新产品，提升客户体验； •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 能决策支持系统； 2 •保险公司要允许人工智能在整个价值链中创造性地利用数据，挖掘所有数据 集中隐藏的价值。 AI 三大应用场景：人力资源+流程管理+数据分析 “人工智能”一词包含许多不同的技术和能力。我们可以将人工智能定义为：能 而人工智能的实际应用则要更进一步，它意味着结合智能技术和人类智慧， 并应用于商业的每一个流程，帮助企业解决最复杂的挑战，开辟新市场或者 创造全新的收入来源。 如果保险公司将人工智能重点应用于人力资源、工作流程和数据管理方面， 那么他们将从中获得最大效益。 在保险公司面临巨大压力之际，人工智能领域正在取得飞速进展。竞争变得 异常激烈，新的竞争者正在颠覆现有的商业模式。受其他行业技术快速发展 能或智能自动化相关的投资数量增长了大约两倍。 只有通过智能框架来提高员工的工作效率，利用智能自动化和数据分析实现 产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 人力资源——利用人工智能，让员工合理分配时间，提高他们的工作效率。 通过 20%的非例行工作，创造出 80%的价值。 流程管理——重新审视商业模式和工作流程。通过智能机器不断审查端到端 流

查任务进展、识别风险并制定应对措施。项目计划中还将预留一定 的缓冲时间，以应对可能的技术挑战或需求变更。 此外，项目计划中将明确资源分配，包括硬件资源（如 GPU 集群）、软件工具（如深度学习框架）和人力资源（如数据科学家 和开发工程师）的配置。项目预算将基于资源需求和市场定价进行 详细估算，并在项目执行过程中严格控制成本。 为了确保项目计划的可行性，将在项目初期进行风险评估，识 别潜在的技术 确保系统的稳定性和性能。 14.2 资源管理 在 Deepseek 大模型于银行系统的部署过程中，资源管理是确 保项目高效推进的关键环节。首先，明确资源的种类和需求是基 础。资源可以分为人力资源、计算资源、数据资源和基础设施资 源。在人力资源方面，需要组建一个跨职能团队，包括数据科学 家、机器学习工程师、软件开发人员、系统架构师以及银行业务专 家。每个角色的职责应清晰定义，以确保团队协作顺畅。 计算资源方 生的风险事件，需进行根本原因分析，并总结经验教训，优化风险 管理流程。为确保风险管理的有效性，建议引入风险指标（KRI） 体系，通过量化指标监控风险的变化趋势。 在资源分配方面，风险管理应贯穿项目全生命周期，确保足够 的预算和人力资源投入到风险预防和应对中。同时，通过培训和技 术交流，提升项目团队的风险意识和应对能力。对于跨部门协作的 风险，如业务与技术的沟通障碍，需建立明确的沟通渠道和决策机 制，确保信息传递的及时性和准确性。

.......................................................................................141 7.2.1 人力资源..................................................................................143 7.2.2 财务预算. 也在此竞争中占据了一席之地，凭借其与 OpenAI 的合作关系，推出了多种基于 GPT 的服务。在企业级市 场，微软的全面解决方案涵盖了从开发工具到实际应用场景的一整 套服务，致力于将 AI 技术应用于商务智能、人力资源和客户服务 等领域。同时，微软凭借其全球的商业生态系统，迅速推动了产品 的市场覆盖。 此外，国内的一些企业如腾讯、阿里巴巴及字节跳动也在大模 型 SaaS 平台领域逐步崭露头角。腾讯的 AI 7.2 资源规划 在实施人工智能行业大模型 SaaS 平台的过程中，资源规划是 确保项目成功的关键环节。本章节将详细阐述在平台实施过程中所 需的各类资源，包括人力资源、技术资源、资金资源以及时间资源 的规划。 首先，人力资源是项目成功的核心。在项目实施过程中，需要 组建一个多功能的团队，涵盖产品经理、机器学习工程师、后端开 发人员、前端开发人员、UI/UX 设计师、测试工程师及运维人员

智能体能够实时监控库存水平，预测 市场需求，并自动调整采购计划，以确保供应链的高效运转。 其次，商务 AI 智能体的应用不仅限于单一的业务环节，而是能 够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 智能体都能够通过智能化的数据处理和分析，帮助 企业实现精细化管理和创新驱动。例如，在市场营销中，AI 智能 体可以通过社交媒体数据分析，识别潜在客户群体，并精准投放广 智能体能够自动化处理大量的日常财务 工作，如发票处理、账单核对、税务申报等。这不仅提高了工作效 率，还减少了人为错误。例如，企业可以利用 AI 智能体自动识别 和匹配发票与采购订单，确保财务数据的准确性和一致性。 人力资源管理中，AI 智能体可以帮助企业进行简历筛选、面试 安排、员工培训等任务。例如，AI 智能体可以通过分析候选人的简 历和面试表现，推荐最合适的候选人，提高招聘效率。此外，AI 智 能体还可以 150 万元。同时，购买操作系统、数据库以及相关开发工具的许可证费 用预计为人民币 100 万元。此外，为确保系统的安全性和合规性， 还需投入人民币 30 万元用于购买安全软件和进行安全认证。 人力资源的投入是项目实施的关键。根据项目规模，初步估算 需要组建一个由 15 名专业技术人员组成的团队，包括项目经理、 软件开发人员、系统架构师、数据库管理员和测试工程师等。按照 市场平均薪资水平，团队的年薪总额约为人民币

行在多个维度实现运营优化。首先，DeepSeek 的智能自动化技术 可以大幅减少人工操作的重复性和繁琐性，例如在客户服务、数据 录入和交易处理等环节。通过部署自动化流程，银行可以减少人为 错误，提升处理速度，并释放人力资源以专注于更高价值的任务。 其次，DeepSeek 的预测分析能力能够帮助银行更好地进行资 源规划和调度。通过对历史数据和实时数据的深度分 析，DeepSeek 可以预测业务高峰时段、客户需求变化以及市场趋 业务部门的资源需求进行预测。通过对历史数据的深入挖掘，系统 能够准确预测不同时间段、不同业务场景下的资源需求，从而为资 源的合理配置提供科学依据。例如，在繁忙的季度末或节假日，系 统可以提前预警并调配更多的人力资源到客户服务部门，确保客户 体验不受影响。 其次，DeepSeek 的智能调度系统能够实时监控资源使用情 况，并根据实际情况进行动态调整。系统可以自动识别资源利用率 低的部门或时段，将多余的资源重新分配到高需求区域。例如，在 对银行的各类资源（如人力资源、财务资源、技术资源等）进行实 时监控和预测，确保资源在不同业务部门之间的合理分配。例如， 平台可以根据业务需求自动调整人力资源的分配，避免某些部门出 现资源过剩或不足的情况。 其次，DeepSeek 提供了资源动态调整功能，通过实时数据分 析，能够根据市场变化和业务需求自动调整资源分配策略。例如， 在贷款业务高峰期，平台会自动增加相应的人力资源和资金支持，

技术实现方面的风险主要涉及算法选择、代码实现和系统集 成。算法选择不当可能无法满足项目需求，代码实现中的 bug 可能 导致模型训练失败或结果不准确，系统集成中的兼容性问题可能导 致模型无法在实际环境中部署。 资源管理风险包括人力资源和硬件资源的配置。缺乏经验丰富 的团队成员可能导致项目进度延迟或质量下降，而硬件资源不足， 如 GPU 或存储空间不足，会直接影响模型训练的效率。 外部环境风险主要涉及政策法规变化、市场竞争和技术发展趋 调、法规遵从等。数据质量风险可能源于数据的不完整性、不一致 性或偏差，这直接影响模型训练的效果。技术实现风险涉及算法选 择、模型架构设计及计算资源的可用性，任何技术瓶颈都可能导致 项目延期或失败。资源协调风险主要指人力资源、硬件设备及外部 依赖的协调问题，例如关键人员的流失或硬件设备的故障。法规遵 从风险则与数据隐私、知识产权及相关法律法规的合规性相关，违 规可能导致项目终止或法律纠纷。 为量化风险的影响，项目团队可采用风险矩阵方法，将风险的 在知识库数据处理及 AI 大模型训练项目中，风险概率评估是 确保项目顺利推进的关键环节。首先，我们需要识别可能影响项目 的主要风险因素。这些风险因素包括但不限于数据质量问题、技术 实现难度、人力资源不足、预算超支以及外部环境变化。针对这些 风险因素，我们将采用定性与定量相结合的方法进行评估。 在定性评估方面，我们通过专家访谈、头脑风暴以及历史数据 分析，确定每个风险事件发生的可能性。具体而言，数据质量问题

图表： Deep research 示例 决策赋能场景：高级分析能力赋能管理决策 资料来源： OpenAI ，中泰证券研究 所 20 机构 应用场景 工商银行 网点运营、远程银行、运营管理、人力资源、智慧办公、智能研发等 农业银行 智能问答、智能客服、辅助编程、智能办公、智能风控等 中国银行 内部知识服务、辅助编码等 建设银行 智能客服、市场营销、投研报告、智慧办公、智能运营、智能风控等

理；网络与信息安全软件开发；商用密码产品生产；电子产 品销售；商用密码产品销售；通讯设备销售；通信设备销 售；通信设备制造；专业设计服务；工程管理服务；人工智 能基础软件开发；人工智能应用软件开发；信息技术咨询服 务；人力资源服务（不含职业中介活动、劳务派遣服务）； 信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；虚拟现实设备 制造；安全咨询服务；教学用模型及教具制造；教学用模型 及教具销售；教学专用仪器制造；教学专用仪器销售；数字

险评估是确保项目顺利推进的重要环节。基于项目的性质和市场环 境，我们需要对可能影响项目实施的风险进行系统分析与评估。 首先，需要识别项目实施过程中潜在的风险来源，包括技术风 险、管理风险、市场风险、环境风险及人力资源风险等。我们建议 采用专家评估和历史数据分析相结合的方法，对每种风险进行定性 和定量分析。以下是具体的风险评估结果： 1. 技术风险 o 模型精度低于预期，导致数据分析不准确。 o 硬件 竞争对手推出更先进的技术产品，占领市场份额。 o 政策法规发生变化，对项目进行限制或影响。 4. 环境风险 o 自然灾害对数据采集和设备安装造成影响。 o 外部环境变化（如气候变化、地质灾害）对项目实施造 成延误。 5. 人力资源风险 o 技术团队流失或人员不足，导致项目实施能力不足。 o 员工技能不符合项目要求，培训周期长，影响进度。 针对上述风险，我们制定了相应的应对措施，以减少潜在风险 对项目的负面影响：  应对变化。  加强市场调研，动态监控市场需求和政策环境，及时作出调 整。  制定应急预案，确保在自然灾害或不可预见事件发生时，项目 能迅速响应，保障实施。  加大对员工的培训和激励力度，确保人力资源与项目需求匹 配，同时采取合理的人事管理策略以防止人员流失。 此外，为了便于项目团队更清晰地理解和应对这些风险，我们 提炼出了以下风险矩阵，以便在项目实施阶段进行监控和评审。 通过系统的风