在《数字化模型在企业管理中的应用（上）》中介绍了上图所示的《EBPM企业管理数字化模型选择矩阵》的横坐标，从应用维度对数字化模型进行了分类，并且重点介绍了什么是<任务管理类>模型。可以这么认为，<任务管理类>模型是针对所有“任务”进行管理的模型，包括“任务”的设计、派发、监控和优化。这类模型并不驱动某一项具体任务的完成。某一项具体任务的完成，需要通过构建<任务完成类>模型来驱动。

01—<需求洞察及预测类>应用模型

需求洞察及预测类模型：有助于企业分析和预测市场和内外部客户的各类需求，从而更为及时、精准地开展后续工作。这类模型主要输出相应的报告并会触发相关流程。

在这一方面各类模型均有广泛应用，以下是一些具体的应用场景：

<传统算法类模型>用于销售预测。利用历史销售数据，通过移动平均、指数平滑等时间序列模型，对未来的产品销量进行预测。

<系统动力学模型>用于市场增长预测。通过分析市场需求、消费者行为、竞争对手策略、营销投入等因素之间的相互关系，系统动力学模型可以预测市场的增长趋势。

 <模拟仿真类模型>用于销售需求不确定性分析。通过蒙特卡洛模拟可以通过对影响销售的各种不确定因素，如市场价格波动、消费者偏好变化、竞争对手的新产品推出等进行随机抽样和模拟，生成大量可能的销售情景。通过对这些情景的统计分析，洞察销售需求的不确定性范围，预测不同置信水平下的销售业绩，为企业制定销售目标、库存策略和风险应对措施提供参考。

<人工智能（AI）模型>用于消费者行为分析。AI可以对海量的消费者数据，如购买记录、浏览行为、社交媒体互动等进行分析。通过机器学习算法，发现消费者的行为模式、偏好和趋势，帮助企业精准地了解消费者需求。

上述案例大都集中在对市场和外部客户需求的洞察和预测。事实上，企业管理中对于所有内外部客户和利益相关方的需求都存在洞察和预测的需要。

毫无疑问，相较于其他几类模型，当下人工智能 AI 模型在需求洞察及预测方面的应用是发展最为迅猛的。

02—<计划制定类>应用模型

计划制定类模型：能帮助企业根据目标和资源情况制定合理的计划，如生产计划模型、项目计划模型等，使企业资源得到有效配置。

所谓“计划”通常是指为了实现特定目标而预先制定的一系列具体行动步骤和安排，是可以据此直接派发任务的。目前，企业在制定各类计划时，最常用的还是<传统算法类模型>技术。但是，随着 <人工智能 AI 模型> 技术突飞猛进式的发展，在 <传统算法类模型>的基础上融入<人工智能 AI 模型>将是一个大的趋势，这将大幅提升完成计划制定类任务的自动化和智能化程度。比如，AI 可以根据订单需求、生产能力、原材料供应等多方面的因素，制定最优的生产计划和调度方案，合理安排生产资源，提高生产效率，降低生产成本。

03—<决策及策略制定类>应用模型

决策及策略制定类模型：为企业在面临各种复杂问题时提供决策支持，如投资决策模型、营销策略模型等，提高决策的科学性和准确性。为企业管理者精准实施，一事一策提供了可能性。

所谓“策略”通常是指为了实现目标而采取的总体方针和方法。它更加注重对整体局势的把握和对各种可能性的应对，具有一定的灵活性和适应性。比如，企业在市场竞争中采取的差异化策略，通过提供独特的产品或服务来区别于竞争对手，吸引特定的客户群体。而“决策”通常指在面临多种选择时，经过思考、分析和评估等过程，最终确定一个行动方案或做出一个选择。

同样，这一类模型也呈现出在传统算法模型的基础上融入人工智能AI技术的趋势。比如，AI 可以分析历史营销活动的数据，包括不同渠道的投放效果、用户参与度、销售转化等，为新的营销活动策划提供方案建议，如选择最佳的营销渠道、确定合适的营销时间和预算分配等，并在活动执行过程中实时监测和评估效果，及时调整策略。

04—<咨询及知识问答类>应用模型

咨询及知识问答类模型：可以整合企业内外部知识，为员工提供快速准确的信息支持，提高工作效率和质量，如智能客服模型、知识图谱问答模型等。

在这一领域，最常见的是智能客服模型。这类模型能够自动识别客户咨询的问题，从知识库中快速检索并提供准确的答案。无论是产品信息、使用方法、售后服务政策还是常见的技术问题，智能客服机器人都可以在瞬间给出详细的解答，无需客户长时间等待人工客服响应。理论上，对于所有任务的完成，都可以构建相应的知识库，从而提供相应的智能咨询服务。

05—<审核及评估检测类>应用模型

审核及评估检测类模型：用于对企业各项业务和活动进行审核、评估和检测，如财务报表审核模型、产品质量检测、设备故障检测、绩效评估模型等，确保企业运营的合规性和有效性。这一类模型主要输出审核、评估和检测类的报告和结论。

比如某大型制造企业基于设备维修知识库构建的设备故障诊断模型，将设备故障诊断时间从45 分钟压缩至19秒，每年减少停机损失近亿元。还有，合同文本的法务审核现在也已广泛采用人工智能AI技术。

在生产制造流程中，利用计算机视觉和深度学习技术对产品进行实时检测，自动识别产品的缺陷和质量问题。比如，在汽车生产线上，智能检测模型可以快速检测出车身的划痕、焊接缺陷等，及时通知工作人员进行处理，提高产品质量和生产效率。

06—<监控及风险阻断类>应用模型

监控及风险阻断类模型：实时监控企业运营过程中的各种风险，及时发现并采取措施阻断风险，如风险预警模型、欺诈检测模型等，保障企业的稳定发展。

与<审核及评估检测类模型>主要出具报告和结论不同，<监控及风险阻断类模型>对于时效性有更高的要求，同时需要配套阻断机制。例如，在银行信贷业务中，AI 可以分析客户的交易流水、消费习惯等数据，识别出可能存在欺诈风险的异常交易模式，在此客户进行信贷业务中及时进行阻断。

07—<仿真及优化分析类>应用模型

仿真及优化分析类模型：通过模拟企业运营场景，对各种方案进行优化分析，如供应链仿真模型、流程优化模型等，帮助企业提高运营效率和效益。

在仿真及优化分析领域各类模型都有着广泛的应用，而人工智能技术的应用更是如雨后春笋般涌现。

2025年，随着以 DeepSeek 为代表的人工智能大模型的普及应用，企业管理的自动化和智能化进程将大大提速。愿与各位同仁及时分享各类案例和应用方案。