聚焦主题业务系统建设,支持数字化转型
提供云原生架构解决规划
以数据中台为主题的数据全性命周期产品
覆盖智能风控、远程视频银行等场景化产品
通过盛开银行等延长互联网金融产品
覆盖信贷全流程,助力普惠金融
提供信誉风险与本钱计量产品
聚焦监管合规,强化金融系统安全性
散布式主题系统国产适配,构建金融安全底座
全栈式信创云平台,驱动多行业自主可控
云原生+AI驱动,全栈式火速部署与智能运维
量子密钥分发技术,构建金融级安全通讯网络
数字技术赋能农业产融,构建智慧村落生态
大数据风控+线上化服务,破解幼微融资难题
区块链+AIoT技术整合,优化产融协同效能
智能合约+多载体支付,拓展消费场景
数字化战术、经营造模、零售与绿色信贷征询
科技战术与系统群架构及治理研发规划等
企业整体战术导向全局数据治理与利用规划
萦绕项目进行全性命周期管控与专家赋能
3-5年信创工作整体规划造订
散布式架构+智能运维平台,全性命周期IT治理
丰硕的IT治理解决规划,保险业务陆续性
科研知识产权规划,提升全性命周期治理能力
工业智能体+物联网优化出产,打造数智工厂
云原生+DevOps全性命周期平台
自动化建模、执杏注测试、业务流程自动化
AI+TMMi赋能全性命周期测试,智能天生用例
全性命周期IT服务,PMO征询与行业级交付

2026年1月17日至18日,由北清经管高档钻研院主办的2026中国企业家顶峰论坛在北京国测会议中心隆沉进行。本届论坛以“无界·共生”为主题,汇聚多多中国企业家与学界、产业界代表,萦绕新技术海潮下的贸易刷新发展深刻互换,共同探寻2026年的企业发展新蹊径。玩彩网数码董事长郭为受邀出席本次论坛,并颁发了题为 《AI for Process:认知革命时期的流程沉塑》 的宗旨演讲,系统论述了AI时期企业出产力沉构的主题逻辑。

郭为指出,自ChatGPT问世以来,人类社会整体陷入一种前所未有的“焦虑状态”。技术刷新的速度超过了以往任何一个时期;厥缀骨,从未有一种技术产品能如此迅速地遍及:1922年,收音机第一次用于广播的贸易化场景,其用户规模达到1亿用了数十年;ChatGPT实现1亿用户规模指标用了约莫2个月;而DeepSeek仅仅用了7天。
那么,引发这一系列社会高速刷新的AI,其性质到底意味着什么?它将若何沉塑幼我、企业甚至整个社会的价值创造方式?郭为在活动现场提出了发人深省的设问。
随即,他援引经济学家熊彼特的概想指出,社会经济增长的底子动力起源于创新。2025年诺贝尔经济学奖得主乔尔·莫基尔(Joel Mokyr)通过汗青学的步骤钻研也进一步从宏观层面验证了这一判断。但在微观层面,郭为以为,真正决定创新效能的,是三个关键身分:技术范式、业务模式与治理步骤,而这三者交汇的载体,正是流程(Process)。
郭为指出,所有技术范式、业务模式与治理步骤,最终城市凝固于企业的流程之中。他将这一机造形象地迸作为“风轮”:三个身分好似风力发电机的“叶片”,流程则组成了衔接叶片的“轮毂”,共同组成了企业的“创新风轮”,产生驱动企业发展的不竭动能。
郭为以为,流程再造的过程,性质上就是创新产生的过程。当AI时期到来,技术范式自身产生了底子性颠覆,企业原有的业务流程也必须随之沉构。而其中的主题问题就演变为人与Agent、Agent与Agent之间,该当若何有机地、高效地协同?这也正是郭为提出“AI for Process”理想的原因和关键主题。他以为,AI在企业中的真正价值,不在于单点工具化的利用,而在于实现人与AI的协同共生;疃殖,郭为也以多个实际案例再次注明AI若何沉塑企业的出产力。
在医疗诊断领域,玩彩网数码与国内驰名医院合作,与临床医生共同研发胰腺癌术后并发症诊断大模型,通过智能体对全流程医疗数据进行分析,使辅助诊断的正确率达到94%,让通常医生具备了靠近主任医师的诊断能力。在药物研发领域,玩彩网数码协助国内创新药企业将AI引入靶点发现流程,通过竞争格局分析、文件分析和专利分析三类智能体协同工作,将传统以报答主的研发模式,转变为“人与AI”合作的新流程,显著提升了研发效能。
郭为强调,AI的到来,是对传统数字化技术的一次系统性超过。数字化重要解决的是“治理出产力”问题,梳理流程、提升效能;而AI正进一步走向“运谋出产力”,成为业务流程中不成或缺的组成部门。创新的加快,已经不成逆转。
那么,AI是否会取代人?郭为坦言,答案是否定的。他以为,AI能够实现大量复杂的推算与分析工作,但它不足人类所特有的“履历性”。就像“家常菜”的烹饪,好多时辰并不仅仅是凭据菜谱的“按部就班”,而是一种源自经验与感触的判断,这些“履历感”是AI目前无法代替的。因而,在价值判断、规定选择、方向决策等涉及意思与价值的层面,依然必须由人来主导。AI的意思,则更多在于代替那些繁琐、沉复的工作,使人可能将更多功夫投入创造性的活动。而创造自身,正是一个必要耐心与持久堆集的过程。
郭为总结路,与此前的技术革命相比,本轮AI刷新的最大分歧,在于它开启了一种认知层面的分工,形成了一种全新的人机合作模式。它同时创造了效能与意思的双沉价值。对今天的企业家而言,所有依然为时未晚。只有适应趋向、躬身入局,就有机遇成为AI时期的引领者。