97 7.2 模型更新......................................................................................................................................................................99 7.2.1 数据更新......... 性化的客户推荐列表。这些推荐基于客户购买历史、偏好预测以及 行为分析，确保销售人员能够针对性地与高潜力客户进行沟通，减 少无效接触，提高转化率。 其次，DeepSeek 大模型将集成到销售自动化工具中，自动生 成的销售报告和动态更新的客户洞察，使销售人员能够实时了解客 户状态和市场趋势。这样，销售人员可以迅速调整策略，优化销售 流程，减少手动数据分析和报告准备的时间。 此外，DeepSeek 还将通过实时聊天辅助功能，在销售人员与 智能客服助手：为客服人员提供实时问题解答建议，包括产品信 息、政策解读等，降低培训成本。 - 情绪分析：通过情感分析技术，实时监测客户情绪变化，及时调 整服务策略，避免客户流失。 - 知识库更新：基于客户反馈自动更新知识库，确保信息时效性与 准确性。 此外，DeepSeek 还能通过数据分析优化服务流程。例如，系 统会分析客户等待时间、问题解决时长等关键指标，识别服务瓶颈 并提出改进建议。通过可视化报表，管理层可以实时监控服务表

细的上下文信息，减少交接时间。 为优化系统性能，定期更新知识库和规则引擎至关重要。通过 分析客户对话记录和反馈，系统能够识别出高频问题和潜在的知识 盲点，进而不断完善其问答能力。以下是系统优化过程中涉及的关 键步骤： 1. 数据收集与分析：定期收集客户对话数据，分析常见问题类型 和客户需求。 2. 知识库更新：根据分析结果，更新 FAQ 库和规则引擎，确保 系统能够覆盖更多场景。 。 此外，AI 大模型还具备自学习能力，能够随着新数据的不断积 累，自动调整模型参数，保持其预测能力的前沿性。例如，当市场 环境或客户行为发生显著变化时，模型能够及时捕捉到这些变化， 并动态更新风险评估策略，确保核保决策的时效性和准确性。 总结而言，自动核保与风险识别的 AI 大模型应用方案不仅能 够提升保险公司的运营效率，还能够通过精准的风险评估，降低承 保风险，为保险业务的稳健发展提供有力支持。 模型部署与监控： o 将训练好的模型部署到生产环境中，实时分析新的理赔 数据。 o 设置预警机制，当模型预测出高风险欺诈行为时，及时 通知相关人员进行核实。 o 定期监控模型性能，根据新数据进行模型更新和优化。 【表格示例】 特征 描述 重要性评分 理赔金额 单次理赔的金额 0.85 理赔频率 客户在一定时间内的理赔次数 0.78 理赔时间间隔 连续两次理赔之间的时间间隔 0.72 客户历史行为

合先进的技术手段，构建一套高效、智能化的人力资源管理系统。 首要目标是提升企业在人才招聘、员工管理、绩效评估及培训发展 等核心业务流程中的效率与准确性，同时降低管理成本。系统将实 现数据的实时更新与共享，确保各部门间的信息畅通，减少因信息 滞后或错误导致的决策失误。 预期的具体成果包括：  建立一个集成化的 HR 平台，涵盖招聘管理、员工档案、薪资 福利、绩效考核及培训发展等模块，确保全流程的无缝对接。 的获取变得越来越困 难，同时员工的流动性也在增加，这使得企业需要投入更多的资源 来吸引和保留关键人才。 其次，员工发展和培训的需求日益增长。随着技术的快速发展 和市场环境的变化，员工需要不断更新知识和技能以适应新的工作 要求。企业需要设计有效的培训体系，以支持员工的职业发展，同 时确保企业能够从员工的成长中获益。 再者，绩效管理的复杂性和挑战性也在增加。传统的绩效评估 方法已无法满 部门和外部顾问共同参与，确保需求的技术可行性和业务价值。通 过头脑风暴和原型设计，快速验证需求的合理性和可实施性。最 后，所有需求被整理成需求文档，并通过优先级排序，形成明确的 需求清单。 为确保需求的持续更新和跟踪，建立需求管理系统，记录需求 的来源、状态和变更历史，并通过定期评审会议跟进需求实施进 展。通过以上方法，确保需求收集与分析过程的系统性、科学性和 可操作性，为后续系统设计和开发奠定坚实基础。

据获取、快速体质监测等， 提升 体验的同 时支持销售 便捷支付 支持多种在线支付方 式 线下布局移动支付 订单、库存与物流管理 多渠道订单归集、处理及相关数据 信息收集与统计 各渠道库存信息实时更新 物流信息追踪查询 数据透明 & 产销协同 销售、订单、库存信息透明化 基于销售数据实时反馈，分析市场、 预测商品过剩 / 欠货等，支持生产 分销管理 制定分销商考评机制；实现日常经 营活动报表分析 移动网络为健 移动信息处理技术在大健康管理和服务 方 面以 及消费者与厂商之间的双向交流 方 面 起到至关重要的作用 智能 / 产品 设备 技术的不断创 新升 级 驱动大 健康行业 更新 新的数字 化生态系 统 增强 / 虚拟现实等技术使消费者摆脱门 店 家庭与工作环境限制，以更加多元 花 的方 式 进行健康管理和医 疗服务 为 医 生 提 供 了 更 好 的 技 术 支 万达集团 WANDAGROUP sTARBUCKs ⑦ BIRCHBOX+ Alifealth 阿 里 健 康 驱 动 新 业 务 · 对于新模 式 保 持更新，分析如周期购等领先模 式 ， 寻找业 务 结合点 · 强化如会员积分等功能的设计，通过 更 便捷的使用和更丰富的场景促进甲方 健康会 员使用更多的移动端服务，并 通过 营销手段提升 用户 粘性。

数据描述 是否满足需求 1 基础地理数 据 基础地形图 规划建设局 2009 年： 1:500 地形图，国 土二调时更新 现势性不够，已不能为规 划提供支撑 2 数字高程模型 2013 年：遥感影像数据， 0.5 米分辨率 可为规划提供一定的参考， 但建议更新 3 数字正射影像 2013 年 现势性能够满足需求，但 相对 1:500 比例尺，对规 划的支撑作用有限 4 地上空间信息数据 家工业用 水压力传感数据 近 100 个大用户流量监测点传 感数据 监测点不够，不能满足需 求 9 蒸汽传感信息数 据 兴港热网公司 8 条蒸汽管线温度、流量、压 力传感数据，每 10 分钟更新 一次，安装在始末端 监测点不够，不能满足需 求 10 国土数据 国土地形数据 国土局 1:500 比例尺 对于国土应用而言，目前 现有数据能够实现自给自 足，基本满足业务开展所 需 3 年达到 1.5% 8 出入园危化品种类、 数量统计率 100% 9 出入园危化品车辆 监控覆盖率 100% 10 安全等保要求 2 级以上 11 运维要求 7X24 小时维护 定期更新 总体业务指标 序号 指标项 指标值 1 系统吞吐量 至少满足未来五年的高峰量 2 计算能力 运行峰值 CPU 占比小于 60% 3 数据交换稳定性 10 万次连续请求无故障 4 并发响应数量

数千列大宽表写入性能优化 数千项指标 JSON 追加式更新 • 数据建模 ，非主键指标以 JSON 格式，合并成一个列 • 数据写入， 同一行的 JSON 列的多次更新，仅将变更内容持久化记录 • 数据查询， 同一行 JSON 列的多次更新记录，合并后返回给客户端，支持仅读取部分字段 • 数据合并， 同一行 JSON 列的多次更新记录，存储层自动合并，优化存储效率 • 数据索引 （输入） 答案 ( 输出 ) 3 答 案 LLM ：通义千问 等 文本、 TXT 文件、 PDF 文件 1 文档导入 知识溯源 知识更新 源文档存储和检索 文本自动更 新 Lindorm 多模引擎 向量 + 标量 + 非结构化数 据 ( 文档 / 图片 / 图 像 )

源于流程融于业务的风险识别和控制方法  及时完善风险库、优化管控措施，持续更新 风险、内控管理 内控审计 控制矩阵 流程 子流程 控制措施 控制缺陷 检查点 描述 质量要求 审计报告 以流程为基础，以“风险事件”为核心，风险管理、内控管理相互之间存在着紧密的关联关系： 通过系统建立起内控、风险两者之间建立起相互更新提醒的机制，形成良性可持续更新的机制。 建立起基于流程的风险、内控、制度之间的数据关联 指标统计分析 制度映射 制度更新 合规检查 持续改进 风险管理功能介绍：风险识别 风控数据融合：目标、风险、控制、制度相互关联 采购 管理 制度 供应 商 岗位 名称 采购成本率 不超过 40% 选择采购与 付款过程合 法合规 制度 风险识别 风险分析 风险评价 风险应对 一级流程： 采购业务 二级流程： 供应商选择及维护管理 【合格供应商名单】【未及时审核和更新】，采购 部与不合格供应商发生交易，可能发生交货及时性 还会导致延迟向外部客户供货。 采购部每年对供应商提供物资或劳务的质量、价 格、交货及时性、供货条件及其资信、经营状况等 进行综合评价，根据考核评价结果，提出供应商淘 汰和更换名单，对供应商名单进行审核与更新；并 按照公司的统一规范，对供应商等级进行细分，对 不同信用等级进行细分，对不同信用等级的供应商 进行分类管理。 一级风险： 运营风险 二级风险： 采购风险 三级风险 供应商管理风险 风险事件

记录、 线上行为轨迹等多源数据，系统能够更精细化地刻画用户画 像，提升个性化推荐的准确性。 2) 动态客户画像：AI 能够帮助动态调整客户画像。通过实时数 据更新与持续学习，系统能够感知客户偏好与行为的变化， 实时更新客户标签与偏好预测模型，以实现实时的个性化服 务与营销触达。 3) 智能情感分析：AI 模型能够识别数据中的情绪线索，帮助理 解客户态度与满意度。在客户服务场景中，根据客户的评论， 025 年） 18 传统资本支出模式转化为可预测的运营支出结构，显著降低了初始投 资成本。其次，企业可以实现快速部署，通常在数天内即可上线使用， 从而迅速获得业务价值。同时，系统的维护、更新和安全保障工作完 全由服务商承担，将企业从繁重的 IT 运维中解放出来，使其专注于 核心业务。此外，云架构天然的弹性也为企业提供了按需扩展的能力， 应对业务的快速增长。 然而，标准化 SaaS （2025 年） 31 提醒。针对服务质量，系统也可进行智能化监控与优化，通过自动分 析客服通话录音、聊天记录等交互，生成服务质量评分与改进建议， 例如通过情绪识别发现客户情绪异常，随即更新话术，提高服务质量。 智能化服务在各场景下的深化能够在在降低企业运营成本的同时，持 续提升客户信任度与粘性。 5.智能化分析 基于 AI 算法模型，智能化分析能够对 CRM 系统中的全域数据

2) 本地业务规则与主数据集中管理  建立规则可视化管理能力，通过集中配置界面、统一规则视图、 分布规则执行的方式，提高业务规则管理水平；  构建全面统一的规格主数据管理能力，通过自动更新、自动加 载到应用引擎、自动监测等能力，打造所有生产系统数据源； 3) 适配灵活的营销模式和简便的配置界面  简化套餐体系，引入商品概念，灵活配置受理； 19 / 661  引入互联 规则目录树展示  规则目录维护  规则视图  规则分类  规则配置 4) 主数据管理  目录管理  目录基本信息  目录节点信息  主数据管理  主数据自动接收和更新  主数据校验  主数据版本管理  主数据能力开放 27 / 661  主数据归属主题域管理  主数据归属实体管理  主数据归属实体属性管理  主数据编码管理  销售品标签管理 CCG\PGW\PCRF 系统关系 CPC 配置能力中心为 CCG\PGW\PCR 等系统提供流量处理标识信息。 3.2.1.1 产销品管理 3.2.1.1.1产品管理 产品管理主要是对产品进行日常管理，包括创建和更新产品基本资料、扩 展资料。产品管理负责维护产品的所有档案资料数据，并为各个需要录入、维 护、读取产品资料的业务中心和门户提供服务 产品管理模块包括产品基本信息配置、产品服务关系配置、产品关系配置、

还能通过语义分析，识别简历中的隐含信息，如候选人的职业 倾向和发展潜力。  模型训练与优化模块：利用历史招聘数据，训练深度学习模 型，使其能够自动识别与岗位要求最匹配的简历特征。通过不 断更新和优化模型，Deepseek 能够适应不同岗位的需求变 化，提高筛选的准确性和适应性。  结果输出与反馈模块：根据模型的分析结果，输出符合要求的 简历列表，并为招聘人员提供可视化的分析报告。该模块还支 能够提高筛选的客观性和一致性，还能大幅提升处理效率，尤其是 在大样本数据下仍能保持较高的准确性。  利用人工智能技术进行简历分析，减少人为偏见  采用机器学习算法，提高对非结构化数据的处理能力  定期更新和优化筛选模型，确保准确性与时俱进 通过上述方法，可以显著提升简历筛选的准确性，从而更有效 地识别出最合适的候选人，满足企业的招聘需求。同时，这种方法 也为人力资源部门节省了大量的时间和资源，使其能够专注于更核 应用中仍需注意以下几点： - 数据隐私与安全：企业需要确保简历 数据的安全性，避免信息泄露。 - 技术培训：招聘团队需接受必要 的技术培训，以充分利用 Deepseek 的功能。 - 模型更新：定期更 新 Deepseek 的学习模型，确保其与最新的招聘需求保持一致。 综上所述，Deepseek 在简历筛选中展现出高效、精准、灵活 的优势，能够显著提升招聘效率和质量。通过合理的技术应用和管