语音识别、计算机视觉、自然语言处理技术、知识图谱等  语音识别：机器接受、解释、理解或执行口头命令的能力，能够将音频数据转换成文本数据，如 微信语音  计算机视觉：模拟人类眼镜，对图像或视频信息的处理，被广泛用于动态人脸识别、人像库实施检索、 证件识别等，如无人驾驶  自然语言处理技术（ NLP ）：模拟人类对语言的理解和掌握的技术。理解语言的具体含义和语境， 理解句子的意图和上下文含义  知识图谱：以图的形 知识图谱：以图的形式揭示事物之间联系的语义网络。通过整理总结执行任务需要知识，建立知识间 的关联关系，如智能翻译 ※NLP 与知识图谱的使用场景一致，相互支持。知识图谱的构建离不开 NLP 对自然语言信息抽 取，而 NLP 的应用也需要知识图谱的关联分析和推理能力 应用层 —— 是 AI 技术在各行业中的实践应用，是技术和场景结合的落地环节。应用层公司的 产品覆盖了行业的方方面面，包括安防、金融、教育、 点审计 —— 知识图谱对知识进行学习和开展推理能力，建立复杂的关系 网络和实现更高效的关联查询 3.3 知识图谱协助供应商管理 招标阶段  利用知识图谱，自动审查投标企业 的基础信用，排除不合格企业  追溯历史交易记录、股权关系等，识别招 标黑名单的禁入企业利用隐藏关联 方投标  分析审核，防止供应商关联企业违 反投标问题 管理阶段  利用知识图谱自动更新供应商相关

......................................................................................54 4.5 中医药知识图谱构建................................................................................................. .......................................................................................58 4.5.2 知识图谱的应用场景.............................................................................................. 在技术架构上，DeepSeek 采用了多层神经网络模型，结合了 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN ）以及 Transformer 等先进算法，确保在文本分类、实体识别、情感分 析、知识图谱构建等任务中的高精度表现。例如，通过对中医药经 典文献的深度学习，DeepSeek 能够自动识别并提取方剂、药材、 病症等关键实体，构建中医药知识库，为临床决策和科研提供支 持。此外，DeepSeek

软件工程领域深度应用的核心瓶颈 当前大模型在数学严谨性要求的算法设计任务中存在显著局限 性——例如对复杂算法的时间复杂度分析、数学归纳法的逻辑自洽性 验证等场景，其生成结果的准确性普遍低于人类专家水平。即便结合 知识图谱的 RAG 可有效降低幻觉风险，但在涉及形式化数学证明的关 键环节，仍需人工介入进行逻辑校验和修正。研究表明，在需要严格 数学推理的代码生成任务中，LLM 的验证通过率远低于人类开发者， 且错 长；同步构建跨域资源弹性调度模型与成本效能分析中枢，实现数据 资产价值挖掘与资源利用率最大化。最终达成运营效率与商业价值的 持续共进。 行业线聚焦垂直场景差异化属性需求解决方案。深度融合行业属 性与智能化内核，依托行业知识图谱与缺陷模式库沉淀差异化标准， 构建智能风控、智能营销、智能座舱等场景化解决方案。跨行业共性 能力形成可复用的基础能力模块，通过行业 SDK 与适配层实现技术能 力的“积木式”输出，实现技术能力与行业需求的精准对接，推动软 署阶段应用模型优化技术，实现模型跨计算环境的灵活适配。监控环 节建立全生命周期自查与 AI 互查机制，持续优化模型效果并降低 AI 幻觉。同时，实现多智能体高效协同，开发领域技能管理平台，标准 化 AI 能力组件。构建高效知识图谱与上下文感知，使 Agent 精准理 解项目语义与环境；通过强化学习与持续反馈实现自适应优化；开发 安全交互框架，支持人机与跨 Agent 协作。最终形成紧密集成、可复 用、可验证、可解释的智能体开发平台与工具链，配套严格伦理规范

风险识别 风险分析 风险评价 风险应对 风险管理功能介绍：风险分析 - 续 2 风险识别 风险分析 风险评价 风险应对 风险管理功能介绍：风险评价  多类型风险图谱 • 根据选择的图谱的不同，自动生 成不同类型的风险图谱。  可调整风险带 • 可根据自身风险偏好、风险承受 度和接受度调整风险带。  多种排序方式 • 支持按照风险等级排序，运用 Borda 序数排序， C

微服务架构是一项在云平台部署应用和服务的新技术。微服务可以在“自己的 程序”中运行，并通过“轻量级设备与 HTTP 型 API 进行沟通”。 知识图谱技术 建立相应的业务知识图谱，基于建立完成的知识图谱，结合实际智能化业务的数 据关系分析需求，建立定制化的知识图谱推理规则，完成数据之间的关联分析。 基于 hadoop 的大数据存储技术 大数据存储技术以 Hadoop 生态为基础建设，扩展 Spark

客户关键联 系人图谱 客户营销服 全流程数据 交易与服 务数据 项目过程 数据 销售→服务 客户洞察 >>> 商机推进 >>> 售后服务 服务→销售 增值服务销售 <<< 服务商机挖掘 <<< 售后服务 客户基础数据 根据销售易CRM提供决策影响者图谱，帮助销售找到关键决策人推进商机； 服务团队在项目交付及售后服务过程中精准找到各部门对接人，提升交付及服务效率。 客户关键联系人图谱 销售 推荐车型。 及时性 ◎ 应用AI进行数据分析与洞察需 要基于实时、准确的数据，及 时反应业务现状，才能让业务 决策快人一步。 结构化 ◎ AI模型自动提取客户360数 据，结合知识图谱构建动态标 签体系。通过智能聚类分析潜 在客群关联性，实时生成千人 千面的营销策略推荐。 赋能企业以客户为中心 26 CRM数据治理及应用实践蓝皮书 03 ◎ 高性能：数据的价值不仅在

资源统 一 调度管理 u 样本数据共享 u 算法模型复用 人工智能—— AI 平台能 力 2 Par t 知识图谱构建： 将通过互联网爬取的不同类型、不同结构的信息进行，基于不同行 业 的元数据（ Metadata ），基于基于深度学习构建领域知识图谱 和通 用知识图谱，有效提升多源数据整合之上的对象刻画能力，深 入揭示 对象之间的关系。 文本分析 技术： 根据分词、热词分析和语义分析等技术，对文本数据进行分析

人才培养服务 知识产权服务 数字化转型服务 产业招商地图 战略管理分析 人力资源管理 数字化交易 大数据信息采集 数据采集与 建库 产业数据 企业数据 人才数据 土地数据 文化资产 主导产业图谱 产业资源匹配 智能人才匹配 智能合约确权 智能评估模型 智能载体匹配 扶持政策分析 前瞻领域培训 知识产权管理 数字化服务平台 数据运营模式：市场热度持续升高，用户追求“新概念” “新体验” “新方案” 主要应用场景二：南京多个城市更新项目，结合当地文化产业 IP 优 势 四大云端产品矩阵，探索“元宇宙技术组合 + 城市文化 +IP 运营示范场景”的南京示范，聚焦城市文化基因挖掘、 文化 IP 体验、公共文化服务，打造文化图谱云、文化场景 云、文化消费云三大云端服务矩阵，线上线下虚实融合 24 1. 解决城市更新文化停留在纸面的问题，形式升级 2. 城市更新结合活动运营，打造新型旅游 ip 1. 城市空间活动 ip 以工业遗址、文创园区为依托，加速推动文化资源 优势 转化为文化产业优势，实现集群资源利用率最大化。 晨光 1865 园区 - 文化创意产业聚集 南京城市文化云平台 竞争壁垒：与百余家顶级合作伙伴共创数字内容资产化新时代（客户图谱） 25 谢谢观看！ 26

根据互动行为计算分值 , 量化 客 户价值 , 找出高价值线索 . 沟通历史 在公众号内直接与专属客服一对 一沟通交流 , 沟通历史长期保 留 . 社交关系 通过裂变海报和红包文章等方式 统计社交图谱 , 展现粉丝之间 的 社交关系 地理位置 客户阶段 活动参与 所在群组 活跃度 关系脉络 沟通历史 价值评分 基本信息 全渠道客户统一管理 , 包含关 注 来源、粉丝昵称、地域等信 可 能 会 对 应 到 多 个 不 同 项 目 , 系 统 可 以 记 录 并 提 醒 每 个 人 已 完 成 和 即 将 需 要 跟 进 项 目 , 做 到 有 条 不 紊 。 关系图谱 关系管理 人员和项目关系一目了然 技 术 驱 动 营 销 创 造 新 玩 法 I 客 户 关 系 管 理 人员和项目 决 策 人 竞 争 对 手 介 绍 人 客 户 对

合，正快速发展为对数量巨 大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能 力的新一代信息技术和服务业态。 大数据平台产品建设和应用方案 大数据行业生态图谱  大数据的核心 - 企业技术 大数据基本上就是管道设施的一种。 大数据为许多消费者或商业用户体 验提供了动力，但它的核心是企业 技术：数据库、分析等。  大数据的关键 - 无缝集成 大数据的成功不在于实现技术的某 大数据平台产品建设和应用方案 犯罪交往圈挖掘 根据嫌疑群体的通信行为，挖掘其组织关系以及潜在目标 应用 4 犯罪交往圈挖掘 系统根据其通讯行为，挖掘 形成交往圈图谱 警方输入犯罪嫌疑人号码， 分析其交往圈信息 形成犯罪人交往圈分析报告，展示其 交往图谱、关键人、异常人员等 系统支持分析交往圈的关键联 系人，进一步分析其个人特征 系统支持选择联系人，进一步进 行追溯，并进行一定的筛选 根据其交往圈规律，结合其位置