.........................................................................................43 4.3.1 个体化中医诊疗方案............................................................................................ 特定病症相关的药方，并生成结构化数据，便于后续的统计分析。 此外，DeepSeek 在中医药临床数据的分析中表现出色。通过 对患者的病史、体质特征、用药记录等多维度数据的整 合，DeepSeek 能够构建个体化的健康画像，辅助医生进行精准诊 断和治疗方案的设计。例如，基于患者的体质特征和病 情，DeepSeek 可以推荐个性化的中药配方，并结合患者的反馈数 据进行动态调整。 在中医药的现代化研究中，DeepSeek 合和共享存 在较大困难。例如，不同医院可能采用不同的电子病历系统，数据 结构和编码标准各异，进一步加剧了数据孤岛现象。 其次，中医药数据的特殊性也增加了数据管理的复杂性。中医 药理论体系强调个体化诊疗和整体观念，数据主要包括患者的体质 辨识、舌象、脉象、方剂配伍等信息。这些数据多为非结构化数 据，传统的数据库系统难以有效存储和分析。此外，中医药数据的 采集方式较为传统，许多数据仍依赖于人工记录，存在数据滞后性

征 张小明 江苏省 南京市 # 关注新材料 # 参与活动 x2 # 白皮书 # 领取红包 x3 # 硬脂酸锌 # 重要客户 # 南京地区 # 来自官网 i 规则 群体画像以个体画像为基础 , 展现群体的共同特 征 和偏好 , 包括客户来源 、阅读内容 、参与活动 、 互 动时间分布等信息 , 基于细分群体的画像进行 个性 化运营 , 为营销决策提供依据。 共同特征

手机数据质量分析 手机数据预处理 信令覆盖于小区地形匹配 ① 手机数据适用性分析 ② 手机数据准确性分析 ③ 手机数据完整性分析 ① 基站与小区、小区附近道路映射匹配 ② 获取个体用户小区附近出行轨迹 ③ 获取个体用户小区附近时空分布 ① 去除信令数据噪声 ② 去除信号扰动影响 模型构建 人群身份识别模型 ① 夜间频繁出入（并停留）于多个小区的用户。 ② 多个用户在异常时空轨迹上出现重合

位异常指标并标 注风险等级。 模拟临床思维：通过“数据校验-关联分析-循证推演”72个分析 节点，系统模拟临床思维，识别如糖尿病早期信号、心血管风险 等亚临床问题。 降低认知门槛：结合患者个体特征生成结构化结论，涵盖疾病 预警、治疗建议、复诊规划及饮食运动指导，同步提供“白话版” 解读，降低认知门槛。 报告解读时间从数小时缩短至5秒内，患者可即时获取专业结 论与健康建议，减少就医焦虑。 34 HYGON 海光DCU行业实战手册 海光DCU算力支撑重点生物大数据平台高效运行，配合DTK异构计算 平台完全兼容主流生态，助力未来异构场景和AI4S转型。 生物大数据平台面向疾病预警、个体化医疗、药物研发等多类场景，承担海量测序数据分析、突变检测、结构建模与多模态融合等任务。 平台需满足以下关键诉求： 背景需求 / BACKGROUND 方案亮点 / HIGHLIGHTS 案例价值

真模拟、群体协同等方面，体现了国家层面对具身智 能标准化的顶层设计和统筹规划。 在产业层面，AIIA 2023年牵头成立了具身智能工 作组，并于 2024 年发布了“具身智能标准体系 1.0”，成 为我国该领域首个体系化的标准框架 ［10］。 《具身智能 系统总体架构及技术要求》（AIIA/T 0198-2024）和《具 身智能产品能力要求与评估方法 第 1 部分：家庭陪伴 机器人》（AIIA/T 0199-2024）2

点与匹配（每 年两次） 大宗原料采购 大宗原料采购 库容拆解计划 库容拆解计划 电商销售 电商销售 包材采购审批 包材采购审批 调拨 调拨 调拨指令 调拨指令 原料发货 原料发货 整个体系无预预实差体系 1 没有和预测对比显差，失去指导意 义，缺三月滚动销售计划 5 只有上市 SKU ，没有做 到数量，无指导意义 6 包材和大宗原料采购无依据 7 缺供应链计划体系、库容拆解计 缺少更深入 供应商协同 13 没有到 SKU ，只有总数；用金额拆 解，以件数为沟通基础，不是体积 11 独立逻辑，和预测脱节 12 物流大部分工作都是操作型 工作，缺乏规划 14 2 整个体系缺常规产销协同会议体制 11 体系建设——良品 S&OP 体系规划总图 供应链计划 主计划 预算（战略目标） 预测 自上而下分解 自上而下分解 可 行 性 论 证 供应能力评估

值，以帮助企业实现持续性增长。借助 AI，系统能够基于客户浏览路 径、历史行为及交互记录等详细信息，识别客户特征及所处生命周期， 从而构建精细化的用户画像。智能化系统也能够基于用户画像，根据 客户的个体特征及所处的不同生命周期进一步生成个性化的营销内 容、优惠信息及产品推荐，帮助企业实现千人千面的精准触达。 随着大语言模型、多模态融合等技术的发展，CRM 系统中的个 性化正迈向更加智能、动态和情境感知的体验，主要表现为以下核心 技术，系统能够自动识别客户咨询类型，并提升分类准确 率；系统也能够自动解析销售沟通记录，精准挖掘客户潜在 需求，实现智能商机分析；还能结合销售教练经验，自动生 成销售沟通优化方案。销售场景中的自动化演进将个体经验 转化为了系统能力，通过复制销售经验并标准化销售流程， 实现销售转化效率的提升及销售业绩的增长。 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 12 3) 服务自动化：AI

式，并发现新的潜在欺诈行为。 - 行为序列分析：通过对投保、理 赔等环节的行为序列进行分析，识别不符合常规流程的操作。 - 社 交网络分析：利用社交网络关系图谱，识别与已知欺诈团伙相关联 的个体或组织。 以下是一个典型的异常行为识别流程： 1. 数据采集：从内部 系统（如 CRM、理赔系统）和外部数据源（如征信机构）获取多 维度数据。 2. 数据预处理：对数据进行清洗、归一化和特征提 其次，机器学习算法的优化将使得风险评估更加精准。通过对 历史数据的深度学习，AI 大模型能够预测风险发生的概率，为保险 公司提供更为科学的定价策略。例如，通过分析客户的驾驶行为、 健康状况等多维度数据，保险公司能够更准确地评估个体的风险等 级，从而实现个性化定价。 此外，边缘计算的引入将使得 AI 大模型在保险行业的应用更 加广泛。通过在本地设备上进行数据处理，不仅能够降低数据传输 的延迟，还能提高数据处理的实时性，特别适用于移动设备上的即

人才的遗漏。其次，人工筛选虽然能够更全面地评估候选人，但受 限于人力资源部门的处理能力和主观性，往往无法高效处理大量的 简历，且在评估标准上存在不一致性。最后，标准化测试虽然能够 客观评估候选人的某些能力，但往往忽略了个体的综合素质和实际 工作环境的适配性，无法全面反映候选人的真实潜力。 此外，现有筛选方法在数据处理和分析方面也存在不足。例 如：  数据处理效率低，无法快速应对大规模简历的筛选需求； 

的发展 进行部门奖励和部门绩效 改进 让员 工 做正确的事情 确定员 工 发展的 途径和目标 提供持续的培 训 和发展机会， 个人能力得到提升 鼓励员 工 自主管理 分析处理个体绩效中的问题 提供绩效反馈 为升迁、调动等提供依据 • 在绩效管理上，联合改装采取从企业 - 经营体 / 板块 - 部门 - 个人自上而 下、层层分解的方式，符合绩效目标的纵向分解关系。 •