当前石化行业营销环节正面临数字化转型刚需，企业普遍存在 AI 应用目标模糊、场景不清、数据基础薄弱、长效机制缺失等痛点，亟需通过数据治理与人工智能融合破解营销效率、客户管理、市场洞察难题。

石化行业营销数智化已进入政策驱动、技术落地、实践深化的关键阶段，国家层面密集出台 “人工智能 +” 行动、国家数据基础设施建设指引等政策，明确到 2030 年 AI 全面赋能高质量发展、2035 年步入智能经济新阶段的目标，AI 成为石化企业构建新质生产力、提升市场竞争力的核心抓手。营销领域核心需求集中在客户精准洞察、运营效率提升、市场动态分析三大方向，覆盖客户管理、资源分配、智能定价、交易风控、物流优化、自动结算、智能服务全流程，而高质量数据是 AI 落地的核心基础，算力、算法、数据三者协同才能支撑大模型在行业场景发挥价值。中国石化化工销售公司作为行业标杆，构建了可复制的实践路径：以数据治理 “七步法” 为核心，2024 年完成 200 余张业务表数据入湖，2025 年将接入近 500 张表，整合石化 e 贸、ERP、CRM、外部商情等多源数据；制定 15 个关键业务、44 个业务对象、740 个数据元标准，统一编码与业务规则；依托帆软 BI 搭建分析平台，落地落袋价格分析、全域库存监控等场景，接入长城大模型升级智能客服，形成数据治理 — 平台建设 — 场景应用 — 大模型赋能的完整闭环。

行业实践验证，数据治理与 AI 融合应用可显著提升石化营销核心能力，既能实现客户精细化管理、资源精准配置、效益稳步增长，也能推动企业形成数据驱动决策文化，而长期推进数据治理、建立运营机制、培养复合型人才是保障应用成效的关键。

未来石化营销领域将持续深化 AI 与数据治理融合，走通用大模型 + 行业专用模型 + 场景模型的落地路径，数据资产化、营销智能化、决策数字化将成为行业高质量发展的核心趋势。

参考资料：帆软《人工智能与数据治理在石化企业营销领域的实践》48页

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