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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

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