引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融银行业面临着前所未有的 挑战与机遇。数字化转型已成为金融银行业提升效率、优化客户体 验、增强竞争力的必由之路。在这一背景下，DeepSeek 作为一款 先进的智能解决方案，凭借其强大的数据分析能力、智能决策支持 以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 方案。 DeepSeek 的核心优势在于其深度学习和人工智能技术的深度 融 DeepSeek，金融银行不仅能够提升自身的核心竞争力，还 能在数字化转型的浪潮中占据先机，实现可持续发展。 1.1 DeepSeek 技术概述 DeepSeek 是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP）技术 的先进人工智能平台，旨在通过高效的算法和海量数据训练，提升 金融银行业务的智能化水平。该技术通过多层次的神经网络模型， 能够自动提取、分析和处理复杂的金融数据，从而为银行和金融机 构提供精准的业务决策支持。DeepSeek 小型金融机构，都可以通过部署 DeepSeek 技术实现业务的智能化 升级，提升运营效率并降低风险。 通过以上技术特点和应用场景的描述，可以看出 DeepSeek 在 金融银行领域具有广泛的应用潜力和实际价值。其先进的技术手段 和灵活的部署方式，能够为金融机构提供全方位的智能支持，推动 行业向更加高效、智能的方向发展。 1.2 金融银行业务挑战 在金融银行业务中，随着全球经济的快速发展和客户需求的日

力网络传输效能不足，导致算力资源在跨区域流动和共享时也面临 诸多障碍，制约了全国算力资源的优化配置和高效利用。二是基础 软硬件水平亟待进一步提升。硬件方面，我国在高端芯片制造工艺、 高性能服务器等关键技术环节与国际先进水平存在一定差距，部分 核心部件依赖进口，这在一定程度上限制了算力产业的自主可控发 展。软件层面，操作系统、数据库等基础软件的稳定性和性能优化 相对不足，存在兼容性、安全性和效能发挥等问题。此外，软硬件 人工智能等技术的广泛应用，以及智能制造、智慧交通等场景对海 量数据存储需求的释放，有力推动了存储需求的增加。 我国存储技术在容量、速度和可靠性等关键性能指标方面取得 显著提升。容量方面，通过不断优化存储架构和采用先进的存储介 质，单个存储设备的容量得到了大幅提升。企业级硬盘的容量已经 突破了数十 TB，甚至更高，闪存存储的容量也在持续增加。中国算 力平台监测数据显示，截至 2025 年 3 月底，外置闪存占比超过 政策文件，促进省内算力、数据、算法协同应用，加速建设协同京 津、国内领先的人工智能产业创新发展高地。江苏、广东、浙江、 北京、上海则依托自身经济、技术、产业、市场等强大优势，在算、 存、运、模力发展水平方面，均处于全国先进水平，综合算力指数 稳居前列。内蒙古、贵州发挥气候、能源、政策等优势，多次进入 我国综合算力指数 Top10。山西加速算力产业布局，已构建“1+3+N” 数据中心空间体系，以太原为核心，大同、吕梁、阳泉为支撑，多

涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 透明度。若缺乏端到端的可视性，即使是最先进 的AI系统也难以创造真正的价值。对于诸如自主 化AI（agentic AI）这类新兴系统而言，这一点尤为 关键，因为它们并非简单遵循固定指令，而是需要 统筹协调复杂的任务流程。 其二，简化流程。那些善于精简运营、标准化 利用事件和预测算法实现自动化维修计划，并通过人机增强支持高效的任务执行、备件订购和 行动建议。 • 通过问题解决方案、风险分析和基于经验教训得出的行动建议，使人工驱动活动得以增强。 • 高度自动化的仓库运营，采用先进的自动导引车（AGV）进行拣选、存储、包装和装载。中央控制中心 管理流程、检测问题并提供行动建议。 • 14 28 19 38 19 38 19 36 20 40 22 45 24 48 最新创新成果⸺这类工厂运用机器人技术与 先进的增材制造技术，快速生产定制化产品。紧 随其后的将是“质量与生产控制”和“客户与现 场支持”等集群，在这些领域，物流企业正部署 自主无人机和数字助理，以加快响应速度并提 升服务质量。 总的来说，大多数受访企业计划在其供 应链中稳步实施转型，伴随新技术的涌现与 成熟，逐步实现更高水平的任务自动化与决 策自主化。 实现自主智能供应链 15 图6 最先进的工业多集中在离散制造领域

消耗方面比传统大语言模 型高。相比于单智能体，多智能体又多了一层交互端的消耗，当多个智能体讨论且进入 错误循环中，无效成本将会显著提升。所以在效能方面，对智能体进行成本讨论以及优 化策略十分重要。 在商用智能体中，更先进的大语言模型代表更好的用户体验，但随之而来的是极速 上升的成本。目前 GPT4 的价格是 GPT3.5 turbo 的十倍，而且由于智能体之间交互的 特性，在输出过程中往往伴随着更高的 token 相关技 术。”在设立本委员会时，2019 财年约翰〃S〃麦凯恩国防授权法案第 1051 节指示 NSCAI 从国家竞争力的角度审视人工智能及其维持技术优势的手段、 国际合作和竞争力的趋势、促进基础和先进研究投资的方式、劳动力和培训、 军事使用的潜在风险、伦理问题、建立数据标准和激励数据共享，以及人工智 能的未来发展等方方面面。 美国白宫 《国家人工智能研发战略计》 亿美元，期间 CAGR 为 54%。 机构预测 2023 年全球自主人工智能和自主智能体的市场规模在 2028 年能达到 285 亿 美元，期间 CAGR 为 43%。智能体的需求增长迅速，企业希望用到最先进的 AI 科技来 实现快速创收，未来智能体软件公司有很高发展潜力。 图21 全球自主人工智能和智能体市场规模 资料来源：marketsandmarkets，海通证券研究所

需求，开发者将能够开发出更符合用户期望的产品与服务，提高用户满意 度和忠诚度。 按照应用领域可将智能软件研发分为办公软件、嵌入式软件、新兴技术软件、信息安全软件、信创软件。 办公软件是一种集成先进的人工智能（AI）技术的工具，旨在优化和简化日常办公流程。它能够提供自动化任务处理、智能数据分析、实 时协作功能以及个性化的工作辅助，大大提高了工作效率和决策质量。例如，这类软件可以通过学习用户的习惯自动完成文档编辑、邮件 渗透率将达到82%，并计划在 2030年进一步提升至95%。鉴于智能汽车集成了自动驾驶辅助系统、智能导航及车联网服务等先进车载技术，车载智能软件的市场需求将持续上 扬。 下游分析 智能软件研发推动工业软件产业升级与加强全球竞争力。 通过引入人工智能、大数据、云计算等先进技术，智能软件能够显著提升工业软件的自动化、智能化水平，优化生产流程，提高生产效 率。2023年，中国工业软件市场规模显著增长至约2 中共中央，国务院 生效日期 2023-01-01 影响 7 政策内容 推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，大力发展服务型制造。同时，加快大数据、网络、人工智能等新技术的深度应用，促进现代服务业与先进制造业、现代农 业融合发展。 政策解读 该政策旨在，推动智能软件研发行业提升产品质量和创新水平，强调标准化、安全性与用户体验，促进技术自主可控，鼓励企业加大研发投入，增强国际竞争力，支 持智能软件在各行业的深度融合与应用。

化、生态友好型的铁 路运输系统。 2. 技术方案概述 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用方案中，技术方案的设 计与实现是确保系统有效运行的关键。该方案旨在通过构建高效的 三维模型，结合先进的人工智能技术，实现对铁路沿线环境的实时 监测、分析和决策支持。 首先，本方案的基础是高精度三维地理信息系统（GIS）和三 维模型的构建。通过利用无人机航拍、激光雷达（LiDAR）扫描等 手 综上所述，本技术方案通过构建高精度的三维模型、应用先进 的 AI 分析技术、提供实时监测平台，将有效提升铁路沿线的环境 管理与安全保障能力，创造现代铁路运输的智能化管理模式。 2.1 实景三维建模技术 实景三维建模技术是铁路沿线实景三维 AI 大模型应用方案的 核心组成部分，主要用于收集、处理和生成铁路沿线的三维空间数 据，以支持网络可视化、环境监测及作业管理等多种功能。该技术 方案依托于高精度的传感器与先进的数据处理技术，能够实现快 完整性。无人机的使用则有助于在短时间内覆盖大片区域，特别适 合于复杂地形和人力难以到达的地区。 在数据处理阶段，进行数据预处理是确保建模精度的关键步 骤。这一过程包括噪声过滤、数据配准和点云拼接等。首先，利用 先进的算法对采集到的原始数据进行清洗，去除噪声和不相关的信 息。接着，通过多视角的匹配与对齐，将不同位置采集的数据进行 融合，形成完整的三维点云模型。 点云生成后，采用三维重建技术将其转换为可视化的三维模

着前所未有的机遇与挑战。传统的工程造价方法依赖大量的人工计 算和经验判断，不仅耗时费力，还存在一定的主观性和误差率。随 着建筑项目的复杂性和规模不断增加，传统方法已难以满足高效、 精准的造价需求。因此，引入先进的人工智能技术，特别是大模型 技术，成为提升工程造价效率和精度的关键路径。 DeepSeek-R1 大模型作为一种前沿的人工智能技术，凭借其 强大的数据处理能力和深度学习算法，能够在工程造价领域发挥重 而在住宅建设项目中，则侧重于材料成本和施工周期的优化。 综上所述，DeepSeek-R1 大模型在工程造价领域的应用，不 仅能够显著提升工作效率和准确性，还能为行业带来全新的智能化 解决方案。通过将先进的人工智能技术与传统工程造价方法相结合， 我们有信心推动工程造价行业迈向更加智能化、精细化的未来。 1.1 项目背景 随着建筑行业的快速发展，工程造价管理在项目全生命周期中 的重要性日益凸显 前建筑项目规模日益扩大、复杂度不断提升的背景下，传统方法已 难以满足精细化、智能化的管理需求。近年来，人工智能技术的迅 猛发展为工程造价领域带来了新的解决方案。DeepSeek-R1 大模 型作为一种先进的深度学习模型，具有强大的数据处理能力和智能 化分析能力，能够有效提升造价管理的精确度和效率。 在当前的工程造价实践中，项目管理者面临着以下主要挑战： - 数据量大且复杂：建筑项目涉及的数据类型繁多，包括设计图纸、

能手 机、个人电脑等终端设备之上，为用户提供高度个性化且即时响应的智能服务体验。鉴于 端侧环境的资源有限性，模型的设计与训练阶段需深度融合模型压缩与优化策略，以应对 性能与效率之间的挑战。通过先进的知识蒸馏、模型剪枝与量化技术，端侧大模型得以在 不牺牲显著性能的前提下，大幅度削减参数量，进而提升在资源受限设备上的运行效率。 随着技术的日新月异，轻量化模型的迭代速度显著加快，为端侧设备高效运行复杂AI模型 人员对其进行进一步的研究 和优化。 开源模型：开源模型如Meta的LLaMA3和阿里的Qwen2-72B模型，为研究人员和开发 者提供了丰富的资源。通过开放访问和使用，研究人员可以更容易地掌握先进的模型架构 和训练方法，为研究人员和开发者提供了一个共同的平台，以拓展人工智能技术的能力边 界，并探索其在现实世界问题中的应用。这种开放性不仅加速了新技术的产生和验证，还 促进了不同领域间的交 够更准确地把握市场动态和客户需求变化。基于这些数据和分析结果，保险公司可以设计 出更符合市场需求、更具创新性的保险产品，满足客户的多元化需求。 智能化转型加速：大模型技术的引入加速了保险业的智能化转型进程。通过与区块链、 物联网等先进技术的结合应用，保险公司可以构建更加安全、高效、透明的数字化服务体 系，提升整体服务水平和市场竞争力。 综上所述，大模型技术在保险业的初步应用成效显著，不仅提升了效率、降低了成本、 优化了服务

在特征工程阶段，需对收集到的数据进行清洗和归一化，以提 取对预测客流量有影响的特征。这些特征可能包括过去时间段的客 流趋势、天气因素、事件安排等。 接下来，在模型训练与预测阶段，AI 大模型可以采用深度学 习、时序分析等先进技术，进行对客流量的预测。通过使用历史数 据进行模型训练，模型将学习到不同特征与客流量之间的关系。 预测的客流量可以展示成以下表格，反映不同时段的预测情 况： 时间段 预测客流量 预计车次安排 学依据，优化车辆的养护计划。 总之，在 AI 大模型的应用方案中，精确、全面的站点与车辆 历史数据获取与分析将为城市轨道交通行业的智能化发展提供强有 力的支撑。通过对历史数据的动态监测与分析，结合先进的算法模 型，可以实现快速响应的管理策略，提升企业的运营效率与服务质 量。 3.1.2 实时监控与传感器数据 在城市轨道交通行业中，实时监控与传感器数据的获取是支持 AI 大模型应用的重要 插入标记：对于一些特定的缺失值，可以考虑采用单独的标 记，例如用一个特定值（如-99）来表示缺失。这种方法能保 留完整的数据集，但模型在训练过程中需适当调整识别这些标 记。 4. 多重插补：是一种先进的插补方法，能够在缺失值的基础上进 行多次插补，产生多个数据集来反映不确定性。这种方法复 杂，但能有效降低因缺失值带来的偏差。 5. 记录缺失机制：在一些情况下，了解缺失值生成的机制本身也

...........139 1. 引言 在当今快速发展的商业环境中，人工智能（AI）技术的应用正 逐渐成为企业提升效率、优化决策和增强竞争力的关键策略之一。 商务 AI 智能体作为一种集成先进算法和数据分析能力的工具，不 仅能够自动化处理复杂的业务流程，还能通过深度学习和大数据分 析提供精准的商业洞察。因此，设计一套切实可行的商务 AI 智能 体应用服务方案，对于企业在数字化转型中保持领先地位显得尤为 本。最后，我们强调数据安全和隐私保护，在智能体的设计和开发 过程中，严格遵循相关法律法规，确保用户数据的安全性和隐私 性。 通过上述方法论的实践，我们能够确保商务 AI 智能体应用服 务方案不仅技术上先进，而且在实际应用中能够为企业带来显著的 商业价值。 2. 商务 AI 智能体概述 商务 AI 智能体是一种基于人工智能技术的智能化解决方案， 旨在提升企业运营效率、优化决策流程，并增强客户体验。它通过 商务活动中的 效率和竞争力。其核心功能包括数据采集与分析、智能推荐、自动 化流程管理、客户关系维护以及决策支持等。商务 AI 智能体的定 义可以概括为：利用机器学习、自然语言处理、计算机视觉等先进 技术，结合企业的业务逻辑和市场需求，构建的能够自主执行商务 任务、优化流程并辅助决策的智能化系统。 商务 AI 智能体的主要特征包括以下几个方面： 1. 自动化与智能化：商务 AI 智能体能够自动执行重复性、规则