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通过对市场规模数据的分析，能较为直观地体现出企业对大模型应用落地的热情。爱分析数据显示，2023年中国大模型市场规模约为50亿元。2023年，企业在大模型方面的采购特点是论证多、采购少，各企业计划在2024年开始大量释放大模型预算，因此市场规模将大幅增长，预计达到120亿元。

2023年初，企业管理层对大模型的话题还停留在大模型是什么，是不是概念炒作。短短半年，大模型已经从饭后谈资走向落地应用。而且，大模型吸引的人群也愈发广泛，这些转变表明，大模型的变革之力正日益得到产业界的认可。

过去的几年中，随着世界范围内经济、社会和政治上的巨大变化，供应链管理已成为企业和经济成功的关键因素。面对不断增长的全球挑战，包括经济波动、技术变革、政治不确定性，以及环境可持续性的压力，构建一个创新、高效且可持续的供应链体系变得尤为重要。由DSG数创时代主办的2024SIE全球供应链创新论坛将于2024年3月21-22日在上海盛大开幕，论坛汇集全球供应链领域的领军人物和思想领先人物，共同探讨、学习

当前我国信创产业部分领域已经由“试点验证”迈向“规模推广”阶段，各行业实践明确了从基础硬件、到基础软件、再到应用软件的纵向替换路径，以及从数字办公系统、到非核心业务系统、再到核心业务系统的横向路径。

01研究范围定义研究范围：大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。2023年以来，ChatGPT引爆全球大模型市场。国内众多大模型先后公测，众多互联网领军者投身大模型事业，使得大模型市场进入“百团大战”阶段，2023年成为公认的“大模型元年”。企业用户方面，大模型的应用速度之快超乎想象。2023年初，企业管理层对大模型的话题还停留在大模型是什么，是不是概念

为满足日益增长的数据应用需求，企业在数据能力建设逻辑上正转向以业务为核心，基于业务需求完善数据智能基础设施构建，如尝试通过DataOps、指标中台等概念实现数据和业务部门之间的高效协作。爱分析正式发布《2023爱分析·数据智能厂商全景报告》。爱分析综合考虑企业需求、关注度等因素，选取其中7个特定市场进行重点分析，通过对各特定市场的需求分析和代表厂商的能力解读，为企业厂商选型提供参考。

导读1.当前，企业在大数据和数据中台建设上取得成果，但数据开发管理仍具挑战性（成本、效率、复杂度）。2.随数据平台领域成熟，厂商应结合自身需求，重新思考“基于开源自建数据平台”的重资产模式与“购买云上成熟数据产品”的轻资产模式。3.组装式数据架构逐渐老旧。建议企业采用一体化为特点的新一代数据平台，能更好地解决成本优化、平台扩展性等问题，并可将更多资源投入到业务创新中。十年数据平台建设，企业用户依然

随着互联网和物联网的逐渐普及，各行业都开始源源不断产生单源或多源数据，这些高并发的数据具有高度的实时性和明显的时间序列，数据越热的时候处理，获得的业务价值越高。随着数字化转型的深入，企业都在积极建设数据能力，开发数据应用，以实现数据驱动业务。邦盛科技是一家专注于大数据实时智能领域的人工智能厂商，提出“时序中间态”技术体系，针对高并发的热数据可毫秒间完成计算。其核心技术之一是能够实时快速、高并发处理

01 研究范围定义研究范围：大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。2023年以来，ChatGPT引爆全球大模型市场。国内众多大模型先后公测，众多互联网领军者投身大模型事业，使得大模型市场进入“百团大战”阶段，2023年成为公认的“大模型元年”。企业用户方面，大模型的应用速度之快超乎想象。2023年初，企业管理层对大模型的话题还停留在大模型是什么

01研究范围定义研究范围根据中 共中央、国务院印发的《数字中国建设整体规划布局》，到2025年数字中国建设要取得重大进展，作为数字中国建设的关键主体，央国企数字化转型进入加速期。本次报告中，央国企是指国家对其资本拥有所有权或控制权的企业，包括国务院国资委、财政部等部门所管理的央企、地方政府监督管理的国企。央国企普遍具有规模大、体系复杂、下属企业数量多等特点，其数字化转型是一项系统性工程，应该从数字

以往的零售企业一直处于使用统计预测工具阶段，但发展到如今有品牌的全渠道销售的消费品企业来讲，需要运用AI做更多决策、搭建更加复杂的模型，我们要思考如何令模型被真正的用起来。 本文将从AI中台建设的前因后果、建设过程中碰到的困难与价值效益、AI平台建设的前后对比三个方面进行展开分享。

以往的零售企业一直处于使用统计预测工具阶段，但发展到如今有品牌的全渠道销售的消费品企业来讲，需要运用AI做更多决策、搭建更加复杂的模型，我们要思考如何令模型被真正的用起来。 本文将从AI中台建设的前因后果、建设过程中碰到的困难与价值效益、AI平台建设的前后对比三个方面进行展开分享。

消费者权益保护是金融监管机构对银行等金融机构的重要监督和考核事项，涵盖消费者和金融机构接触全流程，例如消保审查、投诉管理等。2023年是中国金融消费者权益保护工作变革的重要节点，金融消保由“一行两会”分别监管转变为国家金融监督管理总局统筹管理，是我国金融消保监管机制的一次重要升级革新，更加强调构建多层次、全口径的金融消费者权益保护格局。在此背景下，银行产生了明确的降诉需求。数字化、智能化技术是实现

在2023年的尾声回顾这一年，大模型毫无疑问是科技产业最值得关注的话题。在人们畅想掀起新一波AI浪潮的大模型将如何变革各个行业时，却发现大模型最 先“颠覆”的是AI产业本身：大模型具备如此强大且不断进化的“泛化”能力，让“小模型”时代发展起来的众多AI公司似乎在一夜之间丧失了自己的技术壁垒。最 具代表性的例子是，OpenAI在首届开发者大会OpenAI Devday上发布了GPT的一系列能力升级之

品牌商和零售商目前都在做2024年的规划，本次分享基于爱分析过往的研究，带来消费品零售行业2024年宏观趋势和方向，以及如何落地大模型和数据技术。

大模型带来智能涌现，使得AI进入全新时代，原有的业务场景也正焕发出新的机遇和价值。随着大模型技术持续创新迭代，2024年企业将投入更多时间精力、预算成本，聚焦AI和大模型的全面落地。而如何让AI与大模型应用到实际业务中，真正带来增长和收益，也成为企业当前和接下来一段时间的核心课题。企业如何规划内部AI与大模型的应用场景？传统企业如何借助AI+大模型完成数字化转型？对话式数据分析、AI中台等高价值场

引言数据库的云化、丰富业务场景下多元的数据库类型、公有云与私有云交织的IT架构，叠加信创影响使得企业内部的基础设施日益复杂，如何高效管理多元的数据库和多云异构基础设施正成为企业面临的严峻挑战。在此背景下，数据库云应运而生。数据库云具有对多元数据库和多云异构基础设施简洁、便捷的管理能力，既是一众数据库管理工具中的集大成者，也代表着数据库管理技术进化新方向，正被广泛纳入企业数字化基础设施建设。01 数

在强调低成本、高效率的市场环境下，利用AI Agent助力企业数字化转型，实现业务流程自动化和管理决策智能化，已成为当前备受关注的大模型应用场景。和传统RPA相比，AI Agent可以通过和环境交互，自主感知信息并做出对应的思考和行动，在降低企业运营成本、提升客户满意度等方面都能起到显著成效。苦于数据算力限制以及部署成本等问题，想要真正落地智能体AI Agent，依然需要解决诸多挑战。如何基于AI

在数据驱动的数字化时代，有效的数据分析已成为企业成功的关键因素。而随着大模型带来能力突破，让AI与数据分析相互结合，使分析结果更好支撑业务，促进企业内部数据价值释放，成为了当下企业用户尤为关注的话题。如何按照实际业务需求进行大模型选型？怎样保证数据分析结果的准确性？有没有可以借鉴的实践落地案例？基于上述背景和问题，爱分析将在11月16日19点举办“LLM+Data，推动企业用户数据分析平民化”主题

导语随着宏观经济步入新常态和市场不确定性加剧，我国企业的经营环境正在发生深刻变化。为了更好地应对挑战，企业需转向高质量发展，通过精细化管理等手段优化业务结构、提高运营效率和创新能力。在数字经济时代，借助数字化手段实现数字化经营成为驱动企业高质量发展的关键途径。指标体系已成为现代企业管理的普遍实践，并成为企业践行数字化经营的利器。然而，受基础设施不完善、经验欠缺等因素制约，企业在指标管理和应用方面存