整模型，提升筛选的准确性。 引入 DeepSeek 进行简历筛选的可行性主要体现在以下几个方 面： 1. 效率提升：传统简历筛选通常需要 HR 花费大量时间逐份阅 读，而 DeepSeek 可以在短时间内处理数千份简历，显著缩 短筛选周期。 2. 客观性增强：AI 系统基于数据驱动，避免了人为偏见的影 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 3. 精准匹配：通过深度学习算法，DeepSeek 等 AI 工具，不仅可以提高筛选的准确性和效率，还可 以通过数据驱动的方法优化整个招聘流程。 具体而言，DeepSeek 通过以下几个方面提升了简历筛选的可 行性和效果： - 高效性：能够在短时间内处理数千份简历，显著缩 短招聘周期。 - 准确性：通过深度学习和模式识别，准确匹配职位 要求和候选人背景。 - 一致性：减少人为偏见，确保所有候选人都 基于相同的标准进行评估。 结果优化：结合上下文理解和领域知识库，对匹配结果进行优 化和调整，确保推荐结果的准确性。 5. 反馈机制：根据招聘人员的反馈，持续优化匹配算法和权重设 置，提升系统的自适应能力。 通过上述流程，Deepseek 能够在短时间内处理大量简历，并 生成高质量的匹配结果，显著减少招聘人员的工作负担，提高招聘 效率。同时，系统还能够根据不同的职位需求和行业特点，提供个 性化的匹配方案，确保每个职位都能找到最合适的候选人。

工具实施 系统管理配置 数据建模 测试流程用例 实现效果 服务器 网络 数据库 存储 应用 中间件 特殊 告警通知 自动生成大事单 大事治理 快速响 应、解决 突发故障 及恳求， 在最短时 间内恢复 业务 IP 呼叫中 心 受理，自 动识别来电 用户身份 效劳台座席 创立大事单 自助效劳台 用户 WEB 登录，提报 效劳或故障 恳求 生成大事单 技术 人员 受理并尝试解决

优化运行提供数据支持。 XXXX ERP 项目难点和建议 如何在较短的时间内完成众多产品与原料的数据整理？ 如何在较短时间内完成众多外围系统接口的开发并上线运行？ 描述 建议 • XXXX 公司现有三个工段，二十多个产品，众多中间体且部分工段产品不固定，且产能不足时， 还存在外购中间体的情况，如何在较短时间内完成，众多工段产品 BOM 、主配方（工艺）的梳 理，如何有效并粗确地进行成本计算？ • 在项目实施开展之后，顾问将根据

风险管理的精确度和效率，从而降低赔付率和增强市场竞争能力。 4.1.2 核保流程自动化 核保流程自动化是保险公司利用 AI 大模型提升工作效率和准 确性的关键环节。通过引入自动化技术，保险公司可以在短时间内 处理大量的核保申请，同时减少人为错误，提高核保的精准度。首 先，自动化核保系统能够通过整合客户的基本信息、历史数据以及 外部数据源（如信用记录、健康记录等），快速构建客户画像。这 些数据经过 术，检测异常行为模式。例如，模型可以分析理赔频率、金额、时 间等数据，识别出某些客户或代理人是否存在异常行为。以下是一 些常见的欺诈行为模式及其对应的 AI 检测方法：  异常高频率理赔：某些客户在短时间内频繁提交理赔申请，AI 可以通过时间序列分析识别出这种行为。  金额异常：某些理赔金额明显高于行业平均水平，AI 可以通 过聚类分析识别出异常值。  时间点异常：某些理赔发生的时间点与特定事件或节假日高度 在的欺诈模式。常见的欺诈模式包括但不限于：虚假报案、夸大损 失金额、重复索赔、虚构事故场景等。这些模式通常伴随着异常的 数据特征，例如报案时间与事故时间不符、索赔金额与历史数据偏 差过大、或同一用户在短时间内多次索赔等。 为了更高效地识别这些模式，可以采用以下步骤： 1. 数据预处理：对理赔数据进行清洗和归一化处理，确保数据的 准确性和一致性。这包括去除缺失值、处理异常值以及标准化 数据格式。

展示高频报警发生的起始时间、次数及峰值报警率、 持续时长及报警详情等。 l 分析一定时间段内在报警状态和正常状态之间重复 转换的报警， l 分析在一定时间段内，一直处于报警状态，没有消 除的报警 l 分析短时间内在触状态和非触发状态之间切换的报 警 l “ 报警泛滥 / 抖动报警 / 陈旧报警 / 瞬时报警”需要由用户在 参数配置模块自定义时间段长度和报警数量作为判断条件。 - 26 - -

行业亟需既懂人工智能、大模型，又懂机械和自动化的复合型人才，这样的人才目前非常稀缺。 除了以上挑战之外，具身智能在工具链、标准化、能源效率等各个方面，都面临很多问题需要解决。 > 这些问题都不是短时间内可以搞定的，需要漫长的摸索和尝试。 对于具身智能这个新兴领域，切记不要头脑发热 盲目乐观。 ■ 具身智能的未来发 展 □ 面临的挑战——其它方面 ■ 具身智能的未来发展 □ 具身智能的市场规模

在问题，及时进行优化。同时，模型还能够预测客户的行为趋势， 帮助企业制定更具前瞻性的营销策略。 为了确保模型的高效运行，DeepSeek 大模型采用了先进的分 布式计算架构，支持多线程并行处理，能够在短时间内完成复杂的 计算任务。此外，模型还具备良好的扩展性，企业可以根据业务发 展的需要，灵活调整模型的规模，以适应不断增长的数据量和客户 需求。 总的来说，DeepSeek 大模型为客户关系管理提供了一种创新 提供更加精准的客 户洞察。 其次，DeepSeek 大模型具备强大的实时数据处理能力。在客 户关系管理中，实时数据分析是至关重要的，尤其是在处理客户交 互数据时。传统 CRM 系统往往无法在短时间内处理大量实时数 据，导致分析结果滞后。DeepSeek 大模型通过并行计算和分布式 处理技术，能够在毫秒级别内完成大规模数据的实时分析，从而帮 助企业快速响应客户需求，提升客户满意度。 此外，DeepSeek 在数据层，系统必须确保数据的完整性和一致性。为此，应定 期执行数据备份，并采用多副本机制存储数据，避免单点故障导致 数据丢失。同时，系统应支持快速数据恢复，通过增量备份和差异 备份相结合的方式，能够在最短时间内将数据恢复到故障发生前的 状态。为了进一步提升恢复效率，可以引入热备技术，确保备用数 据库与主数据库实时同步，在故障发生时能够立即启用。 此外，系统的故障恢复流程应具备可追溯性和可验证性。每次

内可以执行多次巡检任务；周期巡检是将多次巡检在同一个统计报表中进行统计查询；系统支持 ⱻ25⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 特殊时段的巡检工作，比如国庆假期的特殊巡检，此类巡检为短时段内，以日为巡检基础单元的 巡检任务；同时提供此不定周期巡检的巡检周期报表。 为巡检过程透明化提供了数据基础，而透明化巡检过程，可以使异常的识别更为清晰；每一 次巡检结果均使用颜色方式显示巡检 CPU、内存、数据存储当前使用情况，预测可使用时间，预测将来 1 个月、2 个月、3 个月以及 1 年的使用大小。对于可使用时间，系统用黄色或红色提醒用户哪些虚 拟化环境按照当前使用增长趋势只能使用较短时间；对于将来 1 个月、2 个月、3 个月以及 1 年的 使用大小，用户可根据显示的大小，进行投资评估等用途。 2.4.10.3.保障容量有效使用 为提高容量有效使用，BTSO 虚拟化管

来更多价值。有了今天可用的 API，即使是复杂的项目也可以在不到 一年的时间内实现回报。重要的是，在快速的时间框架内取得成果需 要改变心态。设计思维和敏捷工作方法将有助于快速构建原型，并在 短时间内迭代改进版本。 AI 项目的性质 如果您正在使用 AI 来改善招聘 ， 您可能会很快看到一些好处 ， 例如更 快的招聘时间。但是 ， 其他预期的好处 ， 例如更高的性能 ， 将需要更 长

Benchmark/ 差异化优势的监控组织。原因：缺乏监控基础（品类划分不清晰，编码管理 水平较差），难以按周期量化评估采购业绩。 7 • 2019 年交付和自有产品发货，爆发式增长，项目非常集中，需求短时间浪涌，突发性强，单一定单量大，极大挑战采购供应弹性 • 由于采用项目式定价，（非工程类）成本在项目启动前或项目初期被集中确定。 • 我司由于业务类型，导致采购品类极多，涉及专业极广，复杂度极高。多品类采购及公司内部要求、