投诉。这就对承载核心业务的云平台提出了更高的稳定性、可靠性要 求。 除了稳定的产品外，强大的运维体系是保障云平台稳定性最直接、最有 效的手段。在主机核心业务逐步上云后，如何加强运维全链路监控能 力，快速定位、定界和解决问题，如何变被动运维为主动故障预防从而 大幅减少潜在故障与运维投入，如何将应用运维与平台运维进行有效协 同从而保障系统性业务高可靠高可用，如何应对平台运维安全与租户安 全带来的 体系化、智能化安全运营为云上业务保驾护航 2 主机上云带来的运维新挑战 05-08 1.1 挑战1：如何基于应用视角设计高可用上云方案与高可靠运维保障方案 1.2 挑战2：云平台技术栈快速增厚，如何有效进行全链路可视监控 1.3 挑战3：云网深度融合，如何快速发现、定位、恢复问题 11.4 挑战4：如何应对运维安全与租户安全的双重挑战 主机上云带来的运维新挑战 挑战1：如何基于应用视角设计高可用 上云方案与高可靠运维保障方案 主动发现可用性风险的机制与工具，在可用性管理的 过程中实现数据积累和能力演进。 挑战2：云平台技术栈快速增厚，如何 有效进行全链路可视监控 随着主机上云和业务云化转型的持续深入，分布式数 据库、中间件、AI、大模型等各种云原生技术被广 泛应用。新服务、新技术的迭代加速，犹如一柄双刃 剑，在助力业务快速发展、快速创新的同时，也带来 了系统技术栈复杂度的急剧提升，给传统的IT运维方 式带来巨大冲击。

智能策略实现管理实例落地...........................................................................34 2.4.2.4. 专项智维方案快速实现问题排查....................................................................36 2.4.3. 系统智能运维........ .....................................................................................84 2.4.15.7. 快速报表定制............................................................................................... 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议； 通过策略体制调用系统的各项零散功能，将用户问题分析方式，快速自动化。 1.2.3.从数据挖掘实现隐患分析 传统运维领域，更多的关注点在于即时状态的监控，能对于异常的即时、准确通知；而随着 厂商技术的不断提高，设备的告警越来越少，特别是一些新建机房，可能一个月也不能没有几个

已经积累了很丰富的设计经验，但是没有通过某些成熟模块的组装，实现产品的快速生成，即没有 形成平台化/模块化的设计；  目前的设计方式是边设计、边生产、边施工，所以在整机装配完成之前，会牵扯到很多次的变更， 而且在多次的更改之后，很难验证整机装配中各个分系统模型之间是否干涉；或者其中两个分系统 的接口信息更新不同步，发现装配问题后重新变更，耽误产品上市周期；  在方案设计阶段，无法快速的生成方案的模型，以便于方案的评审以及投标方案的准备，只能通过 投标方案的准备，只能通过 二维图的方式快速展示方案；  液压、电气分系统并没有实现全三维布线布管，只能在现场装配过程中，装配工人根据实际状况进 行实地测量、找空间装配，在设计期间并没有有效的验证装配路径、空间、干涉以及可装配性；  目前并没有实现通过 Creo 进行三维转二维图出图，保证三维与二维图的全相关，并且在进行变更时， 只变更二维图，导致三维模型并不是最终状态，因此对于已经创建的三维模型，无法有效的重复使 理及使用； 4) 根据现状及未来的方案，定义各类模型的创建流程：创建者、创建方法和定义所需属性； 5) 基于 Windchill 和 Creo 进行二次开发，实现基于 Creo 快速搜索，找到符合条件模型时， 能够快速装配；  实现整机完整全三维 TOP-DOWN 设计： 1) 从整机考虑，对各个一级部件进行考虑，定义符合实际产品研发流程的整机级的 TOP- DOWN 设计方法； 2)

嵌入式BI融入业务流程，数据与业务实时联动 ◎NeoBI将数据分析嵌入到各个业务场景，一键即可穿透 到数据详情； ◎数据结果以可视化图形方式呈现，方便管理者查看、理 解和管理目标，随时追踪目标达成情况、快速定位问题； ◎帮助一线业务人员增强业务协同能力，商机跟进透明管 理，安全沉淀数据信息，深入挖掘数据价值，提升业务洞 察力。 ◎ 经销商通过销售易提供的订货商城自助下单，订单 明细自动沉淀 ◎ 销售易CRM打通销服流程，为企业打造营、销、服一体化客户经营平台，围绕客户全生命周期沉 淀客户数据，服务人员通过CRM系统即可查看客户订单数据、合同数据以及以往工单历史等，帮 助服务部门快速解决客户问题，并通过服务工单、维保合同等帮助销售人员挖掘老客商机，深度 经营客户，从而实现以销强服、以服促销的增长闭环。 ◎ 10 CRM数据治理及应用实践蓝皮书 在传统制造企业向服务型制造 需重点关注五大核心维度数据，构建销服协同 的数据底座，从前端客户洞察到后端资源调度，从商机推进到增值服务，实现全链条数据驱动的精细化运营闭环。 企业名称 行业属性 组织架构 地址信息 可快速匹配客户所属细分市场，针对性输出行业解决方案； 基于客户地理位置合理调度现场资源，及时响应客户现场服务需求。 售前咨询记录 方案沟通纪要 售后服务工单 全渠道交互数据 商机推进阶段 服务工单状态

......................................................................................34 2.3.5.4. 快速报表定制.........................................................................................36 2.3 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议； 通过策略体制调用系统的各项零散功能，将用户问题分析方式，快速自动化。 1.2.3. 从数据挖掘实现隐患分析 传统运维领域，更多的关注点在于即时状态的监控，能对于异常的即时、准确通知；而随着 8/70 台可以集成用户自行开发的 采集方式，融入智慧运维平台中进行统一的管理；  整合具有本单位特色的管理指标集，实现下级单位的快速部署，和统一化管理；  用户管理经验的策略化，实现用户先进管理分析方式的自动化处理；  报表定制，快速导入报表模板，实现客户报表的快速实现和更新，使用户报表的变更不 再成为运维软件的痛苦；使用户的管理意志在软件中得到持续体现。 1.3. 智能运维的特色功能

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 五年内为全球保险市场带来超过 1.3 万亿美元的经济价值。这一数 据充分证明了 AI 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 术优势，推动业务创新与效率提升，在数字化转型的浪潮中占据领 先地位。 1.1 保险行业现状与挑战 近年来，随着全球经济环境的变化和科技的快速发展，保险行 业正在经历深刻的转型。据统计，全球保险市场规模在 2022 年已 达到约 6.5 万亿美元，预计到 2025 年将突破 7 万亿美元。然而， 尽管市场潜力巨大，保险行业也面临着前所未有的挑战。首先，客 综上所述，保险行业在当前面临的挑战中蕴含着巨大的机遇。 通过有效应用 AI 大模型，保险公司不仅能够提升自身的竞争力， 还能为客户创造更大的价值。 1.2 AI 大模型的潜力与应用前景 随着人工智能技术的快速发展，AI 大模型作为其核心技术之 一，正在深刻改变各行各业的运营模式。在保险行业，AI 大模型的 潜力尤为显著。首先，AI 大模型具备强大的数据处理能力，能够高 效处理海量的结构化与非结构化数据，这为保险公司在风险评估、

水线并行流量，千亿参数模型如GPT-3并行训练节点间带宽需求 达到13.5GB（108Gbps），如表2所示。万亿模型参数面带宽需求 增加到200Gbps至400Gbps。AI智算网络需提供更高的带宽来支持 数据快速传输，并且支持算力的横向扩展能力。 表2 千亿稠密模型GPT3千卡PTD训练通信量 注：PDT，P 指 Pipeline 并行，D 指 Date 数据并行，T 指 Tensor 并行 参数：模型 AI 集群算力能力很大程度上依 赖于高性能和高可用的网络。在分布式计算环境中，多个计算节 点需要频繁地交换数据和模型参数，这一过程的流畅与否直接关 6 乎集群计算效率。高性能的网络能够确保数据快速传输，减少节 点间的等待时间，从而加速训练或推理过程；高可用的网络使得 AI 任务并行处理更加稳定高效，从而优化网络通信瓶颈。因此， 高性能、高可用，且具备高效运维的网络是 AI 大模型训练的重 SMarTTrack: 端侧+网络侧 端侧 五是以 OTT 厂商为代表打造可运维网络，减轻运维成本。OTT 厂商通过采用交换机双归方法来缓解光电端口闪断等常见故障 问题，探索光模块故障快速定位定界、快速自恢复等全新方法， 尝试建立有效的网络性能观测和风险预警机制。整体上，业界对 网络运维能力提升对保障算力运营效率的重要性已形成共识，但 目前仍然缺乏成熟有效的运维手段，常规的流量采集方案在智算

确保其在实际应用中的可行性与有效性。 1.1 背景介绍 在当今快速发展的商业环境中，企业面临着日益增长的招聘需 求和复杂多变的市场环境。随着技术的进步，特别是人工智能和机 器学习技术的迅速发展，人力资源部门正逐步引入自动化工具以提 高招聘效率和准确性。DeepSeek 作为一种先进的简历筛选工具， 能够通过深度学习和自然语言处理技术，快速分析和评估大量简 历，从而帮助企业更有效地识别和吸引高潜力人才。 历，从而帮助企业更有效地识别和吸引高潜力人才。 传统的手动筛选简历方法不仅耗时，而且容易受到人为偏见的 影响，导致招聘效率和公正性大打折扣。相比之下，基于 AI 的简 历筛选工具能够客观、快速地处理大量申请，识别出与职位要求高 度匹配的候选人，极大地提高了招聘流程的效率和质量。根据市场 研究数据显示，使用 AI 技术的企业在招聘周期的缩短和招聘成本 的降低方面取得了显著成效。 在人力资源管理中，简历筛选是招聘流程中最为关键的一环， 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 要途径。本研究旨在探讨将 DeepSeek 技术应用于简历筛选的可行

示 AI CRM 在不同场景下的实践成效。报告旨在探索 AI 技术与业务融合的 实现路径与落地场景，提供 AI CRM 的战略价值参考，推动企业智能 化转型。 当前，AI CRM 正处于快速演进阶段，产业生态与技术实践仍在 不断完善。本报告力求提供系统性分析与实践参考，如有不足之处， 恳请各界专家读者批评指正。 目 录 一、研究背景与转型动因 ........ 在数字化转型背景下日益增长的需求。 当前，随着大模型技术的迅猛发展与快速成熟，CRM 的交互范 式正发生着根本性的变革。大模型提供了强大的语义理解、自然语言 交互、上下文记忆等能力，使得 CRM 交互向“对话式交互智能”演 进。例如，用户可通过文字、语音等自然语言形式发起多轮对话，CRM 系统能够理解并解析复杂指令，帮助用户快速实现目标，极大精简了 先前复杂的操作流程。此外，大模型的上下文记忆能力使得 集成，系统能够帮助企业降低成本，提高对业务需求的响应效率。 具体能力体现在以下四个维度： 1) 低代码开发：AI 技术能够进一步提升系统低代码开发的能力。 业务人员可以通过自然语言描述需求，AI 即可辅助实现系统 的快速搭建与个性化调整，这能大幅降低技术门槛，提升开 发效率。 2) 敏捷扩展：对于业务发展中接入新功能的需求，AI 能够辅助 进行数据分析并推荐适配的功能模块，还能预配置基础对接 模板，处理新

缺乏客户分层，导致营销 不精准，活动打开率低 营销Agent AI赋能潜客获取-跟进转化-老客营销全链路，提升新 老客户转化率 赋能企业以客户为中心 智能情报洞察 自动生成企业/ 业务概览，快速 解读财报、获取高管信息，帮 助销售全面了解客户情况、评 估客户潜力，为拜访做准备 智能录入CRM数据 语音对话即可录入活动记录、客 户、商机、日程等信息，缺失字 段智能校验提醒 智能百事通 到文档方案、回答问题、搜 索 网 络 信 息 、 查 询 C R M 数 据，解决销售百事百问 智能话题推荐 可根据客户角色画像生成差异 化沟通策略，推荐客户可能感 兴趣的话题，帮助销售与客户 快速拉进距离 根据会议沟通内容自动生成拜访 日程，也可支持语音创建拜访日 程，重要日程不遗漏 自动创建日程 智能拜访邮件 融入客户经营方法论，内置销 售流程各阶段业务邮件模版， 可根据活动记录生成拜访邮 实时转写记录会议内容，自动 总结会议纪要，并支持将会议 纪要一键录入活动记录 辅助销售快速洞察客户全貌， 精准备访 周报、会议记录、邮件 等案头工作耗时费力 销售人工录入信息不积极， 数据沉淀不及时不准确 客户信息难整合，导致销售 备访周期长、针对性不足 智能总结会议纪要，日程自动 创建，提升拜访效率 快速实时处理客户需求、创建商机， 解放销售生产力 销售助理Agent 赋能客户跟进全流程，为日常工作提效，客户转化率