数据孤岛与业务协同效率问题 数据分散存储 银行内部各业务系统独立运行，数据分散存储，缺乏统一的数据管理和整合机制，导致数 据孤岛现象严重。 业务协同困难 数据价值挖掘不足 由于数据无法共享，各部门之间的业务协同效率低下，跨部门业务流程复杂且耗时，影响 整体运营效率。 分散的数据难以形成完整的数据资产，限制了银行对数据的深度分析和价值挖掘，无法为 决策提供有力支持。 1 2 交易行为特征、风险评估指标等，增 强模型对金融领域数据的理解和处理 能力。 多任务学习 结合银行数字化转型中的多种任务 （如风险预测、客户画像、智能推荐 等），采用多任务学习框架，使模型 在多个任务中共享知识，提高整体效 率和效果。 领域自适应（ Domain Adaptation ）技术实现 增量学习策略 反馈闭环优化 自动化监控与评估 版本控制与回滚 设计增量学习机制，使模型能够 确保关键项目能够获得足够的支持和资源，提 升项目的成功率和实施效果。 跨部门协作机制 建立跨部门协作平台和机制，促进业务、技术、 数据等不同部门之间的沟通与协作，打破信息 孤岛，实现资源共享和协同创新。 持续优化与迭代 通过定期的组织评估和反馈机制，持续优化组 织架构和流程，确保组织能够适应不断变化的 市场环境和技术趋势。 敏捷型组织架构调整方案 01 02 03 04

此，按照以往经验很难实现认知智能的突破。 机器认知智能的实现通常从学习和理解能力开 始[22]，即围绕对知识的表示、获取、创新和应用等活 动展开，无法仅通过对数据处理的加强来实现。大 语言模型在知识获取、知识共享、知识创新、知识应 用等方面都取得了革命性突破，如图 4所示，需要抓 住大语言模型技术的发展契机，重构应急管理领域 220 www.jc2.org.cn 2期 的知识管理模式，进一步提升系统智能化水平。 主要 关注那些可以编码的显性知识，而隐性知识因无法 符号化表示则难以建模。如表 1 所示，与传统模式 相比，大语言模型提供了一种全新的知识管理模式， 利用大语言模型技术重塑应急系统的知识获取、知 识共享、知识创新、知识应用等关键环节，突破系统 智能化发展的困境，更好发挥应急知识管理的效能。 3.1.1 知识获取 在基于大语言模型技术的知识获取中，应急知 识内化于模型的海量参数中，能够处理传统知识管 能极大地促进应急知识的应用场景创新[26]。 3.1.2 知识共享 依赖于大模型的自然语言处理能力，用户可以 通过自然语言对应急知识进行检索查询，相比较传 统知识库访问所采用的结构化查询语言，极大降低 了知识访问的门槛。并且，模型能够理解和生成多 种语言，打破传统知识共享面临的语言障碍，促进 应急知识在不同组织、地区和国家间的共享。 模型能够捕捉和理解自然语言的复杂性和细微 差别，使其能够不仅仅停留在字面或表层意义的理

式改造，使其能够在多个计算节点上并行运行。通过数据分 片和任务分配，充分利用集群的计算资源，提高处理大规模向量数据的能力。这需要云计算 基础设施提供灵活的适配和资源编排能力，以及严格的资源隔离与共享保障。 利用硬件加速提升数据预处理和AI推理效率：在处理器内部增加专用硬件加速单元和专用指 令集，提升数据清洗、加密与传输效率。对于视觉模型、视频处理、数据库模糊检查询等任 务，云实例基于新一 内存带宽利用率可高达80%以上。高负载情况下，保持算力的平稳输出非常重要，包括性能 的线性度指标以及资源隔离的力度等。特别在是高密度计算环境下，单服务器下的租户更 多，相关租户之间的故障隔离以及缓存、存储等资源的共享访问问题会更加突出，既要确保 租户之间运行不受任何影响，又不能以牺牲用户访问性能为代价。此外，多副本存储策略在 面对存算分离架构时也会带来数据一致性的挑战。一些分布式事务处理涉及多个计算节点和 特尔 3 制程工艺，最 高配备 128 个性能核，当前阿里云 ECS g�i 采用高性能 120 核定制款。 支持多达 12 个通道 6400MT/s 的 DDR�，拥有高达 504MB 的三级共享缓存，96 条 PCIe �.� 及 64 条 CXL �.� 通道。 新增对 FP�� 数据格式的支持，可为 AI 推理和机器学习（ML）等计算密集型工作负载提供优于 其他通用 CPU 的出色性能。同时，凭借其出色的

以下是患者管理需求的几个核心要素：  个性化健康管理方案  实时患者数据更新与分析  高效的患者沟通渠道  持续的健康监测与预警  病情变化的快速响应机制 此外，患者管理系统还需具备数据共享和隐私保护的能力。系 统需要能够在保证患者隐私的前提下，实现医疗机构之间的信息共 享，让患者的历史医疗记录、检查结果和治疗方案都能快速传递， 有效推动临床决策的形成。 为了全面评估患者管理需求的可行性，可以通过建立一个数据 都能获得统一及最新的信息支持。对于团队协作的需求，医务人员 主要关注以下几个方面：  案例分析与讨论支持：AI 模型提供多种诊断假设及其可能性 评估，帮助团队进行有效讨论。  文档生成与资料共享：自动生成病例讨论的记录，确保信息有 效传播。 医务人员的培训和教育也是一个关键领域。AI 生成式大模型可 以用于持续教育，为医务人员提供个性化的学习材料和病例分析。 这种需求的表现包括： 减少医生的工作负担，从而提高临床效率。  提高诊断的准确性，减少不必要的治疗费用。  通过自动化流程降低人力成本。 在开展 AI 生成式大模型应用之前，必须充分了解和遵循相关 法律法规，以确保患者隐私和数据安全。数据共享与使用的合规性 是必须关注的重点。此领域相关法律例如《健康保险携带与责任法 案》（HIPAA）以及各类地区性数据保护法规，需要进行深入调研 和分析。通过建立合规机制，明确数据使用的边界和保护措施，可

地应用路线。我们详细阐述了数据准备、模型精调、工程化适配、模型评测等关键环节的技 术要点和注意事项，为行业同仁提供理论指导和操作建议。除此之外，成功的落地应用需要 保险公司和科技公司紧密合作，共同构建开放、共享、协同的创新生态。这些内容为保险行 业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分，白皮书通过一系列具有代表性的案例，充分展示了大模型技术 在保险行业的广泛应用场景和显著价 成数据还能根据具 体需求进行定制化设计，如确保不同类别数据的平衡表示，进一步提升模型的泛化能力。 同时，合成数据还有助于缓解数据隐私保护的压力，通过创建匿名化或去标识化的数据 集，为数据的安全共享与高效利用提供了保障。 1.1.1 数据：多措并举缓解短缺状态 �� 然而，值得注意的是，尽管合成数据展现出巨大的应用潜力与优势，但其发展与应用 仍面临着一系列挑战。其中，确保合成数据的真实性与保真度是首要问题，因为基于虚假 ，以促进 �� 更广泛的研究和应用。然而，一些领先的技术公司仍然选择保持其模型的封闭性，以确保 商业竞争力和知识产权的保护。这种闭源与开源的动态平衡，带来了技术创新的快速迭代， 促进了知识的共享和行业的合作。 闭源模型：一些大型科技公司继续开发和维护他们的闭源模型，如OpenAI的GPT-4和 百度的文心一言等。这些模型在特定任务上表现出色，但由于其不公开的特性，限制了更 广泛的研究

预测，提升突发情况的应对能力。 3. 打造一套智能化的决策支持系统，通过大数据分析，为铁路沿 线的维护、调度和管理提供科学依据。 4. 实现与现有铁路管理系统的无缝对接，提升数据利用效率，实 现资源的共享与协同。 5. 推动铁路沿线的绿色管理，通过智能化手段实现更为高效的资 源配置与环境保护。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 精准的物流解决方案，最终达到推动铁路运输现代化、智能化的目 标。 1.2 现有铁路管理模式的不足 在当前的铁路管理模式中，尽管已经运用了多种信息技术手 段，但仍然存在一些显著的不足。这些不足主要体现在管理效率、 数据共享、应急响应以及实时监控等多个方面。 首先，现有的铁路管理模式往往依赖于传统的人工操作和各类 独立的信息系统，这使得数据处理的效率受到制约。在许多情况 下，各部门之间的信息孤岛现象严重，导致数据无法实现有效共 与改 善，以提升整体的安全性和效率。引入三维实景 AI 大模型技术， 将有助于解决这些短板，实现信息化、智能化管理，提升铁路管理 的科学决策能力。通过实现数据的自动采集与处理、增强多方信息 共享，铁路管理将能够更加精准地应对各种风险和挑战，确保铁路 系统的安全与高效运行。 1.3 实景三维 AI 大模型的优势 实景三维 AI 大模型在铁路沿线的应用具有诸多优势，能够有 效提升铁路行

与政府及公共机构合作：政府及公共机构拥有大量的交通流 量、环境监测和市民行为的数据，通过合作获取相关数据资 源，以便进行全面分析。  用户调查与数据共享：通过问卷、访谈等方式定期收集用户数 据，同时与其他出行服务平台（如共享单车、网约车公司）构 建数据共享机制。  历史数据档案建立：对现有的运营记录、报表等历史数据进行 系统归档，实现数据的集中存储与管理，为模型训练时提供丰 富的历史数据支持。 获取站点与车辆历史数据的渠道多样，主要包括：  城市轨道交通运营公司自有系统：例如，运营公司通常会建立 中央控制系统和调度系统，这些系统能够记录所有的车辆运行 数据和站点信息，具备较为完善的数据库。  政府交通部门的数据共享平台：相关政府部门通常会对城市交 通数据进行整合，提供开放数据平台以便于研究与分析，这些 数据也可用于站点与车辆的历史分析。  实时监测设备：通过在轨道交通车辆与站点安装传感器，实时 收集 纠正潜在的合 规问题。 人员风险则涉及到项目团队的专业素质和人员流动。为了减少 因人员流动带来的知识流失，应建立详细的知识文档库，记录项目 的关键决策和经验教训，同时加强团队内部的培训与知识共享，提 高团队的整体素质。 以下是风险评估与应对策略的综合分析： 风险类 型 风险描述 发生 概率 影响 程度 应对策略 技术风 险 模型准确性不足、数据质量 不高 中 高 建立模型评估体系，进行数

数据存储与回溯分析：对处理后的数据进行有效的存储，形成 可供后续分析与学习的数据库。同时，支持事后回溯，帮助分 析事件的发生原因与发展过程，为未来的安全管理提供依据。 5. 多部门协作与信息共享：建立跨部门的信息共享机制，确保公 共安全管理中各方的有效协作。通过共享视频监控数据、分析 报告等信息，提升应急管理的综合能力。 在实施这一方案时，需注意确保数据隐私与安全，遵循相关法 律法规，建立完善的用户身份认证与数据保护机制。同时，随着技 预测潜在的安全风险，并及时发出预警信息。 3. 高效调度与响应：在突发事件发生时，AI 能够帮助指挥中心 快速调度资源，制定响应策略，提高处置效率。 4. 数据整合与共享：通过构建视频数据平台，整合各类监控资 源，为决策提供依据，促进信息共享。 这些措施不仅能够有效预防和减少安全事故的发生，还能够增 强公众对安全管理的信任感，有助于构建一个安全、和谐的社会环 境。 最后，未来公共安全领域将朝着智能化、系统化的方向发 整合，公共安全部门能够更全面地理解复杂的安全环境，提高方案 设计的科学性与可行性。 推动公共安全领域的 AI 大模型应用还需明确以下几个重点：  加强数据治理，确保数据隐私与安全。  推动跨部门合作，整合资源，提高数据共享的效率。  加强对 AI 大模型的信誉评估与监督，以确保算法的透明性与 公正性。  进行算法模型的定期更新与优化，提升其对新兴安全威胁的应 对能力。 通过以上措施的实施，公共安全能够更好地利用

变化的行业。 此外，SaaS 平台的数据存储和共享能力也为企业提供了极大 的便利。通过云端存储，企业可以随时随地访问数据，实现多设备 的无缝操作。同时，借助于高度集成的 API 接口，SaaS 平台能与 其他应用程序无缝对接，支持数据的流动和分析。 最后，SaaS 平台还在协作和团队合作方面提供了强大的支 持。通过实时的在线编辑和共享功能，团队成员可以跨地域协同工 作，提高了工作效率和沟通效果。 灵活性：用户希望平台能够灵活配置，支持多种使用场景与业 务需求。 3. 性能：用户需要能够处理大规模数据并快速响应，他们期望具 备高性能的处理能力。 4. 集成性：用户需要平台能够与现有系统无缝集成，方便数据传 输与资源共享。 接下来，在功能模块的设计上，我们可以将 SaaS 平台的核心 功能划分为以下几个主要模块：  数据管理模块：提供数据上传、清洗、存储和版本管理功能， 支持多种数据格式和大规模数据的处理。 React 或 Vue.js：用于构建用户界面的 JavaScript 框架，具备 良好的组件化能力，便于复用和管理。  Redux 或 Vuex：用于状态管理，确保应用内不同组件共享的 数据状态一致。  Axios：用于处理与后端 API 的 HTTP 请求，保障数据的实时 更新。  Ant Design 或 Element UI：为平台提供丰富的 UI 组件，提

制策略，确保只有授权人员才能访问敏感数据。其次，金融银行系 统通常由多个异构系统组成，如何有效集成这些系统并实现数据的 无缝流动是另一个挑战。可以通过构建统一的 API 接口和数据交换 平台，实现不同系统之间的数据共享和通信。此外，金融数据的实 时性和大规模性要求系统具备高处理效率。采用分布式计算和并行 处理技术，可以显著提升数据处理速度，满足实时分析的需求。最 后，模型的可解释性在金融领域尤为重要，因为监管机构和客户需 风险。 第四，技术集成和系统兼容性是实施 DeepSeek 方案时面临的 现实问题。现有的金融系统通常由多个独立的子系统组 成，DeepSeek 需要与这些系统无缝集成，确保数据的流畅传输和 共享。此外，系统的可扩展性和稳定性也是需要考虑的因素，特别 是在业务快速增长的情况下。 最后，人才和技能缺口也是一个不容忽视的挑战。DeepSeek 的应用需要具备深厚金融知识和先进技术能力的复合型人才。金融 息孤岛现象严重，导 致数据无法实时共享，影响了决策的效率和准确性。其次，不同部 门使用的系统和技术标准不一，难以实现无缝对接，增加了协作的 复杂度。此外，缺乏统一的沟通平台和流程规范，导致协作过程中 信息传递不畅，甚至出现误解和延误。 针对这些挑战，DeepSeek 提出了切实可行的解决方案。首 先，通过引入统一的数字平台，实现各部门数据的整合与共享。该 平台支持多种数据格式和协议的转换，确保不同系统间的数据能够