.........................................................................................52 5.2 客户行为预测................................................................................................. 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 持续优化，适应不断变化的商业环境。 以下是 DeepSeek 大模型在 CRM 中的主要应用场景： 同的群体，并为每一群体提供个性化的产品和服务推荐。  预测分析：利用历史数据和机器学习算法，预测客户未来的购 买行为和偏好，提前制定营销策略。  自动化客户服务：通过自然语言处理技术，实现自动化的客户 服务，如聊天机器人，提高响应速度和服务质量。  风险管理：识别潜在的客户风险，如流失风险或欺诈行为，及 时采取预防措施。 为了更直观地展示 DeepSeek 大模型在 CRM 中的应用效果， 以

大数据平台产品建设和应用方案 大数据实例：中国电信海量数据 携程、途牛、去 哪儿、同程、美 团等月上网总量 5.02 亿条 / 月 手机定位 7 亿条 / 天 上网搜索、 浏览、点击等 行为数据 100 亿条 / 天 海量数据 实时获取 GPS 定位 500 万 / 天次 海量数据 覆盖人口 固定电话 2000 万用 户 家庭、公共 景区 WiFi 使用者 90% 以上 数据、终端数据、视频数据、…  存取速度快（ Volecity ）：海量数据的快速产生、快速存储、快速使用  应用价值高（ Value ）：最真实的客户、产品、资源和订单等数据；最详实的用户行为数据 电信用户基本数据 号码 身份信息 缴费信息 消费信息 移动位置数据 基站信息 移动信息 滞留信息 …… 信令数据 主叫信息 被叫信息 IP 信息 位置信息 终端数据 Mac 受访者采用多种高级分析技能 Part 2 大数据平台建设 大数据平台产品建设和应用方案 人在干、数在转、云在算 把握数据灵魂 找准应用抓手 夯实能力基础 风险防控 舆情分析 行为预测 …… 电信自有数据 + 业务应用数据 政务 + 教育 + 医卫 + 交通 + 旅游 + 基础设施能力 云网融合 关键业务能力 安全服务 运营保障能力 运营支撑 云计算 云计算强调的是底层基础设施的资源复用，

物联网安全心 视频准入引擎 安防设施区 前端 IPC 物联网监测 运维审计 APT DPI 远程评估 日志审计 大数据 EDR 中心 运维管理区 抗 DDoS 负载均衡 上网行为管理 WAF VPN 分支外联 NGFW 路由器 安全通信网络 安全通信网络 安全通信网络 安 全 区 域 边 界 安 全 区 域 边 界 安全区域边界 安全区域边界 安全计算环境 集中日志审计、上网行为管理 可信验证 可信计算机制 NGFW Internet 路由器 联网区 NGFW 研 发 区 WAF 数据库 防火墙 数 据 中 心 区 办 公 区 核心交换机 核心交换区 DMZ 区 NGFW NGFW NGFW 视频准入引擎 安防设施区 前端 IPC APT DPI 日志审计 运维管理区 抗 DDoS 上网行为管理 WAF 入侵防范： 对外部 / 内部发起的攻击进行分析，限制； 对网络行为进行分析，告警； 对未知新型网络攻击进行分析，限制。 恶意代码和垃圾邮件防范： 边界防火墙开启病毒库，进行恶意代码查杀； 垃圾邮件网关、邮件审计对垃圾邮件进行检测防护。 5 安全审计： 集中日志审计对网络中所有的设备日志进行收集审计； 上网行为管理对内网访问互联网行为进行审计。 安全计算环境设计 等保要求 控制点 对应产品和方案

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 大模型在保险行业中的巨大潜力。然而，要实现 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 户需求日益多样化和个性化，传统的保险产品和服务模式已难以满 足现代消费者的期望。其次，保险欺诈行为频发，给保险公司带来 了巨大的经济损失。据国际保险监管协会（IAIS）数据显示，每年 因保险欺诈造成的损失约占全球保费总额的 5%-10%，这无疑对保 险公司的盈利能力构成了严重威胁。 此外 作负担。此外，AI 大模型在预测分析方面表现卓越，通过对历史数 据的深度学习，能够预测市场趋势、客户行为以及潜在风险，帮助 保险公司制定更科学的决策。 在具体应用场景中，AI 大模型可以实现以下功能： - 智能核 保：通过分析客户的多维度数据，自动生成风险评估报告，缩短核 保周期。 - 精准营销：基于客户画像和行为分析，精准推荐保险产 品，提高转化率。 - 理赔自动化：通过图像识别和文本分析技术，

物流功能等对于视频的需求，采用了以光流场分析技术为基础的智慧视频用于目标 检测、目标识别和行为预判，为提高行为检测和分析的准确程度，设计了基于卷积 神经网络的学习机用于系统的深度学习和在线升级，完成了智慧视频为多项功能服 务的目标，实现信息的互联互通。 文章所采用的 ZigBee 技术很好地解决了智慧园区对于海量无线传感数据的采集 和传输问题，并利用智慧视频技术实现的行为检测和识别功能用于多项服务，以这 两项技术为基础的信息平台很好地满足了智慧园区的实际需要。 5.2.2 基于目标建模的目标检测法········································································48 5.3 异常行为识别与检测·························································································· 49 可以部署在不适宜于人类去的区域，但另一方面，完全依赖于人眼去发现视频画面 中的问题是不可能的，因此，如何采用人工智能的视频分析技术实现“智慧视频”， 利用大规模存储和计算能力实时完成视频分析，帮助管理者实时发现“行为异常”， 利用深度学习技术不断提高视频分析能力是文章拟解决的另一个关键技术。 本论文共分为 7 章，主要内容如下： 第 1 章：绪论，提出了本论文的研究背景，介绍了国内外研究的现状，给出了 论文的结构；

客户和项目管 理 客户关系管理统一管理 客户分层、分类、画像 打标签 , 建立客户 360 画像 建立多维标签体系 , 根据规则 自 动打标签 , 清晰地了解您的 客户 . 价值评分 根据互动行为计算分值 , 量化 客 户价值 , 找出高价值线索 . 沟通历史 在公众号内直接与专属客服一对 一沟通交流 , 沟通历史长期保 留 . 社交关系 通过裂变海报和红包文章等方式 统计社交图谱 名、分享、、签到等行为 行为轨迹 记录并洞察客户所有可追踪的交 互行为 , 助力销售成单 阅读内容 追踪客户阅读查看内容 , 自动 添 加内容标签 , 洞察粉丝关注 偏好 客户画像体系 最小颗粒度洞察 , 第一次真正了解您的客 户 关注偏好 真实信息 互动历史 阅读内容 数据加工引擎 行为 : 查看公众号 行为 : 下载资料 行为 : 扫描二维码 行为 : 填写表单 / / 行为 : 活动扫码签 到 数据加工引擎实时运算 , 精准匹配客户行为或属性打标签 , 支持灵活设置标签规则 , 快速响应业务 需求 数据 运算 客户标签体系 建立多维标签体系 , 自动分析客户特 征 张小明 江苏省 南京市 # 关注新材料 # 参与活动 x2 # 白皮书 # 领取红包 x3 # 硬脂酸锌 # 重要客户 # 南京地区 # 来自官网 i 规则 群体画像以个体画像为基础

求。当前 AI 技术的突破性进展为跨越鸿沟提供了关键支撑。 1.市场需求与期望 当前客户行为范式已发生结构性改变。无论是 B2C 消费者还是 B2B 决策者，其信息获取方式、互动偏好及价值期望均在数字化深度 渗透下全面重构。客户不再满足于标准化信息推送与服务流程，转而 要求企业基于其历史行为、实时场景与个性化需求，提供精准的定制 化体验。同时，客户的旅程已经高度碎片化，他们在跨越社交媒体、 统能够捕捉并理解长对话及复杂业务语境，从而记住用户历史行为、 帮助销售人员全面了解客户生命周期信息，提供个性化服务及智能辅 助。因此，基于大模型显著提升的自然语言交互及上下文记忆等能力， CRM 系统正在从传统的“人驱动系统”转变为“系统辅助人”，形成新 一代的智能化、对话式交互范式。 当前的大语言模型不仅能够更深层次地理解客户的语言、行为、 意图和情绪，还具备跨模态的表达和信息融合能力，显著提升了系统 以客户生命周期管理为例，作为提升客户个性化体验的一个重要 环节，智能化的生命周期管理能够有效提高客户满意度并提升客户价 值，以帮助企业实现持续性增长。借助 AI，系统能够基于客户浏览路 径、历史行为及交互记录等详细信息，识别客户特征及所处生命周期， 从而构建精细化的用户画像。智能化系统也能够基于用户画像，根据 客户的个体特征及所处的不同生命周期进一步生成个性化的营销内 容、优惠信息及产品推荐，帮助企业实现千人千面的精准触达。

边界防护 防护要求加强明确提出从内到外的攻击检测；无线 网络提出要求，要有边界防护设备； 访问控制 新增对信息内容进行过滤，实现对内容的访问控制 入侵防范 明确提出从内到外的攻击检测，新型网络攻击行为 分析 恶意代码和垃圾 邮件防范 二级以下没有垃圾邮件防范要求 安全审计 可信验证 新增要求，各个级别和层面增加了可信验证控制点。 要求级别为“可”而非“应” 分类 安全控制点 备注 安全 、负载均衡、 VSG 视频安全防护系统、网页防篡改 等保二级 必配推荐：防火墙 /UTM 、 IDS/IPS 、日志审计、堡垒机、网络版杀毒软件 选配推荐： WAF 、数据库审计、防毒墙、上网行为管理、网闸、 VPN 、终端数据防泄漏、负载均衡、 VSG 视频安全防护系统、态势感知 DAC 、网页防篡改 第 21页 新等级保护介绍 - 法律地位 计算机信息系统安全保护条例 （国务院令 第 物理环境 物理位置环境 物理访问控制 防盗窃和防破坏 防雷击 防火 防水和防 潮 防静电 温湿度控制 电力供应 业务与管理分离 大数据平台接入 互联网边界防护 网络隔离 云行为审计 云威胁检测 自定义策略 运维权限控制 身份认证 数据清理流程 数据隔离 业务数据加密 边界安全 网络安全 主机安全 存储安全 安全通信网络 网络区域划分 通信传输保密

能的核心能力，又具备面向未来技术演进的开放性。 结合当前具身智能标准化研究与典型测评框架，可归 纳以下5类构建原则。 a）全面性与针对性并重。评估框架需覆盖具身 智能的关键能力维度，包括感知、认知、决策、行为控 制、人机交互与通信协作等方面，确保体系结构的完 整性。同时，应根据智能体在工业、服务、教育等不同 场景中的应用特点，设定具有针对性的任务型指标， 增强标准体系的可适配性。 b）客观可量化。所有评估指标应具备明确的度 基准测试环境，以保证评测结果的可重复性与横向可 比性，是推动标准化实施的重要前提。 c）可解释性与可预测性。评估体系不仅应给出 系统性能的优劣结论，还应揭示具身智能体在感知理 解、策略规划、行为执行等方面的能力短板或瓶颈，指 导模型或系统的持续优化。 d）动态扩展与迭代更新。随着具身智能技术的 发展，系统将呈现出更多异构性与演化性。因此评测 标准应支持模块化构建与动态更新，能够灵活扩展新 能力维度（如迭代学习、跨平台迁移等），保持与技术 发展的同步性。 e）安全性、伦理性与合规性保障。评测内容和方 法应严格遵循安全保护、数据隐私、公平性原则等伦 理与合规要求，避免诱发系统行为产生的不良影响， 特别是在交互、协作等场景下，应确保行为合法、安全 可控。 3.2 具身智能核心技术与关键评估维度 具身智能系统作为融合了“感知—认知—行动— 反馈”闭环的新一代智能体，其标准化建设应以核心 能力为基础，系统梳理关键技术维度，为标准及评测

ANALYTICS ORCHESTRATION OTHER SIEMs OTHER DATA LAKES 3rd PARTIES INCONSISTENT APIs 漏洞扫描 安全 Web 网关 上网行为管理 网络流量分析 主机加固 端点安全 IDS/IPS 防火墙 高级威胁防护 邮件安全网关 数据防泄漏 整合所有安全产品，统一快速的调度 DATA LAKES, SIEMs THREAT OTHER DATA LAKES 3rd PARTIES APIs 漏洞扫描 安全 Web 网关 上网行为管理 网络流量分析 主机加固 端点安全 CASK 平 台 IDS/IPS 防火墙 高级威胁防护 邮件安全网关 数据防泄漏 CASK 的工作方式 自动执行动作 行为阻断 策略应用 启用查杀 告警通知 合规部门 安全运维人员 事件回溯 排查验证 事件目录 事件联动编排 各安全产品 漏洞 扫描 网关 代理 流量 分析 高级 威胁 邮件 网关 数据 防泄漏 主机 加固 端点 安全 防火墙 数据存储 威肋分析 通知告警 联动动作 确定的行为 待定的行为 事件驱动架 构 安全运维人员互动 确定的场景事件 待定的事件 事件 代理 事件分类账 E H E H E H E H E H E H EH = Event Handler