课题研究汇报

尊敬的各位老师、同事，大家好！我是第八组的——高璠，很高兴以这样的方式和你们见面，也十分荣幸能够站在这里向大家汇报第八组课题研讨情况。 我汇报的主题是‘如何构建基于AI应用的业务数字化应用场景’，同时也是切合主题进行一次AI应用场景的尝试。

在老师给定的汇报指导框架下，我们小组进行整合提炼，从这7个方面进行展示和汇报。

随着烟草行业数字化转型加速，AI技术成为推动业务创新的核心引擎。在州局（公司）“五更一竞”打造行业一流地（市）级烟草企业目标引领下，亟需通过AI技术重构烟叶生产、卷烟营销等环节的数字化能力。本课题结合行业特性与公司现状，系统性分析其AI应用的SWOT要素，提出战略框架、实施路径，为州局（公司）下步在数字化转型上提供参考。

首先，我们对州局（公司）的现状进行了分析。优势方面， 我们拥有庞大的基础数据、 明显的区位优势以及齐全的产业链条。比如，在区位优势上，红河烟区气候条件独特，烟叶品质具有不可替代性，AI技术可进一步强化其种植与加工的差异化优势。

劣势则体现在专业人才缺乏、业务部门对AI技术的认知不足以及数据孤岛问题。比如，当前州局（公司）AI研发能力薄弱，缺乏专业人才。

机会方面，政策支持、市场需求升级以及技术融合创新为我们提供了广阔的空间。比如，国家局《烟草行业数字化转型行动计划》就明确支持AI技术应用。

然而，我们也面临着潜在风险和行业竞争加剧的威胁。比如，上海、浙江等省{地:di4}市级烟草商业企业已布局AI应用，我们面临“不进则退”的压力。

基于现状分析，我们选择了‘WO’转型发展战略，确定本课题的目标是“设计基于AI应用的业务数字化应用场景架构”，并提出实现这一架构的‘3T’模型。 3T，是3个英文首字母的缩写，即Target（目标）、Technology（技术）、Talent（人才）。具体来说，就是进行目标分层、构建技术支撑、搭建人才体系。

其中，目标分层方面，我们分为短期、中期和长期三个阶段，分别聚焦降本增效、数据驱动决策和构建AI生态。技术支撑方面，我们将建设数据中台和AI平台，打通数据采集、治理和建模的全链路。人才体系方面，我们将通过外部引进、内部培养和激励机制，构建人才矩阵，释放创新活力。最终，我们旨在通过3T模型，形成“目标牵引技术、技术赋能人才、人才支撑目标”的动态协同，实现“战略有层次、技术有支撑、人才有保障”的良性循环，为AI驱动的数字化转型提供可落地的路径参考。

在实现路径，即行动计划上，我们以目标为导向，划分了短期、中期和长期三个阶段。其中， 短期主要突出以“降本增效”为核心的场景验证，措施任务可为试点先行、数据基建和组织动员。中期突出以“数据驱动”为特征的全面赋能，主要任务是进行场景拓展、系统整合和模式输出等。比如，在模式输出上，形成《红河烟草AI应用标准操作手册》。长期突出以“生态协同”为目标的开放创新，拓展开放AI平台功能，延伸对接工业企业、烟农、零售终端以及消费者，实现“工-商-零-消”链条数据共享与智能协同。

技术支撑方面，我们将建设数据中台和AI平台，确保数据的采集、治理和应用。比如，在AI平台建设上，我们的构想是部署基础硬件，满足大规模数据训练需求；梳理AI应用的业务化场景需求，开展场景建模，搭建AI应用平台，包括开发平台、运行平台、管理平台等。

人才培养方面，我们将通过外部引进、内部培养和激励机制，构建人才保障矩阵。比如，外部培养方面，招募AI技术团队进行技术路线规划；通过校企合作共建“烟草AI实验室”，培养专业化人才。内部培养方面，分层分类进行能力重塑，对管理层开设“AI+战略”课堂，学习优秀企业转型案例；对技术层实施“AI工匠”计划，选派骨干到华为等企业进行培训；对业务层开展“AI+业务”场景化培训。

以智慧营销场景为例，传统营销依赖人工经验，难以精准触达目标客户，存在货源投放不精准，品牌滞销与断货并存等问题。通过AI技术则能较好实现‘人-货-场’的精准匹配。技术架构上，我们可以整合零售终端POS数据、消费者会员数据等多维度数据，从数据层、算法层、应用层搭建技术架构。实施步骤包括消费者画像构建、动态优化投放和个性化推荐。比如，在合规前提下，向零售客户推送“一店一策”陈列建议、消费会员积分管理建议等，促进品牌销售。预期效益则包括降低库存周转天数、提高客户复购率和增长会员活跃度等。

在资源支持和风险控制方面，我们建议采取组建领导小组，组建专项团队，跨部门整合资源，项目资金保障等方式给予资源支持，并部署隐私计算技术，确保数据安全，同时通过合规审查，防范AI营销方面的法律风险、舆情风险；通过迭代优化，持续验证模型效果。

综上所述，我们通过目标引领、技术支撑和人才保障策略，构建红河烟草AI应用的实施路径，有望发挥数字技术对烟草经济发展的放大、叠加、倍增作用，实现红河烟草生产经营管理从"经验驱动"到"智能驱动"的根本性转变。

以上是课题介绍的主要内容，感谢大家的聆听！相信在大家的共同参与和努力下，AI应用的数字化业务场景终将落地生根、开花结果！。感谢州局（公司）提供这样一个难得的学习交流机会，感谢老师们的辛勤付出，感谢团队成员的智慧和奉献。 祝愿大家万事顺意，幸福安康！