试数据的质量与合规性。 同样，《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》等核 心法律法规也对企业如何处理个人数据、进行自动化决策和用户画像 提出了明确要求。例如《个人信息保护法》要求在处理敏感个人信息 或进行自动化决策时，必须进行个人信息保护影响评估。这些法律法 规实质上确立了强制标准：任何 AI CRM 解决方案均须在产品架构与 功能设计环节遵守相关隐私和安全设计原则。这不仅是法律要求，也 系统需要遵守《医疗机构病历管理规定》等，保护 患者数据；在应用 AI 技术分析病例数据时，相关模型训练与应用流 程还需通过医疗数据合规审查。 在 AI 技术的深度嵌入下，系统还需适应性满足场景化授权、最 小化数据收集、敏感信息检测与过滤等新的要求。由于 AI 可能基于 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 15 实时场景调用数据，场景化授权成为了细化授权颗粒度、优化用户信 息保护 ，以支持 用户按照功能模块选择相应授权。此外，虽然 AI 模型训练需要大样 本量数据，但系统需满足最小、必要的要求，以保证数据合规性。在 AI 应用中，训练数据及模型输出等环节还需要考虑违规、敏感信息 的检测与过滤，避免模型记忆并泄漏违规信息。 2.数据安全 在 AI 技术广泛应用的当下，数据流转速度与范围不断扩大，这 要求数据安全体系覆盖存储、应用、传输等多个环节，保证数据在全

CRM系统中代客下单时，由于 客户临时改变了产品型号，但业 务人员未及时在系统中更新需 求，导致仓库按原始订单出库， 配送后客户拒收并投诉。 业务数据、客户数据涉及核心运 营环节对于企业来说较为敏感， 其存储和访问控制尤为重要。若 未经处理直接应用，极有可能导 致数据泄露、隐私侵犯等安全事 故，使企业违反相关法律法规， 遭受巨大经济损失。 即便完成数据清洗，数据已经被 整理和归类，若不能让结构化数 （如中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求 AI 训练数据需合规标注来源，违 规可能导致业务停摆或资质吊销。 ◎业务及客户数据是企业核心资产：在以客户为中心的时代，企业围绕客户收集沉淀 的业务数据、客户数据都属于企业敏感数据，是企业的核心数据资产。在AI应用过程 中需要处理后才能使用。 ◎数据共享与协作的合规盲区：企业与第三方合作开发AI产品时（如使用外部数据 集、委托算法训练），易出现数据权属不清、授权范围模糊等问题，需通过合规框架 平台确保租户数据的严格隔离基 础上，同时规避大模型缓存导致 的跨客户数据泄漏 大模型请求数据零留存 与第三方模型厂商签订协议， 确保其不得留存客户数据或用 于二次训练 敏感数据脱敏 支持灵活配置脱敏规则，对 企业敏感数据进行脱敏 全链路审计 从用户的输入到推理，到RAG，再 到大模型交互的过程，返回的模 式，全链路可审计，确保整个过程 有任何的问题，可以做相应的审计 毒性内容拦截

性、基础性地位也愈发凸显，万里安全数据库软件V1.0具有完全自主知识产权，是自主意义全栈数据库解 决方案建设，可为工业领域提供强大的数据库安全和权限管理控制机制，保护数据不被未经授权的访问 和修改，有效地保护了敏感数据，防止工业数据泄露和误操作，可为工业领域的信息技术应用创新提供 强有力的支撑。 3. 未来发展潜力及对行业、产业的积极影响 此数据库建设方案所取得的成果被电信行业客户高度肯定，为万里数据库的“极致稳定、极致性 将高安全防护技术集成到存储控制芯片中，旨在提高数据存储的安全性，是存储行业未来发展的重 要趋势之一。这项技术的潜力主要体现在以下几个方面： 1. 增强安全性：通过在硬件级别实施高安全防护措施，可以有效抵御恶意攻击，保护敏感信息不受 侵害。 2. 性能优化：随着技术进步，安全防护功能将更加高效地嵌入到存储控制芯片中，减少因加密解密 过程造成的性能损耗。 对行业和产业生态的影响则表现在： 1. 市场信任提升：更 主机、网络、内核攻陷情况下依然能保证应用上层数据隐私安全 38 年度技术创新类（前沿技术突破） 案例详细信息 case Details 1. 技术创新突破概述 本案例基于高通量机密计算技术，有效解决了高通量敏感数据在传输、存储、使用等数据跨域流转使 用全流程中的安全痛点问题，真正做到了数据的全流程可用不可见，赋能数据整个生命周期的高效溯源管 理，契合新一代大数据安全法律、法规与监管的要求，从数据隐私保护、数据治理、应用运行可信验证、

自优化的能力确保了筛选结果的持续改进和准确性。 4. 集成与兼容性：Deepseek 技术能够与现有的人力资源管理系 统（HRMS）和申请人跟踪系统（ATS）无缝集成，保证了数 据的流畅传输和处理的连贯性。 5. 安全性：在处理敏感的简历数据时，Deepseek 提供了高等级 的数据加密和安全措施，确保所有候选人的个人信息得到充分 保护。 综上所述，Deepseek 技术在简历筛选的应用中展现出高度的 技术成熟度，其强大的数据处理能力、先进的 根据监控结果，定期对系统进行优化升级，例如调整关键词权 重、增加新的筛选维度等，提升系统的智能化水平。 此外，为保障数据安全和隐私，需严格遵守相关法律法规，确 保简历数据的存储与传输安全。可以采取以下措施：  对敏感信息进行加密处理。  限制数据访问权限，仅授权人员可操作。  定期进行数据备份，防止数据丢失。 最后，建立反馈机制，收集招聘团队和候选人的意见，持续改 进筛选流程。通过这一系列步骤，确保 量数据时的表现。记录系统在不同负载下的响应时间、CPU 和内存 使用率等关键指标，确保其能够满足企业实际需求。如果发现有性 能瓶颈，需及时优化相关模块或调整资源配置。 安全性测试则关注系统在处理敏感信息时的数据保护和访问控 制能力。测试内容包括简历数据的加密存储、用户权限管理、以及 防止未经授权访问的措施。通过模拟潜在的安全威胁，如 SQL 注 入、跨站脚本攻击等，验证系统的防御机制是否有效。

功能完善、松耦合的功能架构 智能 报账 统一展现 PC 端展现 / 移动端展现 主数据管理 统一权限管理 功能配置管理 规则引擎 工作流引擎 统一平台 影像管理 发票要素库 供应商黑名单库 敏感词库 合同要素库 OCR 识别 数据模型 引擎 模型 主数 据管 理 银行 账号 外币 汇率 组织 架构 供应 商 员工 信息 项目 编码 会计 科目 成本 要素 物料 （服 智能抽检 出行 自动审核 人工审核 31 构建多层级风控网关，实现自动化、系统化防范各类风险 合规敏感词库 供应商黑名单库 发票信息库 审核规则库 购方信息库 发票验伪 敏感词 过滤 黑名单 过滤 风险 分级 发票真伪 验证 发票重连号 过滤 虚假专票 过滤  防范敏感词 合规风险  防止黑名单 供应商，降 低采购风险  针对违规报销 行为建立员工 信用体系 

预测能力和个性化服务的设计水平。 首先，大模型能够整合来自多渠道的客户数据，包括交易记 录、社交媒体互动、网站浏览行为以及客户服务记录等。通过对这 些数据的深层次分析，企业可以识别出客户的消费偏好、购买周 期、价格敏感度以及潜在需求等信息。例如，某零售企业通过大模 型分析发现，某客户群体在特定节假日期间的购买力显著增强，从 而及时调整营销策略，提升了销售业绩。 其次，大模型能够通过自然语言处理（NLP）技术，分析客户 此外，数据集成与处理阶段还需要考虑数据的安全性和隐私保 护。企业应确保在数据传输和存储过程中采用加密技术，并遵守相 关的数据保护法规，如 GDPR 或 CCPA。数据访问权限应严格控 制，确保只有授权人员才能访问敏感数据。 为了实现数据的实时处理和分析，可以引入流处理技术，如 Apache Kafka 或 Apache Flink。这些技术能够处理实时数据流， 支持在线学习和实时预测，从而提升客户关系管理的响应速度和个 的序列。 最后，数据的版本管理和安全性需要严格把控。所有训练数据 应进行版本记录，并存储在安全的数据库中，确保数据可追溯性和 隐私保护。数据访问权限应按照角色进行划分，确保只有授权人员 可以访问敏感信息。 通过以上步骤，可以为 DeepSeek 大模型的训练提供高质量、 多样化和规范化的数据基础，为后续的模型训练与优化奠定坚实基 础。 4.3.2 模型参数调整 在模型参数调整阶段，我们采用基于

Builder 语义检索 统一客户数据平台 大模型 Agentic RAG 业务 API 工作流 业务实体数据 定制脚本代码 NeoPlatform 流程编排 Action 执行 意图识别 敏感数据脱敏 毒性内容拦截 租户数据隔离 确保 Action 可控 全链路审计 大模型请求数据零留存 低代码/无代码 Agent 构建 基于多模态数据推 理、自主执行任务 企业级安全与合规 私有大模型 平台确保租户数据的严格隔离基 础上，同时规避大模型缓存导致 的跨客户数据泄漏 大模型请求数据零留存 与第三方模型厂商签订协议， 确保其不得留存客户数据或用 于二次训练 敏感数据脱敏 支持灵活配置脱敏规则，对 企业敏感数据进行脱敏 全链路审计 从用户的输入到推理，到RAG，再 到大模型交互的过程，返回的模 式，全链路可审计，确保整个过程 有任何的问题，可以做相应的审计 毒性内容拦截

活性使得自动化核保系统能够适应多样化的业务需求，提升整体核 保效率。 以下是一个简化的核保流程自动化工作流示例： 在实施核保流程自动化过程中，保险公司还需注意数据的隐私 保护和合规性。特别是在处理敏感信息（如健康数据、财务数据） 时，必须确保数据传输和存储的安全性，并遵守相关法律法规。此 外，自动化核保系统应具备一定的可解释性，使得核保人员能够在 必要时理解模型的决策依据，从而增强系统的可信度和透明度。 全面收集和分析市场数据，包括竞争对手的产品定价、市场份额、 促销活动以及客户反馈等。这些数据可以通过公开市场报告、第三 方数据提供商以及内部市场调研团队获得。通过对比这些数据，保 险公司可以识别出市场的价格敏感区域和潜在的定价机会。 其次，利用先进的数据分析工具和 AI 模型，保险公司可以对 市场趋势进行预测，包括价格波动、客户需求变化以及竞争动态。 这些预测可以帮助保险公司在定价时更加灵活和前瞻，及时调整策 完整性和一致性。通过数据清洗、去重和标准化处理，提高数据的 准确性和可用性，为后续的分析和决策提供可靠的数据基础。 为了确保数据的合规性，保险公司需要制定严格的数据分类和 分级标准，明确不同数据的访问权限和使用范围。例如，个人敏感 信息应被标记为高安全级别，并限制其访问权限，仅授权人员在特 定情况下可以调用。同时，保险公司应定期进行数据安全审计，检 查数据的存储、传输和使用是否符合相关法律法规，如《个人信息 保护法》和《数据安全法》。

复杂性。 在数据存储方面，中医药健康产业的数据存储方式较为分散。 医疗机构和科研单位通常采用本地服务器或云存储解决方案，但不 同机构之间的数据互操作性较差，数据孤岛现象严重。此外，由于 中医药数据的敏感性和私密性，数据安全和隐私保护也成为存储过 程中需要重点考虑的问题。  数据来源多样性：诊疗记录、药方数据、患者档案、药材信 息、科研数据。  采集方式：人工记录、传感器、可穿戴设备。 数据不仅涉及个人隐私，还包含企业的商业机密，一旦泄露或遭到 恶意利用，将造成不可估量的损失。因此，构建一套完善的数据安 全与隐私保护机制势在必行。 首先，数据加密是保障安全的基础。对于中医药健康产业中的 敏感数据，应采用先进的加密算法（如 AES-256 或 RSA）进行加密 存储和传输。同时，建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员 才能访问特定数据。例如，患者的诊疗记录仅限于主治医生和相关 医 为提升数据安全管理水平，中医药健康产业还可以引入 DeepSeek 的智能监控和预警系统。该系统能够实时监测数据访问 和传输行为，识别异常操作并及时报警。例如，当检测到未经授权 的用户尝试访问敏感数据时，系统会立即触发警报并采取阻断措 施，防止数据泄露。 以下是一些具体的实施建议：  建立专门的数据安全管理团队，负责制定和执行数据安全策 略。  定期开展数据安全培训，提高员工的安全意识和操作技能。

恶意代码防范 终端安全 EDR 可信验证 可信计算机制 数据完整性 VPN 、防篡改 数据保密性 VPN 、 SSL 加密 数据备份恢复 本地数据备份与恢复、异地数据备份、重要数据热备 剩余信息保护 敏感信息清除 个人信息保护 防泄密系统、个人信息保护系统 安全计算环境设计 Internet 路由器 联网区 研 发 区 WAF 数据库 防火墙 数据库 审计 数 据 中 心 区 办 进行加密； 采用数据加密技术对信息和数据进行加密。 6 7 8 数据备份恢复： 本地数据备份与恢复、异地数据备份、重要数据热备等 技术实现。 剩余信息保护与个人信息保护： 应用系统本身需要鉴别信息、对敏感信息缓存进行清除。 个人信息最小采集存储原则，访问控制。 安全管理中心设计 等保要求 控制点 对应产品和方案 安全管理中心 系统管理 堡垒机、综合日志审计 审计管理 堡垒机、综合日志审计 加密 恶意代码和垃圾 邮件防范 防病毒网关、垃圾邮件网关、邮件审计、下一代防火墙 数据备份恢复 本地数据备份与恢复、异地数据备份、重要数据热备 安全审计 集中日志审计、上网行为管理 剩余信息保护 敏感信息清除 安全管理中心 个人信息保护 防泄密系统、个人信息保护系统 控制点 对应产品和方案 安全服务 系统管理 堡垒机、综合日志审计 漏洞检查服务 安全通告服务 审计管理 堡垒机、综合日志审计