金融业 AI 大模型智算网络 研究报告 北京金融科技产业联盟 2025 年 5 月 I 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转 载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。 违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 II 编制委员会 主任： 聂丽琴 编委会成员： 吴仲阳 张 勇 张志鹏 李建高 成晓强 编写组成员： 陈 鹏 余学山 融业务发展提 供更为精准、高效的算力支持。 AI大模型智算网络技术是算力集群的重要基础底座，是新型 算力中的网络运载力，是助力大模型实现跨节点分布式训练，提 升大规模训练效率的重要支撑。 本文深入分析 AI 大模型技术在模型能力、结构、算力、效 率等方面的技术发展趋势，提出作为底座的智算网络所面临的新 问题和新挑战。围绕 AI 大模型智算网络“高性能连接、高效率 传输、高可维网络、高安全保障”等关键技术进行研究，提供一 3 个阶段，并给出 了新技术发展及创新方向，为金融机构开展 AI 大模型智算网络 规划及建设提供参考。 关键词：大模型训练、智算网络、负载均衡、流控技术、拥 塞管理 IV 目 录 一、研究背景 ................................................. 1 （一）AI 大模型发展趋势及挑战 .........................

项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型 CRM 客户关 系管理系统 应 用 方 案 目 录 1. 引言.................................................................................................................................... ..........7 1.2 大模型在 CRM 中的潜力......................................................................................................................................10 1.3 DeepSeek 大模型的简介............. .........................................................................................15 2.2 引入大模型的必要性..............................................................................................

项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型人力资源应用 场景 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.................................................................................................................................... ......................................................................................129 15. 法律与合规性................................................................................................... .....................................................................................133 15.2 劳动法合规性检查.................................................................................................

项目编号： 中医药健康产业基于 DeepSeek AI 大模 型应用 设 计 方 案 目 录 1. 引言........................................................................................................................................ ......................................................................................123 12.2 法规合规性审查................................................................................................. 有开发价值的化合物。 为了进一步提升中医药数据的可视化效果，DeepSeek 提供了 多种数据分析工具，包括多维度数据展示、趋势分析和预测模型。 用户可以通过交互式图表直观地了解中医药数据的分布和变化规 律。例如，通过热力图展示不同药材在不同病症中的使用频率，帮 助研究人员快速识别出常用药材和治疗模式。  数据处理：DeepSeek 能够高效处理中医药领域的大规模数 据，包括文献、临床数据和实验数据。

项目编号： 保险公司行业场景 AI 大模型 应 用 方 案 目录 1. 前言........................................................................................................................................................... .........................................................................................6 1.2 AI 大模型的潜力与应用前景.......................................................................................... ....................................................................................10 2. 保险公司 AI 大模型应用概述..............................................................................................

项目编号： 人力资源管理引入基于 DeepSeek AI 大 模型筛选简历可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言.................................................................................................................................. 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 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） 数据 驱动化的方向迈进，是现代企业提升竞争力的重要策略之一。 1.2 研究目的 在当前人力资源管理领域，简历筛选是招聘流程中的关键环节 之一，传统的人工筛选方式虽然灵活但效率较低，尤其在面对大规 模招聘时，容易出现遗漏和偏差。随着人工智能技术的快速发展， 尤其是深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（NLP）技术 的进步，引入自动化简历筛选系统已成为提高招聘效率和质量的重

迈向智能化、个性化和可持续的新阶段。同时，人工智能技术的飞速 发展，特别是以大语言模型为代表的生成式人工智能迅速崛起，为 CRM 注入了全新的动能，驱动其向智能中枢转型。 政策环境的持续完善为转型提供了战略引领，市场的内在需求正 加速推动这一进程。当前，主要经济体密集出台数据安全与人工智能 相关法律法规，推动企业将合规性嵌入系统设计，构建可信赖的数据 治理与风控能力。此外，“数字中国”、“人工智能+”、“数据要素化” 的 战略抉择。 本报告系统梳理了人工智能赋能客户关系管理系统的技术演进、 核心能力与产业实践，围绕四个方面展开。一是分析技术变革，梳理 AI 重塑 CRM 的交互范式、核心能力演进与安全合规要求；二是描绘 市场格局，呈现 AI CRM 市场主流技术路线及核心功能，并结合营销、 销售、服务等典型场景，展示 AI CRM 落地的实践路径与成效；三是 建立评估方法，构建新一代 （一）大模型驱动下的交互范式变革 ................................................................. 8 （二）智能化核心能力演进 ................................................................................. 9 （三）数据合规与安全新要求

务效率的“加速器”、客户运营的“显微镜”。在渠道管理中，通过统一数据口径、沉淀全生命周期合作数据，实现 “厂商赋能渠道、渠道反哺市场”的双向共赢。 而当大模型应用成为企业提效的标配，数据的安全性、及时性、多模态处理能力成为AI应用落地的前提：不合规 的数据可能引发法律风险，低质量的数据会导致模型输出偏差，非结构化数据的割裂会阻碍智能应用的深度落地。此 时，CRM系统既要具备数据采集、清洗、治理 的全流程能力，也要为AI提供可识别、可管理、可消费的数据底座，更 要通过智能应用让数据智能真正转化为业务效能。 本书聚焦“数据治理-数据应用-AI 创新”三大核心维度，深度拆解企业如何从数据沉淀起步，通过治理破局数据 孤岛与质量困境，通过应用赋能销服与渠道管理场景，最终通过AI+CRM实现数据价值的指数级释放。希望本书能为 正在探索数据价值的企业提供方法论参考与实践启示，助力更多企业在数智化竞争中构建“数据资产-业务效能-商业 ·····················03 1.1 数据沉淀不及时、不安全、不连贯？CRM 破解治理挑战 ·······································04 1.2 识别三大误区、关注五大要点，提升数据治理成功率 ········································06 1.3 多维度评估治理成效，实时调整推进项目成功 ············

展规划》确立“三阶段发展目标”的宏伟蓝图，到《数字中国建设 整体布局规划》构筑“2522”整体实施框架，央地协同的政策体系 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 中 国 建 设 整 体 布 局 规 划》 明确“2522”框架，通过夯实数字基础设 施和数据资源体系“两大基础”，推进数 字技术与经济、政治、文化等“五位一体” 深度融合，强化数字技术创新体系和数字 安全屏障“两大能力”，优化数字化发展 国内国际环境“两个环境”形成从战略规 划到落地执行的完整闭环。 国务院 2021.12 《“十四五”数 字 经 济 发 展 规 划》 提出打造数字经济新优势，加快数字化发 我国数字经济的发展目标，并部署了大力 推进产业数字化转型、加快推动数字产业 化等 8 个方面的重点任务。 工业和信息 化部 2021.11 《“十四五”软 件 和 信 息 技 术 服 务 业 发 展 规 划》 强调通过人工智能等技术推动软件开发 工具智能化升级，构建自主创新的软件产 业生态，实现研发效率和质量的双重提 升。提出实现“产业基础新提升、产业链 达到新水平、生态培育新发展、产业发展 新成效”的“四新”发展目标。

架构原则为企业架构和架构各个要素、组件以及 SAP 设计提供了决策模型，可以指 导 和验 证 SAP 的设计成果 企业架构管控规范是对企业架构设计的提升和总结，形成对 SAP 设计与实施成果中应该遵从的各种规 范 企业架构设计 （ Architectural Design ） 架构原则 （ Architectural Principles ） 架构元模型（ Meta model ） 模板（ Template 应用架构设计应在 xx 架构典设指 导 下 进行，并遵守企业内部已 有的信息化建设规范，以保证应用架构设计的合规性 • 违法本原则，将导致设计的不合规性，并进而影响相关的数据架 构及技术架构的合规性 影响 • 应用功能 / 服务设计需参考 xx 典设和信息化建设要求并检查合 规性 首先需要组建企业架构管理小组，承担架构职责 企业架构支撑小组 企业架构支撑小组 应用架构组 数据架构组 东）价值和员工价值 xx 安全运行 的责任 的主要对外服务 清洁能源接入 xx 销售服务 财务资产披露 大 xx 传输 行业行风监管 企业核心能力支撑公司实现其对外服务能力，有效的 对外服务，从而兑现其承诺 xx 安全运行 的对外主要服务 清洁能源接入 xx 销售服务 财务资产披露 大 xx 传输 行业行风监管 xx 建设 xx 维护 xx 调度 营销服务 人力资源管理 财务管理