jù)驅(qū)動型金融服務(wù)企業(yè)典型業(yè)務(wù)場景金融服務(wù)業(yè)正面臨包括數(shù)據(jù)監(jiān)管制度、合規(guī)風(fēng)險等外部挑戰(zhàn)，也面臨著敏捷性需求以及業(yè)務(wù)目標與轉(zhuǎn)型需求不匹配的內(nèi)部挑戰(zhàn)。因此，金融服務(wù)業(yè)都在尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功路徑，開放數(shù)據(jù)、提升客戶體驗、價值鏈去中介化等顛覆性力量在不斷塑造著金融服務(wù)業(yè)的未來。1、應(yīng)用數(shù)據(jù)來預(yù)測、預(yù)防和檢測欺詐和可疑的金融交易某商業(yè)銀行面臨嚴峻的交易欺詐挑戰(zhàn)，需要更快速、更準確地預(yù)測和發(fā)現(xiàn)欺詐，以減少年度欺詐損失，更好地管理欺詐解決客戶體驗，提高客戶和合作伙伴的信任度和交易合規(guī)性。在解決欺詐問題的過程中，數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式可以實現(xiàn)以下三個方面的助力：實時監(jiān)測欺詐行為：銀行部署的機器學(xué)習(xí)模型，可以監(jiān)測實時交易的可疑數(shù)據(jù)，并立即發(fā)出警報。發(fā)現(xiàn)人工不注意的可疑活動：銀行使用AI模型可以在大量數(shù)據(jù)中快速準確地識別可以活動，這將使銀行能夠分析可疑交易和轉(zhuǎn)賬。同時還可以幫助減少誤報的數(shù)量，從而降低合規(guī)成本。標記消費者交易欺詐：機器學(xué)習(xí)模型通過研究傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中的歷史交易模式，使用異常監(jiān)測發(fā)現(xiàn)異常賬戶活動，進而預(yù)測未來交易的潛在欺詐。以自動識別和分析個人和組織的風(fēng)險因素，不斷掃描眾多數(shù)據(jù)源中的線索，從而再潛在欺詐發(fā)生前加以解決。減少欺詐，提高信任：銀行可以使用監(jiān)測模型顯著減少整體欺詐，從而提高客戶信任度和整體客戶體驗。減少人工審計、降低欺詐檢測成本：數(shù)據(jù)支持的欺詐檢測模型可以減少人工審計的需要，從而潛在地降低銀行欺詐檢測操作的總體成本。2、數(shù)字化核保提升運營效率傳統(tǒng)保險核保方法的最大局限在于，它們依賴于與具有相似屬性的人群相關(guān)的精算和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而不是根據(jù)被保險人的實際。某保險企業(yè)盡管過去幾年對獲客和保單續(xù)保的數(shù)字化進行了大量投資，但進展依舊緩慢，未能有意義地擴大其現(xiàn)代化核保的投入，使得核保效率低下。自動化核保過程：通過文本挖掘和NLP技術(shù)賦能無需人工干預(yù)的自動化核保平臺，大大減少了處理申請所需的時間。定制化保險申請：機器學(xué)習(xí)模型使得保險公司用較少的信息準確評估風(fēng)險，有利于簡化保險申請并消除侵入性的測試和問題，使得整個過程更具人性化。簡化風(fēng)險評估：使用機器學(xué)習(xí)，保險公司可以識別不同類別的風(fēng)險，便于后續(xù)業(yè)務(wù)的定價和評估。加速流程改進：通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI技術(shù)，保險公司可以加快開發(fā)和部署數(shù)據(jù)增強和數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品購買旅程。降本增效：自動化的核保流程可以簡化調(diào)查和問卷的人工接觸點，降低核保成本提高利潤，并實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長。（九）據(jù)驅(qū)動型公共事業(yè)企業(yè)典型業(yè)務(wù)場景在公共服務(wù)中，數(shù)據(jù)的應(yīng)用和成熟度往往因政府機構(gòu)不同、現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施對原有系統(tǒng)的依賴以及工作人員的流暢性而異?？v觀公共服務(wù)領(lǐng)域，一個共同的趨勢是越來越多的數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化技術(shù)被使用，這更好地支持了政府雇員，同時減少或消除了他們專注于重復(fù)和耗時的人工活動的時間。1、賦能數(shù)字化政府事務(wù)，提升辦公效率某機構(gòu)因處理繁多的書面材料而備受困擾，其用于將書面材料信息錄入后臺系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫的時間過多。許多后臺功能都依賴于紙質(zhì)文檔的信息，這使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫在眉睫，而下游人工數(shù)字化的缺乏也造成了效率瓶頸。捕獲和準備數(shù)據(jù)：廣泛使用計算機視覺來數(shù)字化紙質(zhì)文檔，并使用自然語言處理，支持對采用數(shù)字形式提交的表單和應(yīng)用程序進行智能搜索。流程自動化：自動化系統(tǒng)與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合，幫助了解評估策略，以及制定特定標準下的潛在行動計劃。進度可視化：智能自動化可以顯示案例狀態(tài)，電子通知和賬戶余額，并形成一體化流程以衡量服務(wù)水平，并不斷提高程序性能。后臺自動化作為政府機構(gòu)的一項基本賦能技術(shù)，幫助政府減少開支，提高工作效率，以幫助政府機構(gòu)應(yīng)對人力不足的持續(xù)壓力。加大企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策支持（一）加強轉(zhuǎn)型引導(dǎo)實施中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進工程，深入開展大中小企業(yè)攜手行動，推動產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈上下游、大中小企業(yè)融通創(chuàng)新。加強中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)政策銜接，落實工信部和財政部聯(lián)合開展的中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型試點等工作，結(jié)合當(dāng)?shù)貙嶋H出臺配套措施，加強分類指導(dǎo)和跟蹤服務(wù)，確保政策落地見效。有條件的地方可探索分行業(yè)分領(lǐng)域推動中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。（二）加大資金支持按照企業(yè)出一點、平臺讓一點、政府補一點的思路，降低中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型門檻，有條件的地方可鼓勵平臺減免轉(zhuǎn)型共性需求支出。發(fā)揮地方政府專項資金作用，支持對中小企業(yè)轉(zhuǎn)型帶動作用明顯的鏈主企業(yè)和轉(zhuǎn)型成效突出的鏈星中小企業(yè)。鼓勵金融機構(gòu)研制面向中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的專項產(chǎn)品服務(wù)，設(shè)立中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型專項貸款，拓寬中小企業(yè)轉(zhuǎn)型融資渠道。（三）推廣試點應(yīng)用結(jié)合當(dāng)?shù)刂攸c行業(yè)和關(guān)鍵領(lǐng)域，遴選中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型試點示范，培育推廣中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例標桿，鼓勵中小企業(yè)看樣學(xué)樣。支持專精特新中小企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，發(fā)揮引領(lǐng)示范作用帶動更多中小企業(yè)數(shù)字化發(fā)展。培育和遴選一批可復(fù)制的產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈上下游協(xié)同轉(zhuǎn)型的典型模式，推廣大中小企業(yè)融通創(chuàng)新模式，有效支撐產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈補鏈固鏈強鏈。（四）完善配套服務(wù)構(gòu)建完善中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型公共服務(wù)體系，加強中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型公共服務(wù)平臺建設(shè)，提升政策宣傳、診斷評估、資源對接、人才培訓(xùn)、工程監(jiān)理等公共服務(wù)能力。組織開展中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型問診服務(wù)，組織專家深入中小企業(yè)一線開展入駐式診斷服務(wù)。支持職業(yè)院校、大型企業(yè)等建設(shè)數(shù)字人才實訓(xùn)基地，提升中小企業(yè)數(shù)字人才供給。（五）優(yōu)化發(fā)展環(huán)境加大工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G、大數(shù)據(jù)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度，優(yōu)化中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型外部環(huán)境。建設(shè)完善地方營商環(huán)境評估體系，將中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效納入考核范圍。開展中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)會議和活動，營造良好發(fā)展氛圍。發(fā)揮政府引導(dǎo)基金作用，帶動社會資本支持中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商做大做強。基于地方中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實際，優(yōu)化財稅金融、人才培引等政策措施，穩(wěn)定中小企業(yè)轉(zhuǎn)型政策預(yù)期。統(tǒng)籌部署，多措并舉確保轉(zhuǎn)型工作順利實施（一）制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃和路線圖結(jié)合企業(yè)實際，制定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型專項規(guī)劃，明確轉(zhuǎn)型方向、目標和重點，勾畫商業(yè)模式、經(jīng)營模式和產(chǎn)業(yè)生態(tài)藍圖愿景。以構(gòu)建企業(yè)數(shù)字時代核心競爭能力為主線，制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案，納入企業(yè)年度工作計劃，明確相關(guān)部門和崗位工作要求，加強動態(tài)跟蹤和閉環(huán)管控。加快企業(yè)數(shù)字化治理模式、手段、方法升級，以企業(yè)架構(gòu)為核心構(gòu)建現(xiàn)代化IT治理體系，促進IT投資與業(yè)務(wù)變革發(fā)展持續(xù)適配。（二）協(xié)同推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作建立跨部門聯(lián)合實施團隊，探索建設(shè)數(shù)字化創(chuàng)新中心、創(chuàng)新實驗室、智能調(diào)度中心、大數(shù)據(jù)中心等平臺化、敏捷化的新型數(shù)字化組織，推動面向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)組織與管理變革，統(tǒng)籌構(gòu)建數(shù)字化新型能力，以釘釘子的精神切實推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作，一張藍圖干到底。對接考核體系，以價值效益為導(dǎo)向，跟蹤、評價、考核、對標和改進數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。加強對標，著力夯實數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)（一）建設(shè)基礎(chǔ)數(shù)字技術(shù)平臺運用5G、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能、數(shù)字孿生、北斗通信等新一代信息技術(shù)，探索構(gòu)建適應(yīng)企業(yè)業(yè)務(wù)特點和發(fā)展需求的數(shù)據(jù)中臺業(yè)務(wù)中臺等新型IT架構(gòu)模式，建設(shè)敏捷高效可復(fù)用的新一代數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，加快形成集團級數(shù)字技術(shù)賦能平臺，提升核心架構(gòu)自主研發(fā)水平，為業(yè)務(wù)數(shù)字化創(chuàng)新提供高效數(shù)據(jù)及一體化服務(wù)支撐。加快企業(yè)內(nèi)網(wǎng)建設(shè)，穩(wěn)妥推動內(nèi)網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)互通。優(yōu)化數(shù)據(jù)中心布局，提升服務(wù)能力，加快企業(yè)上云步伐。（二）建立系統(tǒng)化管理體系加快建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型閉環(huán)管理機制，以管理體系促進企業(yè)形成并完善數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略架構(gòu)。積極推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型管理工作與質(zhì)量管理、信息安全、職業(yè)健康管理等體系的融合應(yīng)用。建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型診斷對標工作機制，定期開展診斷對標，持續(xù)提升新一代信息技術(shù)與企業(yè)業(yè)務(wù)融合發(fā)展水平。（三）構(gòu)建數(shù)據(jù)治理體系加快集團數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)，明確數(shù)據(jù)治理歸口管理部門，加強數(shù)據(jù)標準化、元數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)管理工作，定期評估數(shù)據(jù)治理能力成熟度。加強生產(chǎn)現(xiàn)場、服務(wù)過程等數(shù)據(jù)動態(tài)采集，建立覆蓋全業(yè)務(wù)鏈條的數(shù)據(jù)采集、傳輸和匯聚體系。加快大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)，創(chuàng)新數(shù)據(jù)融合分析與共享交換機制。強化業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)建模，深入挖掘數(shù)據(jù)價值，提升數(shù)據(jù)洞察能力。（四）提升安全防護水平建設(shè)態(tài)勢感知平臺，加強平臺、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)等安全管理。使用安全可靠的設(shè)備設(shè)施、工具軟件、信息系統(tǒng)和服務(wù)平臺，提升本質(zhì)安全。建設(shè)漏洞庫、病毒庫、威脅信息庫等網(wǎng)絡(luò)安全基礎(chǔ)資源庫，加強安全資源儲備。搭建測試驗證環(huán)境，強化安全檢測評估，開展攻防演練，加快培養(yǎng)專業(yè)人才隊伍。數(shù)字經(jīng)濟指導(dǎo)思想立足新發(fā)展階段，完整、準確、全面貫徹新發(fā)展理念，構(gòu)建新發(fā)展格局，推動高質(zhì)量發(fā)展，統(tǒng)籌發(fā)展和安全、統(tǒng)籌國內(nèi)和國際，以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素，以數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟深度融合為主線，加強數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善數(shù)字經(jīng)濟治理體系，協(xié)同推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，培育新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，不斷做強做優(yōu)做大我國數(shù)字經(jīng)濟，為構(gòu)建數(shù)字中國提供有力支撐。提升企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型供給水平（一）增強供需匹配度互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商等供給方主體，聚焦中小企業(yè)數(shù)字化共性需求，研發(fā)即時溝通、遠程協(xié)作、項目管理、流程管理等基礎(chǔ)數(shù)字應(yīng)用。遵循大企業(yè)建平臺、中小企業(yè)用平臺思路，大型企業(yè)打造面向中小企業(yè)需求的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，輸出成熟行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗，帶動產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈上下游中小企業(yè)協(xié)同開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。細分行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商研發(fā)推廣具備行業(yè)特性的產(chǎn)品服務(wù)。低代碼服務(wù)商持續(xù)提升產(chǎn)品的可拓展性，幫助業(yè)務(wù)人員自主高效構(gòu)建數(shù)字化應(yīng)用，滿足即時個性化需求。（二）開展全流程服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商、互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)等通過線上線下結(jié)合方式，展示場景融合應(yīng)用和轉(zhuǎn)型方法路徑，增強中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識和意愿。數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商和第三方評估機構(gòu)等主體，聚焦中小企業(yè)個性化轉(zhuǎn)型需求，幫助中小企業(yè)制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略。電信運營商、智能硬件企業(yè)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商等幫助中小企業(yè)開展網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、硬件改造連接和軟件應(yīng)用部署等，開展配套數(shù)字技能培訓(xùn)。基于中小企業(yè)階段性轉(zhuǎn)型需求，數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商整合生態(tài)資源，為中小企業(yè)匹配與現(xiàn)階段需求適配的產(chǎn)品和服務(wù)，推動中小企業(yè)轉(zhuǎn)型逐步深入。（三）研制輕量化應(yīng)用數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商聚焦中小企業(yè)轉(zhuǎn)型痛點難點，提供小快輕準的產(chǎn)品和解決方案。研發(fā)推廣低代碼產(chǎn)品服務(wù)，助力中小企業(yè)自行創(chuàng)建、部署、使用和調(diào)整數(shù)字化應(yīng)用，提升中小企業(yè)二次開發(fā)能力和需求響應(yīng)能力。發(fā)展訂閱式軟件服務(wù)，有條件的數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商可面向中小企業(yè)提供免費試用版服務(wù)，探索發(fā)展以數(shù)字化轉(zhuǎn)型收益支付服務(wù)費用等方式，降低中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顧慮和成本。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)匯聚工業(yè)APP，沉淀工業(yè)技術(shù)、知識和經(jīng)驗，建設(shè)工業(yè)APP商店，加速工業(yè)APP交易流轉(zhuǎn)應(yīng)用。（四）深化生態(tài)級協(xié)作工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商和大型企業(yè)等各方主體，推動產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈上下游企業(yè)業(yè)務(wù)協(xié)同、資源整合和數(shù)據(jù)共享，助力中小企業(yè)實現(xiàn)鏈式轉(zhuǎn)型。大型企業(yè)搭建或應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，面向上下游中小企業(yè)開放訂單、技術(shù)、工具、人才、數(shù)據(jù)、知識等資源，探索共生共享、互補互利的合作模式。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)商和金融機構(gòu)加強合作，開展物流、資金流和數(shù)據(jù)流等交叉驗證，創(chuàng)新信用評估體系和風(fēng)險控制機制，提升中小企業(yè)融資能力。保障措施（一）加強統(tǒng)籌協(xié)調(diào)和組織實施建立數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展部際協(xié)調(diào)機制，加強形勢研判，協(xié)調(diào)解決重大問題，務(wù)實推進規(guī)劃的貫徹實施。各地方要立足本地區(qū)實際，健全工作推進協(xié)調(diào)機制，增強發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟本領(lǐng)，推動數(shù)字經(jīng)濟更好服務(wù)和融入新發(fā)展格局。進一步加強對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展政策的解讀與宣傳，深化數(shù)字經(jīng)濟理論和實踐研究，完善統(tǒng)計測度和評價體系。各部門要充分整合現(xiàn)有資源，加強跨部門協(xié)調(diào)溝通，有效調(diào)動各方面的積極性。（二）加大資金支持力度加大對數(shù)字經(jīng)濟薄弱環(huán)節(jié)的投入，突破制約數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的短板與瓶頸，建立推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的長效機制。拓展多元投融資渠道，鼓勵企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新。鼓勵引導(dǎo)社會資本設(shè)立市場化運作的數(shù)字經(jīng)濟細分領(lǐng)域基金，支持符合條件的數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)進入多層次資本市場進行融資，鼓勵銀行業(yè)金融機構(gòu)創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，加大對數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)的支持力度。加強對各類資金的統(tǒng)籌引導(dǎo)，提升投資質(zhì)量和效益。（三）提升全民數(shù)字素養(yǎng)和技能實施全民數(shù)字素養(yǎng)與技能提升計劃，擴大優(yōu)質(zhì)數(shù)字資源供給，鼓勵公共數(shù)字資源更大范圍向社會開放。推進中小學(xué)信息技術(shù)課程建設(shè)，加強職業(yè)院校（含技工院校）數(shù)字技術(shù)技能類人才培養(yǎng)，深化數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域新工科、新文科建設(shè)，支持企業(yè)與院校共建一批現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)學(xué)院、聯(lián)合實驗室、實習(xí)基地等，發(fā)展訂單制、現(xiàn)代學(xué)徒制等多元化人才培養(yǎng)模式。制定實施數(shù)字技能提升專項培訓(xùn)計劃，提高老年人、殘障人士等運用數(shù)字技術(shù)的能力，切實解決老年人、殘障人士面臨的困難。提高公民網(wǎng)絡(luò)文明素養(yǎng)，強化數(shù)字社會道德規(guī)范。鼓勵將數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域人才納入各類人才計劃支持范圍，積極探索高效靈活的人才引進、培養(yǎng)、評價及激勵政策。（四）實施試點示范統(tǒng)籌推動數(shù)字經(jīng)濟試點示范，完善創(chuàng)新資源高效配置機制，構(gòu)建引領(lǐng)性數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚高地。鼓勵各地區(qū)、各部門積極探索適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展趨勢的改革舉措，采取有效方式和管用措施，形成一批可復(fù)制推廣的經(jīng)驗做法和制度性成果。支持各地區(qū)結(jié)合本地區(qū)實際情況，綜合采取產(chǎn)業(yè)、財政、科研、人才等政策手段，不斷完善與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展相適應(yīng)的政策法規(guī)體系、公共服務(wù)體系、產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系和技術(shù)創(chuàng)新體系。鼓勵跨區(qū)域交流合作，適時總結(jié)推廣各類示范區(qū)經(jīng)驗，加強標桿示范引領(lǐng)，形成以點帶面的良好局面。大力推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（一）加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級引導(dǎo)企業(yè)強化數(shù)字化思維，提升員工數(shù)字技能和數(shù)據(jù)管理能力，全面系統(tǒng)推動企業(yè)研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)加工、經(jīng)營管理、銷售服務(wù)等業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。支持有條件的大型企業(yè)打造一體化數(shù)字平臺，全面整合企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)，強化全流程數(shù)據(jù)貫通，加快全價值鏈業(yè)務(wù)協(xié)同，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策能力，提升企業(yè)整體運行效率和產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同效率。實施中小企業(yè)數(shù)字化賦能專項行動，支持中小企業(yè)從數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求迫切的環(huán)節(jié)入手，加快推進線上營銷、遠程協(xié)作、數(shù)字化辦公、智能生產(chǎn)線等應(yīng)用，由點及面向全業(yè)務(wù)全流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型延伸拓展。鼓勵和支持互聯(lián)網(wǎng)平臺、行業(yè)龍頭企業(yè)等立足自身優(yōu)勢，開放數(shù)字化資源和能力，幫助傳統(tǒng)企業(yè)和中小企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。推行普惠性上云用數(shù)賦智服務(wù)，推動企業(yè)上云、上平臺，降低技術(shù)和資金壁壘，加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。（二）全面深化重點產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型立足不同產(chǎn)業(yè)特點和差異化需求，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)全方位、全鏈條數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高全要素生產(chǎn)率。大力提升農(nóng)業(yè)數(shù)字化水平，推進三農(nóng)綜合信息服務(wù)，創(chuàng)新發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、加工、銷售、物流等各環(huán)節(jié)數(shù)字化水平?？v深推進工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快推動研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、市場服務(wù)等全生命周期數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快培育一批專精特新中小企業(yè)和制造業(yè)單項冠軍企業(yè)。深入實施智能制造工程，大力推動裝備數(shù)字化，開展智能制造試點示范專項行動，完善國家智能制造標準體系。培育推廣個性化定制、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同等新模式。大力發(fā)展數(shù)字商務(wù)，全面加快商貿(mào)、物流、金融等服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，優(yōu)化管理體系和服務(wù)模式，提高服務(wù)業(yè)的品質(zhì)與效益。促進數(shù)字技術(shù)在全過程工程咨詢領(lǐng)域的深度應(yīng)用，引領(lǐng)咨詢服務(wù)和工程建設(shè)模式轉(zhuǎn)型升級。加快推動智慧能源建設(shè)應(yīng)用，促進能源生產(chǎn)、運輸、消費等各環(huán)節(jié)智能化升級，推動能源行業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。加快推進國土空間基礎(chǔ)信息平臺建設(shè)