Checklist 总结 EA EA EA EA EA SAP 实施架构检查 Checklist EA 初步建议 •EA 对 SAP 实施检查主要集中在设计阶段，通过 Checklist 从源头上控制架构设计的完整性 •SAP Checklist 初步建议： •设计未来流程设计检查 Checklist ，检查每个流程与功能，角色，信息等关系 •设计一体化平台设计检查 Checklist 目的陈述提供证明所有决策和相关活动的基础 影响 • 采用原则后给技术、信息系统流程、组织、管控模型、员 工等级 / 技术等带来的影响 • 影响陈述提供了对贯彻原则所需关键任务、资源和潜在成 本的概览 我们通常从四个方面定义架构原则，以增进对它们的理解和接受 应用架构原则 -- 规范性原则 名称 • 规范性 陈述 • 应用架构设计应遵守 xx 典设及企业规范要求 理由 • 应用架构设计应在 xx 架构典设指 Rational System Architect ( 以下简称为 SA) ARIS Platform ( 以下简称为 Aris) 演进计划 SA 拥有的多版本状态工作空间功能，可支持可视化企业架构 从当前” As-is” 到将来” To-be” 的演进过程，并进行高级的 动态路线规划和基于时间的演进分析。 Aris 只能提供最基本的分析能力来支持将来” To-be” 的状态模型。 由于数据建模的能力较弱，无法实现演进计划

金融业 AI 大模型智算网络 研究报告 北京金融科技产业联盟 2025 年 5 月 I 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转 载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。 违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 II 编制委员会 主任： 聂丽琴 编委会成员： 吴仲阳 张 勇 张志鹏 李建高 成晓强 编写组成员： 陈 鹏 余学山 融业务发展提 供更为精准、高效的算力支持。 AI大模型智算网络技术是算力集群的重要基础底座，是新型 算力中的网络运载力，是助力大模型实现跨节点分布式训练，提 升大规模训练效率的重要支撑。 本文深入分析 AI 大模型技术在模型能力、结构、算力、效 率等方面的技术发展趋势，提出作为底座的智算网络所面临的新 问题和新挑战。围绕 AI 大模型智算网络“高性能连接、高效率 传输、高可维网络、高安全保障”等关键技术进行研究，提供一 3 个阶段，并给出 了新技术发展及创新方向，为金融机构开展 AI 大模型智算网络 规划及建设提供参考。 关键词：大模型训练、智算网络、负载均衡、流控技术、拥 塞管理 IV 目 录 一、研究背景 ................................................. 1 （一）AI 大模型发展趋势及挑战 .........................

项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型 CRM 客户关 系管理系统 应 用 方 案 目 录 1. 引言.................................................................................................................................... ..........7 1.2 大模型在 CRM 中的潜力......................................................................................................................................10 1.3 DeepSeek 大模型的简介............. .........................................................................................15 2.2 引入大模型的必要性..............................................................................................

项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型人力资源应用 场景 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.................................................................................................................................... 解决方案的领先企业，致力于通过创新的技术手段，帮助企业优化 人力资源配置，提升员工满意度，增强企业的核心竞争力。 本项目的核心目标是设计和实施一套基于 DeepSeek 技术的人 力资源应用场景方案，该方案将涵盖从人才招聘、员工培训、绩效 评估到员工关系管理等各个环节。通过引入先进的算法和数据分析 工具，我们旨在实现人力资源管理的自动化、智能化，从而显著提 高 HR 工作的效率和效果。 具体目标包括： 其次，员工发展和培训的需求日益增长。随着技术的快速发展 和市场环境的变化，员工需要不断更新知识和技能以适应新的工作 要求。企业需要设计有效的培训体系，以支持员工的职业发展，同 时确保企业能够从员工的成长中获益。 再者，绩效管理的复杂性和挑战性也在增加。传统的绩效评估 方法已无法满足现代企业对员工绩效的全面评估需求。企业需要开 发更加科学、公正的绩效评估体系，以提高评估的准确性和员工的

项目编号： 中医药健康产业基于 DeepSeek AI 大模 型应用 设 计 方 案 目 录 1. 引言........................................................................................................................................ DeepSeek 应用方案，不仅能够有效 提升中医药健康产业的技术水平，还能为其创新发展提供强有力的 支持。 DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，具备强大的数据处 理能力和深度学习算法，能够从海量的中医药文献、临床数据和患 者信息中提取有价值的洞察。例如，通过对中医经典文献的智能分 析，DeepSeek 可以帮助研究人员快速识别潜在的药效成分和治疗 方案，从而加速新药的研发进程。此外，在临床应用方 为医生提供个性化的诊疗建议，提高治疗效果；同时，通过对市场 数据的实时监测，帮助企业更精准地制定产品策略和营销计划。 此外，DeepSeek 的自动化流程和智能推荐系统能够大幅提升 中医药企业的运营效率。从药材采购、生产管理到产品研 发，DeepSeek 能够优化每个环节的资源配置，减少成本和时间浪 费。例如，通过分析药材价格波动和供应链数据，DeepSeek 可以 为采购部门提供最优的采购方案；通过模拟不同配方的疗效和安全

项目编号： 保险公司行业场景 AI 大模型 应 用 方 案 目录 1. 前言........................................................................................................................................................... .........................................................................................6 1.2 AI 大模型的潜力与应用前景.......................................................................................... ....................................................................................10 2. 保险公司 AI 大模型应用概述..............................................................................................

项目编号： 人力资源管理引入基于 DeepSeek AI 大 模型筛选简历可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言.................................................................................................................................. 作为一种先进的 AI 技术，具备强大的文本 分析与语义理解能力，能够自动化地处理海量简历数据，并从中提 取关键信息，辅助 HR 人员进行决策。 DeepSeek 的核心优势在于其高效性与精准性。通过训练大规 模数据集，DeepSeek 可以识别简历中的技能、经验、教育背景等 关键要素，并基于预设的岗位需求进行匹配评分。其算法不仅能够 处理结构化数据，还能对非结构化文本（如自我评价、项目描述） 数据 驱动化的方向迈进，是现代企业提升竞争力的重要策略之一。 1.2 研究目的 在当前人力资源管理领域，简历筛选是招聘流程中的关键环节 之一，传统的人工筛选方式虽然灵活但效率较低，尤其在面对大规 模招聘时，容易出现遗漏和偏差。随着人工智能技术的快速发展， 尤其是深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（NLP）技术 的进步，引入自动化简历筛选系统已成为提高招聘效率和质量的重

当前，全球数字化浪潮与国家战略布局深度协同，共同驱动软 件工程领域迈入智能化转型的关键跃升期。从《新一代人工智能发 展规划》确立“三阶段发展目标”的宏伟蓝图，到《数字中国建设 整体布局规划》构筑“2522”整体实施框架，央地协同的政策体系 持续强化，为技术自主创新与产业智能化升级注入了强劲的驱动力。 智能化时代，以大语言模型驱动的智能代码生成、生成式人工 智能赋能的辅助设计以及智能化测试与智能运维工具链为代表的前 产业落地的闭环，保障智能技术从单点突破向系统工程能力转化， 筑牢数字中国建设的质量与安全基石。 本报告旨在构建“技术栈-工程域-行业线”三维一体的智能化 标准实施矩阵，通过夯实智能工程基础底座、覆盖全生命周期的核 心能力建设、强化人机协同保障体系，推动技术全流程工程化落地。 聚焦垂直领域差异化需求，建立行业适配路径，为破解发展瓶颈提 供标准化方法论，赋能产业智能化升级。 本报告分为五个章节，第一章从战略布局、市场规模、技术发 （三） 行业线标准适配：建立垂直领域差异化实施路径 ..............30 五、 趋势展望：软件工程智能化技术演进与产业升级驱动​ ............. 30 （一） 技术拐点：从“问答”到“智能驱动” ......................30 （二） 行业纵深：垂直领域适配突破，可信智能成为刚需 ............31 （三） 生态博弈：标准化与产业生态的共生治理

倍以上。在传统制造 过剩和低附加值的背景下，“高端制造”成为转型必然，而具身智能 正是这一战略升级的底层支撑。 具身智能引领“自动化→智能化”的范式跃迁。传统机器人依赖 硬件与固定编程，而具身智能融合 AI 大模型、多模态感知、端到端 控制，实现感知—认知—决策—执行的动态闭环。应用场景有望从商 用、工业扩展到医疗、家庭、教育等，推动“软件定义硬件，硬件产 品承载软件剩余价值”的产业趋势发展。 国家逻辑×市场逻辑双轮驱动，开启 张发展；美国超 八成依赖 VC/PE，形成“融资—研发—迭代—再融资”的创新循环， 以此颠覆式技术突破。 中国的政府界、学术界、产业界，正以前所未有的态势相互融合、 相互支撑，为具身智能这个从技术到产业再到应用发展的未来行业， 开启下一轮产业变革。 目 录 一、中国具身智能：开启以“AI+高端制造”为核心的 20-30 年黄金发 展期........................ ............................................. 1 （一）全球大国博弈：中国高端制造崛起正当时...................... 1 （二）从传统机器人到具身智能：产业演化分析...................... 3 （三）未来具身智能产业：国家逻辑+市场逻辑双轮驱动..........8 二、影响具身智能产业变革的直接变量：技术