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随着大模型与AI智能体技术落地，企业智能化形成两条升级路径：传统数字化转型与AI原生智能化建设。前者是在原有业务、流程、IT架构上做优化，后者则围绕AI智能体重构技术架构、流程逻辑、数据体系和组织协同。
随着企业AI智能化进入规模化落地阶段，AI Agent数字员工不再只是概念工具，而是能够承接具体业务的数字化劳动力。它具备自主理解、任务规划、跨系统执行、复盘迭代等能力，可在授权范围内处理高频、重复、复杂且对准确率要求较高的企业事务。
随着金融AI从通用问答走向深度业务执行，在投研分析、财富管理、客户服务、运营管理等高价值场景中，智能体不仅要理解业务意图、拆解任务流程，更要调用权威数据、衔接专业场景、执行系统作业，并在权限、审计、合规等关键环节保持全程可控。高质量金融数据与企业级智能体平台的协同能力，正成为金融AI规模化落地的重要基础。
7月3日，由广东省工业和信息化厅指导，珠海市工业和信息化局主办的2026年广东省制造业赋能对接系列活动专精特新企业第一场暨珠海市AI赋能制造业高质量发展大会圆满举办。
大模型是否可以替代财税系统，实现端到端自动化？
当下多数企业的流程自动化，仍停留在传统固定规则模式，依赖人工提前预设操作步骤，仅能处理标准化、结构化业务，面对非标单据、动态业务、语义化办公场景完全束手无策。随着DeepSeek大模型深度落地企业数字化场景，通过API接口无缝接入ERP、OA、CRM、财务系统、运维平台等各类企业存量系统，彻底打破传统自动化的能力瓶颈，解锁了“语义驱动、动态适配、自主推理、闭环决策”的流程自动化新玩法，让企业自动化从“机械执行”迈入“智能自主”的全新阶段。
