更具成本效益。4例如 ， 以前的技术允许我们 招募 人们在互联网上的速度更快，但现在人工智能让我们更快地招募合适 的人，方法是评估角色的技能匹配，预测未来成功的可能性，并估计 填补任何给定角色的预期时间。这是 AI 改变情况的方式的一个例子 ，以便技术使 HR 功能能够解决关键的业务挑战，建立在劳动力分析 的早期贡献之上。在以前的人力资源计划导致增量变化的地方，人工 智能为人力资源提供了指数级绩效改进的机会。 的潜力。 这是通过明确阐明与业务问题相关的预期结果 ， 仔细选择适当的指标来 衡量预期结果 ， 并定期跟踪结果以实现迭代改进来实现的。 投资回报 在 HR 中跟踪投资回报率 (ROI) 是企业的当务之急。人力资源从业者应该 从 AI 应用程序到 AI 将产生的结果以及业务中发生的相关 ROI 有一个直 接的视线。建立 AI 与其返回之间的预期连接应该在实现 AI 应用程序之 前发生。图 你的目标应该是让人工智能应用程序产生预期结果 ， 进而影响人力资源指标 ， 进而影响财务指标。 AI 产生的结果 例如 ， 个性化学习 人力资源中的 AI 业务案例 22 收益和结果指标 图 3 提供了所讨论的每个 AI 应用程序的预期收益和结果指标的示例。寻找近期和长期指标的组合 ， 以便您可以快速评估并根据需要进行正确的过程。 图 3.人力资源中 AI 应用的预期收益和成果 人工智能在 HR

.......................................................................................7 1.2 项目目标与预期成果................................................................................................. 反馈，不断优化方案设计，待成熟后再逐步推广至整个企业。此 外，我们还将与企业的 IT 部门紧密合作，确保新系统与现有的技 术架构无缝集成，最大限度地减少对企业运营的干扰。 通过本项目的实施，我们预期能够为企业在人力资源管理的各 个方面带来显著的改进，从而为企业的长期发展奠定坚实的基础。 1.1 项目启动背景 在当前全球化竞争激烈的环境下，人力资源（HR）管理的效 率和精准度直接影响企业的核心竞争力。企业规模不断扩大，员工 度，从而在激烈的市场竞争中占据优势。 1.2 项目目标与预期成果 本项目旨在通过深入分析当前人力资源管理的痛点与需求，结 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

问题浏览 检查点执行后的问题数据（综合问题查询） 问题发布 将问题提交给处理人，包括处理人信息、预期处理完成时间、提醒方 式等，支持已发布的问题数据浏览 问题处理 用于关闭问题。记录问题处理过程及方法。 问题归档 处理完成后的问题的归档，支持已归档的问题数据浏览 问题跟踪监控 反映问题严重级别，预期处理时间，预定处理部门或责任人，触发通 知等功能。 问题跟踪设置 设置问题数据处理日历。问题严重级别。

按需控制变更范围，可以尽早发现并解决变更问 题，有效降低变更带来的风险； - 风险控制：在变更实施过程中控制变更操作的风 险。对于高危操作、未授权操作实施拦截，对于 变更过程中的异常和非预期结果，应实施变更自 动终止操作。 3. 建立风险预警流程 建立完善的风险预警机制，通过定期的风险评估报告 方式将风险预警推送到现网，确保风险信息可以及时 准确地传递给相关组织。同时，提供相应的风险规避 战。面向现代化的变更风险控制能力构建可按下面 思路进行考量： 1. 变更风险控制需要在变更的不同阶段构筑不同的 控制能力 26 - 变更监控：对变更过程实施监控，通过状态、指 标和告警，快速发现变更带来的非预期影响。 变更后 - 安全回退：构筑变更回退能力，包括变更全量回 退以及按阶段、按工步的局部回退，支持灵活的 回退策略制定； - 拨测验证：建立变更后的业务拨测能力，在变更 后通过业务拨测验证变更业务是否可用，及时发 混沌工程实践可以按照如下步骤开展： 制定试验目标 开展混沌演练之前，首先需要明确试验目标及假 设，确保实验的有效性及针对性。例如，验证某 应用系统在过载场景下的保护机制，假设当流量 过载时，系统的哪些指标会发生什么变化，预期 会有什么保护措施会触发等。 图2.19 典型灰度分批变更应用形式 变更作业流水线 工具能力 变更作业子流程N 安全回滚 安全回滚 变更作业子流程N+1 准入条件 预检查 灰度批

个用户，对 重要的用户行为和重要安全事件进行审计；  审计记录应包括事件的日期和时间、用户、事件类型、事件是否成功及 其他与审计相关的信息；  应对审计记录进行保护，定期备份，避免受到未预期的删除、修改或覆 盖等；  应能对远程访问的用户行为、访问互联网的用户行为等单独进行行为审 计和数据分析。 技术要求 安全区域边界 6 、可信验证 可基于可信根对通信设备的系统引导程序、系统程序、重要配置参数和通信 应启用安全审计功能，审计覆盖到每个用户，对重要的用户行为和重要安全事件进行审计；  审计记录应包括事件的日期和时间、用户、事件类型、事件是否成功及其他与审计相关的信息；  应对审计记录进行保护，定期备份，避免受到未预期的删除、修改或覆盖等；  应对审计进程进行保护，防止未经授权的中断。 添加标题 添加标题 4 、入侵防范  应遵循最小安装的原则，仅安装需要的组件和应用程序；  应关闭不需要的系统服务、默认共享和高危端口；

.. ） - 促销 - 优惠券 - 包送门槛 线上销售预测诊断 - 线上销售预测采用正向思维，考虑销售预测的影响因素，用影响因素的历史值推导未来的销售量，而不像线下用历史的结果来推导未来的预期，这种方式适应线上销售这种 互联网开放环境，未来不确定性高的情况。 - 线上销售预测的方向没有问题，建立了销售预测和流量及转化率之间的关系，但是没有真正建立影响因素和流量及转化率之间的关系。 - 关注眼前，被动的看天吃饭 市场环境平稳  当市场波动不大，前七天的日均和到货周期（约 14 天）相差不大，则顺畅运行，库存平稳 市场利好  当市场预期持续看好，依照前七天的历史，做未来 15 天的决策，很可能出现断货风险 市场看空  当市场预期持续衰退，依照前七天的历史，做未来 15 天的决策，很可能出现滞销风险 生产周期 物流周期 在单量 库存量 VS 订货量 库存 安全库存 模式风险 市场信息：包括市场占有额， 产品的市场定位，竞争对手的 情况 会议输出： • 量的市场确认 • 新产品项目立项书 • 新行动计划 • SKU 的合理化 目标： 确认未来销售的预期。销售预 测必须和公司战略目标密切衔 接，包括现有产品的预期，新 产品的上市以及其销售目标； 下线产品的预计下线时间。 会议输入： • 细分领域（渠道 / 区域 / 品 类）销售历史回顾及显差分 析 • 市场行情分析 • 步骤一会议的会议纪要

数据库等。通过高级的数据抽取和语义分析技术，DeepSeek 能够 理解和利用这些复杂的非结构化数据，为中医药的现代化研究和应 用提供支持。 在实施过程中，为了优化系统性能，建议采用以下配置： 系统组件 推荐配置 预期效果 服务器 高可用性集群配置，确保 99.99%的系 统可用性 减少系统故障率，提高服务连 续性 数据库 分布式数据库系统，支持大数据量快 速读写 提升数据处理速度，优化用户 体验 万元，其中技术引入与平台搭建占 30%，数据整合与系统优化占 40%，全面推广与持续改进占 30%。资金来源包括企业自筹、政府补贴及社会资本。项目团队将 定期进行进度评估和风险评估，确保项目按计划推进并达到预期目 标。 通过以上规划，本项目将实现中医药健康产业的智能化升级， 提升行业整体竞争力，为中医药健康产业的可持续发展提供强有力 的技术支持。 7.2 分阶段实施计划 首先，项目初期将进行为期 项目管理采用敏捷开发模式，每两周进行一次迭代，确保项目 进度和质量。同时，建立严格的绩效考核机制，激励团队成员高效 工作。 通过上述资源分配与团队组建方案，确保项目在预算内按时完 成，并达到预期效果。 8. 培训与支持 在中医药健康产业引入 DeepSeek 应用方案后，培训与支持环 节是确保系统顺利运行和发挥最大效能的关键。首先，需制定详细 的培训计划，针对不同岗位人员设计差异化的培训内容。例如，针

通过三维虚拟可视化技术，实现生产设备生产运作中的现场动态设备的运行可视化管理， 提升生产设备管理的水平，通过设备故障可视化描述模式及影响分析，设备维护维修操作可 视化指导模式建立，建立有效沟通方式方法，实现理解力管理。预期技术指标达到： (1) 生产设备生产线组成设备的三维立体模型建立； (2) 生产设备生产线整线、工艺段的三维场景创建与呈现； (3) 生产设备生产线整体工艺流程、工艺段工艺流程三维立体动作触发式等效模拟描述； 经济效益的高质量的产品，设备管理是保证。设备管理水平是企业的管理水平、生产发展水 平和市场竞争能力的重要标志之一。 随着经济和科学技术的发展，智慧电厂已经越来越受到人们的重视，其发展也是一种必 然的结果，它的预期效果也是显著的。作为电力主要来源的火电厂，智慧电厂的建设必将进 一步深入，今后发电企业的发展必将向着智慧电厂可视化管理的方向发展。

..........................................................................................122 9.2 预期收益................................................................................................. 测试应针对每个独立的模块进行，尤其是涉及 DeepSeek 模型的接 口部分。测试人员需要验证模型输入输出的正确性，确保数据预处 理、模型推理和后处理步骤的准确性。可以通过模拟输入数据，检 查输出是否符合预期。例如，对于客户分类模块，输入一组客户数 据，验证模型是否正确输出分类结果。 集成测试则关注模块之间的交互和数据流是否顺畅。应设计测 试用例覆盖从数据采集到模型推理再到结果反馈的全流程。重点测 大模型的稳定 运行。 9. 成本与收益分析 在引入 DeepSeek 大模型作为客户关系管理（CRM）系统的核 心组件时，成本与收益分析是决策过程中不可或缺的一部分。以下 从初始投资、运营成本、预期收益以及长期回报等多个维度展开详 细分析。 初始投资主要包括以下几个方面： 1. 软件采购与许可证费用：DeepSeek 大模型的授权费用可能因企 业规模和功能需求而异，预计在 50 万至 200

此外，企业高层管理人员（如 CEO、CTO 等）的接受度同样 至关重要。高层管理者通常关注系统的投资回报率（ROI）及其对 招聘质量的提升效果。以下表格展示了 Deepseek 在不同规模企业 中的预期 ROI： 企业规模 简历处理时间减少（%） 招聘成本降低（%） 招聘质量提升（%） 小型企业 30 15 10 中型企业 45 25 20 大型企业 60 40 30 从表中可以看出，随着企业规模的增大，Deepseek 最后，为更好地管理预算风险，建议建立跨部门的预算管理团 队，成员包括财务、IT 和人力资源部门的代表。通过定期的沟通与 协作，确保预算的执行符合预期，并在出现问题时能够及时调整。 通过以上措施，可以有效降低预算超支的风险，确保 DeepSeek 系统的引入在可控的成本范围内实现预期目标。 9. 案例分析 在实际应用中，DeepSeek 技术在人力资源领域的简历筛选已 经展示了显著的成效。以某大型科技公司为例，该公司在引入 在人力资源管理中，DeepSeek 作为一种先进的人工智能技 术，已被广泛用于简历筛选过程的自动化和优化。为了确保该技术 的有效实施，以下是相关的附录内容，包括技术细节、数据支持、 实施步骤和预期效益。  技术细节：DeepSeek 基于自然语言处理（NLP）和机器学习 （ML）技术，能够解析和评估大量的简历数据。该系统通过 训练集学习职位需求与候选人资历之间的关联，从而自动匹配 最佳候选人。