2025年9提升企業(yè)運(yùn)營效率數(shù)字員工可以24有效降低成本投入數(shù)字員工可以長期使用，并且，數(shù)字員工可以替代多個(gè)人工崗位，進(jìn)一步降低了企業(yè)的人力成本。同時(shí)，數(shù)字人工崗位，進(jìn)一步降低了企業(yè)的人力成本。同時(shí)，數(shù)字員工可以通過預(yù)設(shè)的程序和算法進(jìn)行工作，無需進(jìn)行復(fù)雜的培訓(xùn)，大大節(jié)省企業(yè)的運(yùn)營成本。更有效保障工作質(zhì)量與穩(wěn)定性數(shù)字員工不會(huì)受到情緒、疲勞、壓力等因素的影響，能夠始終保持高度的專注和準(zhǔn)確。同時(shí)，數(shù)字員工可以通過嚴(yán)格的程序控制和數(shù)據(jù)校驗(yàn)，避免人為錯(cuò)誤的發(fā)生。充分激活勞動(dòng)力潛能的第四種企業(yè)用工模式，即“人機(jī)耦合”?！?/p>

數(shù)字員工是以“AI+RPA+數(shù)據(jù)+機(jī)器人”等多重技術(shù)深入融合能夠像“人”一樣成長?！?/p>

入融合創(chuàng)造的高度擬人化虛擬助手——表面上看，這就是數(shù)字員工的進(jìn)化過程，為什么不是→而是＋AIAILLM

AI數(shù)字員工將成為主流，將為企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營帶來更高的效率、更好的效果和更強(qiáng)的競爭力。企業(yè)應(yīng)積極擁抱這一趨勢，將AI數(shù)字員工深度融入到工作流程中，實(shí)現(xiàn)經(jīng)營的智能化、自動(dòng)化和個(gè)性化。單點(diǎn)AI工具通常只能解決特定的營銷問題，如智能聊天機(jī)器人用于客戶服不同的單點(diǎn)AI工具可能使用不同的數(shù)據(jù)來源和格式，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以整合和

AI當(dāng)AI數(shù)字員工融入到工作流程中時(shí)，它可以自動(dòng)完成一些重復(fù)性、繁瑣的融入工作流程的AI數(shù)字員工可以實(shí)時(shí)獲取客戶數(shù)據(jù)，并根據(jù)客戶的行為和AI數(shù)字員工可以通過對大量數(shù)據(jù)的分析，為決策提供實(shí)時(shí)的、基于數(shù)據(jù)的支人類員 數(shù)字員

專業(yè)領(lǐng)域?qū)＜揖邆鋵I(yè)領(lǐng)域業(yè)務(wù)知識的專屬固定員工數(shù)字化能力員工具備數(shù)字化技能的員工

數(shù)字化勞動(dòng)力

專業(yè)數(shù)字員工具備某種專業(yè)能力，可以執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的數(shù)字員工通用數(shù)字員工

從事通用流程或者任務(wù)的從事通用流程或者任務(wù)的超級敏捷員工AgileHumanOne，具備多重能力的非固定員工

數(shù)字員工輔助數(shù)字員工輔助機(jī)器人，以及具身智能數(shù)字員工

（行業(yè)工具伙伴各種垂直細(xì)分工具，將隨需整合到數(shù)字員工平臺，如CRMSCRM、OA、進(jìn)銷存等等

行業(yè)解決方案伙伴圍繞行業(yè)客戶的需求，需要具備行業(yè)Knowhow的解決方案提供商入局，包括咨詢公司、以及深耕行業(yè)的ISVSI等AI/大模型合作伙伴通用大模型提供AI技術(shù)能力供給，模型能力的增強(qiáng)也將顯著提升數(shù)字員工的表現(xiàn)

行業(yè)數(shù)據(jù)伙伴為數(shù)字員工平臺企業(yè)外部必備的行業(yè)數(shù)據(jù)，為數(shù)字員工的訓(xùn)練和培養(yǎng)提供基礎(chǔ)要素?cái)?shù)字員工平臺生態(tài)產(chǎn)品產(chǎn)品+營銷運(yùn)營更高質(zhì)量企業(yè)專有數(shù)據(jù)更好的模型質(zhì)量與經(jīng)營策略AIAIAI需要企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)流程的重塑。這些業(yè)務(wù)模式需要企業(yè)具備新的組織能力和業(yè)務(wù)流程來支持。企業(yè)需要重新審視自己的業(yè)務(wù)模式，調(diào)整組織結(jié)構(gòu)AI快速適應(yīng)變化的能力AI技術(shù)的發(fā)展速度非常快，新的算法、模型和應(yīng)用不斷涌現(xiàn)。企業(yè)需要具備快速適應(yīng)這些變化的能力，及時(shí)調(diào)整戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)模式，以充分利用AI帶來的機(jī)遇。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策能力AI應(yīng)用的深化需要企業(yè)建立完善的數(shù)據(jù)收集、存儲、管理和分析體系，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和可用性。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策能力還要求企業(yè)培養(yǎng)員工的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，使他們能夠理解和運(yùn)用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。創(chuàng)新能力AI技術(shù)為企業(yè)帶來了新的創(chuàng)新機(jī)遇，但也要求企業(yè)具備相應(yīng)的創(chuàng)新能力。企業(yè)需要鼓勵(lì)員工提出新的想法和創(chuàng)意，并為他們提供創(chuàng)新的環(huán)境和資源。崗位孿 文 代 圖 音視 分子發(fā)

生成

行 環(huán)行 環(huán)

行業(yè)解決方案類型行業(yè)解決方案類型功能類型功能類型│支小助│小浦│智匯、智讀、弘小│支小助│小浦│智匯、智讀、弘小│數(shù)字員工│AIAgent│AYAYI│商家智能助手││Copilot│ChatDEV│金山Copilot│數(shù)字員工AIAgen│釘釘AI助理│TableAg│AI數(shù)據(jù)分析師平臺類平臺類AI 文心 研究范 與零售行業(yè)相對應(yīng)，該部分為制造行業(yè)AI應(yīng)用重點(diǎn)研究部 以零售行業(yè)AI應(yīng)用研究為

中國工業(yè)制造行業(yè)AI ?易觀分 從大模型驅(qū)動(dòng)的AI行業(yè)Knowhow

說明：部分研究成果節(jié)選自易觀&

產(chǎn)線柔性配置虛擬實(shí)驗(yàn)與調(diào)試產(chǎn)線柔性配置虛擬實(shí)驗(yàn)與調(diào)試 大規(guī)模個(gè)性化定 數(shù)字孿生工廠建物流實(shí)時(shí)監(jiān)測與優(yōu) 精準(zhǔn)配 產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu) 主動(dòng)客戶服 能效平衡優(yōu)測能耗數(shù)據(jù)監(jiān) 銷售驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)優(yōu) 產(chǎn)品數(shù)字化研發(fā)與設(shè)

來源：易觀分析&

構(gòu)建形成AI構(gòu)建形成AI個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑與培訓(xùn)路徑構(gòu)建：生成式AI智能化知識沉 實(shí)時(shí)指導(dǎo)與支 工業(yè)知識與經(jīng)驗(yàn)傳承可持 可視化與協(xié)同工

產(chǎn)品設(shè) 生產(chǎn)制 供應(yīng)鏈管 市場營 用戶運(yùn)

⑤倉儲與商品庫存管

（包含智能商品識別等

中國零售行業(yè)AIAI AI應(yīng)用將由點(diǎn)及面全面鋪開，一方面全業(yè)態(tài)，全業(yè)態(tài)增加AI應(yīng)用，形成數(shù)據(jù)觸點(diǎn)與鏈接；另一方面，將滲透零售產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)持續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，形成良好地AI

研發(fā)設(shè)

物流流 零售平 消費(fèi) 大數(shù)據(jù)分析預(yù)測，引導(dǎo)原材料采購、排產(chǎn)計(jì)劃、庫存安排、生

消費(fèi)者按需選擇產(chǎn)品參數(shù)甚至參與產(chǎn)品部分設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)確定性生產(chǎn)，降低市

對接前端零售、倉儲和物流數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一智能調(diào)度倉配，預(yù)測和規(guī)劃分倉

新零售平臺創(chuàng)新設(shè)計(jì)體驗(yàn)場景、融合多種業(yè)態(tài)和服務(wù)，全渠道布局、內(nèi)容營銷等觸

對消費(fèi)者的行為、購買、評價(jià)等多維度數(shù)據(jù)綜合，得到用戶清晰畫像，細(xì)分 20222023F2024F2025F2026F2027F2028F2029F即時(shí)零售市場規(guī)模（億元數(shù)據(jù)來源：2023產(chǎn)品研 運(yùn)營與資產(chǎn)

市場營 用戶運(yùn)①代碼助

④智能風(fēng) ⑧智能投

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??策略，提高決策的精準(zhǔn)性。

中國金融行業(yè)AI智能投 智能投 智能理 智能風(fēng)營銷與銷 客戶服 項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的任務(wù)了其廣泛應(yīng)用AI使得追溯和解釋變得更為復(fù)雜AI大規(guī)模數(shù)據(jù)集構(gòu) 基礎(chǔ)大模型預(yù)訓(xùn) 行業(yè)大模型微

API

AI

生成式AI能力的引入一方面能夠加速金融領(lǐng)域知識的生產(chǎn)和更新，使金融行業(yè)能夠更快速地應(yīng)對市場和客戶需求的動(dòng)態(tài)變化，豐富內(nèi)外部應(yīng)用場景的智能化水平；另一方面，將生成式AI具有的隱性知識和推理能力，與金融知識庫顯性知識進(jìn)行的有效融合，傳統(tǒng)金融知識體系的學(xué)習(xí)門檻、學(xué)習(xí)效率都將得到改善，客戶的交互體驗(yàn)、員工的工作和學(xué)習(xí)模式也將迎來顯著改變。在這個(gè)過程中，在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略基礎(chǔ)上同樣考量知識戰(zhàn)略的搭建與落地，升級基礎(chǔ)能力，從而能夠以“知識”為抓手形成從數(shù)字化到智能化的跨越。數(shù)字 智能

個(gè)性化需求設(shè)計(jì)：金融產(chǎn)品創(chuàng)新力：

提高服務(wù)水平：精準(zhǔn)決策支持：持續(xù)升級服務(wù)：降低維護(hù)成本：

賦能娛樂產(chǎn)業(yè)-PGC賦能娛樂產(chǎn)業(yè)-PGC賦能娛樂產(chǎn)業(yè)-

AIBot用于對局陪伴等；在MMO、

游 影視/動(dòng) 音

AIAIIPIP數(shù)字人多模態(tài)生成賦能IP

中國泛互行業(yè)AI

AI游戲行業(yè)AI

整體AI 全球人工智能邊緣設(shè)備出貨量（按照設(shè)備類型全球人工智能邊緣設(shè)備出貨量（按照設(shè)備類型 ?易觀分 邊緣AI興起，多場景AI ②平臺自制進(jìn)行分IP開發(fā)模式①：由IP開發(fā)/發(fā)行方進(jìn)行IP

2015-2024年中國IP授權(quán)市場規(guī)模與增速（零售價(jià)值計(jì)算2015-2024年中國IP授權(quán)市場規(guī)模與增速（零售價(jià)值計(jì)算--2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年2024市場規(guī)模（單位：億元繼續(xù)IPIPIP網(wǎng)絡(luò)文 百億規(guī) -25.7%- 2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022版權(quán)運(yùn)營（單位：億元人民幣 同比變IP游 千億規(guī) 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023年 同比變 45.2 51.3 76.4 88.4 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023年影視 移動(dòng)游 動(dòng)數(shù)據(jù)來源：01 02內(nèi)容質(zhì)量和準(zhǔn)確性生成式AI的進(jìn)步雖然顯著，但是仍然不能實(shí)現(xiàn)100%的準(zhǔn)確和完美無缺。在沒有人工介入的情況下，AI可能會(huì)生成帶有事實(shí)不準(zhǔn)確、偏見的內(nèi)容。這就意味著，AI可以輔助部分工作內(nèi)容的生成，但是仍然需要人工介入，從而保障內(nèi)容質(zhì)量和準(zhǔn)確性。

隱私問題用戶對于數(shù)據(jù)安全和隱私問題愈發(fā)重視，相應(yīng)地，在AI應(yīng)用的過程中不僅需要考慮企業(yè)自身的數(shù)據(jù)安全問題，更需要把握好個(gè)性化營銷與服務(wù)和用戶隱私邊界的平衡，尊重用戶對于數(shù)據(jù)隱私的訴求和權(quán)利。版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)

03 04工作流程調(diào)整以及人機(jī)協(xié)同重構(gòu)關(guān)于AI的法律法規(guī)仍然在建設(shè)和完善的過程中，相應(yīng)地，一方面，生成式AI的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來源廣泛并且復(fù)雜，有可能會(huì)無意間涉及到受版權(quán)保護(hù)的作品；另一方面，生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬有待于明確，否則可能引發(fā)與開發(fā)者、使用者之間的各種糾紛等等。

AI工具需要與現(xiàn)有工作流程做好整合和適配，要么是融入到現(xiàn)有工作流，要么是在AI賦能之后，將原有工作流升級，這樣才能提升AI工具的使用效率和效果，如果需要團(tuán)隊(duì)在不同系統(tǒng)和工具間來回切換，則有可能造成系統(tǒng)的使用率不足，事與愿違。同時(shí)，需要在升級后的工作體系和流程等方面，充分考慮人機(jī)協(xié)同關(guān)系的變化。 明確目 梳理流 工具選 場景測 持續(xù)度 團(tuán)隊(duì)上

01 02產(chǎn)品功能

產(chǎn)品易用性06 03AI能力

05 04

整合能力成本有效評估初始投資與長期運(yùn)營成本，尤其是在AI平臺和應(yīng)用的投入方面，可能存在初始的投入成本比較高的情況，需要考慮的是長期的營銷效率提升和轉(zhuǎn)化率收益，最終在成本和收益之間找到平衡

可擴(kuò)展性挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)輸 輸AIAIAI這可能導(dǎo)致對AI項(xiàng)目的投資決策缺乏依據(jù)，或者對項(xiàng)目的期望不切實(shí)際。 引入新的AI工具時(shí)，需要考慮這些工具與現(xiàn)有系統(tǒng)的兼容性，包括數(shù)據(jù)格式、接口AIAI發(fā)展，日新月異，同時(shí)，AI做好投資回報(bào)的預(yù)期和資源投入計(jì)劃，才更有可能穩(wěn)步推薦AI發(fā)展，日新月異，同時(shí)