........................................................................................17 2.2.1 数据处理能力................................................................................................ 决方案。在这一背景下，引入 DeepSeek 大模型作为 CRM 的核心 技术，不仅能够提升客户互动的质量，还能通过数据驱动的洞察优 化营销策略和客户服务。 DeepSeek 大模型的优势在于其强大的数据处理能力和精准的 预测分析。通过整合多源数据，包括客户行为数据、交易历史、社 交媒体互动等，DeepSeek 能够生成全面的客户画像，帮助企业更 好地理解客户需求和行为模式。此外，其自学习能力使得模型能够 系统的功能更加强大，为企业带来更大的商业价值。 1.2 大模型在 CRM 中的潜力 在客户关系管理（CRM）领域，大模型的引入为解决传统 CRM 系统中的痛点提供了全新的可能性。通过深度学习和大规模 数据处理，大模型能够从海量的客户交互数据中提取出有价值的信 息，进而优化客户体验、提高销售转化率和增强客户忠诚度。首 先，大模型能够实现对客户行为的精准预测。通过分析历史数据， 模型可以识别出客户的购买模式、偏好和潜在需求，从而为企业制

典文献的深度学习，DeepSeek 能够自动识别并提取方剂、药材、 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。 的决策能力，还能在科研创新、临床实践和市场拓展等方面实现质 的飞跃，为产业的可持续发展注入新的动力。 2. DeepSeek 技术概述 DeepSeek 技术是一种基于人工智能和大数据分析的先进解决 方案，旨在通过高效的算法和数据处理能力，优化中医药健康产业 的管理和决策流程。该技术的核心在于其强大的数据挖掘和分析能 力，能够从海量中医药数据中提取有价值的信息，进而为企业和医 疗机构提供精准的决策支持。 在中医药健康产业中，DeepSeek 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。  知识提取：通过 NLP 技术，自动提取关键信息，如药方、功 效、适应症等。  个性化推荐：基

度AI Agent，实现了自然语言引导式的工程化配置方式，大大提升了数据配置效率，并且引入了多种功能AI Agent实现了模板的快速生成、灵活的数据存储、工业场景重构等高阶功能，提升了工业数据处理的灵 活性。 基于AI Agent的工业物联网关广泛应用于汽车制造、特种装备制造、军工等多个行业，创造了巨大社 会经济价值。并且我们将工业物联网网关源代码进行了开源，其下载度、关注度在Git同行业物联网架构 了数据仓库技术的进一步革新，也促进云原生技术在数据管理和应用领域的广泛应用。 随着云计算、大数据和人工智能技术的不断发展，随着技术的不断成熟和应用的深入，云数仓技术 将逐渐成为数据处理和分析的主流模式。 在未来，云原生数据仓库有望实现更高效的资源管理和更灵活的数据处理能力。通过持续优化云原 生架构，云原生数据仓库将能够支持更复杂的数据应用场景，满足企业对于实时性、可扩展性和安全性 的多样化需求。此外，云原生数据仓库 力平台安全可靠的新标杆。 3、高效存储与网络配置：内置M.2 SSD，节省硬盘槽位空间；灵活配置10G/25G网卡及RAID卡，实 现了网络传输与存储性能的双重加持，在增加算力密度的同时，也提升了数据处理的整体效率。 2. 创新技术实际应用效果 HuaKun AT9508 G3服务器“高密度AI算力支持”、“安全可靠自主可控”、“高效存储与网络配 置”等技术创新亮点，在实际场景应用中能够显著

学习与优化能力 无 持续优化 通过以上分析可以看出，Deepseek 技术在简历筛选中的优势 显著，不仅能够大幅提升处理效率，还能通过数据驱动的方式提高 筛选的准确性和可扩展性。此外，其强大的非结构化数据处理能力 和持续优化的学习机制，使其成为人力资源管理中一种切实可行的 智能化解决方案。 通过上述流程图可以清晰地看到，Deepseek 技术的运行流程 从数据预处理到最终结果输出，形成了一个完整的闭环系统，确保 型，提升筛选的准确性和公平性。这对于人力资源部门来说，无疑 是一个切实可行的解决方案。 2.2.2 候选人匹配 在招聘过程中，候选人匹配是至关重要的一环，直接影响招聘 效率和成功率。Deepseek 技术通过其强大的数据处理和智能分析 能力，可以显著提升这一环节的精确度和自动化水平。 首先，Deepseek 通过自然语言处理（NLP）技术对职位描述 和候选人简历进行深度解析，提取关键信息和语义特征。职位描述 简历，且在评估标准上存在不一致性。最后，标准化测试虽然能够 客观评估候选人的某些能力，但往往忽略了个体的综合素质和实际 工作环境的适配性，无法全面反映候选人的真实潜力。 此外，现有筛选方法在数据处理和分析方面也存在不足。例 如：  数据处理效率低，无法快速应对大规模简历的筛选需求；  缺乏对候选人多维度信息的整合分析，难以全面评估候选人的 综合能力；  筛选结果的可解释性不强，难以提供明确的反馈和改进建议。

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、 客户画像、理赔审核等核心业务环节提供了前所未有的精准度与效 率。其次，AI 大模型通过自然语言处理（NLP）技术，能够实现与 的应 用方案，通过具体的案例分析和实施路径，为保险公司提供切实可 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 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。 在数据处理方面，保险公司需要建立完善的数据管理平台，确 保数据的完整性、一致性和安全性。数据清洗和预处理是必不可少 的步骤，包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等，以提高模 型的训练效果。此外，数据标注质量直接影响模型的性能，因此需

立实现多代通用处理器CPU产品和人工智能加 速器DCU产品的自主研发和商业化应用。基于卓越性能、主流生态、安全可靠、自主迭代等优 势，海光芯片已搭载于多家国内知名整机厂商的产品,并在云计算、大数据处理、人工智能等商 业场景中得到广泛应用，覆盖政府、通信、金融、医疗、教育、交通、能源等关键行业，占据 国内高端计算、智能计算市场头部份额。 海光信息技术股份有限公司 HYGON 01 02 大模型 平台 云原生AI平台 模型推理服务 大模型 推理加速 大模型 分布式推理 模型 纳管 模型微调 微调 算法 模型 评估 模型训练加速 大模型 训练加速 大模型 分布式训练 数据处理 模型微服务 数据 标注 多数据 源支持 数据 批处理 标准API 高效推理引擎 优化的模型 容器化部署 DAP人工智能应用平台定位于企业级大模型开发平台，致力于帮助客户快速搭建个性化知识库问答系统，通过自定义的工作流，完成 预测、风险评估以及智能投顾服务有着极高的需求。 经过市场调研及实际测试，某头部证券最终引入海光DCU， 在智能客服、智能投顾、智能交易、智能合规等场景深度优化 与高效赋能。 传统的数据分析工具和模型已难以满足其对数据处理速度和 分析精度的要求，迫切需要引入先进的人工智能技术以提升核 心竞争力。 背景需求 / BACKGROUND 海光DCU千卡算力集群应用于保险AI中台，实现传统模型和 大模型多种应用场景国产迁移替代。

调度中心 • 云平台系 统 • 模块化机 房 移动化生产运行管理 多应用系统融合贯通 智慧化客户服务 智慧化应用分析 虚拟化基础设施 2.3 产品线 地下管线探测 管网数据处理系统 营销客服系统 工程管理系统 SCADA 系统 户内安检 巡检系统 GIS 系 统 移动 GIS 系统 ( MS) 快速导航， 信息上 报 ) 燃气管网云平台 ( BS) 移动 GIS 系统 ( MS) 户外查图 精确定点 快速导航 信息上报 2.3.4 管网数据处理系统 ( 外业探测资料一键自检 、快速成 图 ) 管网数据处理系统 2.3.5 巡检管理系 统 燃气管网巡检系统 ( 客户 端 ) 燃气管网巡检系统 (WEB) 2.3.6 工程管理系统 工程管理系统 2.3.7

终端应用的位置建立站点，最大限度的将集中式云计算的能力 延伸到边缘侧，有效解决以上的时延、带宽及数据安全性问题。 云计算 Cloud Computing  大规模集中式计算形式  面向对数据处理量大和周期 长的业务，使能 ICT 变革  将可伸缩、弹性、共享的物 理和虚拟资源池以按需自服 务的方式供应和管理 边缘计算 Edge Computing  小规模分布式计算形式 平台，经过图像识别后进 行控制指令快速下发，实现视觉质检项目远程运维与数据不出厂，提高用户体验与保障数据安全；  搭建机器视觉云平台，利用 5G 拓展低时延、大带宽边缘 AI 能力服务，构建数据处理平台，积累工 业质检图像样本及模型，开展算法的训练，逐步提升模型精度。 设备异常检测 仪表读数识别  通过部署工业相机，采集产 品图像，通过训练机器视觉 算法，实现对产品缺陷的自 动检测； 清视频实时回传并在云端服务器 进行模型训练与目标识别，实现 智能安防预警、数据可追溯，节 省算法升级成本；  平台：搭建机器视觉云平台，利 用 5G 拓展低时延、大带宽边缘 AI 能力服务，构建数据处理平台， 积累安防的样本及模型，开展算 法的训练，利旧与赋能已有的摄 像机，通过云端部署算法的方式 升级为智能摄像机。  利用 5G 大带宽的特点，借助边缘云服务器部署的机器视觉模型算力，提供安防的实时识别；

• 实时分析结 果 • 大吞吐量 • 实时准备 • 所有的数据源及数据结 构 • 低延时 • 高并发的交易 • 高度灵活的数据结 构 数据获取 数据传输 数据处理 数据是智能交通的核心 数据获取 数据传输 数据处理 People. Process. Portfolio. Discussion 实时事件处理 — 概念图解 业务场景 • 重要车辆监 控 • 交通诱导 • 出行者信息

薪酬核算与发放 * 考勤管理与异常处理 * 员工自助服务与智 能咨询 为确保方案的可实施性，需要充分考虑以下技术指标： 1. 系 统集成度：与现有 HR 系统无缝对接 2. 数据处理能力：支持百万级 员工数据分析 3. 响应速度：核心业务操作响应时间<2 秒 4. 安全 性：符合 ISO27001 信息安全标准 同时，根据企业业务特点，建议采用分阶段实施策略：第一阶 资源管理效率，为企业提供更加精准的人才管理解决方案。 3.1 DeepSeek 技术概述 DeepSeek 技术是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP） 的先进人工智能技术，旨在通过智能化、自动化的数据处理和分析 手段，提升人力资源管理的效率和精准度。该技术通过大规模的数 据训练和模型优化，能够自动识别、提取和分析复杂的文本信息， 并将其转化为结构化数据，从而为人力资源决策提供科学依据。 在技术架构上，DeepSeek 可持续发展 潜力。 3.3 DeepSeek 技术的优势与局限性 DeepSeek 技术在人力资源应用场景中展现出显著的优势，同 时也存在一定的局限性。首先，DeepSeek 通过其强大的数据处理 能力和先进的人工智能算法，能够高效地分析海量的人力资源数 据，包括员工绩效、招聘信息、培训记录等。这种深度分析不仅能 够快速识别出潜在的高绩效员工，还能为企业提供个性化的员工发 展建议，