.................................................................211 1. 前言 随着人工智能技术的迅猛发展，保险行业正面临着前所未有的 机遇与挑战。传统保险业务模式在风险管理、客户服务、产品定价 等方面已显现出局限性，而 AI 大模型的应用为行业带来了全新的 解决方案。通过 AI 大模型，保险公司能够更精准地评估风险、优 速发展，保险行 业正在经历深刻的转型。据统计，全球保险市场规模在 2022 年已 达到约 6.5 万亿美元，预计到 2025 年将突破 7 万亿美元。然而， 尽管市场潜力巨大，保险行业也面临着前所未有的挑战。首先，客 户需求日益多样化和个性化，传统的保险产品和服务模式已难以满 足现代消费者的期望。其次，保险欺诈行为频发，给保险公司带来 了巨大的经济损失。据国际保险监管协会（IAIS）数据显示，每年 一，正在深刻改变各行各业的运营模式。在保险行业，AI 大模型的 潜力尤为显著。首先，AI 大模型具备强大的数据处理能力，能够高 效处理海量的结构化与非结构化数据，这为保险公司在风险评估、 客户画像、理赔审核等核心业务环节提供了前所未有的精准度与效 率。其次，AI 大模型通过自然语言处理（NLP）技术，能够实现与 客户的自然交互，大幅提升客户服务体验。例如，智能客服可以通 过上下文理解客户需求，提供个性化建议，从而降低人工客服的工

切换账套等。 有效管理数据，轻松掌 控业务。 数据更新 导入主题切换账套 P29 切换账套 注册账套 主要功能 业务价值 管理工具——切换账套 确认切换操作 为数据模型切换数据源， 使用当前所需的数据进 行分析。 快速切换数据源，有效 分析业务数据。 等待完成切换 查看账套名称和切换结果 4经营分析平台 报表设计 P31 主要功能 业务价值 界面设计——用户类型 分配经营分析平台用户

源、依赖、历史故障模式等多个维度进行分析，因 此，构建云服务的故障模式库至关重要。 故障模式库生成机制 故障模式库是在产品设计阶段，对构成产品的组件进 极简信息汇聚，一站式触达运维态势，提升运维体验 和故障处理效率 如前所述，金融客户在日常运维信息的获取上，存在 两个关键痛点，一是运维体验围绕功能展开，对运维 对象的操作需要在不同界面来回切换，体验不畅；二 是信息分散，比如描述状态的告警指标信息、用于定 位的 服务状态评估 业务重要性 事件评估 爆炸半径 DryRun 2.3 安全运维现代化 随着金融业务上云从一般业务扩展到核心业务，云 平台安全管控面临的复杂情况增加。这些新的情况 都让金融云的安全面临着前所未有的挑战，例如： 传统的安全威胁主要来源于数据中心外部，在边 界作好防护就能解决大部分问题。而在金融云场 景下，租户间网络边界从物理边界变为虚拟网络 边界，防护边界变的模糊。此外，云平台的安全

在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维 分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理(OLAP)，从而得出可供决策参考的 统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAP 的 出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而 言两者是相辅相成的。OLAP 可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持 联

个全新的时代，企业与客户之间的关系已不再是线性的、可预测的流 程，而演变为一个复杂、动态、多维的生态系统。对于正在经历从高 速增长向高质量发展转型的企业而言，构建深度、智能且富有韧性的 客户关系，其紧迫性与重要性达到了前所未有的高度。 在此背景下，作为企业销售、服务与营销运营基石的客户关系管 理（Customer Relationship Management, CRM）系统，正日益显现其在 应对新需求时的固有局限性。传统 其次，国家层面正通过“数字中国”、“人工智能+”、“数据要素 化”以及“新质生产力”等政策，构建起一个环环相扣、层层递进的 宏观战略体系，为企业智能化转型特别是 AI 技术应用与产业数字化 转型创造了前所未有的发展机遇。各地政府也纷纷出台政策，通过设 立专项基金、提供税收优惠、建设“人工智能创新应用先导区”等方 式，大力鼓励企业拥抱 AI 等新兴技术，加速数字化、智能化转型。 在这一背景下，AI

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 沿技术变革，正以前所未有的深度和广度，系统性地重构软件工程 的方法论、工具链与实践范式。软件工程已超越其传统边界，跃升 为支撑数字经济高质量发展、驱动千行百业转型升级不可或缺的核 心基础设施。然而，面对工具生态割裂、工程链路协同不足、垂直

80% 投资金额来自债权和债券融资，用于支持头部企业扩张发展；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

商业机会和竞争优势。随着技术的不断进步，DeepSeek 大模型将 在未来继续引领 CRM 系统的智能化发展。 11.1 技术创新 随着 DeepSeek 大模型的深入应用，客户关系管理（CRM）领 域将迎来前所未有的技术创新。首先，模型的自学习能力将得到进 一步优化，通过持续的数据反馈和实时更新，模型能够更加精准地 预测客户行为，提升个性化推荐的准确度。其次，多模态数据处理 能力的增强将使 CRM 系统能够更好地整合文本、语音、图像等多 升，帮助企业更好地理解模型决策背后的逻辑，从而增强对客户行 为的洞察力。 未来，DeepSeek 模型还将与区块链技术相结合，确保客户数 据的安全性和隐私保护。通过去中心化的数据存储和加密技术，客 户信息将得到前所未有的安全保障，增强客户对企业的信任度。 此外，自动化技术的引入将大幅提升 CRM 系统的运营效率。 通过自动化流程，企业可以实现客户咨询的即时响应、销售线索的 自动分配以及客户反馈的快速处理，从而显著提升客户满意度和业

仅在部分品类（生产外协类）进行供应商绩效评估， 目前处于起步阶段。 9. 对非生产 / 集成类的采购，主要采用授权采购，但授权 主体和被授权主体均不清晰，变动频繁。执行方式不 清晰。 11 1. 采购定位—我司采购目前所处阶段—无明确定位，判断为被动服务定位 2. 采购定位—我司采购体系（未来）定位 我司采购体系的建设目标：是构建一个领先主要竞争对手的采购专业化运作系统，满足客户需求，提升公司的客户满意度和核心竞争力，构建采

劣势 以人员为导向 的职位分析 企业流程 和机制管 理基础弱 问卷调查法（职位分析 问卷 PAQ 、职位分析问 卷 OAQ 、阀值特质分 析法 TTA ）、行为事件 面谈法、工作日志法 贴近当前所开 展的 实际业务 梳理工作 量大，耗 时长，职 位说明书 修编难度 大 以流程为导向 的职位分析 企业流程 和机制管 理基础强 主业务架构、职责匹配 法 内容系统，梳 理便捷，职位