数字原生典型案例集

FOREWORD前言数字经济时代，一批天生具备“数字基因”的企业和组织应运而生，它们将数字思维、数字技术融入生产经营的各个环节，通过“数字原生”理念，促进企业文化、组织形态、技术能力、应用架构和经营模式的全面现代化重塑，实现核心价值提升与商业模式创新，培育发展新质生产力，已成为各行业企业推进数字化转型、实现高质为落实国家“十四五”规划关于“加快数字化发展，建设数字中国”的总体要求，打造一批具有产业引领与推广应用效应的企业数字化转型应用示范案例，中国信通院自2022年起，连续举办“鼎新杯”数字化转型应用征集活动，遴选了一批可推广可复制的先锋实践案例。其中，面向“数字原生”这一新兴领域，“鼎新杯”活动特设“数字原生赛道”，遴选展示了一批极具代表性的数字原生应用案例。本案例汇编中，精选了历年“鼎新杯”活动中10个典型“数字原生”案例，这些案例涵盖了不同行业、不同规模企业的数智化转型实践，从战略规划到技术落地，从流程优化到架构创新，从数据驱动到AI赋能，从模式再造到价值重塑，全方位展示了数字原生理念在企业各环节的应用成效与价值创新，旨在为更多企业的数智化转型 量发展的全新参考范式。道路提供借鉴与启发。 CONTENTS目录浙江移动打造 AI+ 业务赋能底座推进大模型应用百花齐放应用单位：应用单位：中国移动通信集团浙江有限公司中国移动通信集团浙江有限公司实施单位：实施单位：中国移动通信集团浙江有限公司中国移动通信集团浙江有限公司01智能客服新纪元大模型驱动的客户服务范式转型应用单位：应用单位：中国联合网络通信有限公司软件研究院中国联合网络通信有限公司软件研究院实施单位：实施单位：中国联合网络通信有限公司软件研究院中国联合网络通信有限公司软件研究院02中国电信行业解决方案自动化设计应用单位：应用单位：中国电信集团有限公司中国电信集团有限公司实施单位：实施单位：中国电信集团有限公司中国电信集团有限公司03基于企业架构指导的极氪海外营销服数字化转型应用单位：应用单位：浙江极氪智能科技有限公司浙江极氪智能科技有限公司实施单位：实施单位：浙江极氪智能科技有限公司浙江极氪智能科技有限公司04大模型引领银行知识服务新生态应用单位：应用单位：中国银行股份有限公司软件中心中国银行股份有限公司软件中心实施单位：实施单位：中国银行股份有限公司软件中心中国银行股份有限公司软件中心05创新场景化 AI 知识服务引领学习办公数智化革新升级应用单位：应用单位：中国工商银行广东省分行、中国邮政储蓄南京分行中国工商银行广东省分行、中国邮政储蓄南京分行实施单位：实施单位：咪咕数字传媒有限公司咪咕数字传媒有限公司06 1610131621 大语言模型精准研读科研文献高效辅助医药研发应用单位：应用单位：齐鲁制药集团有限公司齐鲁制药集团有限公司实施单位：实施单位：浪潮企业云科技（山东）有限公司浪潮企业云科技（山东）有限公司25基于数智引擎的全球商用车营销革新探究与实践应用单位：应用单位：北汽福田汽车股份有限公司北汽福田汽车股份有限公司实施单位：实施单位：瓴羊智能科技有限公司瓴羊智能科技有限公司29“三流合一”为汽车行业数智转型提供范本应用单位：应用单位：深圳腾势新能源汽车有限公司深圳腾势新能源汽车有限公司实施单位：实施单位：阿里云计算有限公司、瓴羊智能科技有限公司阿里云计算有限公司、瓴羊智能科技有限公司31盐城市亭湖区社情民意 AIGC 数据治理平台应用单位：应用单位：盐城市亭湖区数据局盐城市亭湖区数据局实施单位：实施单位：解放号网络科技有限公司解放号网络科技有限公司33 浙江移动打造 AI+ 业务赋能底座推进大模型应用百花齐放案例应用单位：中国移动通信集团浙江有限公司案例实施单位：中国移动通信集团浙江有限公司案例应用行业：通信行业国家层面：国家开展“人工智能 +”行动，加快推进我国人工智能产业高质量发展。国务院总理李强在2024 年政府工作报告中提出，要深化大数据、人工智能等研发应用。开展“人工智能 +”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。基于国家开展“人工智能 +”行动的政策要求，各行业 AI+ 应用蓬勃发展。集团层面：中国移动创新主动把握“AI+”时代浪潮，开辟转型升级的新路径。近年来，中国移动以“信息服务科技创新公司”为愿景，推动“5G+”向“AI+”延伸拓展，以全方位、系统性、深层次融合创新，不断打造 AI 核心能力，深化 AI 赋能应用提高数智化经营水平。对内，推动运营管理模式智能化升级，对外，提供高水平的浙江层面：浙江移动勇担 AI 赋深度应用探索任务。浙江移动全面落实国家，集团 AI+ 建设总体工作要求，加强 AI+ 注智赋能，深化 AI+ 赋能应用，聚焦重点业务场景深度应用，加速改革重点突破，促进公司高质量可浙江移动全面落实国家、集团 AI+ 建设总体工作要求，加强 AI+ 注智赋能，深化 AI+ 赋能应用，聚焦重点业务场景深度应用。但在实践中发现，浙江省内原有 AI+ 赋能应用创新效率仍有待提升，迫切需要解决七方面1．算力方面：算力资源存在“卡脖子”技术挑战；2．数据方面：高质量语料供给不足，模型性能提升缓慢；3．算法方面：基础大模型无法满足应用场景需求；4．应用开发方面：AI+ 应用开发门槛高，较传统 IT 开发涉及技术栈更多；5．机制方面：AI+ 应用缺乏需求、建设、运维等阶段的标准化流程机制，AI 能力无的放矢；6．场景落地方面：大模型场景选择困难，难以精准定位，容易导致无效的建设成本投入；7．生态方面：生态应用不繁荣，一线个性化业务需求难以形成特色应用。一、案例背景及需求 1智能业务应用。持续发展。的问题： 浙江移动针对上述 7 方面痛点问题，加强 AI+ 注智赋能，构建“142”AI+ 赋能方法论，打造数字化转型 AI+赋能范式，实现高质量应用“百花齐放”的实践愿景。1 个底座：针对算力、数据、算法以及应用开发四方面问题，打造 1 个 AI+ 业务赋能底座，筑牢能力基础，实现资源多样化、数据智能化、模型私域化、研发一站化；4 个机制：针对机制问题，构建 4 个流程机制，包括需求挖掘机制、知识运营机制、生态运营机制、运维保障机制，覆盖需求、建设、推广到运维全流程，畅通赋能路径；2 种模式：针对场景落地问题以及生态问题，构建 2 种模式，面向业务部门，构建通用化“大 AI+”应用，树立 AI 赋能标杆；面向地市一线，构建个性化“小 AI+”应用，推动 AI 民主化，推进高质量应用百花齐放。（1）打造 AI+ 业务赋能底座，赋能 AI+ 应用快速孵化资源多样化：构建异构算力纳管、资源池化管理、资源动态供给能力，率先实现异构算力混合部署、灵活调度、秒级切换，降低算力使用成本，满足上层应用对于多样化算力的需求。数据智能化：打造一批高质量数据集，满足公司 AI 大模型训练所需的高质量数据集需求；构建大模型数据供给管理能力，实现文本、图像、视频、音频四类多模态数据智能处理。模型私域化：构建模型集成增强、生成增强、适配增强能力，解决模型迭代频繁导致应用改造成本高、大模型私域场景问答准确率低的问题，提升模型问答质量。研发一站化：打造 AI+ 应用一键集成能力、组装式开发能力并贯通智能应用快速上架流程，助力 AI+ 应用的快速迭代。二、方案介绍2.1 方案整体介绍2.2 方案详情 2 （2）构建四个流程机制，畅通赋能路径需求挖掘机制：构建 ITBP 机制，弥合业务与 IT 的协同鸿沟，挖掘有价值需求；构建 KOL 运营机制，实现需求运营改进闭环。知识运营机制：构建知识运营机制，涵盖知识构建、知识存储、知识反馈三个关键环节，持续提升大模型应用问答准确率。生态运营机制：打造省市两级 AI+ 应用协同运营机制，制定能力复用标准、应用上下架流程、优秀应用遴选推广机制及考核激励机制，推动共建共享的大模型应用生态建立。运维保障机制：建立针对大模型应用的故障调度处置流程，优化大模型应用双中心部署架构，构建大模型应用全链路观测能力，保障 AI+ 应用运行稳定。 3 （3）构建大 AI+ 小 AI 应用创新模式，推进高质量应用百花齐放构建通用化“大 AI+”应用，树立 AI 赋能标杆：聚焦高频、高价值、共性需求，技术门槛高、业务需求量大的业务应用场景，构建通用化“大 AI+”应用，树立 AI 赋能标杆。围绕“智慧经营、智慧服务、智慧管理、智慧建维”4 大领域，省公司集中人力、算力等资源，聚焦集团战略牵引、有示范效应的关键场景，集中化构建通用 AI+ 应用。构建个性化“小 AI+”应用，推动 AI 民主化：针对个性化、长尾型需求、部分地市特色且必要的业务应用场景，构建个性化“小 AI+”应用，推动 AI 民主化。各分公司结合自身业务场景，基于统一开发底座，自助构建个性化“小 AI+”应用，实现地市在 AI 领域自主创新，满足个性化、长尾型 AI 需求。三、价值分析3.1 经济效益3.2 敏捷价值3.3 客户价值本项目经济效益达 12730.8 万元，其中通过拉动业务增长 10128 万元，业务办理增效 338.8 万元，服务增效 472 万，办公增效 480 万，研发增效 256 万元，挽回经济损失 1056 万。本成果完成行业首例一线人员 AI+ 应用民主开发规模化实践，基于 AI+ 业务赋能底座，实现 AI+ 应用集成时间从 3 天缩短至 3 分钟，AI+ 应用平均开发交付时长从 3 周缩短至 1 周，AI+ 应用发布上架时长从小时级缩短到分钟级，支持地市非专业 IT 人员自主开发 AI+ 应用，目前已累计上线 100+ 地市个性化 AI+ 应用。本成果形成较为成熟的标准体系和行业模板，沉淀多项通用技术能力和解决方案，已推广至内部 7 家省专公司使用，同时完成 4 家外部单位的落地试点，包括政务、教育、科技等多个行业。 4 53.4 创新价值3.5 质量价值3.6 社会 / 生态效益本成果由浙江公司自有团队负责项目方案制定、核心业务流程和技术架构设计和项目实施管理。基于该模式，项目已沉淀 5 项计算机软件著作权，已提交 15 项发明专利，全国首批、运营商首家通过信通院三项大模型标准评估。结合自身多年 SRE 运维经验，打造 AI+ 运维多智能体协作工具，实现运维的自动化与智能化全面升级，支撑业务全时段营销，上线次日故障比例下降 95%。本成果入选由中国通信企业协会和中国信息通信研究院联合主办的第三届“鼎新杯”数字化转型应用案例，并成为信通院“企业级人工智能推进计划”首批成员单位、数字原生推进方阵首批成员单位；同时获得人民网、中国工信新闻网等多家权威媒体的报道，为运营商 AI 赋能应用提供标杆案例参考。 智能客服新纪元大模型驱动的客户服务范式转型案例应用单位：中国联合网络通信有限公司软件研究院案例实施单位：中国联合网络通信有限公司软件研究院案例应用行业：通信行业党的二十大作出“加快建设网络强国、数字中国”部署，提出要构建新一代人工智能产业增长引擎 ,2024 年《政府工作报告》提出要加快发展新质生产力 , 深化大数据、人工智能等研发应用 ,“人工智能 +”正蓬勃发展赋能各行各业，推动新质生产力快速形成 , 智能客服已成为最热场景，占比超 25%。中国联通由数字化加速向数智化转型，面临着传统客服行业人工成本高、智能服务满意率低、安全合规要求高等诸多难题，大模型等 AI 技术在客服行业的应用已成为最优解！然而，受限于算力瓶颈，高性能芯片强依赖，高质量数据集缺乏，推理和部署成本高昂，可解释性、鲁棒性和安全性等技术挑战及模型应用中知识幻觉等问题，大模型难以在行业实践大规模应用落地，亟需攻破大模型核心技术能力，构建大规模多模态优质数据集，创新人工智能融合应用新产品，持续释放人工智能新价值，打造智能客服发展新优势！依托中国联通数据、智能、业务三大中台，聚焦客服领域典型应用场景，打造元景客服大模型，实现数据驱动和人机协同的客服新智慧服务。通过数据工程体系，构建高质量数据集，攻克训练难点，构建客服域迁移体系；引入 RAG 与 Agent 等前沿原生技术