+ 定制 风控融合 提升全面风险管理工作水平 可扩展性 促进风险管理落地 • 通过有效的风险信息收 集手段，识别并规范公 司各类风险信息，定期 对风险进行风险评估， 基于风险等级进行风险 应对，实时通过报表掌 握风险现状，支持业务 决策。通过提高公司风 险防控能力，有力支撑 公司发展。 数据共享 培育风险管控人才 • 通过风险管理和内部控 制的建立和信息化，促 使风险管控人员在项目 • 风险评价 • 风险应对 风险管理 • 控制识别 • 矩阵管理 • 内控评价 • 持续整改 内部控制 监测与评审 沟通与咨询 通过 IT 系统核心落地风险管理与内部控制过程 风险系统开发充分考虑企业内部控制基本规范的要求，搭建风控融合的管理体系及工作流 程。 环境建立 风险识别 风险评估 风险分析 风险评价 风险应对 内控评价 设计有效性 设计有效性 执行有效性 缺陷整改 活动目标 控制识别 风险库 内控矩阵 缺陷认定 1 2 5 6 8 3 4 7 8 风险分析 风险评价 风险应对 利益相关方 内外部环境 风险准则 风 险 事 件 评价结果 风险等级 业务执行过程定义 站在管理角度 站在评估、分数汇总角度 都 已 风 险 事 件 为 载 体 统一管理框架 统一管理框架 全集团共用一套风险分类框架及

• 应采取措施防止感应雷，例如设置防雷保安器或过压保护装置等 • 应对机房划分区域进行管理，区域和区域之间设置隔离防火措施 • 应安装对水敏感的检测仪表或元件，对机房进行防水检测和报警 • 应采取措施防止静电的产生，例如采用静电消除器、佩戴防静电手环 等 • 应设置冗余或并行的电力电缆线路为计算机系统供电 • 应对关键设备实施电磁屏蔽 三级 技术要求 应保证网络各 个部分的带宽 应在网络边界、重要网络节点进行安全审计，审计覆盖到每个用户，对 重要的用户行为和重要安全事件进行审计；  审计记录应包括事件的日期和时间、用户、事件类型、事件是否成功及 其他与审计相关的信息；  应对审计记录进行保护，定期备份，避免受到未预期的删除、修改或覆 盖等；  应能对远程访问的用户行为、访问互联网的用户行为等单独进行行为审 计和数据分析。 技术要求 安全区域边界 6 、可信验证 节进行动态可信验证， 在检测到其可信性受到破坏后进行报警，并将验证结果形成审计记录送至安 全管理中心。 三级 技术要求 安全区域边界 添加标题 添加标题 三级 1 、身份鉴别  应对登录的用户进行身份标识和鉴别，身份标识具有唯一性，身份鉴别 信息具有复杂度要求并定期更换；  应具有登录失败处理功能，应配置并启用结束会话、限制非法登录次数 和当登录连接超时自动退出等相关措施；

零碳产业园区的实施案例分析 05 零碳产业园区的未来展望 PART01 零碳产业园区的时代 使命与意义 应对气候变化与实现双碳目标 气候变化与全球碳减排行动 全球气候变暖导致极端天气频发，国际社 会达成广泛共识，纷纷制定碳减排目标。 中国作为全球最大的发展中国家，提出“双 碳” 目标，体现了应对气候变化的决心和大 国担当。 产业园区碳排放占全国总量的 31% 左右， 推动产业园区向零碳转型，对于实现“双碳” 低企业生产成本，提高竞争力，吸引更多 绿色、创新型企业入驻，促进产业集聚和 协同发展。 零碳产业园区的建设有助于提升城市形象 和品质，改善居民生活环境，带动相关产 业发展，创造更多就业机会，促进社会和 谐稳定。 应对气候变化与实现双碳目标 零碳产业园区的定义与目标 零碳产业园区是为适应产业绿色高质量发展和区域碳 中和需要而诞生的新型产业园区。它致力于在边界范 围内，综合运用能源、生态、建筑、交通与管理等多 供政策保障。税 收 优惠政策也将持续出台，对零碳园区内的企业在投资、生产、研发等环节给予税收减免和优惠， 降 低企业的运营成本，提高企业参与零碳园区建设的积极性。 发展趋势 01 技术挑战与应对 虽然可再生能源技术和能源存储技术不 断发展，但目前仍存在一些技术瓶颈。 例如，太阳能光伏发电的效率还不够高， 储能技术的成本仍然较高，碳捕获与封 存技术尚未完全成熟，这些技术问题限

.......................................................................................69 8. 风险分析与应对措施................................................................................................. 聘周期中的实际效果；再次，评估 DeepSeek 技术在不同行业和岗 位中的适应性，结合具体需求提出定制化解决方案；最后，探讨引 入 DeepSeek 技术可能面临的技术挑战、数据隐私问题以及相应的 应对策略，确保其在实际操作中的可行性和合规性。 为更加直观地展示研究的可行性和效果，本研究将通过以下数 据对比传统人工筛选与 DeepSeek 自动化筛选的差异：  筛选效率：传统人工筛选每份简历平均耗时约为 HR 人员的个人判断，容易受 到主观因素的影响，可能导致筛选结果的不一致性。  难以处理大规模数据：在招聘高峰期，面对成千上万的简历， 传统筛选方式难以高效处理，容易出现遗漏或错误。 为了应对这些挑战，引入基于深度学习的简历筛选工具（如 DeepSeek）成为了一种可行且高效的解决方案，能够显著提升简 历筛选的效率和准确性。 3.2 现有筛选方法的局限性 当前人力资源部门在简历筛选过程中普遍采用的方法主要包括

.......99 9.1 技术风险与应对措施...........................................................................................................................................100 9.2 业务风险与应对措施................... 引入中医药健康产业，可以有效提升中医药的标准化、数据化水 平，推动产业的可持续发展。 1.3 引入 DeepSeek 的必要性 在当前中医药健康产业快速发展的背景下，传统的信息处理和 分析方法已难以应对日益复杂的市场需求和数据量。中医药行业涉 及大量的历史文献、临床数据、药材信息及患者反馈，这些数据的 挖掘和应用对提升产业效率和创新能力至关重要。然而，现有的技 术手段在数据整合、知识图谱构建和智能分析方面存在明显不足， 并提高模型的预测 精度。例如，在对中医药材的分类和识别任务中，DeepSeek 能够 通过自动化特征选择和超参数优化，达到超过 95%的准确率，远高 于传统方法。 此外，DeepSeek 在应对复杂场景时展现了强大的适应性。中 医药健康产业的业务场景多样化，包括疾病预测、药材质量检测、 患者健康管理等。DeepSeek 通过多任务学习和迁移学习技术，能 够在不同任务之间共享知识，从而快速适应新的业务需求。例如，

模型的训练需要大量的高质量数据，而保险公 司在数据采集和标注方面往往面临资源和技术上的限制。此外，如 何确保 AI 模型的可靠性和安全性，避免因算法偏差或数据泄露导 致的声誉风险，也是保险公司亟需解决的问题。 为了应对这些挑战，保险公司需要采取切实可行的措施，尤其 是在 AI 大模型的应用方面。通过引入先进的 AI 技术，保险公司可 以实现业务流程的自动化和智能化，从而提升运营效率和客户满意 度。例如，利用 行的技术解决方案。文章的结构将围绕以下几个方面展开： 首先，我们将介绍当前保险行业中面临的主要挑战，包括客户 需求多样化、数据处理复杂性、风险评估精准性不足等问题，并分 析 AI 大模型在应对这些挑战中的潜在优势。通过对比传统方法与 AI 大模型的差异，明确其在提升效率、降低成本、优化客户体验等 方面的独特价值。 其次，文章将详细阐述 AI 大模型在保险行业中的具体应用场 景，主 2.3 技术与数据需求 在保险公司行业中，AI 大模型的成功应用离不开强大的技术与 数据支持。首先，技术层面需要构建高性能的计算基础设施，包括 大规模分布式计算集群和 GPU/TPU 加速器，以应对模型训练和推 理过程中海量数据的处理需求。同时，深度学习框架的选择至关重 要，如 TensorFlow、PyTorch 等，这些框架能够提供灵活的模型 构建和优化工具，支持快速迭代和部署。

....................................................................................111 12.4 风险管理与应对策略................................................................................................. 的 组织能力评估体系，结合员工能力模型和人才盘点结果，进行战略 性人才规划。具体要求包括： * 组织能力诊断与改进建议 * 高潜人 才识别与发展路径规划 * 人才供应链风险预警与应对策略 在人力资源运营方面，自动化与智能化转型是必然趋势。通过 RPA（机器人流程自动化）和 AI 技术，实现以下业务流程的自动 化： * 薪酬核算与发放 * 考勤管理与异常处理 引入先进的绩效管理工具和技术，提高绩效评估的效率和准确 性。  加强法律和合规性培训，确保企业管理实践符合最新的法律法 规。  建立跨文化管理机制，促进多元文化环境下的和谐共处。 通过针对这些挑战的有效应对，企业不仅能够提升人力资源管 理的效率和质量，还能够增强企业的竞争力和可持续发展能力。 2.3 需求收集与分析方法 在需求收集与分析阶段，采用多种方法确保全面、准确地获取 用户需求和业务需求

某快消行业会计档案管理案例 客户困扰 • 每月增加的发票如何实现电子工作流程 处理、归档和快速共享？ • 库存的历史发票如何电子化并进入新的 信息系统，归档存储和快速查找？ • 文档与内容如何电子化共享管理？ 应对方案 • 扫描之后的电子文档直接导入影像系 统，供业务人员查询 • 处理过程中使用拆分、条码、 OCR 等 图像处理方法简化工序 • 将历史发票快速电子化，完成统一的发票电子凭证库， 做到流程标准、内容标准、文档标准、查询标准、管 通过智能分析收集数据并支持决策  利用机器学习提高预算和预测能力 改进决策 发挥专长  投入资源，积极解决业务问题，增强业务合作  迅速培养专家，同时更关注利益相关方的期望 超越竞争对手  应对多变的外部环境 ( 通过机器学习，基于多种特征、数据源、背景差异预测将要采取的行动 )  通过企业内部的创新和自我学习文化，超越竞争对手 61 智能自动化技 术 的为企业带来的业务提升远胜于 RPA 65 RPA 案例研究（一） 行业 金融 项目描述 帮某大型银行全面实施 RPA 及配套管理机制， 以应对重大运营挑战 现状  监管期限趋严，且任务繁重  较多数据来源于第三方系统  大量工作需手工介入，出错率高  人员成本投入较高 应对措施  确定目标流程  流程自动化：下载客户声明、合并 文档、检索第三方网站、检索特定 产品数据、并将以上数据格式化

发相应的营销活动，如个性化推荐或限时优惠。这种基于数据驱动 的决策过程，不仅提高了营销效率，还显著提升了客户满意度。 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 小时才能完成数据处理，严重影响了决策的时效性。 其次，现有 CRM 系统在智能化水平上存在不足，缺乏对客户 行为的深度洞察和预测能力。虽然一些系统集成了简单的机器学习 算法，但这些算法的精度和适应性有限，难以应对多样化的客户需 求。例如，某金融服务公司在使用现有系统进行客户流失预测时， 预测准确率仅为 65%，远低于行业平均水平。 此外，现有系统在整合多渠道数据方面也存在显著问题。许多 企业拥有多个 以采用 ETL（Extract, Transform, Load）工具，如 Apache NiFi 或 Talend，进行数据的抽取、转换和加载操作。ETL 流程应设计为可 扩展和自动化的，以应对未来数据源的增加和数据量的增长。 在数据抽取阶段，需确保数据源的连接稳定，并通过 API 接 口、数据库直接连接或文件导入等方式获取数据。数据转换阶段则 需要对数据进行清洗、去重、格式化和标准化处理，以确保数据的

服务、通信、信息、教育和娱乐机器人系统建立了安全 要求，涵盖人机交互中的潜在风险，确保具身智能系 统在各种应用场景中的安全性 ［14］。该标准强调在正 常使用和可预见的误用条件下，机器人系统不应对人 员或环境造成危险，涵盖了移动性、外部操作、用户类 别和使用环境等多个方面的安全要求。 在数据开放领域，Meta 发起的“Embodied AI Data Consortium”国际数据联盟发布了多模态数据集，用于 e）国际标准协调难度大。各国可能基于自身技 术优势和利益诉求推动不同的标准，缺乏统一的国际 标准，增加了跨国合作和产品出口的难度。应加强国 际间的沟通协调，推动标准互认，避免标准割裂。 2.3 应对策略与建议 加强数据资源建设，建设高质量、多样化的具身 智能数据集 ［15］，支持标准制定和评测体系构建，提升 魏家馨，马瑞涛，滕一阳，王 芃 具身智能标准化研究与评测方法探索 本期专题 典型场景包括软体机器人、仿生平台、工业协作臂等。 d）自适应学习与知识迁移能力。具身智能系统 需具备通过交互积累知识、跨任务迁移与在线增量学 习能力，实现从训练阶段向部署阶段的持续演化。自 适应学习是支持多场景复用、应对环境变化与未知任 务的关键路径，也是当前大模型技术在具身智能中应 用的前沿方向。该核心技术的代表性标准及评测指 标包括迁移成功率、历史知识保持率、学习样本效率、 泛化误差、持续学习曲线斜率等，典型场景包括跨环