能够确定有针对性的干预措施，以缩小技能差距。 人力资源中的 AI 业务案例 17 “我们已经迈出了新领域的第一步，在这个领域，人工智能有潜力帮助员工持续增长并提高他们的绩效。未来将会 看到一个巨大的进步，即值得信赖的、无所不在的人工智能教练工具会对每时每刻的表现提出富有同情心的建议 ，而不仅仅是关于下一个最佳机会的建议。竞争工作机会最成功的人将是那些拥抱性能提升 AI 的人。. " — Richard 保持问责制并提高速度。 应该注意的是 ， 尽管这些步骤可以以线性方式进行 ， 但可能会进行一 些迭代。例如 ， 您可能最初选择构建自己的技术 ， 但是在评估所需的 技能之后 ， 您可能会确定从值得信赖的合作伙伴那里购买产品是更好的 选择。 IBM 如何获得资金的示例 IBM 在 HR 中实施 AI 的初始业务案例和相关资金始于业务线的 HR 从业者 ， 而不是企业 HR 。这是因为在业务线 Smarter Workforce Institute. Accessed at: http: / / ibm. biz / decode _ HRanalystics. 7 IBM （ 2018 ） 。值得信赖的商业 AI 。访问网址 ： https: / / www. ibm. c om / watson / ai - ethics / 81019981 - USEN - 00 © 版权所有

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级负载均衡 是端侧（即服务器）将业务流量分割成多个大小相当的小包后发 出，以数据包的颗粒度在网络中均衡转发，有望将网络负载提升 90%以上。转发过程如图 5 所示： 图 5 包级负载分担 值得一提的是，使用包级负载均衡技术，需要解决报文在网 络中乱序的问题。当接收方接收到的报文顺序与发送方发送的报 16 文顺序不一致，会造成业务中断。目前解决报文乱序问题有两种 方案，一种是在端侧进行报文排序，此方案对交换机的要求比较

Saas 应用 实时路况 行车轨迹 OD 分析 … 咨询报告 交通规划咨询 交通事件评估 人口交换评估 … 交通大数据应用  国家大数据发展格局已形成；  基于用户位置信息的数据价值得到交 通部、规划院认可；  运营商大数量价值已经开始变现；  各地交通部已着手调研利用手机信令 进行路网监测。  运营商品牌效应 ;  运营商数据资源全面、多维、中立； 

标识产品 档次等 策略提高品牌溢价能力（ 品牌知名度、 品质认可 度、 品牌联想、 品牌忠诚度） 通过对现有新型搭建的冷链产业园资源资产经 过一定周期的智慧化规范化管理及数字化经营 ， 使其价值得到一定的提升。 PART 2 ：智慧冷链产业园综合服务平台建设方 案 资产增值 品牌溢价 市场增容 n 项目建设效 益 聚人 + 聚财 + 聚物 + 资源 = 构建智慧冷链产业园综合服务生态圈

同。 从 2023 年开始，中国机器人市场迎来了真正的爆发。过去十年，销 量十倍增长，全球足足一半的市场都在中国。我国的自主品牌竞争力 也显著增强，市场份额从 5%、10%增长到了 53%。最值得一提的是， 服务机器人无论从销量还是产值上，已经全面反超工业机器人。 而从传统机器人到具身智能的演变，也是从预设固定任务，到执 行组合操作，再到适应环境变化，最终实现通用智能的演变，其环境

这些案例表明，AI 大模型在保险公司行业的应用具有广泛的可 行性和显著的效益。通过借鉴这些成功经验，其他保险公司可以根 据自身业务需求，逐步引入 AI 技术，从而在竞争激烈的市场中占 据先机。同时，值得注意的是，尽管 AI 大模型的应用带来了诸多 优势，但其部署过程中仍需关注数据隐私、算法透明度及合规性等 问题，以确保技术的可持续发展。 11.2.1 案例分析框架 在保险公司行业场景中，AI 大模型在产品设计与创新中也发挥了重要作用。通过 对市场趋势与客户需求的深度挖掘，保险公司能够快速开发出符合 市场需求的新型保险产品，从而在竞争激烈的市场中占据先机。同 时，AI 大模型在内部运营管理中的表现同样值得关注，通过自动化 流程优化与智能决策支持，显著提升了公司的运营效率与决策质 量。 然而，AI 大模型的应用并非没有挑战。数据隐私与安全、模型 的可解释性以及技术实施成本等问题仍需要引起重视。为了充分发

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的企业级统一数据视图。通过将分散在多个Vertica集 群中的数据统一迁移至全辖共享的对象存储，消除了数据孤岛，避免了数据二义性对业务分析的影响。 这一举措不仅降低了数据管理的复杂性，还使数据价值得到了最大化利用。 3.在资源管理与运维管理方面，实现了数据应用与数据库集群资源的解耦。通过建立与数据应用解耦 的统一数据分析算力资源池，实现了资源细粒度的管理与调度，支持离线计算与在线计算任务的混部， 面支持鸿蒙适配，平台自 主安全可控；全量级解决方案，平台符合国标要求。作为大模型在政务领域的一次成功运用， 通过全面助推城市运行管理的智能化升级，提升了城市风险防控能力与城市精细化管理水平， 值得进一步提升与推广。 comments from eDitorial BoarD experts 88 智慧行业应用类-智慧政务 案例基本信息 Basic case information

依赖于复杂的算法和大量 数据进行训练，这可能导致模型在处理某些特殊情况时表现不佳。 例如，面对非标准格式或内容不完整的简历，系统可能无法准确提 取关键信息，进而影响筛选结果的准确性。此外，算法的偏见问题 也值得关注。尽管 DeepSeek 在设计时会尽量避免偏见，但由于训 练数据的局限性，仍有可能在筛选过程中对某些群体产生不公平的 倾向。 为应对这些风险，企业可以采取以下措施： - 定期对算法进行