數(shù)字化、信息化、AI技術演進

與產(chǎn)業(yè)變革新圖景

2025.07

?體?勞動?機協(xié)同?

勞動分?，極?提升?產(chǎn)??

?產(chǎn)?式變?：集中的現(xiàn)代??取代分散???場?

社會結(jié)構(gòu)變化：產(chǎn)?資產(chǎn)階級和?產(chǎn)階級，社會貧富分化

嚴重?

腦?勞動?機協(xié)同?

超級個體，極?提升?產(chǎn)??

?產(chǎn)?式變?：?產(chǎn)?具整合、重新回到個??中?

社會結(jié)構(gòu)變化：社會產(chǎn)品極?豐富，各盡所能，各

取所需?成式AI助?新質(zhì)?產(chǎn)?加速形成

2?成式AI成本快速下降，同等智能的模型?年下降10X模型成本模型效果3被稱為中國思普尼克時刻的DeepSeek4DeepSeekR1模型測評：效果和O1不相上下，成本是7%

ArtificialAnalysis提供的對?分析，

DS-R1模型綜合僅次于o1，在數(shù)學、復雜邏輯推理、代碼?成上表現(xiàn)出??！飋3-mini價格最低，是R1價格的63%，是o1價格的7%★o3-minitoken輸出速度比o1快6倍，比R1快12倍★R1在效果上與o1和o3評分不相上下在ChatbotArena“眾測”上，用戶對DS-R1的傾向程度處于第一梯隊。在自有真實2B測試集：DS-R1的意圖識別和多輪有優(yōu)勢開源、低成本、?效能的DeepSeek讓全民?成式AI成為可能DeepSeek671B8塊H20卡/40并發(fā)VS千億模型8塊H20卡/2并發(fā)6傳統(tǒng)信息系統(tǒng)

系統(tǒng)：信息-模型-行動

信息無處不在新型信息系統(tǒng)

智能系統(tǒng)

人類：信息-模型-行動

模型無處不在人類：信息-模型-行動

信息系統(tǒng)

1956

1970

1980

1990

2000

2010生成式AI開啟了知識普惠時代

系統(tǒng)：信息-模型-行動

時間2020?獻情報中??成式AI在騰訊的落地實踐2024年全年營收達6603億元人民幣，

同比增長8%；全年研發(fā)投入：706.9億元，資本開支767億元毛利：3492億元，同比增長19%；凈利潤：

2227億元，同比增長41%；2024年末：員工總數(shù)110,558人，

增4.87%?蜂Copilot

騰訊客服微?？头?/p>

信安內(nèi)容審核

6

%,

騰訊招聘微信?付

公眾號

騰訊?告騰訊招聘微信讀書騰訊會議騰訊游戲騰訊?檔微信搜?搜FIT?融QQ瀏覽器

QQ智能體搜狗輸?法

騰訊視頻標簽/內(nèi)容理解產(chǎn)品創(chuàng)新業(yè)務提效業(yè)務舉例混元能???扮演AI寫作分析提煉AI搜索代碼?告內(nèi)容審核?具調(diào)?翻譯客服業(yè)務名稱業(yè)務場景混元助?對話聊天，靈感獲取騰訊?檔內(nèi)容創(chuàng)作、潤?、改寫；表格公式?成、數(shù)據(jù)分析騰訊會議AI?助?：會議紀要、總結(jié)、待辦及問答騰訊?告商業(yè)內(nèi)容理解，?告推薦，特征挖掘，??圖搜?搜內(nèi)容理解、排序策略優(yōu)化信安內(nèi)容安全審核?蜂Copilot代碼補全&?成、軟件開發(fā)智能輔助企業(yè)微信郵件創(chuàng)作、改寫、潤?騰訊客服智能客服問答騰訊游戲游戲NPC智能對話、劇情設計FiT?融?融安全審核業(yè)務名稱業(yè)務場景騰訊云平臺內(nèi)容/?檔翻譯糾錯騰訊視頻劇本審閱騰訊新聞內(nèi)容制作、識別、審核QQ聊天助?內(nèi)容改寫潤?騰訊地圖智能化服務微信?付智能問答助?幫?忙?檔理解、問答騰訊公益公益項?合理性評估騰訊樂享AIGC場景探索訂閱號?章創(chuàng)作、潤?成長守護智能接?助?已有700款智能應?在騰訊內(nèi)部落地在創(chuàng)意與藝術領域，精細定義?物、著裝等要素?產(chǎn)?告素材在客戶互動領域，利??成式AI提?客戶滿意度

AI?成代碼

+實時預覽的交互形式，適合?向教育場景代碼補全5?語??成率35%，采納率27%代碼補全：

基于注釋和代碼的上下?智能補全代碼代碼Chat：

?持?然語?提問和?成代碼內(nèi)容小程序編程場景：小程序教育版AI助手?程序教育版上線AI編程助?，

?向師?推??程序開發(fā)教育，

累計650+所試?學校，

~200所已認證學校在代碼場景中，?成式AI?幅提升?線?程師效率

工程編碼助手IDE編程場景：工蜂Copilot++1.元寶AI??對話成為騰訊視頻劇集宣發(fā)新亮點長相思AI??對話總熱度近2億，“相柳”單??熱度1.2億，?均對話prompt數(shù)167.3隨劇情播出，

元寶快速上線衍???“?球”，對話率超90%，?鳥??

+??產(chǎn)?社媒?傳播IP??風格化模型能???風格化知識圖譜數(shù)據(jù)擴充知識泛化??克隆圖像寫真??AI應?：AI??對話(語?)+劇情互動+劇照cos不僅實現(xiàn)風格對話，實現(xiàn)強?的擬?感、記憶感知、情感風格?成式AI助?產(chǎn)品創(chuàng)新混元?模型混合專家模型(MoE)，超萬億參數(shù)規(guī)模#IP合作專項訓練，

強化??模型能?#??訓練精調(diào)劇情/?說/傳記等????訓練???頻及?本等通???模型70Bdense模型??圖像?成?臉融合技術+《通?技術?語?學模型對勞動?市場的早期展望》---麥肯錫14?成式AI將深刻影響勞動?市場3，假設有?個專門為你服務的團隊，告別資

源匱乏，你原本做的事情，你怎么推進？2，在你剩余的職業(yè)?涯中，會不會有AI同事？?成式AI將給個?的?作、?活帶來什么？1，你有沒有

每天?AI？

51

2

?泛影響?薪專業(yè)?員??智能與其他技術浪潮不同，

因為它是第?波?泛影響?

薪專業(yè)?員的?動化浪潮。

4

不確定性和可能性仍在努?了解這項新技術的局限性和可能性，

它將如何繼續(xù)發(fā)展，

以及它的影響將有多不尋常和難以預測。平衡效應隨著??智能在平衡競爭環(huán)境和賦予每個?成為熟練??的能???發(fā)揮關鍵作?，?作很可能會經(jīng)歷根本性的轉(zhuǎn)

變。

2

快速采???智能的采?速度和?度?以前的技術?命更快更?。22%4%?成式AI將帶來極?的職場沖擊BCG最優(yōu)秀和最差的咨詢顧問的平均績效差距使??成式AI

之后的平均績效差距 1

16完全被AI員?取代?類員?與Al員?“搶飯碗”?類員?VS

?類員?+Al員??類員?

+AI員?VS

?類員?+Al員??類超級員?、新的Al崗位和?類員?崗位怎么應??成式AI------不需要會制造跑車、買票上車、越早越好打算把??放到哪個層級?17https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceFW/blogpost-fineweb-v1不要把模型當成完美的上帝----數(shù)據(jù)來源18不要把模型當成完美的上帝---計算機表?，分詞Token19不要把模型當成完美的上帝-------深度學習

Jason

wei

etc

at2022《Emergent

Abilities

of

Largelanguage

models》2021不要把模型當成完美的上帝-------解壓縮內(nèi)容不要把模型當成完美的上帝-------幻覺

22不要把模型當成完美的上帝-------概率學模型23不要把模型當成完美的上帝---合作建議需要時間了解每個AI系統(tǒng)的優(yōu)勢和局限，通過持續(xù)互動建?最佳協(xié)助模式，沉淀協(xié)作最佳實踐

計算能??

復雜運算受限?

需要??輔助能?范圍因任務?異?中?平本科?平

碩??平

博??平更像?，?不是?具和機器不能?傳統(tǒng)的軟件來理解2任務?寫作和內(nèi)容創(chuàng)作?

分析與洞察?

程序開發(fā)??然對話???營銷顧問?專業(yè)咨詢?任務協(xié)助?

知識分享個性特征?

獨特優(yōu)勢與局限?可能犯錯與幻覺?

輸出不夠穩(wěn)定和

?致進化能??

持續(xù)學習?

通過反饋改進?

適應性成長?度可預測可控?

相同輸?產(chǎn)?相同輸出?

?為模式穩(wěn)定可靠?

有明確的任務邊界創(chuàng)新和適應性?

能產(chǎn)?創(chuàng)新解決?案?

適應不同場景要求?可處理復雜和模糊任務底層進化?

能?邊界可擴展

?

模型與數(shù)據(jù)進化實踐驅(qū)動使?

?

最佳實踐?

社區(qū)經(jīng)驗分享使?與開發(fā)?盒決策過程?

復雜的內(nèi)部機制?

需要持續(xù)驗證結(jié)果?動更新?

版本迭代?

固定功能?動更新?

標準化操作流程

?

明確的使?規(guī)范邏輯清晰?

決策過程可追蹤

?

錯誤原因可定位?成式AI看成是?類員?/伙伴傳統(tǒng)軟件?成式AI解決?案計算能??

決策難以解釋?

邊界條件處理重復任務?

流程不穩(wěn)定?

需要持續(xù)監(jiān)控透明度與可解釋性可預測性與可靠性機器任務局限學習和進化擅長任務?類特質(zhì)能?范圍5?發(fā)展的眼光看?成式AI：?車曾經(jīng)跑不過馬車26不可解釋性(Opacity)?模

型的內(nèi)部

運

作

機

制

對

?類

來說

是

不

透明的，

我們

難以理解它

是如何

得出

某

個

結(jié)果

的

。

這種

?箱

特

性可能

會

影響

?們

對

Al

的信任

。不?致性(Inconsistency)Al

系

統(tǒng)的

輸出可

能

會

隨

著

時間

或

場景

發(fā)

?不?致，讓?戶難以

信賴。這種難以

捉摸的

特性也

給AI應

?帶來挑戰(zhàn)

?；糜X(Hallucination)Al系

統(tǒng)可能會

產(chǎn)

?看似

真

實但實

際并

不

存在的信息，讓?戶誤

以為它懂得很多，但實際

上

只

是

在

編

造。

這

種

幻

覺

會

造

成

?

戶

的

錯誤判

斷

和

決

策。適應性(Adaptability)模

型

在?

對

快

速

變化

的

現(xiàn)

實世

界

時可能

難以

快

速

適

應

和

更

新，導

致

過

時

或

?

效的

輸出。質(zhì)量控制

(QualityControl)難以

確保

所

有

?

成內(nèi)

容的?

質(zhì)

量

和

準

確

性，尤

其

是

在

開

放

領

域的

應

?中。不以惡??不為---你的?類同事是不是也有這些問題？28充分理解

、

利?

?和

?成式

Al彼

此優(yōu)勢和價值

Al不

是智能

?命體

，

Al不

在

乎

對

錯Al員?特別擅長重復性和標準性?作快速準確地處理?量信息某些?向成本更低更可控，

信

息記憶?強?減少?類偏見，?情緒和外部因素影響24/7全天候運??類員?容易疲憊和出現(xiàn)錯誤，具有創(chuàng)能快速做綜合和復雜性信息處理決策某些?向成本更低更可控信息

調(diào)?性強偏見、情緒和外部因素影響?

柔性思維和決策上下班和休假?限組合以?類難以想象的?式識別組合缺乏真實體驗?法真正理解?類情感和經(jīng)歷?規(guī)模處理可以處理和綜合?量信息創(chuàng)新能?有限Al主要基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)，難以產(chǎn)?真正的創(chuàng)新缺乏意圖?的Al創(chuàng)作缺乏?類的深層

動機和意圖快速迭代?線耐?

，短時間內(nèi)?成

和改進?量創(chuàng)意造?決策找解決?案，

找外援、換組員或妥協(xié)，

拍板決策是要

負責的，

這?前還是?類任務流程和風險把控設計協(xié)作流程，

做好?員匹配，

積極反饋，設定標準

,設計風控機制??AI和智能體庫找到??組員，

同時為??搭建?個智能體庫。判斷判斷現(xiàn)在進的狀態(tài)/節(jié)奏/?平，

可能遇到什么問題2

34組團隊做溝通找資源需要擁有哪些

能?的成員加

?做好組員能聽懂

能執(zhí)?的溝通?持組員，提供組員

需要信息和資源1定?向理解項??標和真實需求，制定?向前

20

%定?向組團隊做溝通

找資源AsTeam，

BeLeader中60%:組建AI團隊、搭建智能體庫后20%:判斷、拍板和妥協(xié)30本杰明·格雷厄姆(BenGraham)智能體-價值投資之?，只買?具有安

全邊際的隱藏寶?（被低估股票）。?爾·阿克曼(BillAckman)智能體-激進主義投資者，

?膽建倉并推動變

?。凱茜·伍德(CathieWood)智能體-成長型投資?王，相信創(chuàng)新和顛覆的?量。查理·芒格(Charlie

Munger)智能體-沃倫·巴菲特的搭檔，只以公平價格

買?卓越的企業(yè)。菲利普·費舍爾(Phil

Fisher)智能體-嚴謹?shù)某砷L型投資者，運?深度的

“?道消息”調(diào)研。斯坦利·德魯肯?勒(Stanley

Druckenmiller)智能體-宏觀傳奇?師，

尋找具有增長潛?的不對稱機會。沃倫·巴菲特(Warren

Buffett)智能體-奧馬哈先知，

尋求以公平價格買

?卓越的公司。估值(Valuation)智能體-

計算股票的內(nèi)在價值并?成交易信號。市場情緒(Sentiment)

智能體-分析市場情緒并?成交易信號?；?(Fundamentals)

智能體-分析基本?數(shù)據(jù)并?成交易信號。技術分析(Technicals)

智能體-分析技術指標并?成交易信號。風險經(jīng)理(Risk

Manager)-

計算風險指標并設置倉位限制。投資組合經(jīng)理(Portfolio

Manager)-做出最終交易決策并?成交易訂單31構(gòu)建個?專屬股票對沖基?

基于?成式

AI

打造個?專屬股票對沖基?32?成式AI提供第三者視?：模擬民主黨和共和黨擁護者之間的爭吵33AI

As

tools34AIAscoach35?成式AI全?翻譯?具

36傳統(tǒng)模式?然語??向?qū)ο笳Z?結(jié)構(gòu)化語?匯編語?機器語?新模式?成式AI語?鴻溝?成式

AI

改變系統(tǒng)使?

/開發(fā)范式提出問題（?）將問題轉(zhuǎn)換為技術語?（?）程序員編碼實現(xiàn)（?）程序運?（機）現(xiàn)實世界的解決?案現(xiàn)實世界的解決?案計算機程序計算機程序轉(zhuǎn)換為技術語?（機）提出問題（?）編碼（機）程序運?（機）38通過聊天，?成式

AI

可協(xié)助?戶在

1

?時內(nèi)零編碼?成應?

現(xiàn)代?作數(shù)字困境：

60%重復簡單勞動，

40%創(chuàng)造性勞動為抓住此次百年難遇技術機遇，企業(yè)積極嘗試將?成式AI融??作流程，構(gòu)建?機混合組織。

CEO寄望于新技術成為公司業(yè)績增長的引擎,員?期待新技術成為他們創(chuàng)意性?作的源泉。根據(jù)Gartner對822位企業(yè)領導者進?的"2024年新?代??智能規(guī)劃"調(diào)查顯?，絕?多數(shù)正在實施或積極計劃實施?成式AI的企業(yè)?管已經(jīng)預期或?qū)崿F(xiàn)了實施收益。平均??，受

訪者調(diào)查報告：收?增加

15.8%，成本節(jié)約

15.2%，員??數(shù)減少4.6%，?產(chǎn)率提?22.6%構(gòu)建?類專注創(chuàng)造的?機混合組織39u

在落地可?性??，企業(yè)擔??成式AI技術?才儲備不?

、數(shù)據(jù)基礎設施不成熟等問題，?臨如何選擇適合?

?情況落地技術路線的挑戰(zhàn)。盡管?成式AI技術?常先進，但要在企業(yè)內(nèi)部或產(chǎn)品中實際落地應?，需要充分

考慮哪些評估維度，

以及可以選擇哪些落地路線。u

在場景價值??，企業(yè)擔?新技術應?價值不及預期，?臨如何規(guī)劃應?落地場景的挑戰(zhàn)。企業(yè)需要確定?成

式AI在特定業(yè)務場景下的實際應?和價值，這涉及到對業(yè)務需求、?戶體驗的全?分析和評估。但?對場景價

值如何分類與遴選、?成式AI能夠解決到何種程度等問題時，企業(yè)仍缺少成熟的?法?撐。?成式AI落地的2?挑戰(zhàn)40AI賦能員?實施戰(zhàn)略所需的知識、技能通過企業(yè)?化、激勵機制、

?管表率，建??機協(xié)同

?化組織結(jié)構(gòu)、權責體系、流?成式AI驅(qū)動的組織?新：?楊三?打造?機協(xié)同新?態(tài)程制度重構(gòu)，規(guī)范AI應?41變?領導?階段?：

奠基（2?）

階段?：規(guī)模推??機混合?作模式戰(zhàn)略洞察、從上到下貫徹、全員驅(qū)動頂層規(guī)劃，勇?決?多部門、多業(yè)務、多技術融合資源投?、組織協(xié)同

長期規(guī)劃

vs短期迭代

規(guī)模

vs效率

投?

vs效益

共性協(xié)同

vs個性需求

是什么？

做什么？

怎么做？

怎么推？

1，每?成功案例分享2，各部門最佳實踐評?3，各部門AI和現(xiàn)有?作流結(jié)合，?作效率提升晾曬變?領導?驅(qū)動?機混合組織轉(zhuǎn)型｜“?把?”?程1，

CEO發(fā)全員郵件2，開通內(nèi)部?持?站，

提供內(nèi)部培訓3，

表彰各部門?機協(xié)助典型?機混合組織轉(zhuǎn)型

是企業(yè)?存、發(fā)展層?的重要決策，涉及多??的復雜、系統(tǒng)性?程，變?領導?是核?理念轉(zhuǎn)變戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型技術賦能管理變?戰(zhàn)

略

視?

執(zhí)

?

視??體視?全局把控決策與權衡42標能?成熟度。部門經(jīng)理??智能課程，

6個?的??智能?作討論?組業(yè)務流程——

實現(xiàn)能?的活動

業(yè)務場景充當流程的代理，以形成技術決策。這些都是?來激發(fā)討論和展?價值

的。流程的設計?的是實現(xiàn)功能，并?向交付策略。

?程師級的??智能課程，

3個?的課程，

3個?的項?實踐技術組成——使能?具

技術組件由上?的所有層形成，并在每個層中創(chuàng)造機會。技術組成提供了

礦?所需技術的全?視圖。

??使???智能?具業(yè)務驅(qū)動構(gòu)建?機混合組織的技術?才儲備?把??程，

采?業(yè)務驅(qū)動的轉(zhuǎn)型?法，數(shù)據(jù)+AI+軟件+領域知識?好智能化的技術?段

戰(zhàn)略和決策來源于團隊對業(yè)務和數(shù)字戰(zhàn)略研討會的理解。

?管??智能課程，外出參觀，集體討論業(yè)務能?——

實現(xiàn)戰(zhàn)略所需要的能?

對業(yè)務能?模型進?了修改，以反映戰(zhàn)略的發(fā)展，并定義與?標狀態(tài)愿景?致的?業(yè)務能?

數(shù)字化業(yè)務場景數(shù)字化架構(gòu)設計數(shù)據(jù)

應?程序

基礎設施每?層都映射到相鄰的層戰(zhàn)略——

業(yè)務?標、需求和愿景戰(zhàn)略43?成式AI落地核??盾：技術先進性和落地成功率不匹配?

時間窗?短：

六?龍vs

DeepSeek；

SD

vs

GPT-4O?75%的AI項?未能跨越試點階段：

兩年來，

AI墓地已經(jīng)累積了1178個項?；

之前爆?的項?也未能幸免，如Character.AI,光年之外聚焦到適合??的AI?向44破局?成式AI落地困局：場景矩陣到技術路線的企業(yè)實踐

u

?先，?成式AI有望?幅實現(xiàn)降本增效，

從?徹底改變?業(yè)成本結(jié)構(gòu)。?成式AI打造的智能助?使得企業(yè)為每位員?

配備了“專家智囊”，

員?個?產(chǎn)能得以倍數(shù)級提升，重塑了企業(yè)??資源成本結(jié)構(gòu)。u

其次，?成式AI有望實現(xiàn)客戶交互?式的變?，

使得企業(yè)在客戶爭奪戰(zhàn)中搶得先機。???，?成式AI的交互體驗與真

??差，

且個性化更強，

年輕客戶更青睞新?代的交互?式。

另???，全新的交互?式之上有可能孕育全新的消費模

式?？蛻舴諏＜抑悄?5?成式AI在美國的落地情況

根據(jù)Gartner調(diào)研數(shù)據(jù)，

44%企業(yè)CIO表?已經(jīng)落地或?qū)⒃谖磥?2個?落地?成式AI，

68%企業(yè)CIO表?已經(jīng)落地或?qū)⒃谖磥?4個?內(nèi)落地?成式AI。46落地案例1：某頭部國際快遞企業(yè)的智能客服

通過可視化拖拉拽的方式編排不同的原子能力，幫助支持處理快遞寄件、收件、信息查詢等超過40類過程復雜且分支較多

的任務

，節(jié)省人工坐席工作量，提升業(yè)務服務效率和質(zhì)量。??持通過多輪對話?然地收集寄件地址和收貨地等重要信息?通過?模型、代碼等?級節(jié)點，解決快遞費計算等問題快遞費?和到達時間查詢的?作流47用戶

坐席

產(chǎn)品研發(fā)?提供面向上萬SKU場景的產(chǎn)品問題咨詢服務，服務于企業(yè)內(nèi)

部售后客服400+落地案例2：

內(nèi)部專家助?，

輔助團隊內(nèi)部了解多SKU信息應?收益過去難點公司內(nèi)部有上萬SKU，同一個產(chǎn)品名對應有不同的產(chǎn)品編碼，客服團隊在面臨用戶的即時問題時,不太可能把所

有的產(chǎn)品信息都熟記于心客戶群內(nèi)@機器人

獲取答案節(jié)省業(yè)務團隊人力

提高問題響應效率過去公司內(nèi)部用傳統(tǒng)機

器人來解答售后客服的

實時問題，但C側(cè)用戶的

問題無法被窮舉充電樁類問題涉及步驟

類排查，只能讓客服描

述問題后依賴專業(yè)產(chǎn)研

團隊進行一步一步排查司內(nèi)SKU多，售后

客服團隊對產(chǎn)品的

了解成本高傳統(tǒng)機器人的FAQ

無法窮舉業(yè)務場景

里的所有問題充電樁類流程問題

主要依賴產(chǎn)研團隊

人工排查坐席

智能體開發(fā)平臺312BeforeAfter用戶

產(chǎn)品?例通過ChatBI進?財務數(shù)據(jù)分析客戶訴求客戶原先使?傳統(tǒng)BI?具對全國零售門店的收?/?利/成本等財務

數(shù)據(jù)進?分析，遇到以下痛點：?業(yè)務需求多，但數(shù)據(jù)研發(fā)??少，排期長；?各地?區(qū)經(jīng)理需要分析門店數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)BI使?門檻?；?

領導外出洽談業(yè)務時，經(jīng)常需要臨時查看報表上沒有的數(shù)

據(jù)，傳統(tǒng)BI?法即時實現(xiàn)；

最終效果客戶新增數(shù)據(jù)需求的響應速率從天級提升?秒級，

??提升了數(shù)據(jù)分析的效率。并有效滿?了??問數(shù)、領導外出臨時問數(shù)等場景。落地案例3：對話式財務分析騰訊能?：

智能體開發(fā)平臺產(chǎn)品展?50騰訊能?：?持企業(yè)?作流Agent開發(fā)

多輪對話接著上?繼續(xù)提問，ChatBI能結(jié)合上下?回答智能追問提問太模糊時，

ChatBI能智能追問，澄清意圖騰訊能?3：

ChatBI?持?然語?數(shù)據(jù)實時可視化SaaS｜公有云

API

｜混合云部署持牌CA｜

時間戳｜國密算法

｜

Hash

防篡改

｜

至信鏈存證騰訊能?4：電?簽?持?屬材料流通?業(yè)應?

自有持牌CA，金融級支付保障 多方式校驗，規(guī)范真實意愿簽署 全流程證據(jù)上鏈保全且可溯源

騰訊合規(guī)實踐沉淀 微信支付授權認證，業(yè)內(nèi)獨有

微信端，全流程閉環(huán)簽署

AI合同效率工具 全鏈產(chǎn)品模塊自研，服務可靠無紙化簽約，效率為先安全合規(guī)，司法認可助力光伏電站租賃業(yè)務全國快速拓展微信支付認證讓全國大量C端客戶認證門檻降低，

規(guī)避代簽冒錢，同時大大提升線上簽署成功率，便

于業(yè)務的迅速開展。告別郵寄簽約，數(shù)字化簽約讓戰(zhàn)機無延誤全國各地分所服務大量個人委托業(yè)務，電子簽把平均

1

周的來回郵寄簽約縮短到

1天，快速鎖定客戶委托意愿。大額采銷備忘與債券憑證，無憂履約與上游4萬多家供應商每年簽署

50多萬份采銷備忘錄與債券憑證，金額高，對合約合規(guī)合法性要求高。通過

電子簽提升合約的合規(guī)性和履約信任度。80%

↑簽署成功率提升3倍

↑辦案效率提升100%合同合規(guī)性提升至騰訊能?4：提升物流供應鏈的簽署效率