2024年企業(yè)服務(wù)研究報(bào)告

2024年中國企業(yè)服務(wù)研究報(bào)告部門：企服研究一組O2024

iResearch

Inc.艾

瑞

咨

詢01

企業(yè)服務(wù)概述Overview02

企業(yè)服務(wù)的演進(jìn)與變革Evolution03

典型廠商與應(yīng)用實(shí)踐Casestudy04

發(fā)展挑戰(zhàn)與建議Development

trend

2CONTENTS目

錄iResearch艾

瑞

咨

詢艾

瑞

咨

詢市場規(guī)模：企業(yè)服務(wù)的本質(zhì)是技術(shù)驅(qū)動下的社會分工變革，圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核

心

理

念

，技術(shù)手段和數(shù)據(jù)要素的重要性不斷提升。2023年中國企業(yè)服務(wù)市場規(guī)

模達(dá)到約11.4萬億元，同比增長4.5%,預(yù)計(jì)到2026年市場規(guī)模將達(dá)到13.6萬億

元，通過促進(jìn)專業(yè)化和標(biāo)準(zhǔn)化，推動中國企業(yè)的現(xiàn)代化經(jīng)營管理。技術(shù)變革：1)

大模型：大模型賦予生成式AI

應(yīng)對復(fù)雜任務(wù)的泛化能力，拓寬企

業(yè)服務(wù)的能力邊界。將行業(yè)專業(yè)知識、企業(yè)私有數(shù)據(jù)與大模型相結(jié)合，降低模型

幻覺，提高對特定任務(wù)的適應(yīng)性，可以更加符合專業(yè)場景的訴求。2)

Agent

:

大模型興起后，Agent

與大模型兩者融合相互成就。AI

Agent通過選擇性綜合大模型和多種先進(jìn)算法，形成具備獨(dú)立思考、工具調(diào)用能力等特征的

系統(tǒng)，滿足更廣泛的垂類場景需求。3)數(shù)據(jù)治理：隨著業(yè)務(wù)規(guī)模和系統(tǒng)規(guī)模的不斷增加和擴(kuò)大，為了支持海量數(shù)據(jù)

的存儲、高并發(fā)訪問以及保證數(shù)據(jù)的可靠性，分布式數(shù)據(jù)管理概念應(yīng)運(yùn)而生。同

時(shí)，傳統(tǒng)單一、靜態(tài)和被動的數(shù)據(jù)管理模式也將向全面、動態(tài)和主動模式轉(zhuǎn)變。商業(yè)變革：1)

出

海：當(dāng)前企業(yè)服務(wù)廠商出海的主要服務(wù)對象為中國出海企業(yè)，本地化生態(tài)與競爭力有待提升。2)信

創(chuàng)：信創(chuàng)在基礎(chǔ)硬件、云基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)軟件、應(yīng)用軟件、網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域已實(shí)現(xiàn)規(guī)?；茝V，初步構(gòu)建起從芯片到軟件的信創(chuàng)生態(tài)，未來將繼續(xù)向核心應(yīng)用推進(jìn)。3)

行業(yè)化：針對需求高頻的垂直領(lǐng)域

沉淀最佳實(shí)踐，形成行業(yè)解決方案，助力廠商提高市場競爭力和盈利能力。發(fā)展建議：1)需求側(cè)應(yīng)綜合企業(yè)的成長階段、采購偏好等因素選擇一體化或垂

直

化產(chǎn)品。2)供給側(cè)在保持各自核心競爭力的同時(shí)，無需拘泥于標(biāo)準(zhǔn)化或定制

化的服務(wù)模式，可以適度拓展服務(wù)范圍，相互滲透。3)大模型應(yīng)用過程中，建

議企業(yè)綜合評定短期與長期投入產(chǎn)出，明晰其能力邊界，構(gòu)建系統(tǒng)性工程。ABSTRACT摘

要3企業(yè)服務(wù)概述Overview面向企業(yè)提供的，以外包型、平臺型或租用型為典型供給模式的服務(wù)企業(yè)服務(wù)是指面向“企業(yè)”的“服務(wù)”。區(qū)別于為個(gè)人提供的服務(wù)以及一次性交付的產(chǎn)品，企業(yè)服務(wù)往往需要通過較長的時(shí)間逐步

實(shí)現(xiàn)價(jià)值轉(zhuǎn)移，具備定制性

(針對客戶的具體需求提供個(gè)性化解決方案)、專業(yè)性

(融合專業(yè)的知識、技能和行業(yè)know-how)、復(fù)雜性

(甲方需在文化、組織上配套；乙方需在交付、培訓(xùn)上配套)、持續(xù)性

(一般情況下甲方不會輕易遷移，剛需服務(wù)一般會穩(wěn)

定續(xù)費(fèi))

以及技術(shù)驅(qū)動

(依賴先進(jìn)的技術(shù)手段提供高效、智能化服務(wù))

等特點(diǎn)。依據(jù)服務(wù)模式，企業(yè)服務(wù)可以劃分為外包型、平臺型與租用型。外包型包含專家型、經(jīng)驗(yàn)型、程序型，服務(wù)特點(diǎn)為：復(fù)雜性高、標(biāo)

準(zhǔn)化程度低、客單價(jià)較高；甲方花錢買省心。平臺型囊括B2P2B和C2P2B等，服務(wù)特點(diǎn)為：標(biāo)準(zhǔn)化程度高、使用高頻、低價(jià)，但通

常無法完全自動完成。租用型包含傳統(tǒng)租賃型與云服務(wù)型，服務(wù)特點(diǎn)為：可自動完成，或依賴于資源。關(guān)于這三類企業(yè)服務(wù)的詳細(xì)

定義和對比可參考艾瑞咨詢《2020年中國企業(yè)服務(wù)研究報(bào)告》與《2021年中國企業(yè)服務(wù)研究報(bào)告》,此處不再進(jìn)一步贅述。企業(yè)服務(wù)的定義及分類分類專家型經(jīng)驗(yàn)型程序型B2P2BC2P2BⅢ

外包型平臺型品租用型傳統(tǒng)租賃型云服務(wù)型SaaSPaaSlaaS企業(yè)服務(wù)指由第三方公司或?qū)I(yè)機(jī)構(gòu)

面向企業(yè)提供的支持性服務(wù)，通常涵蓋“To

B”

(服務(wù)對象)和“段時(shí)間“

(交付周期)兩大基本要素。區(qū)別于2C服務(wù)，企業(yè)服務(wù)主要具備如

下特點(diǎn)：定制性

專業(yè)性持續(xù)性技術(shù)驅(qū)動復(fù)雜性來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。O2024.7

iResearch

Inc企業(yè)服務(wù)的定義及研究范疇WW5定義及特征艾

瑞

咨詢

關(guān)鍵詞：數(shù)字化

外包型服務(wù)的發(fā)展趨于成熟2015年國家首次提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的

概念，以云服務(wù)為代表的租用型服務(wù)進(jìn)入快速發(fā)展階段，技術(shù)密集型

企業(yè)服務(wù)的占比開始增加不僅是租用型服務(wù)本身，對于勞動

或知識密集型的服務(wù)也力求通過疊

加技術(shù)手段、數(shù)據(jù)要素來增強(qiáng)服務(wù)

能力與價(jià)值，提升市場競爭力

關(guān)鍵詞：大模型·

基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來的大模型

在跨領(lǐng)域、多任務(wù)的處理中表現(xiàn)出

更強(qiáng)的學(xué)習(xí)和理解能力·

各細(xì)分賽道的企業(yè)服務(wù)廠商，通過尋求疊加大模型能力，對現(xiàn)有服務(wù)進(jìn)行升級，實(shí)現(xiàn)服務(wù)價(jià)值的躍升·結(jié)合企業(yè)管理理論與各類技術(shù)手段，

促進(jìn)企業(yè)流程標(biāo)準(zhǔn)化，提升企業(yè)經(jīng)

營管理的現(xiàn)代化程度早期的企業(yè)服務(wù)市場以外包服務(wù)為主，諸如人力外包、市場調(diào)研、法律咨詢、物流配送等等，此類服務(wù)大多以勞動力為載體，搭載知識、信息或土地等其他要素形成競爭力。進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代，以云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等為代表的新一代信息技術(shù)開

始成為重要的生產(chǎn)要素。圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞，租用型服務(wù)興起，技術(shù)手段和數(shù)據(jù)要素的重要性不斷提升。即使對于傳統(tǒng)外包

服務(wù)，內(nèi)部管理的數(shù)字化升級同樣至關(guān)重要。2023年以來，由OpenAl掀起的大模型浪潮席卷企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，各細(xì)分賽道的頭部廠商紛紛以大模型為技術(shù)底座探索“Al+”。未

來

，企

業(yè)服務(wù)將繼續(xù)通過促進(jìn)專業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化，推動中國企業(yè)邁向現(xiàn)代化經(jīng)營管理。企業(yè)服務(wù)演進(jìn)歷程勞動密集注釋：上述技術(shù)密集特指新一代信息技術(shù)。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。O2024.7

iResearch

Inc

WW

6企業(yè)服務(wù)的演進(jìn)歷程與時(shí)代背景數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，圍繞數(shù)據(jù)和技術(shù)要素提升服務(wù)能力與價(jià)值·外包型服務(wù)占據(jù)早期企業(yè)服務(wù)的主導(dǎo)地位·

隨著供給和需求的細(xì)化，

衍生出多種多樣的服務(wù)

類型·

在信息化進(jìn)程的推動下，逐漸衍生出平臺型服務(wù)

和租用型服務(wù)·從生產(chǎn)要素的角度，這

—階段的企業(yè)服務(wù)以勞

動密集型為主，知識密

集型為輔iResearch艾

瑞

咨

詢知識密集技術(shù)密集···CAGR=5.4%10.7%5.9%2.5%135589128114120323113578104456943472020

20212023年市場規(guī)模約11.4萬億元，未來三年CAGR為6.1%長期來看，企業(yè)服務(wù)的本質(zhì)是技術(shù)驅(qū)動下的社會分工變革，科技創(chuàng)新的東風(fēng)推動企業(yè)服務(wù)市場發(fā)展，使企業(yè)服務(wù)的管理半徑得以擴(kuò)

大，同時(shí)推動服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)形式更趨多元化。此外，整體產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與企業(yè)數(shù)字化的推進(jìn)相輔相成，加之國家政策的大力支持

也成為了企業(yè)服務(wù)市場發(fā)展的主要驅(qū)動力。根據(jù)艾瑞推算，2023年中國企業(yè)服務(wù)市場規(guī)模達(dá)到約11.4萬億元，同比增長4.5%,預(yù)計(jì)

未來三年復(fù)合增長率將達(dá)到6.1%,到2026年市場規(guī)模將達(dá)到13.6萬億元。盡管2023年疫情封控措施放寬，但由于各行業(yè)企業(yè)預(yù)算

和市場樂觀度的恢復(fù)相對有限，中國企業(yè)服務(wù)市場規(guī)模增速較2022年提升較為溫和，僅實(shí)現(xiàn)從4.1%到4.5%的小幅增長。未來三年

隨著宏觀經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步復(fù)蘇、Al大模型等技術(shù)的廣泛落地，預(yù)計(jì)市場增速將逐步恢復(fù)。2019-2026年中國企業(yè)服務(wù)市場規(guī)?！鍪袌鲆?guī)模(億元)

-●-

YoY(%)注釋：市場規(guī)模統(tǒng)計(jì)口徑為國內(nèi)(GDP概念對應(yīng)下的“國內(nèi)”)企業(yè)購買企業(yè)服務(wù)的支出總額，不包括企業(yè)向金融服務(wù)供應(yīng)商支付的融資費(fèi)用，也不包括企業(yè)向業(yè)主支付的購買或租

賃物業(yè)、廠房等生產(chǎn)經(jīng)營場所的費(fèi)用。來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料、專家訪談及自有模型統(tǒng)計(jì)核算及繪制O2024.7iResearch

Inc

W

7中國企業(yè)服務(wù)市場規(guī)模及預(yù)測艾

瑞

咨

詢CAGR=6.1%2024e2025e2026e4.1%4.5%6.5%5.8%10871392076201920222023基于業(yè)務(wù)和職能部門對企業(yè)服務(wù)賽道進(jìn)行劃分(詳細(xì)版圖譜見附錄)業(yè)務(wù)流程與協(xié)同管理視頻會議軟件文檔協(xié)同軟件企業(yè)郵箱企業(yè)網(wǎng)盤

行業(yè)信息化服務(wù)及應(yīng)用中國企業(yè)服務(wù)賽道總覽ERP

BPM

協(xié)同辦公平臺注釋：僅展示部分典型賽道。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制

C2024.7

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Inc.信息技術(shù)基礎(chǔ)云服務(wù)

數(shù)據(jù)庫loT平臺

人工智能技術(shù)服務(wù)研發(fā)設(shè)計(jì)產(chǎn)品策略與設(shè)計(jì)服務(wù)工程設(shè)計(jì)咨詢服務(wù)醫(yī)藥研發(fā)外包服務(wù)大數(shù)據(jù)平臺

低/零代碼平臺安全產(chǎn)品及服務(wù)IT外包服務(wù)采購供應(yīng)供應(yīng)鏈管理服務(wù)

物流運(yùn)力交易平臺

SCM靈活用工

平臺員工福利

平臺代理記賬

軟件EPM法律事務(wù)法律咨詢服務(wù)平臺電子合同/電子簽名軟件生產(chǎn)制造APCQMSCADCAEPLM

EDA研發(fā)項(xiàng)目管理軟件

原型設(shè)計(jì)軟件WMS/TMS

SRM

EDA

B2B

采購平臺企業(yè)服務(wù)電商平臺人才尋訪

服務(wù)招聘管理軟件SCADA工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)票管理軟件

費(fèi)控報(bào)銷軟件

稅務(wù)管理軟件資金管理軟件品牌設(shè)計(jì)咨詢服務(wù)程序化

OTT/TV人力資源

咨詢服務(wù)勞動力管理

軟件TradingDesk客服/

呼叫中

心軟件IDC

服務(wù)云通信服務(wù)企業(yè)服務(wù)賽道分類人力資源培訓(xùn)服務(wù)薪酬社保

軟件網(wǎng)絡(luò)招聘

平臺企業(yè)培訓(xùn)

平臺營銷策劃服務(wù)程序化

戶外法律咨詢服務(wù)工商服務(wù)平臺知識產(chǎn)權(quán)平臺電子認(rèn)證服務(wù)人力資源外包服務(wù)HRMDCSCAPPWww.iresearch.com.cnMESCAM呼叫中

心外包

服務(wù)會務(wù)/

活動管

理軟件供應(yīng)鏈金融

服務(wù)平臺財(cái)稅綜合服務(wù)

FA

服

務(wù)艾

瑞

咨

詢財(cái)務(wù)/會計(jì)

軟件跨境支付

平臺企業(yè)

直播

平臺內(nèi)容

創(chuàng)意

平臺DSP/Ad

Network代運(yùn)營

服務(wù)DPM/CDP/MA市場

調(diào)研

服務(wù)SSP/AdNetworkIPD

咨詢服務(wù)倉儲物流服務(wù)人力資源營銷獲客CRM/

SCRM財(cái)稅金融微商城APS814.2%0.5%19.2%0.7%17.6%1.4%18.1%24%20.5%05%17.5%0.4%0.8%16%5.4%13.0%3.6%2.8%2.4%9.8%5.3%12.0%2.8%5.4%6.0%7:1%13.3%15.1%9.6%36.6%39.6%38.2%36.7%34.9%33.7%30.1%2.4%22.5%3.3%19.5%2.1%20.0%2.9%20.9%3.0%21.8%2.8%早期投資數(shù)量占比擴(kuò)大，單筆投資金額在2023年達(dá)到峰值后呈下降趨勢近些年，企業(yè)服務(wù)市場的絕對投資數(shù)量和投資金額均在減少，表明資本市場的熱錢趨冷，投資正逐漸由草莽階段回歸理性。然而值得注意的是，天使輪融資動作頻繁，其投資數(shù)量占比正迅速增長，表明投資者當(dāng)前更傾向于選擇更早階段/更小規(guī)模的投資，并對

早期創(chuàng)新項(xiàng)目的關(guān)注度和信心依然存在。2019-2024H1

中國企業(yè)服務(wù)市場投融資概況2019-2024H1

中國企業(yè)服務(wù)平均單筆

融資金額1.51.31.21.02024H1中國企業(yè)服務(wù)投融資梳理(1/2)來源：IT桔子，艾瑞咨詢研究院自主研究及給制O2024.7

iResearch

Inc

201920202021

2022

20232024H1■種子輪■天使輪■A輪■B輪■C輪■D輪■E&F

輪&pre-IPO

■戰(zhàn)略投資2019-2024H1

中國企業(yè)服務(wù)投融資數(shù)量占比情況投資數(shù)量

578

563

799

565

395

2462019

2020

2021

2022

2023

2024H1749.7

543.9

957.9

707.4

594.7250.7W.cn

9-一金額(億元)艾

瑞咨

詢投資金額(億元)202320192020202120221.01.3云服務(wù)、前沿技術(shù)和數(shù)據(jù)服務(wù)板塊的市場關(guān)注度較高將中國企業(yè)服務(wù)投融資市場進(jìn)行年份和子行業(yè)的二維拆分，可以發(fā)現(xiàn)2022-2024H1

數(shù)據(jù)服務(wù)、銷售營銷和云服務(wù)的投資數(shù)量相對而

言始終較多。此外，2022年人力資源和財(cái)稅服務(wù)板塊的單筆投資均額較高，2023年云服務(wù)和辦公OA受資本關(guān)注度攀升，2024年上

半年前沿技術(shù)成熱門投資主線。分析各細(xì)分板塊的年度變化趨勢，發(fā)現(xiàn)2022-2024H1法律服務(wù)板塊的投資數(shù)量和單筆投資均額都較

為穩(wěn)定；人力資源、財(cái)稅服務(wù)、辦公OA板塊在近兩年都呈現(xiàn)了顯著的下滑；云服務(wù)和前沿技術(shù)板塊的市場關(guān)注度提升明顯。2022-2024H1

中國企業(yè)服務(wù)細(xì)分市場投融資概況投資金額和單筆均額的單位：億元20222829.941.0793.290.376035.470.591424.071.724032.370.812023125.630.4782.340.294929.660.611010.11.013044.271.482024H171.180.17103.850.393110.770.3540.710.182029.481.47202216

11.150.70

23

13.540.594932.940.67

326

524.67

1.612023

83.11

0.39

7

9.341.33261314.840.57

245

475.44

1.942024H1

9

22.282.4821.10.556.36

0.49

150

174.96

1.17前沿技術(shù)

辦公OA

銷售營銷

其他投資數(shù)量投資金額單筆均額投資數(shù)量投資金額單筆均額投資數(shù)量投資金額單筆均額投資數(shù)量投資金額單筆均額中國企業(yè)服務(wù)投融資梳理(2/2)來源：IT桔子，艾瑞咨詢研究院自主研窮及給制O2024.7

iResearch

Inc.

投資數(shù)量投資金額單筆均額投資數(shù)量投資金額單筆均額投資數(shù)量投資金額單筆均額投資數(shù)量投資金額單筆均額投資數(shù)量投資金額單筆均額iResearch人力資源

法律服務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)

艾

瑞

咨

詢WW

10財(cái)稅服務(wù)云服務(wù)經(jīng)營效率小幅提升，但仍需尋求新的增長點(diǎn)以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)健康發(fā)展2023年，企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的上市企業(yè)營收均值和中位數(shù)均較2022年實(shí)現(xiàn)了小幅增長，中堅(jiān)企業(yè)的歸母凈利潤也同步增長，這表明企業(yè)

經(jīng)營效率有所提升。然而，市盈率的中位數(shù)和算術(shù)平均值偏低，反映出市場對企業(yè)服務(wù)行業(yè)的增長潛力持謹(jǐn)慎態(tài)度。與新三板和港

股公司相比，A股上市公司的增長表現(xiàn)較為溫和。面對這一現(xiàn)狀，A

股上市公司需采取創(chuàng)新策略并加強(qiáng)與投資者的溝通，以增強(qiáng)市場

信心。同時(shí)，企業(yè)應(yīng)密切關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)和行業(yè)政策變化，靈活調(diào)整戰(zhàn)略規(guī)劃，把握新的市場機(jī)遇，力求提升自身的市場競爭力，并

實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的健康發(fā)展。中國企業(yè)服務(wù)部分上市廠商概況整體中位數(shù)注釋：通過檢索點(diǎn)米科技、用友、東方國信、玄武云等行業(yè)相關(guān)公司，依據(jù)申萬行業(yè)分類，收集其可比上市公司數(shù)據(jù)。由于采用抽樣調(diào)取的方法，因此所提供的數(shù)據(jù)僅供參考

來源：iFind,艾瑞咨詢研究院白主研空乃生O2024.7

iResearch

Inc.

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111.12億

元

總市值0市盈率(TTM)1.56市凈率(MRQ)0.94

億元2022年?duì)I收1

億

元2023年?duì)I收0.02

億元2022年歸母凈利潤0.01

億元2023年歸母凈利潤單位：億元中位數(shù)平均數(shù)總市值113.221470.472022年?duì)I收43.38965.082023年?duì)I收49.42980.832022年凈利潤-3.7650.132023年凈利潤-1.4362.92單位：億元中位數(shù)平均數(shù)總市值0.591.612022年?duì)I收0.601.542023年?duì)I收0.661.682022年凈利潤0.010.002023年凈利潤0.010.03單位：億元中位數(shù)平均數(shù)總市值39.5084.262022年?duì)I收11.0636.572023年?duì)I收10.1036.182022年凈利潤0.430.542023年凈利潤0.310.34中國企業(yè)服務(wù)上市廠商分析-6.5市盈率(TTM)14.2市凈率

(MRQ)29.4

億元

2022年?duì)I收新三板

A股

港股1.2

億

元2

0

2

2

年

歸

母

凈

利

潤1.5

億

元2

0

2

3

年

歸

母

凈

利

潤49.4億

元總

市

值30.7

億元

2023年?duì)I收整體算術(shù)平均值艾

瑞

咨

詢02/企業(yè)服務(wù)的演進(jìn)與變革Evolution

12iResearch艾

瑞咨詢技術(shù)側(cè)：大模型■生成式Al重塑企業(yè)服務(wù)■大模型在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的落地路徑■大模型部署及服務(wù)模式探討

13大模型賦予生成式AI應(yīng)對復(fù)雜任務(wù)的泛化能力，拓寬企業(yè)服務(wù)的能力邊

界，實(shí)現(xiàn)服務(wù)價(jià)值提升生成式AI是一種基于已有數(shù)據(jù)生成新的數(shù)據(jù)實(shí)例的人工智能技術(shù)，得益于Transform架構(gòu)大模型的自注意力機(jī)制和泛化能力，由大

模型加持的生成式AI表現(xiàn)出智能水平的躍升。越來越多的企業(yè)希望能夠在具體業(yè)務(wù)之中結(jié)合生成式AI,實(shí)現(xiàn)降本增效、產(chǎn)品改善

創(chuàng)新激勵(lì)等一系列目標(biāo)。目前，生成式AI的主要能力方向集中在創(chuàng)意內(nèi)容生成、信息查詢提煉和自然語言交互三個(gè)領(lǐng)域，通過與營

銷獲客、產(chǎn)品研發(fā)、服務(wù)運(yùn)營、戰(zhàn)略管理等各種不同的場景疊加可以發(fā)揮出不同的價(jià)值。這也意味著不論哪個(gè)細(xì)分賽道的企業(yè)服務(wù)

廠商，都有機(jī)會把握生成式Al的機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)服務(wù)邊界的拓展與服務(wù)價(jià)值的提升。生成式Al的優(yōu)勢能力與應(yīng)用方向

組織希望通過生成式AI實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵收益大模型×生成式Al的關(guān)鍵特征大模型具有數(shù)十億乃至上千億的參數(shù)規(guī)模，能夠捕捉和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和細(xì)微差

別，提高對不同任務(wù)的處理能力和泛化性能Transform架構(gòu)的自注意力機(jī)制，使模型能

夠更好地捕捉序列數(shù)據(jù)中的長距離依賴關(guān)系，

從而在語義理解、文本生成等方面表現(xiàn)出色經(jīng)過多樣化數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠從中抽象出通用

知識，將所學(xué)特征和規(guī)律進(jìn)行知識遷移、泛

化，對復(fù)雜任務(wù)、未知場景有更好的適應(yīng)性檢測欺詐和管理風(fēng)險(xiǎn)

18%創(chuàng)意內(nèi)容生成

信息查詢提煉

自然語言交互

注釋：問題：您希望通過生成性人工智能努力實(shí)現(xiàn)哪些關(guān)鍵收益?(2023年10月/12月);N=2.835。來源：結(jié)合公開市場資料和專家訪談，由艾瑞恣詢研究院整理及繪制

來源：德勒2024年一季度《企業(yè)生成式AI應(yīng)用現(xiàn)狀》,艾瑞咨詢研究院整理及繪制。O

提升效率和生產(chǎn)力降低成本改進(jìn)現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)鼓勵(lì)創(chuàng)新和增長

將員工從低價(jià)值轉(zhuǎn)移到高價(jià)值任務(wù)

提高新系統(tǒng)的開發(fā)速度及便捷性

增加收入加強(qiáng)與客戶的聯(lián)系發(fā)現(xiàn)新的想法和洞見56%35%29%29%26%26%25%23%19%生成式Al重塑企業(yè)服務(wù)2024.7

iResearch

Inc.

W14模型泛化能力自注意力機(jī)制海量參數(shù)規(guī)模艾

瑞

咨

詢由于大模型不可避免的存在一定的幻覺問題，而企業(yè)級應(yīng)用對于穩(wěn)定性、精準(zhǔn)性、可解釋性的要求更高，參數(shù)量大、適用范圍廣的通用大模型對于多數(shù)大企業(yè)場景而言，并非最好的選擇。將行業(yè)專業(yè)知識、企業(yè)私有數(shù)據(jù)與大模型相結(jié)合，可以有效降低模型幻覺

提高對特定任務(wù)的適應(yīng)性，更加符合專業(yè)性強(qiáng)的場景訴求。廠商可以在預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和RAG

(檢索增強(qiáng)生成)環(huán)節(jié)選擇性地引入領(lǐng)域?qū)I(yè)知識，如首先通過預(yù)訓(xùn)練獲得具有豐富專業(yè)知識的基礎(chǔ)模型，然后通過微調(diào)使其適應(yīng)特定的行業(yè)或任務(wù)，最后結(jié)合RAG

來增

強(qiáng)模型對特定查詢的理解和回答能力，也可以僅在其中某一個(gè)或某兩個(gè)步驟中對模型進(jìn)行優(yōu)化。具體選擇何種技術(shù)路徑，應(yīng)結(jié)合場

景特征、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)來對投入產(chǎn)出比進(jìn)行綜合判斷。從通用大模型到企業(yè)級應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)路徑通用場景

通用大模型

需要額外的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理步驟來源：結(jié)合公開市場資料和專家訪談，由艾瑞恣詢研空院整理及繪制O2024.7

iResearch

Inc.

WW

15大模型在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的落地路徑從通用大模型到企業(yè)級應(yīng)用，領(lǐng)域?qū)I(yè)知識是關(guān)鍵壁壘通過引入外部知識庫增強(qiáng)語言模型的生成能力，無需頻繁重新訓(xùn)練模型，即可提高模型的可解釋性，

適合處理動態(tài)或經(jīng)常變化的企業(yè)數(shù)據(jù)針對特定任務(wù)或領(lǐng)域進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，使模型能夠?qū)Ｗ⒂谔囟ǖ娜蝿?wù)或

領(lǐng)域，更好地理解任上下文、語義和領(lǐng)域知識使用通用數(shù)據(jù)和領(lǐng)域數(shù)據(jù)混合全面調(diào)整或構(gòu)建行業(yè)大模型，捕捉底層的語言規(guī)則、結(jié)構(gòu)和模式，適合通用大模型缺乏目標(biāo)任務(wù)相關(guān)知識的場景√減少錯(cuò)誤學(xué)習(xí)√提升模型可解釋性√降低過擬合的風(fēng)險(xiǎn)√提升模型復(fù)雜度√促進(jìn)特征學(xué)習(xí)√增強(qiáng)模型適應(yīng)性對于規(guī)模小但高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，可以通

過數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)來提高模

型性能對于規(guī)模大但質(zhì)量一般的數(shù)據(jù)集，通常企業(yè)級應(yīng)用行業(yè)大模型場景大模型企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域?qū)Υ竽Ｐ偷臏?zhǔn)確性和可解釋性要求更高，數(shù)據(jù)成為大模型應(yīng)用的關(guān)鍵數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)規(guī)模數(shù)據(jù)多樣性iResearchRAG檢索增強(qiáng)生成適用場景的專業(yè)化程度數(shù)據(jù)的重要性艾

瑞

咨

詢專業(yè)場景預(yù)訓(xùn)練微調(diào)Tips··云上智能算力：提供算力資源供給、調(diào)度、分配到一站式模型服務(wù)平臺大模型的部署應(yīng)用存在較高的技術(shù)和資金門檻，因而訓(xùn)練通用大模型、行業(yè)大模型只會是少數(shù)企業(yè)的選擇，更多的企業(yè)會考慮以商

用模型或開源模型為基礎(chǔ)部署自有的大模型應(yīng)用。盡管在部分場景，企業(yè)客戶對安全性、可靠性的要求極高，但由于AI芯片供不應(yīng)

求、算力資源成本高企、利用率低下等諸多原因，云上智能算力依然是性價(jià)比更高的選擇。在此背景下，衍生出了云端算力供給體

系及一站式模型服務(wù)平臺兩類新型的服務(wù)模式，同時(shí)具備資源積累和模型能力的云廠商將成為其中重要的參與者。同時(shí)，相關(guān)服務(wù)

商也應(yīng)當(dāng)提供可靠的數(shù)據(jù)安全保障，以降低企業(yè)客戶對云端部署大模型應(yīng)用的顧慮。大模型的部署與服務(wù)模式及衍生云服務(wù)圍繞大模型應(yīng)用衍生的服務(wù)能力一站式模型服務(wù)平臺模型訓(xùn)練

模型推理

模型部署

模型應(yīng)用MaaS(Model-as-a-Service)

圍繞模型的全生命周期提供平臺能力，以初創(chuàng)企業(yè)和開發(fā)者為主要服務(wù)群體，提供包括數(shù)據(jù)標(biāo)注以及模型由訓(xùn)練、

微調(diào)到應(yīng)用開發(fā)等的全方位服務(wù)云端算力供給體系需求痛點(diǎn)：·Al芯片供不應(yīng)求+高端芯片禁令

·

訓(xùn)練+推理+持續(xù)調(diào)優(yōu)的成本高企

·

算力資源需求的波峰波谷明顯·

算力資源利用率低下●來源：結(jié)合公開市場資料和專家訪談，申艾瑞次詢研究院整理及給制O

大模型應(yīng)用典型的部署及服務(wù)模式大模型部署及服務(wù)模式探討直接使用第三方大模型應(yīng)用基

于MaaS平臺搭建大模型應(yīng)用基于公有云laaS搭建大

模型應(yīng)用2024.7

iResearch

Inc.

WW16異構(gòu)集群峰谷互補(bǔ)

任務(wù)調(diào)度

算力分配通

過RAG等方式集成企業(yè)知識庫iResearch基于既有大模型進(jìn)行微調(diào)直接使用現(xiàn)成的大模型從零開始訓(xùn)練大模型艾瑞

咨

詢本地部署.....iResearch艾

瑞咨詢技術(shù)側(cè)：Agent■

Agent的發(fā)展歷程

■AIAgent概念界定■

AI

Agent的應(yīng)用概括

172023年上半年

·AIAgent強(qiáng)調(diào)和大模型的融合大模型興起后，在2023年上半年，部分學(xué)術(shù)組織推出以LLM

為控

制中心，綜合多種算法的智能體應(yīng)用，如斯坦福大學(xué)的虛擬小鎮(zhèn)(25個(gè)虛擬人類的AI智能體在小鎮(zhèn)上生活、工作，交際等)、浙江大學(xué)和微軟亞洲研究院推出的Hugging

GPT(通過ChatGPT

管理數(shù)百個(gè)模型，在收到用戶請求時(shí)進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃，調(diào)用合適的

模型處理問題)。在此期間，OpenAl

的Safety團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人Lilian

Weng發(fā)布了一篇6000字的博客，詳細(xì)介紹了AI

Agent,界定了Agent

是大模型和規(guī)劃、記憶、工具調(diào)用能力的組合，在

此之后的研究人員在推出Agent

概念的界定時(shí)，關(guān)注的能力特征也與之類似，并更多成稱呼為AI

Agent。Agent

技術(shù)應(yīng)用相繼出現(xiàn)，例如20世紀(jì)60年代開始出現(xiàn)專家系統(tǒng)，通過結(jié)合一些領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R和推理機(jī)技術(shù)，模擬人類專家

完成決策。彼時(shí)，社會的計(jì)算能力和技術(shù)資源有限，Agent

相關(guān)

技術(shù)并未造成重大影響。在20世紀(jì)80年代到21世紀(jì)，計(jì)算能力、算法、Agent

的概念都在不斷進(jìn)步、

一些具備“交互”“任務(wù)驅(qū)動”等特征的智能體代理技術(shù)被應(yīng)用在客戶服務(wù)、搜索推薦等場

景中，但仍未引起廣泛關(guān)注。2023年下半年—2024年上半年

·

應(yīng)用場景持續(xù)拓展2023年下半年至2024上半年，多個(gè)廠商推出Agent

功能，眾多

原生Agent

初創(chuàng)企業(yè)涌現(xiàn)，或?qū)gent

集成在自己原有產(chǎn)品中作

為輔助，或應(yīng)用于原生型Agent

場景，或發(fā)布零代碼/低代碼搭建Agent的平臺。Agent

單詞被引入人工智能領(lǐng)域，去描述一些實(shí)體(實(shí)體如計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)軟件程序等形式),這些實(shí)體能接收主體(如用

戶、計(jì)算機(jī)程序等)的任務(wù)委托，為其提供幫助和服務(wù)，并能在

執(zhí)行任務(wù)的過程中感知環(huán)境的動態(tài)變化，做出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。至此

Agent

在人工智能領(lǐng)域的概念開始萌芽，但尚且沒有技術(shù)落地。Agent

早就存在，大模型興起后兩者融合相互成就，落地方式多樣靈活下

Z4△

生

Www.ir

18③

大模型興起后—Al

Agent的成長期②

大模型興起后—AIAgent概念再次導(dǎo)入①

大模型興起前—Agent

萌芽期Agent的發(fā)展歷程20世紀(jì)60年代-21世紀(jì)

·Agent

在有限范圍內(nèi)進(jìn)步20世紀(jì)50年代

·

人工智能領(lǐng)域Agent

概念萌芽公元前

·Agent

單詞出現(xiàn)Agent

指有欲望、信念、意圖，并能采取行動能力的實(shí)體。米

源

：

結(jié)

合

公

開

巾

場

資

料

和

專

家

1hC2024.7

iResearch

Inc.iResearch艾

瑞咨

詢論

二目

前

，AI

Agent是指通過選擇性綜合大模型和多種先進(jìn)算法，具備獨(dú)立思考、工具調(diào)用能力等特征的系統(tǒng)AI

Agent沒有嚴(yán)格的技術(shù)定義，它通常結(jié)合了一系列的組件和能力來執(zhí)行任務(wù)、做出決策、并與環(huán)境或用戶進(jìn)行交互，尤其在大模

型成長穩(wěn)定后，AI

Agent通常會在大模型之上選擇性疊加能力，具備自我學(xué)習(xí)、反思的獨(dú)立思考能力和任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用等能力

特征，從而輸出更符合用戶場景需求、更精準(zhǔn)的答案，或者為用戶完成流程性操作，為人類解決更廣范圍的問題。AI

Agent的能力特征【規(guī)劃】指AI

Agent需要具備自我反思和任務(wù)分解的能力>

自我反思能力的實(shí)現(xiàn)方式·

首先要有反應(yīng)：一般是使用React

方法，使語言模型的推理能力能夠根據(jù)知識進(jìn)行計(jì)劃安排，行

為決策能與外界工具交互·

其次能自我批評：

使

用Reflexion

框架來提高推理能力，賦予Agent

通過語言反饋和短期記憶形成

優(yōu)化任務(wù)目標(biāo)的二次過程，也即自我反思的能力任務(wù)分解能力的實(shí)現(xiàn)方式·

可以通過采用思維鏈、思維樹的

算法策略分解任務(wù)，也可以用LLM

先把自然語言問題轉(zhuǎn)為PDDL語言，也就是機(jī)器可以理解的形式，再使用P規(guī)劃器，生成合理的計(jì)劃路徑，最后再由LLM將

PDDL

語言翻譯輸出為自然語言的計(jì)劃步驟【記憶】賦能AIAgent理解、檢索，并輔助規(guī)劃組件的能力記憶的調(diào)用方式·

對照人類的記憶，AI

Agent的記憶可以分為感覺記憶(原始輸入的學(xué)習(xí)文本、圖像等材料)、

短

期記憶

(上下文學(xué)習(xí))、長期記憶

(外部向量存儲，可通過快速檢索訪問)·

通

常

，AI

Agent可以利用最大內(nèi)積搜索方法來快速檢索與當(dāng)前任務(wù)或環(huán)境最相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)和知識，來利用記憶，提升AlAgent的效率和準(zhǔn)確性【工具】指AI

Agent按需尋找和調(diào)用工具的能力工具搜索和調(diào)用的實(shí)現(xiàn)·

尋找合適工具：LLM

被引入扮演路由器的角色，通

過LLM

查詢路由找到最合適的專家模塊·

工具的調(diào)用步驟：AI

Agent通過TALM

(工具增強(qiáng)

語言模型)和Toolformer

來學(xué)習(xí)使用外部工具和

API來源：結(jié)合公開市場資料和專家訪談，由艾瑞恣詢研空院整理及給制C2024.7

iResearch

Inc.

WWw.iresearch.com.cn

19AI

Agent的概念界定搜索引擎代碼塊工作流數(shù)學(xué)計(jì)算知識庫【LLM】中心樞紐作用，理解用戶需求并按需調(diào)

用其他三部分的能力iResearch艾

瑞咨

詢企業(yè)級AIAgent以原生或業(yè)務(wù)輔助模式提供，可廣泛結(jié)合垂類需求場景AIAgent興起后，同時(shí)在C端與B端催生出廣泛的應(yīng)用：·

面

向C端的模式通常是獨(dú)立的Agent搭建平臺，釋放了個(gè)人用戶的創(chuàng)作熱情(但也由于由于創(chuàng)作門檻較低，即使創(chuàng)作出的Agent

數(shù)量龐大，整體AI

Agent的可用性仍有待提升),也涌現(xiàn)出不少成熟的社交類AI

Agent應(yīng)用?！?/p>

而企業(yè)級的AI

Agent可從供應(yīng)商維度分為兩類。一類為原生型AIAgent廠商，以提供AI

Agent搭建平臺或定制化服務(wù)方式，滿足客戶的Agent

需求。另一類廠商則將AI

Agent能力與自身其他主營業(yè)務(wù)結(jié)合，以完善產(chǎn)品矩陣或提升原有產(chǎn)品使用效率/體驗(yàn)

為目標(biāo)。例如，代碼開發(fā)工具廠商可提供輔助代碼編輯的AI

Agent助手，或提供開發(fā)AIAgent的平臺，讓開發(fā)人員自己創(chuàng)作

Agent。再例如RPA廠商，可為RPA代碼開發(fā)人員提供AI

Agent編輯助手，或提供生成RPA專用代碼塊/流程的AI

Agent。·

目前，供給側(cè)集中于代碼輔助開發(fā)和營銷場景的內(nèi)容生成類應(yīng)用。而需求側(cè)的應(yīng)用場景則顯得相對靈活且分散。企業(yè)級AI

Agent應(yīng)用模式全景供給側(cè)提供AI

Agent的模式為企業(yè)提供定制AI

Agent服務(wù)這類服務(wù)的供給商類型以原生Al類廠商或初創(chuàng)型AIAgent企業(yè)

為主，為企業(yè)客戶提供深度定制化智能體解決方案，占比較少原有業(yè)務(wù)下，為企業(yè)提供AI

Agent搭建平臺/標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用這種模式下，供應(yīng)商通常有自己其他的主營業(yè)務(wù)，提供AIAgent

搭建平臺/標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用的主要目的在于豐富自身原有產(chǎn)品

矩陣，或提升客戶使用原有業(yè)務(wù)的效率/便捷性。此類模式下，

應(yīng)用場景集中在代碼輔助編寫、營銷等場景，普及的企業(yè)較多綜合ICT

與云廠商ERP/CRM/BPM/OA/BI

等軟件廠商RPA/

低代碼/零代碼等PaaS廠商需求側(cè)AI

Agent應(yīng)用場景產(chǎn)品推薦/智能客服/內(nèi)容生成與智能招聘/員工培訓(xùn)/職業(yè)規(guī)劃/營銷/用戶行為分析/售后反饋.任務(wù)分配/員工反饋.產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)/金融法規(guī)遵從/金

融營銷/智能風(fēng)控...智能輔導(dǎo)答疑/虛擬教育助手/虛

擬外教/考試內(nèi)容生成...醫(yī)療類藥物研發(fā)/手術(shù)輔助模擬/醫(yī)療數(shù)

據(jù)研究分析/醫(yī)療培訓(xùn)….質(zhì)量控制/產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開發(fā)/智能供應(yīng)鏈管理…來源：結(jié)合公開市場資料和專家訪談，由艾瑞恣詢研空院整理及給制O2024.7

iResearch

Inc.

WW

20AIAgent的應(yīng)用概括人力資源類電商類制造類

教

育

類金

融

類iResearchSaaS廠商艾

瑞咨

詢iResearch艾

瑞咨詢技術(shù)側(cè)：數(shù)據(jù)治理■分布式數(shù)據(jù)管理■圍繞數(shù)據(jù)全生命周期的動態(tài)防御■人工智能與數(shù)據(jù)治理深度結(jié)合

21處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和高并發(fā)訪問請求，同時(shí)保證數(shù)據(jù)的安全性和一致性隨著業(yè)務(wù)規(guī)模和系統(tǒng)規(guī)模的不斷增加和擴(kuò)大，為了支持海量數(shù)據(jù)的存儲、高并發(fā)訪問以及保證數(shù)據(jù)的可靠性，分布式數(shù)據(jù)管理概念

應(yīng)運(yùn)而生。分布式數(shù)據(jù)庫(通過計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)將物理分散的多個(gè)數(shù)據(jù)庫單元連接組成的邏輯上統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫)是分布式數(shù)據(jù)管理的實(shí)

現(xiàn)方式，包含數(shù)據(jù)分片、數(shù)據(jù)復(fù)制、事務(wù)處理、查詢處理、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等核心技術(shù)，具備以下幾大特征：(1)分布透明性：

用戶不必關(guān)心數(shù)據(jù)的邏輯分區(qū)和數(shù)據(jù)物理位置分布；(2)集中節(jié)點(diǎn)結(jié)合：集中控制共享數(shù)據(jù)庫，保障數(shù)據(jù)庫的安全性和完整性；(3)復(fù)制透明性：用戶可以將某個(gè)場地的數(shù)據(jù)復(fù)制到其他場地存放且不用關(guān)心各個(gè)節(jié)點(diǎn)間的復(fù)制情況，系統(tǒng)自動更新被復(fù)制數(shù)據(jù)；(4)橫向擴(kuò)展性：支持增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量以擴(kuò)展系統(tǒng)的處理能力；(5)數(shù)據(jù)一致性：即使數(shù)據(jù)分布在不同節(jié)點(diǎn)，應(yīng)用程序仍能獲得一

致的數(shù)據(jù)視圖。分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)模式結(jié)構(gòu)全局外模式

全局外模式全局外模式映像1

映像2

映像3

映像4局部概念模式集中式局部內(nèi)模式原有部分局部數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分片數(shù)據(jù)

復(fù)制事務(wù)處理數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)來源：結(jié)合公開市場資料和專家訪談，由艾瑞恣詢研究院整理及繪制O2024.7

iResearch

Inc.

WW

22全局概念模式分片模式分布模式局部概念模式局部內(nèi)模式局部數(shù)據(jù)庫分布式數(shù)據(jù)管理局部概念模式局部內(nèi)模式局部數(shù)據(jù)庫查詢效率查詢處理分布式

數(shù)據(jù)庫

新增部分機(jī)密性

完整性

可靠性可擴(kuò)展性

可用性艾

瑞咨詢完整性一致性容錯(cuò)性

可用性全局DBMS全局DBMS核心技術(shù)數(shù)據(jù)庫圍繞數(shù)據(jù)全生命周期的動態(tài)防御

iResearch由單一、靜態(tài)和被動模式完成向全面、動態(tài)和主動模式的轉(zhuǎn)變大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)的生成和處理變得日益多樣化和復(fù)雜，數(shù)據(jù)安全也面臨更多前所未有的威脅。傳統(tǒng)的安全措施往往局限于孤立

的防御點(diǎn)、靜態(tài)的策略和被動的反應(yīng)，已不足以應(yīng)對大數(shù)據(jù)環(huán)境中的復(fù)雜安全問題。為了有效保護(hù)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信息資產(chǎn)，安全

防御策略必須考慮到數(shù)據(jù)流動的復(fù)雜性、數(shù)據(jù)間的相互關(guān)聯(lián)以及數(shù)據(jù)內(nèi)在的價(jià)值，強(qiáng)調(diào)對數(shù)據(jù)從創(chuàng)建到銷毀的每個(gè)階段實(shí)施持續(xù)的、

適應(yīng)性措施。這種策略要求安全技術(shù)與體系實(shí)現(xiàn)從單一、靜態(tài)和被動模式向全面、動態(tài)和主動模式的轉(zhuǎn)變。通過這種轉(zhuǎn)變，組織能

夠更有效地預(yù)測、識別和抵御各種安全威脅，確保數(shù)據(jù)的完整性、安全性和可用性，支持業(yè)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展。大數(shù)據(jù)安全動態(tài)防御體系和核心治理技術(shù)來源：結(jié)合公開市場資料和專家訪談，由艾瑞恣詢研空院整理及繪制O2024.7

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WWw.iresearch.com.cn

23>數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)實(shí)時(shí)溯源數(shù)據(jù)共享貢獻(xiàn)度評估>異常數(shù)據(jù)資產(chǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)安全態(tài)勢感知>數(shù)據(jù)安全效能評估>安全策略動態(tài)調(diào)整統(tǒng)一訪問控制

與數(shù)據(jù)安全策

略管理技術(shù)數(shù)據(jù)安全分

線評估與策

略調(diào)整技術(shù)業(yè)務(wù)行為分析與安全監(jiān)控技術(shù)數(shù)據(jù)管控流程數(shù)據(jù)安全策略數(shù)據(jù)運(yùn)用模式數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)生命周期動態(tài)防護(hù)數(shù)據(jù)安全

風(fēng)險(xiǎn)主動

感知技術(shù)數(shù)據(jù)安全

風(fēng)險(xiǎn)追蹤

溯源技術(shù)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)訪問安

全能力

構(gòu)建艾

瑞咨詢安全能力

輸

出控評梳監(jiān)管溯人工智能的發(fā)展與數(shù)據(jù)治理相輔相成，為數(shù)據(jù)價(jià)值的彰顯帶來“質(zhì)的提升”。

一方面，隨著數(shù)據(jù)量的增加，數(shù)據(jù)治理變得越來越復(fù)雜，而人工智能的應(yīng)用能夠自動化數(shù)據(jù)治理流程，提高數(shù)據(jù)治理的效率和準(zhǔn)確性。同時(shí)，人工智能在數(shù)據(jù)分類、異常檢測、模式識

別等方面的能力，有助于加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和風(fēng)險(xiǎn)防控。另一方面，人工智能的發(fā)展也取決于對大量數(shù)據(jù)的處理和分析，數(shù)據(jù)治理

可以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，增強(qiáng)數(shù)據(jù)合規(guī)性與安全性，從而為人工智能的應(yīng)用提供結(jié)構(gòu)化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，確保算法訓(xùn)練和模型決策

的準(zhǔn)確性和可靠性。兩者結(jié)合，不僅提升了數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的智能化水平，也為構(gòu)建可信、可持續(xù)的智能系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。人工智能與數(shù)據(jù)治理的價(jià)值循環(huán)√

離線建模時(shí)獲取真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)√

接入實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)√

提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)原料，提高模型擬合效果√

一致性語言減少數(shù)據(jù)反復(fù)治理工作√

減少重復(fù)性特征工程的精力投入√

提升數(shù)據(jù)特征維度，優(yōu)化模型擬合效果√

從技術(shù)工具和保障措施等方面設(shè)計(jì)保護(hù)隱私數(shù)據(jù)的諸多環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)合規(guī)性√

模型基于數(shù)據(jù)變化實(shí)時(shí)更新迭代√

擬合效果優(yōu)化達(dá)到持續(xù)且自動化人工智能與數(shù)據(jù)治理深度結(jié)合人工智能優(yōu)化數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)治理為人工智能奠定基礎(chǔ)來源：結(jié)合公開市場資料和專家訪談，由艾瑞恣詢研空院整理及繪制O2024.7

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數(shù)據(jù)模型管理實(shí)現(xiàn)概念模型與計(jì)算機(jī)模

型的融合元數(shù)據(jù)管理實(shí)現(xiàn)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集和關(guān)鍵信息提取，以及整合；幫助維護(hù)元數(shù)據(jù)主數(shù)據(jù)管理識別主數(shù)據(jù)；定義和維護(hù)

數(shù)據(jù)匹配規(guī)則數(shù)據(jù)安全完善安全保障體系；推進(jìn)

數(shù)據(jù)分類分級數(shù)據(jù)質(zhì)量管理定義轉(zhuǎn)換規(guī)則，提取數(shù)據(jù)質(zhì)量評估維度，

動態(tài)更新數(shù)據(jù)質(zhì)量提

升方案其他方面從更細(xì)的顆粒度上改進(jìn)數(shù)據(jù)治理成熟度模型數(shù)據(jù)采集

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)質(zhì)量&標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)

特征維度數(shù)據(jù)安全模型迭代優(yōu)化iResearchAI在數(shù)據(jù)治理中的應(yīng)用WW24人工智能降低數(shù)據(jù)治理門檻面向人工智能的數(shù)據(jù)治理艾

瑞

咨

詢內(nèi)外兼修、化繁為簡，自然語言交互與代碼生成能力推動廠商進(jìn)化得益于上述技術(shù)側(cè)的演變，企業(yè)服務(wù)廠商將在交互模式上探索更便捷的使用體驗(yàn)(自然語言交互+All

in

One),在開發(fā)模式層面探

索更高效的投入產(chǎn)出(代碼生成+干人干面)。這一變革將不僅局限于各類IT服務(wù)商，傳統(tǒng)以勞動力作為最終交付的企業(yè)服務(wù)商，同

樣可以把握新技術(shù)帶來的機(jī)遇，通過科技轉(zhuǎn)型夯實(shí)自身的核心競爭力。企業(yè)服務(wù)在交互與開發(fā)模式上的變革對外服務(wù)能力進(jìn)化對內(nèi)支撐能力進(jìn)化·人機(jī)協(xié)同：人機(jī)協(xié)同由表層的操作層面，進(jìn)一步深入至思考和決策層面，通過更緊密的人機(jī)協(xié)同激發(fā)人的創(chuàng)造力·

All

in

One:

整合散落在各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，識別不同數(shù)據(jù)源之間的關(guān)聯(lián)，

基于自然語言交互實(shí)現(xiàn)跨應(yīng)用集成，向構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖、提供統(tǒng)一的交

互界面演進(jìn)·代碼輔助生成：基于自然語言提示或部分代碼輸入生成代碼，并基于對整體項(xiàng)目的理解提供代碼診斷和優(yōu)化建議·

干人干面：在理解客戶意圖和需求的基礎(chǔ)上，提供靈活、可擴(kuò)展的選項(xiàng)，提

供—對一的個(gè)性化功能、界面或服務(wù)，實(shí)現(xiàn)千人千面技術(shù)側(cè)展望：交互與開發(fā)模式變革在簡化代碼編寫工作投入的同時(shí)，高效滿足企業(yè)客戶的差異化的需求，促進(jìn)企業(yè)服務(wù)廠商投入產(chǎn)出比的提升從以GUI

(圖形交互界面)為主，發(fā)展為NUI

(自然語言交互界面)與GUI協(xié)同，創(chuàng)造更加便捷的使用體驗(yàn),

中

而l

4

中開發(fā)模式變革交互模式變革企業(yè)服務(wù)廠商的進(jìn)化方向WW25O2024.7

iResearch

Inc.艾

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瑞咨詢商業(yè)側(cè)■出?！鲂艅?chuàng)■行業(yè)化

26“精耕細(xì)作式”出?？蛻羧后w特征中國出海企業(yè)

海外本土企業(yè)海外業(yè)務(wù)特征此類企業(yè)出海業(yè)務(wù)的主動性較強(qiáng)，盡管客戶群體仍舊以中國出海企業(yè)為主，但其服務(wù)能夠提供給海外本土企業(yè)，并具備在海外規(guī)?；瘮U(kuò)張的能力。此類企業(yè)

在進(jìn)入海外市場時(shí)，通常需要花費(fèi)更多精力，采取更為細(xì)致和深入的策略。>

熱點(diǎn)領(lǐng)域：SaaS服務(wù)的中國出海企業(yè)占比約9成，以中國跨境電商及其產(chǎn)業(yè)鏈為主。在整

體出海SaaS的細(xì)分賽道中，營銷、支付、辦公平臺、數(shù)據(jù)分析場景較多，出海目的地集中在亞太和歐美。>

熱點(diǎn)領(lǐng)域：基礎(chǔ)云競爭格局以外資云廠商為主，外資云廠商的全球布局具備競爭優(yōu)勢，本土

廠商以企業(yè)用云特征為導(dǎo)向，為客戶提供靈活服務(wù)。服務(wù)的客戶主要場景

為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)(游戲、音視頻等),其次為金融和零售行業(yè)?！皹I(yè)務(wù)導(dǎo)向式”出?？蛻羧后w特征中國出海企業(yè)海外本土企業(yè)海外業(yè)務(wù)特征主要圍繞中國企業(yè)在海外的業(yè)務(wù)提供服務(wù)，業(yè)務(wù)的增長主要基于中國企業(yè)的海

外市場拓展。多數(shù)服務(wù)商根據(jù)中國企業(yè)客戶的具體需求提供適應(yīng)海外環(huán)境的解

決方案/產(chǎn)品/服務(wù)，拓展海外本土企業(yè)業(yè)務(wù)的主動性較低。>

熱點(diǎn)領(lǐng)域：跨境電商服務(wù)商跨境電商在美國、歐洲、東南亞洲等地區(qū)業(yè)務(wù)增長旺盛，服務(wù)商圍繞跨境

電商的供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品銷售、產(chǎn)品交付等環(huán)節(jié)進(jìn)行賦能，幫助跨境電商

企業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)增長。>

熱點(diǎn)領(lǐng)域：圍繞移動應(yīng)用出海的開發(fā)者服務(wù)游戲、社交與泛娛樂、購物類APP

均為出海熱門應(yīng)用，圍繞移動應(yīng)用出海，

相關(guān)服務(wù)商提供API、SDK

等技術(shù)支持和變現(xiàn)解決方案，幫助開發(fā)者加快

開發(fā)和部署更加適應(yīng)海外用戶的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)收益。隨著國內(nèi)市場競爭日趨激烈和政策的積極推動，國內(nèi)企業(yè)紛紛尋求海外市場以實(shí)現(xiàn)增長?？缇畴娚毯鸵苿討?yīng)用成為出海的先鋒領(lǐng)域

帶動了相關(guān)服務(wù)商業(yè)務(wù)的增長。這些服務(wù)商專注于提升企業(yè)的內(nèi)部管理、外部協(xié)作能力以及產(chǎn)品本土化競爭力，以適應(yīng)海外市場更

長的產(chǎn)業(yè)鏈和消費(fèi)者需求，旨在加強(qiáng)出海企業(yè)在全球市場的競爭力。同時(shí)，另一類企業(yè)雖然主要服務(wù)于中國出海企業(yè)，但其服務(wù)同

樣適用于海外本土市場，并具備規(guī)?；瘮U(kuò)展的潛力。這類企業(yè)在海外市場的拓展需要更加深入的本土化策略，包括與當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)的合

作、品牌建設(shè)以及建立本地服務(wù)團(tuán)隊(duì)，通過深入的市場調(diào)研，制定符合海外市場特點(diǎn)的本土化業(yè)務(wù)拓展策略，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的業(yè)務(wù)增中國企業(yè)服務(wù)廠商的出海趨勢主要服務(wù)對象為中國出海企業(yè)，本地化生態(tài)與競爭力有待提升來源：結(jié)合公開市場資料和專家訪談，由艾瑞恣詢研空院整理及繪制O

2024.7

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WW27中國企業(yè)服務(wù)出海熱點(diǎn)板塊艾

瑞

咨

詢長。信創(chuàng)是指自主技術(shù)創(chuàng)新，旨在為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會運(yùn)轉(zhuǎn)構(gòu)建安全可控的信息技術(shù)支撐。目前，信創(chuàng)在基礎(chǔ)硬件、云基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)軟件、應(yīng)用軟件、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域規(guī)?；茝V，初步構(gòu)建起從芯片到軟件的信創(chuàng)生態(tài)。經(jīng)過多年發(fā)展，信創(chuàng)基礎(chǔ)軟硬件的基本性

能已滿足日常辦公及部分生產(chǎn)場景所需，正在向核心應(yīng)用滲透，預(yù)計(jì)后期中國信創(chuàng)市場規(guī)模將保持高速增長，并在2026年突破2000

億元。隨著信創(chuàng)應(yīng)用的不斷拓展，面向的用戶需求差異性增大，業(yè)務(wù)場景復(fù)雜度提升，將對信創(chuàng)廠商的生態(tài)發(fā)展提出更高要求。企業(yè)服務(wù)信創(chuàng)重點(diǎn)板塊及縱橫生態(tài)價(jià)值中國企業(yè)服務(wù)廠商的信創(chuàng)趨勢發(fā)展已成定勢，初步需求已滿足，生態(tài)縱橫聯(lián)合正加速縱向生態(tài)發(fā)展的重要性及現(xiàn)狀不同板塊之間的信創(chuàng)形成技術(shù)協(xié)

同效應(yīng)，相互促進(jìn)，共同推動發(fā)

展。目前縱向生態(tài)的協(xié)作并不成

熟。>

從下往上：基礎(chǔ)硬件的信創(chuàng)起到“根基”的作用，為云基礎(chǔ)設(shè)施、

基礎(chǔ)軟件、應(yīng)用軟件的信創(chuàng)提供

支撐。承上啟下：基礎(chǔ)軟件通常需要向下適配硬件，向上連接應(yīng)用軟件，

因而如果上下游環(huán)節(jié)的信創(chuàng)覆蓋橫向生態(tài)發(fā)展的重要性及現(xiàn)狀信創(chuàng)的價(jià)值遵循“木桶原則”,要在信創(chuàng)產(chǎn)品的每個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中做到“自主”,才能將技術(shù)創(chuàng)新的價(jià)值發(fā)揮

到最大。尤其在基礎(chǔ)硬件的制作工藝、基礎(chǔ)軟件的底層源碼中，各個(gè)環(huán)節(jié)的自主性差異跨度較大，盡管最終

產(chǎn)品的自主技術(shù)含量較高，但仍有少部分環(huán)節(jié)的自主性有待提升。基礎(chǔ)硬件

芯片

服務(wù)器與電腦基礎(chǔ)硬件的信創(chuàng)主要依靠頭部廠商的推動，起步較晚，壁壘較高，目前信創(chuàng)覆蓋程度有較大上升空間，并且信創(chuàng)產(chǎn)品的技術(shù)性能與海外相比仍有待提升。應(yīng)用軟件

協(xié)同辦公辦公文檔

ERP應(yīng)用軟件的信創(chuàng)門檻相對不高，廠商創(chuàng)新行為較為發(fā)散，通常結(jié)合自身軟件應(yīng)用場景進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，并利用人工智能熱潮積極迭代功能，在智能化應(yīng)用軟件中搶跑。來源：結(jié)合公開市場資料和專家訪談，由艾瑞恣詢研究院整理及繪制O2024.7

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Www.ir基礎(chǔ)軟件的信創(chuàng)在依賴頭部廠商推動的同時(shí)，對生態(tài)的依賴性強(qiáng)，開源手段的利用就至關(guān)重要，多數(shù)廠商利用開源吸引開發(fā)者人群進(jìn)行大量迭代，提升性能的同時(shí)擴(kuò)大使用生態(tài)，提高適配便捷度。從上往下：

應(yīng)用軟件直接接觸用

戶，其信創(chuàng)場景的用戶使用需求

影響下層基礎(chǔ)軟硬件的信創(chuàng)發(fā)展

方向。云基礎(chǔ)設(shè)施的信創(chuàng)主要依靠頭部廠商推動，覆蓋率較高，只是在技術(shù)性能上有一定提升空間。此外，云基礎(chǔ)設(shè)施由多種聯(lián)動性較強(qiáng)的云產(chǎn)品構(gòu)成，橫向生態(tài)的構(gòu)建對云基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮信創(chuàng)價(jià)值至關(guān)重要。度較高，那么基礎(chǔ)軟件的信創(chuàng)將更加便捷。iResearch基

礎(chǔ)

軟

件云

基

礎(chǔ)

設(shè)

施超融合操作系統(tǒng)云操作系統(tǒng)桌面云艾

瑞

咨

詢數(shù)據(jù)庫中間件存儲計(jì)算28針對需求高頻的垂直領(lǐng)域沉淀最佳實(shí)踐，提高市場競爭力和盈利能力隨著市場競爭的不斷加劇，為尋求拓寬收入來源，面向泛行業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)服務(wù)廠商往往會針對需求高頻的行業(yè)推出專業(yè)化的解決方

案。此舉意在通過挖掘重點(diǎn)行業(yè)客戶的需求特征，在通用的產(chǎn)品和服務(wù)底座之上疊加行業(yè)化的能力，從而滿足各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的需求。

從投入產(chǎn)出的角度看，聚焦在特定行業(yè)領(lǐng)域，以相對標(biāo)準(zhǔn)化的方式滿足一類客戶的共性需求，既有助于將研發(fā)、供應(yīng)鏈資源集中，也能夠使得廠商在該領(lǐng)域樹立起專業(yè)的品牌形象。通常而言，行業(yè)解決方案沉淀了企業(yè)服務(wù)廠商在特定行業(yè)的最佳業(yè)務(wù)實(shí)踐。與之

相對應(yīng)的，廠商也需要在銷售策略上進(jìn)行一定的改變，圍繞重點(diǎn)行業(yè)客戶劃分行業(yè)線，建立從售前到交付的完整服務(wù)鏈路。企業(yè)服務(wù)的行業(yè)化探索·面向泛行業(yè)的通用型解決方案收入增長陷入瓶頸，發(fā)展行業(yè)化解決方案有助于廠商拓寬收入來源·為滿足客戶的差異化需求往往會帶來成本的增加，

研發(fā)行業(yè)解決方案，將使得研發(fā)投入、供應(yīng)鏈上

下游合作更為集中，投入產(chǎn)出比更高·基于不同行業(yè)客戶的需求特點(diǎn)進(jìn)行市場細(xì)分，尤其針對頭部和中腰部客戶的銷售劃分行業(yè)線·為各個(gè)細(xì)分市場制定專門的銷售策略和營銷計(jì)劃，

加強(qiáng)銷售團(tuán)隊(duì)對特定行業(yè)知識的培訓(xùn)，把握需求

痛點(diǎn)·基于特定行業(yè)的獨(dú)特需求對服務(wù)內(nèi)容、產(chǎn)品模塊

等進(jìn)行針對性的優(yōu)化，通過相對標(biāo)準(zhǔn)化的行業(yè)解

決方案提升服務(wù)效率，形成廠商的差異化競爭力·針對需求高頻的垂直領(lǐng)域進(jìn)行重點(diǎn)投入，將有助

于廠商在特定行業(yè)領(lǐng)域建立專業(yè)的品牌形象·通過與標(biāo)桿客戶的解決方案共創(chuàng)和中腰部客戶的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)積累行業(yè)理解，定義最佳業(yè)務(wù)實(shí)踐·

由細(xì)分產(chǎn)品功能出發(fā)，逐漸形成端到端的行業(yè)解

決方案，將最佳業(yè)務(wù)實(shí)踐沉淀到產(chǎn)品功能和服務(wù)

流程之中，賦能企業(yè)客戶來源：結(jié)合公開市場資料和專家訪談，由艾瑞恣詢研空院整理及繪制O

企業(yè)服務(wù)廠商的行業(yè)化趨勢2024.7iResearch

Inc.

WW29行業(yè)化落地實(shí)踐垂直行業(yè)化發(fā)展的原因組織層面產(chǎn)品層面供給層面需求層面滿足細(xì)分領(lǐng)域需求推出行業(yè)解決方案組建行業(yè)銷售團(tuán)隊(duì)增加收入和利潤艾

瑞

咨

詢03

/

典型廠商與應(yīng)用實(shí)踐Case

study

30業(yè)務(wù)布局全場景式HCM

SaaSWorkLife

員工體驗(yàn)平臺WorkLife

涵蓋HR基礎(chǔ)運(yùn)營、組織績效等功能，但

以”員工-自然人“的全生命周期體驗(yàn)為中心，通過

CDP

EcoSaaS數(shù)字化生態(tài)平臺串聯(lián)所有場景，并可

利用平臺沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)賦能管理層用人決策整合SaaS+

服務(wù)一站式HR

服務(wù)

人力資源共享服務(wù)薪酬流程外包服務(wù)定位高定制化的大中型企業(yè)、高標(biāo)準(zhǔn)化的快速發(fā)展型企業(yè)社保公積金服務(wù)小微企業(yè)整體人資服務(wù)HR

基礎(chǔ)運(yùn)營招聘招聘流程管理流程自動化和智能化企業(yè)人才庫搭建招聘數(shù)據(jù)分析入職和離職>微信小程序極速辦理入職>電子合同在線簽署>自動化“無接觸”入職體驗(yàn)>個(gè)性化入職流程配置標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)集成方案組織效能賦能企業(yè)，將人力資本管理轉(zhuǎn)型為戰(zhàn)略優(yōu)勢并通過技術(shù)提升員工體驗(yàn)CDP集團(tuán)成立于2004年，早期以提供人力資源管理服務(wù)為主，具備豐富的經(jīng)驗(yàn)，并沉淀方法論。CDP后期緊跟企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢，提供整合SaaS+

服務(wù)，利用技術(shù)加持，進(jìn)一步提升管理效率和員工體驗(yàn)。2020年，CDP

推出Worklife員工體驗(yàn)平臺，平臺以員工為

中心，提供全場景的服務(wù)，提升人力資源管理的效率的同時(shí)實(shí)現(xiàn)員工激勵(lì)等功能，提升員工留存率，進(jìn)而提升企業(yè)組織競爭力。CDP

業(yè)務(wù)布局及競爭力來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料自主研究及繪制。C2024.7

iResearch

Inc.

wW

31豐富國內(nèi)外服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，快速合規(guī)響應(yīng)需求>CDP

在行業(yè)深耕近20年，擁有超過1000家集團(tuán)客戶，橫

跨45個(gè)主要垂直行業(yè)>CDP

服務(wù)涵蓋全球六大洲，超

過110個(gè)國家和地區(qū)，可基于

各國合規(guī)要求提供定制服務(wù)技術(shù)加持提升>CDP

全面覆蓋企業(yè)人力資源管

理和人才體驗(yàn)的各個(gè)場景，各

個(gè)業(yè)務(wù)之間數(shù)據(jù)打通，形成閉

環(huán)，全面快速為企業(yè)賦能>CDP集成多Al應(yīng)用，如智能排

班、簡歷解析等，進(jìn)一步利用

技術(shù)賦能員工管理全球人力服務(wù)全球薪酬服務(wù)為出海和外企提供薪資和稅務(wù)管理全球用工服務(wù)提供當(dāng)?shù)匦匠暾{(diào)研，勞動政

策、社保福利咨詢等服務(wù)全球員工管理平臺根據(jù)海外本土合規(guī)政策管理

全球員工薪酬與休假/加班等勞

動

力

管

理

人力資源外包入職/離職、在職服務(wù)、勞動

關(guān)系合規(guī)防護(hù)

…靈活用工全/半風(fēng)險(xiǎn)外包、事務(wù)性外包、共享經(jīng)濟(jì)平臺

…藍(lán)領(lǐng)用工零售終端用工、制造業(yè)及新

能源產(chǎn)業(yè)用工

…考勤>靈活考勤規(guī)則和排班

>多種打卡方式>假期配額及審批考勤報(bào)表和薪資集成薪資傭金數(shù)字化算薪工具智能電子工資單薪資報(bào)表與可視化展示

>

個(gè)

稅

通—站式員工自選福利平臺員工互動社區(qū)