服务推荐。  预测分析：利用历史数据和机器学习算法，预测客户未来的购 买行为和偏好，提前制定营销策略。  自动化客户服务：通过自然语言处理技术，实现自动化的客户 服务，如聊天机器人，提高响应速度和服务质量。  风险管理：识别潜在的客户风险，如流失风险或欺诈行为，及 时采取预防措施。 为了更直观地展示 DeepSeek 大模型在 CRM 中的应用效果， 以下是一个示例数据表，显示了在不同行业中应用该模型后的客户 系统还能够提供实时数据分析和报告功能，帮助 企业快速响应市场变化。通过分析客户行为和市场趋势，企业可以 及时调整营销策略，抓住新的商业机会。例如，当某一产品在某一 地区的销售出现异常时，CRM 系统可以迅速识别问题，并建议相 应的解决方案，从而避免潜在的销售损失。  提高客户满意度和忠诚度  优化客户互动流程  增加销售机会和市场占有率  提高工作效率，减少人为错误  实时数据分析和市场响应 最后，随着人工智能和大数据技术的发展，CRM 其次，大模型在客户服务中的应用潜力巨大。传统的客户服务 往往依赖于人工客服或预设的自动化流程，难以应对复杂的客户问 题。而大模型可以通过自然语言处理（NLP）技术，理解客户的自 然语言输入，并生成符合语境的响应。例如，当客户在在线聊天中 提出一个复杂的技术问题时，大模型可以迅速分析问题并提供详细 的解决方案，甚至可以根据客户的反馈动态调整回答，从而提供更 加人性化的服务体验。此外，大模型还可以通过情感分析，识别客

平台如何帮助企业实现自动化安全运维 • 自动化场景举例 • 国产安全产品适配 • CASK 平台与传统方案相比有什么区别 ? 日益增长的告警 每周数万次告警难以响应 分析人员缺乏 2 百万安全专业人才缺口 没有统一流程的安全响应 缺乏量化指标，处理问题只能通过电 话或者邮件沟通 安全产品整合难 整合复杂性高，需要专门的 开发团队 数据结构多样 不同产品有不同数据， 无法直接连通 防火墙阻断 终端防护隔离 邮件网关拦截 SIEM 分析 威胁情报匹配 安全专家响应 安全事件发生 事件 - 响应 - 通知 - 人工处 理 各安全产品和设备 产生安全事件 主平台运行在云端 或者本地服务器上 对外部资源 进行关联整合 自动让人或者 安全设备实时响应 APP 下发响应确认 CASK 的事件驱动架构实现 连接适配器 事件目录集合 安全产品事件 Alert/Log/Message VAIL 编辑 客户端响应流程编排 响应的安全产品 网页应用 手机应用 实时的、事件驱动的安全联合应用 关联整合 规则、最佳经验、约束条件、业务需求 事件类 数据流 防火墙端口暴露警报 宿主或网络异常流量 后门和木马的连接 终端安全产品的事件 内部系统间的攻击 黑名单 URL 的访问 代理解析出恶意链接 其他涌现的威胁事件 实时的 响应 防火墙阻断 终端防护隔离主机

标准体系建立国内领先的运维服务规程 3 、建设智能集中监控信息化平台，提高自动化水平， 减少监控人员，减少运维支出。（含网络监控系统、动 环监控系统、电子运维系统、 IT 运营支撑系统等） 建立集中高效、性能优质、快速响应的智能一体化运维生产管理模式 4 、建立降本增效、绿色节能、全成本核算的效益管理 模式 5 、组建掌握网络、动力、安消防、 IT 软硬件等核心 专业技术的运维支撑队伍 云数据公司一体化运维生产体系 重点基地：一体化专业化垂直管理 职能定位 服务响应 信息化支撑 资源管理 集团网运 云数据 公司 • 基地运维纳入集 团统一网络管理 体系 • 负责基地与 IP 骨 干网、传输网间 的运维管理和生 产调度 • 集中监控、集中 IT 支撑、统一运行 • 制定运维生产办法、 规程 • 下达运维考核指标 • 承担基地运维生产任 务和客服响应工作 省公司 （云数据 分公司） • 所属 7*24 小 时 4000111000 客服 中心统一受理 • 本部统一组织基地 IDC 重保、抢修、故 障反馈等工作 • 负责属地化客户服 务与运营 • 配合本部落地的名 单制客户服务响应 • 全网资源的统一管 理，组织资源普查和 资源信息数据的收集 • 基地资源的直接管理 和生产调度 • 名单制客户、跨域及 全网性业务资源的统 一生产调度 • 资源数据的统计报送 •

腾讯技术加持 六大安全机制，确保数据从 采集沉淀到AI应用全链路安 全合规 更安全更放心 一站式自然语言交互，开创 企业级应用新体验 语言交互操作 基于NeoAgent平台，帮助 企业构建个性化、主动响应 的智能体应用 自主构建Agent 六大业务智能体，化身智能 业务助理，精准赋能营销服 场景 全流程智能化 复制成功客户案例，挖掘优 质潜客 精准潜客识别 获取难 营销活动搭建落地 费时费力 AI赋能销售培训场景，降低培训成本，打造销冠团队 线上培训以单向教 学为主，缺乏互动 实战，效果欠佳 培训效果全凭主观判 断，难以量化改进 赋能企业以客户为中心 从需求接收到工单创建自动化智能 化管理，提升服务响应速度 AI助力服务人员精准识别客户需求，加快问题 处理速度，提高客户满意度 人工接待、处理客户问题， 服务成本居高不下 问题处理不及时不精准影响 客户满意度 质检、知识库维护等服务 运营工作耗时耗力 销售易解决方案： 伊顿产品参数年均更新3000余项，想要精准回复客户问题，客服需手动整理多个文档知识点，专业性 强，人工迭代难度大； 客户通过多渠道寻求服务，客服需切换不同平台处理线上及电话咨询，响应不及时，影响客户体验。 线上咨询量大，依赖人工回复一方面人力成本较高，另一方面客户等待时间长、体验不佳； 知识库迭代难 成本高 多平台切换服务 效率低 海量咨询难应对 实现价值： 实现知识库高效、低成本智能迭代:

《信息安全等级保护管理办法》是依据行政法规制定的部门规范性文件，而《网络安全等级保护条 例》属于依据国家法律制定的行政法规，自身法律效力或法律依据的效力位阶均高于等保 1.0 受侵害的客体 对响应客体的侵害程度 一般损害 严重损害 特别严重损害 公民、法人和其他组织的合法权益 第一级 第二级 第二级 社会秩序、公共利益 第二级 第三级 第四级 国家安全 第三级 第四级 第五级 / 关键信息基础设施保护条例发布征求意见稿；  配套管理规范、实施细则正在陆续出台。 新等保 2.0 的核心变化  应对新威胁 新等保更加强调增强未知威胁 检测能力，强调安全检测能力 和安全响应能力的建设。  应对新风险 新等保体系更体现了动态的、积极 防御的安全理念；安全规划、能力 建设、态势感知、集中监控管理成 为新等保体系的重要思想。  应对新技术 针对云计算、大数据、物联网等 纵深防御安全技术体系 安全服务体系 安全通信网络 安全管理中心 安全区域边界 安全计算环境 安全管理机构 安全管理人员 安全建设管理 安全运维管理 安全管理体系 安全咨询服务 安全技术服务 应急响应服务 安全评估 态势感知 预警通报 研判处置 安全运营下的持续保障 安全监测 网络安全总体策略 云 计 算 安 全 移 动 互 联 安 全 物 联 网 安 全 大 数 据 安 全 安全培训服务

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 CRM 系统成为企业响应国家号召、把握时代机遇 的关键抓手。它不仅是“数字中国”在企业商业环节的具象化体现， 也是“人工智能+”赋能产业的典型实践，更是盘活数据要素、将其 转化为增长动能的核心基础设施。通过赋能员工、革新工具、优化数 要求企业基于其历史行为、实时场景与个性化需求，提供精准的定制 化体验。同时，客户的旅程已经高度碎片化，他们在跨越社交媒体、 电商平台、线下门店等一系列触点时，要求获得无缝、连贯且即时的 互动体验。任何一个环节的体验断裂或响应迟缓都可能导致客户流失。 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 5 在此背景下，企业客户关系管理的核心目标正在经历从“可用” 到“好用”的范式转移。传统 CRM 动回顾模式，使其在瞬息万变的市场中响应滞后，难以提供前瞻性决 策支持。 3.AI 技术驱动前景 随着市场需求与供给能力矛盾的持续深化，以生成式 AI 为代表 的技术突破为破解这一结构性矛盾提供了解决方案。通过重构 CRM 的交互范式与核心能力，AI 成为弥合传统 CRM 能力局限的关键技 术。 在交互范式层面，AI 驱动的系统正经历从“被动响应”到“主动 洞察”的根本性转变。基于自然语言处理能力的深度集成，现代

大模型的应用显著提升了客户服务与支持的 效率和体验。首先，通过自然语言处理（NLP）技术，AI 大模型能 够理解并解析客户提出的问题，无论是通过电话、邮件还是在线聊 天。这种技术使得客户可以在任何时间获得即时响应，无需等待人 工客服的介入。例如，客户询问保单详情或理赔流程时，AI 大模型 能够迅速提供准确的信息，甚至进行简单的操作指导。 其次，AI 大模型能够整合和分析大量的客户数据，提供个性化 的 客服，或者提供更有同情心的响应。 在理赔支持方面，AI 大模型可以自动处理理赔申请，通过图像 识别技术评估事故现场照片，快速做出初步的理赔决定。这不仅加 快了理赔速度，也减少了人为错误，提高了处理效率。 对于复杂问题或特殊情况，AI 大模型还可以协助人工客服，提 供辅助决策支持。系统可以根据历史案例和规则库，推荐最优的解 决方案，帮助客服人员更快地解决问题。  实时响应客户查询  个性化服务建议 与客户的每一次互动，AI 都能够学习到新的信息和模式，不断改进 其理解和响应能力。这不仅提升了客户服务质量，也为保险公司节 省了大量的人力和时间成本，实现了双赢。 3.1 智能客服系统 在保险公司行业场景中，智能客服系统的应用可以显著提升客 户服务效率与用户体验。该系统利用自然语言处理（NLP）和机器 学习（ML）技术，实现对客户咨询的自动理解和响应。首先，智 能客服系统能够通过语音识别技术将客户的语音信息转化为文字，

主观因素影响，难以公平反映员工的实际贡献。  培训资源分配不均：员工培训需求多样化，但资源分配缺乏针 对性，导致培训效果不佳。  薪酬管理复杂：薪酬结构复杂，计算过程中容易出现错误，且 难以快速响应市场变化和员工需求。 为了解决上述问题，DeepSeek 提出了基于 AI 技术的人力资 源应用场景方案。该方案旨在通过智能化的工具和系统，帮助企业 实现 HR 管理的数字化转型，提升管理效率，优化资源配置，并为 员工自助服务与智 能咨询 为确保方案的可实施性，需要充分考虑以下技术指标： 1. 系 统集成度：与现有 HR 系统无缝对接 2. 数据处理能力：支持百万级 员工数据分析 3. 响应速度：核心业务操作响应时间<2 秒 4. 安全 性：符合 ISO27001 信息安全标准 同时，根据企业业务特点，建议采用分阶段实施策略：第一阶 段聚焦招聘和绩效管理模块，预计可提升招聘效率 40%，绩效评估 权限范围内的数据和功 能。同时，实施审计日志功能，记录所有用户的操作行为，以便在 发生安全事件时进行追踪和分析。 此外，系统应定期进行安全评估和漏洞扫描，及时发现并修复 安全漏洞。应建立应急响应机制，一旦发生数据泄露或其他安全事 件，能够迅速采取措施，减少损失。 对于个人隐私保护，系统应设计有隐私保护功能，如数据匿名 化处理、隐私保护算法等，确保在处理员工个人数据时，不侵犯其 隐私

项目管理智能化聚焦 AI 与迭代全生命周期核心管理流程 的深度融合。通过基础保障、技术实施、组织治理等能力夯实场景化 智能应用，打通项目策划、进度管理、质量控制等核心管理场景的智 能决策联动，构建敏捷响应、高效韧性交付的管理闭环。 （2） 研发智能化聚焦 AI 驱动设计开发一体化协同。通过 AI+ 设计实现需求智能洞察与架构自适应优化，将模糊需求转化为可执行 技术蓝图；在 AI+开发层强化智能编码辅助与实时缺陷预判能力，结 例如将特定业务规则处理功能封装为独立服务单元；在配置层，提供 可视化的组合工具，支持非技术人员快速搭建所需的业务解决方案。 同时建立“技术可行性评估框架”，从多个维度系统评估集成方 案的适用性：计算资源需求（专用硬件支持程度）、响应时效要求（严 格/宽松的时间限制）、数据安全等级（隐私保护需求）、协议标准 化程度（特殊协议处理难度）、系统依赖性（外部系统接口数量）、 容错机制（系统恢复时间要求）。可帮助各类组织根据实际需求选择 点，关联历史用例库与需求矩阵，动态构建可溯源的质量知识图谱， 自动生成针对性优化策略。同时，引入强化学习机制对测试效能进行 动态优化——通过分析历史测试数据，预测未来测试周期的瓶颈分布， 实现质量问题从“被动响应”到“主动防御”的系统性治理。 （5） 变更智能感知与持续闭环验证解决回归测试“最后一公里” 问题 持续交付场景中，传统回归测试因用例冗余、覆盖盲区及资源浪 费难以保障效能。构建基于代码变更影响分析（CIA）与机器学习预

1.标准化需求 2.需求预测和集成管理 3.适度金额、清晰的零星 采购授权 4.相对稳定的外部合作资 源（一揽子物料供应商） 5.集中、有效的定价模式 6.快速和分散的订单执行 和响应 工程、服务类 1.需求清晰化、标准化（数量、规格、要 求） 2.集成化、足够提前期的需求 3.提前资源储备、资源的充分性。 4.基于合理要求的，充分竞争 5.对质量和交付水平的按时评估。 寻求公司整体最佳利益。  部分零星、本地化强（如小型工程等）的采购业务，适度授权。  通用性的（生产、集成、行政）物料，等通过总部集中执行。 （详见后页权限分置表）  集成类物料、服务通过分散执行，达到快速响应市场，满足 局部需求的目的（必须在受控范围内） 集中 认证 & 选择 集中履行和分散履行相结合 特别关注：基于我司的形成和发展历史，考虑不同业务单元 （事业部和子公司）的发展程度和利益诉求，选取合适的采 • 努力寻求对我司及供应商的能力、要求与需要的全面 的理解。 • 积极阐明我司和供应商的观点，并促进各个层次和各 个部门间的沟通。 主动性与紧迫性 • 永不满足地追求技术、价格、质量、交货、响应、速 度和创新所带来的竞争优势。 • 对采购有效性的持续提升充满紧迫感。 18 7. 我司采购（业务）体系价值观 三、中长期战略规划 & （分项）年度行动计划  明确采购业务体系管理范畴