内外兼修、智速转型：毕马威轩辕AI平台接入DeepSeek，AI咨询服务体系升级

挑战一：数据要素与资产化

技术路径完善。 通过对数据类平台技术的整体规划，从业务应用到技术模块的支撑，结合数据研发治理一体化能力的建设，整合多模态数据，释放数据价值。

治理体系融合。

• 将数据治理体系与业务创新、产品研发、项目管理、IT开发等体系有机融合，减少业务、科技、数据由于流程冗余带来的管理羁绊，从结果导向的数据治理逐步转变为源头治理；
  
  

• 提升数据治理的广度与深度，锚定特定灯塔领域的多模态数据，明确数据标准、数据质量与元数据，定义多模态数据资产与领域推理数据集，建设“场景化语料工厂”；
  
  

• 建设领域COT（Chain of Thought：思维链）的作业与反馈闭环机制，及时收集用户反馈，对模型输出进行评估和调整，以优化模型性能和提升场景价值；
  
  

• 搭建企业级数据资产框架，逐步建设与沉淀各类数据资产，并以企业级数据标准为依托，落实数据资产的质量监测。同时，对资产的活性、热度、关联度进行评估，对数据资产的价值进行科学计量，为数据资产的市场化运营奠定基础。

挑战二：建设路径与ROI评估

建立科学的ROI评估机制： 统筹成本归属，设立权责矩阵，面向效率工具类、决策支持类等应用，分别制定不同的ROI评估机制，以定性与定量结合推动场景建设。

整体规划与分步实施：

• 从全局视角出发，辨明战略驱动与价值驱动，厘清多源异构数据资产，认知技术态势，制定全景蓝图与实施路线，识别潜在的Agent协同要素；
  
  

• 完善流程颠覆类场景相关的企业架构体系，明确L1-L5级的流程重塑与对应的管理事务边界。

挑战三：组织体系与人才瓶颈

复合人才培育： 以双向嵌入机制打破技术与业务的认知壁垒，如技术团队业务化，业务团队技术化、产学研融合创新；

敏捷组织重构： 从“部门墙”到“场景突击队”。自上向下，明确责任与目标，统筹指引；建设前线敏捷单元，多职能融合协同；

流程再造： 构建以MVP（Minimum Viable Product：最小可行性产品）为起步的“试错-反馈-进化”闭环，同步量化协同效能，优化流程体系。