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自2022年11月面世以来，ChatGPT已经吸引了全球范围内的广泛关注。其底层技术大模型，也获得了银行业自上而下所有人员前所未有的关注度。01相较于传统AI小模型，大模型具有以下三大核心优势：效率提升，个性化输出和交互能力图1：大模型三大核心优势大模型支持非结构化数据集训练，冷启动效率高。在模型构建过程中，小模型依赖于专家经验进行特征工程与模型调整。相较之下，大模型在构建阶段能自动从海量非结构化

从银行开始建设数据仓库至今已近20年，当前各银行机构在数据能力建设中面临诸多困扰：如何保证数据使用时的准确性？如何让数据敏捷响应业务变化？如何让更多的业务人员使用数据？这些问题极大影响了经营指标的达成与业务的敏捷迭代。银行急需实践DataOps以增强数据能力建设，逐步实现数据驱动业务发展的目标。当前各银行机构主要面临数据问题如下：数据需求沟通不畅。业务人员与IT人员很容易陷入“提需求、提数、未达预

大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度，在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言，是一个重要发展机遇。近期，爱分析观察到大模型已不局限于技术讨论的范畴，而是进入商业化应用阶段。因此，爱分析针对大模型市场规模、商业模式、商业化进展等供需双方所关心的问题展开深入调研，并展望大模型市场未来趋势。关键发现2024年中国大模型市场迎来商业化爆发，市场规模120亿元。在大模型落地早期

中国开源软件商业化公司的涌起以及资本对开源的持续关注，正打破人们对开源与商业化“互斥”的传统印象，展现出两者关系的真正本质，即开源和商业化可以相互促进、相互融合，协同发展。

RPA、iPaaS、AI、低代码、BPM、流程挖掘等在帮助企业实现自动化的同时，也在构建一座座“自动化烟囱”。自动化工具尚未融为一体，协同价值没有得到释放。Gartner于2019年提出超自动化（Hyperautomation）概念，主要从技术组合角度阐述超自动化内涵，但较难和业务价值建立链接。爱分析认为，从业务视角出发，超自动化是指利用RPA、iPaaS、AI、低代码、BPM、流程挖掘等自动化技

报告关键发现面对经营利润持续承压、合规监管日益趋严，医药企业数字化转型进入快速发展期，正由流程驱动的信息化转向数据驱动的数字化，并带来营销一体化、合规营销、生产车间数字化、数据管理平台、ABI平台等数字化新需求。传统营销工具间数据割裂造成营销效果不佳，药企需基于完整医生标签画像实现精准营销。营销一体化成为药企未来营销新趋势，助力提升营销转化效果，降低营销成本。药企的合规营销，不仅仅是基于真实完整证

近日，爱分析联合创始人、首席分析师张扬与西藏药业CEO郭远东进行了一次深度对话，就西藏药业整体数字化规划布局、数字化转型过程中面临的痛点及落地实践展开交流。爱分析将通过对各家医药企业数字化转型的探讨和洞悉，为行业提供更多的借鉴。创始于1999年的西藏药业，已成长为产品涵盖生物制药、现代藏药、中药和化学药领域，业务覆盖研发、生产、销售的现代化医药上市企业。近几年来，公司CEO郭远东将经营管理、全面绩

长安汽车智能化研究院是中国长安汽车集团有限责任公司旗下专注于汽车智能化技术研究和创新的研发机构。其愿景是通过持续创新和技术突破，实现汽车智能驾驶、智能网联和智能交通的全面发展，提供更安全、更便捷、更智能的出行体验，并成为中国汽车智能化领域的领军企业。智能化是汽车工业发展近百年来对汽车功能的一次重新定义，它旨在利用大数据、人工智能、云计算、物联网等数字技术，对汽车设备和系统的运行状态进行全方位的感知

券商数字化转型已驶入快车道，多部政策文件相继发布，要求提升金融科技治理水平，加大科技资金投入，深化数字化转型。与此同时，受宏观经济环境下行影响，券商同质化竞争加剧，传统经纪业务增长承压，券商亟待寻求业务新增长点。在政策驱动和业绩承压的双重影响下，通过数字化手段满足客户需求、推动业务创新、提升运营效率，最终增强券商市场竞争力，是现阶段券商数字化转型的核心目标。在此背景下，为了帮助券商探索数字化、智能

1.报告综述流程数字化，是指通过信息技术和数字化工具来对企业的业务流程进行管理、优化和执行。这包括将各种环节、步骤、决策点等转化为数字化的流程，以便实现更高效、更准确、更可控的业务操作。流程数字化的核心目标是提升业务效率、降低错误率、加强数据的可追溯性和监控能力，从而更好地支持组织的业务运营。从技术架构角度，流程数字化市场可以划分为平台层和应用层，具体市场划分详见下图。围绕流程运行全生命周期，包括

数字内容包含文本、图片、视频等多种形式，起源于计算机问世，并随着互联网、智能手机快速发展，如今，数字内容已经成为个人及企业建立形象、传播价值的必要途径。2022年起，随着ChatGPT的火爆出圈，AI大模型强大的生成能力受到全民关注，数字内容生产方式也历经PGC、UGC后进入AIGC时代，图片、视频、文本等多种形式数量呈指数上升。数字内容生产方式的高度自由和数字内容的极大丰富为企业内容生态运营带来

对话式数据分析让用户可以通过自然语言交互方式获取数据洞察，能够有效降低数据分析门槛，提升数据开发效率，让数据分析结果更加贴合业务语言，促进企业内部数据价值释放。大模型带来的能力突破，进一步让对话式数据分析成为企业用户关注的热点数据应用。在实际落地中，对话式数据分析还面临一系列挑战。例如，对话式数据分析具体有哪些高价值场景？如何解决大模型本身存在的幻觉问题，保证准确性？如何降低对底层数据建模的依赖度

自“信创”概念提出以来，国家政策大力支持数据基础软件发展，推动国产基础软件市场快速增长。与此同时，业务侧对数据分析、数据挖掘、数据探索的广泛应用也反推企业升级底层数据架构，通过优化数据引擎支撑数据开发、数据资产管理、数据应用等数据能力建设。国产基础软件发展正当时。近期，爱分析深度访谈科杰科技联合创始人兼副总裁郭振强，就数据引擎演进趋势、数字化转型对国产基础软件新要求、湖仓一体引擎对数据能力的支撑作

报告关键发现对于党政用户而言，数字办公是内部最为重要的系统。党政机关跨部门、跨层级协同要求越来越高，在数字办公系统升级过程中，应当更为关注如何拉通流程、避免数据泄露风险等问题。此外，从2023年开始，党政机关改革逐步落实精兵简政措施，减少编外人员，以降低财政负担。数字办公系统未来不仅是办公工具，还必须是人效提升利器。以大模型为新浪潮的AI技术，如何与数字办公系统深度耦合赋能党政用户，是另一个即将提

企业办公IT服务，是指企业为员工提供的IT服务，涵盖办公软硬件，旨在满足企业业务运营需要。Frost & Sullivan数据显示，2021年中国企业办公IT服务的市场规模为1560亿元人民币，并保持稳定增长。办公软硬件已成为常见生产力工具，几乎每家企业都在使用。截至2021年末，中国企业的数量达到4842万户，企业办公IT服务影响范围可见一斑。数据显示，2021年中小企业占全国企业总数9

01 中国企业出海发展背景及阶段出海背景：出海，对中国企业而言，并不陌生。从最初的贸易型出海，到制造业崛起，再到互联网、移动互联网产业腾飞，中国企业在出海道路上走的越发稳健。行业也从最初的家电消费电子、IoT，再到互联网，凭借互联网的充分发展优势，跨境电商、游戏、在线社交等多个领域迅猛发展。这其中有来自政府的政策推动，但更重要的是来自国内经济发展阶段、企业生命周期的底层推动。与经营国内市场不同的是

摘要：释放数据价值的破局之道——指标管理应用一体化在市场竞争日益激烈的当下，数字化经营对于企业的重要性不言而喻。在提高竞争力、降低成本、创新业务模式以及提升客户体验等方面，指标的应用能力一定程度上决定了企业数字化经营效益的高低。然而在过往的实践中，企业对于指标所实现的能力，更多聚焦于前端的可视化展现部分，自上而下进行烟囱式建设。随着业务快速发展，越来越多的企业暴露出了数据分散难集成、业务定义和口径

 自2000年代初大数据技术诞生以来，为了应对不断丰富的应用场景、日益复杂的数据类型，以及逐渐膨胀的数据规模，大数据业内逐渐发展出了多种技术路线。 到今天，大数据产品和技术已处于百花齐放的状态，国内市场近年来也因此涌现出了一批大数据厂商，针对多种应用场景的数据处理需求，如大规模离线数据处理、实时数据分析、异构数据分析等，提供不同的产品和解决方案。 炎凰数据就是其中一家

01 研究范围定义信创2.0时代开启，信创进程正在从局部到全面、从细分到所有领域延展。在这个过程中，传统的系统集成,也在逐步向信创化、数字化及智能化转变。随着信创产业的发展，企业需要更多的技术支持和服务，而传统的系统集成已经不能满足企业的需求。数字化和智能化是信创产业发展的趋势，也是厂商需要不断发展的方向。中央及地方政策双重驱动，信创产业持续纵深发展。中央和地方政策的双重驱动是推动信创产

报告关键发现随着低代码应用走向深入和垂直化，企业落地项目时需要重点考察厂商的行业Know-how积累。若企业选择仅交付平台的采购方式，可以通过低代码产品行业/场景组件丰富度来衡量行业Know-how积累；若企业选择基于平台搭建应用的采购方式，除行业/场景组件丰富度之外，还需考察实施团队的项目经验丰富度以及标杆案例信息。过高的学习成本是低代码项目落地的主要挑战之一。企业应选择具有成熟开发者生态的低代