- AI技术应用成为企业重构业务基因的核心抓手：AI技术，尤其是大模型和智能体，正成为企业提升效率、创新业务、甚至改变业务体系的关键。AI大模型的应用，能够帮助企业实现业务系统灵活配置和快速迭代，提升应对不确定性发展需求的能力和水平。中信联&点亮智库将企业AI应用成熟度划分为五个等级十个水平档次，并基于GB/T 45341—2025《数字化转型管理 参考架构》国家标准，形成了可移植可复制的体系化解决方案。
- AI应用成熟度分级：从低到高分别为起步级、场景级、领域级、平台级和生态级。起步级侧重于单一业务功能点或环节的辅助、拓展乃至替代岗位专业技能；场景级侧重于主业务环节构建应用数据驱动型、知识驱动型或智能驱动型的场景级能力模型；领域级侧重于沿着资源链、价值链或产品链构建应用数据驱动型、知识驱动型或智能驱动型的领域级能力模型；平台级侧重于围绕平台企业建设，构建数据驱动型、知识驱动型或智能驱动型的平台级能力模型；生态级侧重于围绕生态企业建设，构建应用数据驱动型、知识驱动型或智能驱动型的生态级能力模型。
- 基于AI大模型应用实现知识赋能是当前战略制高点：AI与业务融合创新的关键在于提升基于动态数据的知识建模和应用水平，以知识赋能实现场景化、个性化按需应用。知识赋能的核心关键是知识经验的规则化、数字化、模型化。企业知识应用的成熟度由低到高可划分为知识库搜索调用、流程式融合推送、数字化动态推送、个性化按需赋能、生成式自主优化五个级别。
- 加速AI应用升级的具体策略：1. 以AI应用成熟度评估为抓手厘清现状并指明方向；2. 以AI应用成熟度模型为基准打造样板；3. 以基于大模型应用的知识赋能作为AI应用当前主攻方向；4. 培育壮大AI应用人才队伍。
- 业务驱动的IT价值：从CEO视角重构数字化转型路径：CIO的核心命题是推动IT部门从传统技术支持转向业务增值战略引擎。CEO对IT部门的核心期待可以概括为“眼高手低、明确动机、高标准、严要求、举一反三”。CIO需要具备战略视野，深入业务一线，理解每个功能、流程设计的业务逻辑，才能明确目标，激发团队动力。
- 价值创造与团队构建：数字化战斗力如何从“被需要”到“不可替代”：在当前经济周期与企业经营环境下，企业管理者需要具备创业心态。数字化转型核心应该是业务模式或商业模式的创新。CIO需要明确企业当前的发展阶段和核心诉求，站在CIO或C-level的位置，从战略、业务、团队三个层面思考如何向上表达观点、获得认可。
- 0 到 1 的突破：数字化 BP，破解协同难题的新答案：神州数码通过设立并强化数字化BP角色来破解IT团队与业务团队的分歧。数字化BP需要同时懂技术与业务，清楚业务模式、价值链、关键节点，知晓业务如何盈利、客户旅程如何设计。数字化BP按BG配置，要求其对BG的端到端业务全流程熟悉，再反过来规划各系统的定位。
- 行业效率最高的公司提升背后：LTC变革重构销售价值：艾比森通过LTC变革重构销售价值，实现了效率的跨越式提升。LTC变革的核心思路与目标是整合销售管理与渠道管理，通过系统实现从线索到商机再到合同的全流程管理，同步纳入客户与渠道信息，打通与订单、安装、服务、产品管理及财务的业务流，最终实现绩效实时呈现。
- 当CRM遇上AI：纷享销客的“难而正确”之路：纷享销客坚持“难而正确的事”，推进从“连接型CRM”向“智能型CRM”的重大转型。ShareAI是构建智能型CRM的核心产品，深度架构于高可用的aPaaS平台之上，为AI能力的落地提供全方位支撑。
