.......................................................................................17 2.2.1 数据处理能力................................................................................................. ......................................................................................30 4.2 数据集成与处理................................................................................................... ...................................................................................36 4.2.2 数据清洗与预处理...................................................................................................

..........................................................................................57 5. 理赔处理与优化................................................................................................ 大模型能够通过海量数据的分析与 建模，提升精算的准确性和效率，从而制定更加科学合理的保险产 品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来 这一目标，保险公司需要在技术架构、数据治理、人才培养等方面 进行全面升级。  技术架构：构建适用于 AI 大模型的高性能计算平台，确保模 型训练与推理的高效运行。  数据治理：建立完善的数据采集、存储与处理机制，确保数据 的完整性、安全性和合规性。  人才培养：加强 AI 技术人才的引进与培养，打造一支具备 AI 技术应用能力的专业团队。 通过本方案的实施，保险公司将能够充分发挥 AI 大模型的技

因主观因素导致筛选结果的不一致性。随着人工智能技术的迅猛发 展，尤其是自然语言处理（NLP）和深度学习（Deep Learning） 的突破，基于 AI 的简历筛选工具逐渐成为人力资源领域的新兴趋 势。其中，DeepSeek 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 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） 进行深度分析，从而全面评估候选人的综合素质。此 外，DeepSeek 还具备自我优化能力，能够根据 HR 的反馈不断调 整模型，提升筛选的准确性。 引入 引入 DeepSeek 进行简历筛选的可行性主要体现在以下几个方 面： 1. 效率提升：传统简历筛选通常需要 HR 花费大量时间逐份阅 读，而 DeepSeek 可以在短时间内处理数千份简历，显著缩 短筛选周期。 2. 客观性增强：AI 系统基于数据驱动，避免了人为偏见的影 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 3. 精准匹配：通过深度学习算法，DeepSeek 能够更准确地识别 候选

···················································································· 7 2.1.3 视频采集与处理技术····················································································· 8 2.1.4 网络 2 信息化处理的需求分析················································································16 3.2 智慧园区信息平台的基础技术架构···································································19 3.3 大数据处理层的设计· ··········································································· 39 4.3 智慧园区环境参数海量数据采集和处理功能设计··········································· 42 4.4 本章小结·······································

流程引擎 缓存管理组件 缓存管理组件 流程设计器 规则管理组件 数据访问组件 表单设计器 日志管理引擎 通知管理组件 搜索组件 协议传输组件 文件管理组件 扩展框架 异常处理组件 通用管理组件 运维工单数据 监控系统 邮件 短信 身份认证 其他系统 流程平台特色 13 产品特色 符合国内用户使用习惯，关 注用户体验，内置基于ITIL 最佳的基础流程实践 快速通道 工单列表 产品功能介绍—支持各种流转模式 15 十七种动作：“建、派、抄、协、交、审、领、退、驳、 追、转、办、催、知、复、闭、废” 十一个状态：“开始、草稿、待审批、审批中、待处理、 处理中、已完成、作废、归档” 产品功能介绍—支持多种流程模型 16 流程模型可以是 预定义流程，也可 以是自由流程，也 可以采用自由流程 与预定流程相结合 的方式。 预定义与自由模 产品功能介绍——灵活的流程设计器 17 IT流程图设计的组成部分： 任务流程 草稿 处理中 已完成 已归档 创建工单 任务创建人 Task_R0 开始 简单任务 结束 自行处理 任务处理 任务处理职员 Task_R1 分派任务 专家处理 任务处理专家 Task_R2 处理结果验证 任务创建人 Task_R0 完成处理 完成处理 归档 任务类型= 简单任务 else 工单状态 •

随着技术以及企业信息化与数字化的迅猛发展，给 IT 运维带来了全新的挑战 业务变化越来越快 系统变更越来越频 新系统上线越来越多 业务访问量快速增长 用户体验要求越来越高 业务处理时效性更高 业务中断容忍度更低 高层对 IT 部门考核更严…… 系统架构越来越复杂 故障类型越来越多 系统负载更大、故障风险高 故障排查、修复更难 技术快速演进与新技术应用 定时粗略巡查 等待故障报告 人工故障处理 实时全面监控 分散维护系统 集中监控系统 自动故障处理 提前故障预警  随着业务对 IT 运维提出的要求越来越高，原来传统的被动救火式的 IT 运维模式已经不能 满足企业的要求，无法为业务的发展提供保障  只有借助当前先进的技术，构建主动巡防式的 IT 监控与运维体系，能够提前预防并智能 化处理系统的各类故障，才为业务的快速发展保驾护航，满足企业对 根据故障告警及所配置的周期性任 务等明确的指令自动执行运维工作 基于趋势型等规则，根据指标数据 自动发现故障并自动执行修复工作 基于历史故障与日志等数据，通过自 学习模型发现潜在问题与风险并自行 处理 构建 IT 一体化运营能力 构建 IT 一体化运营能力 构建从基础设备、系统、业务的统 一监控，实现业务系统全面运营 CMDB 云管平台 工单系统 一期 12 12 管理体系 · 构建面向业务的主动式统一运营理体系

财务系统的战略价值定位：战略支持、风险管控、效率提升 • 流程提速 基于业务处理流程标准化，实现 流程提速 • 运营自动化智能化 更加有利于推进新技术的应用 • 支持集团快速扩展 更加灵活地支持业务扩展和子公 司新建需求 1 战略支持 2 风险管控 3 效率提升 • 加强集团管控 统一各地业务处理标准，强化集 团管控 • 集团信息透明 信息汇于财务共享中心，提高信 息透明度 监管 从严 政策 常变 竞争 加速 科技 冲击 金融 + 科技 金融 + 生态 要求 · 挑战 5 财务管理从传统的财务 / 账务处理逐渐转移到帮助、引领、保障企业价值的实现 变革驱动 传统财务重心 • 账务 / 事务处理 – 重复性 – 行政性 • 财务度量 – 历史性 – 规则性 • 财务分析 – 被动的事实检查 – 遵守情况报告 人员实现要求 • 团队管理 众多企业选择以建立财务共享中心为抓手，推动财务转型 基于我们的经验，建立共享服务中心通过业务的横向整合，产生规模效益和效率效益，能帮助企业实现加强集团管控、 支持战略目标实现、明确职责分工、提升流程效率、改善信息质量，缩短业务处理周期等诸多收益。使企业价值创造 实现质的飞跃，从而达到资源效益最大化。 战略 价值 质量 效率  为公司的战略策略提供坚 实的依据  支持战略目标的实现  形成并购整合的平台  实现流程和系统的标准化

求，并将请求发送到后台的应用服务器，多个 Web 服务器（包括内部与外部 Web 服务器）通过 F5 实现负载均衡。 第二层为应用层（应用服务器），是中间层平台，支持与后端和应用客户 端的交互处理。Siebel 应用服务器包括 Siebel 网关服务器、Siebel 服务器，可 8 / 661 以由多个 Siebel Server 或多个执行不同任务的组件构成一个 Siebel 企业服务 被分配到两台应用服务器上。接口方面，提供 http/webservice 接口能力供第 三方系统调用。 第二层为业务逻辑层。支持与后端和应用客户端的交互处理。营销实物应 用将管理平台和接口服务通过不同的应用加以分开，实现管理和接口的隔离： Web 用户的请求，由管理应用负责处理；系统接口的请求，由接口应用负责处 理。 第三层为数据层，保存所有固网和移动的终端相关数据。 系统业务数据全部为结构化数据并为了便于管理，系统所有业务数据存储 营销资源引擎涵盖号卡、全品类终端、礼品等的规格管理和仓库管 理。主要管理的营销资源包含移动号码、移动终端、固网终端、 UIM 卡、有价卡、电子优惠券、礼品资源管理。进销存管理满足 各类营销资源的出入库流程调度处理能力。 2) 对于外部系统营销资源引擎提供服务，服务注册后通过能力开放对 外提供：包括集团 CRM、集团 4G 串码池、MSS、IBP、物流系统、 固网终端生命周期管理系统、账务系统平台、客保系统及

.....................................................................................30 4.1 数据采集与预处理................................................................................................... 应用方案，将有助于中医药健康产业在新时代背景下实 现高质量发展。 1.2 DeepSeek 技术简介 DeepSeek 技术是一种基于深度学习和自然语言处理的先进人 工智能解决方案，旨在通过大数据分析与智能算法优化，为各行业 提供高效、精准的决策支持。其核心优势在于能够处理和分析海量 的结构化与非结构化数据，并通过深度学习模型提取关键信息，生 成可执行的见解。在中医药健康产业中，DeepSeek 技术能够针对 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 还具备以下关键技术特点：  多模态数据处理：能够同时处理文本、图像、音频等多种数据 形式，例如通过扫描中药材图像进行自动识别与分类。  实时数据分析：支持实时数据流处理，能够在中医药市场的动 态变化中快速捕捉趋势，为企业提供及时的市场洞察。  个性化推荐：基于用户健康数据，结合中医药理论，提供个性

斲工管理技术 材料回收再利用 智能管理技术 消毒技术 感染控制 绿色斲工技术 扬尘控制 噪音控制 设计 施工 运行 污水处理不利用 垃圾减量化回收利用 资 源 节 约 环 护 园区智慧后勤综合管理系统 Intelligent Logistics Management System Of Industrial 数据承载优化，例如控制面都案、用户面新案、 非 IP 传输等 · 协议栈精简，例如取消切换、 CSFB 等 02 NB-IoT 技术的优势 · 简化协议栈、简 化 RF 简化基带处理复 杂度，相对二普通 LTE, 基带复杂度 降低 10%, 射频降 低约 65% 高集成度设计 ·eDRX, 长周期 DRX,t 提升连接态睡 眠时间 (2.56 秒 ->4 小时 ) 3 维修管理 报修管理 今日维幅单总数 今白己处理埠修单数 今日末处理雄修单数 本月绝德单总数 本月己处锂雄健单数 本月未处理址俅单数 待 市 批 日 报 特市批日报 姓名 曰报内容