行业AI转型现状与误区 - 2025年以来，大模型、智能体等技术爆发式发展，推动企业一把手将AI提升至战略高度 [2][5] - 行业转型存在普遍误区：重技术投入轻底层建设，忽视数据治理、组织适配等核心要素 [2][5] - 企业存在盲目跟风布局AI项目，缺乏对应用场景深度理解的问题，导致投资回报率不及预期 [2][5] 成功数智化转型的核心要素 - 要素一：组织能力适配，高管层需提升数字化理解与认知，打破跨专业融合壁垒 [2][5] - 要素二：流程重构，基于大模型与智能体的闭环能力构建“AI组织”，重新定义人机协同流程 [2][5] - 要素三：数据治理，积累高质量数据集并打通系统间数据流转，为大模型应用奠定基础 [2][5] - 要素四：生态协同，通过与科技厂商合作弥补自身数字化能力不足，实现资源互补 [2][5] 未来数字化发展趋势与建议 - 未来三到五年，面向业务场景、全链路的AI更广泛深入的应用将是重要特征 [3][6] - 全球化资产配置、数字货币等新兴领域将催生新的数字化需求 [3][6] - 机构需系统性规划转型路径，避免盲目投入，在技术创新与风险管控间找到平衡以实现可持续发展 [3][6]