文本 数据 采集 批量 采集 批量 采集 实时 采集 数据仓库 关系型数 据库 信息库 数据存储 HIVE 搜索引擎 数据模型 分析模型 关系型数 据库 数据抽取 数据挖掘 数据汇总 关系型 数据库 图片 实时性要求高 实时性要求丌 高 集市区 收购比例： 49.85% --- 研报名称：拟全资控股北京久安，增强公司市政工程实力 上下游： 1. 分析师：华魏 上下游：碧水源拥有污水处理技术人才及产品研发优势，双方属水处理产 业链上下游关系。 --- 研报名称：拟全资控股北京久安，增强公司市政工程实力 政策： 1. 分析师：庞琳琳 政策名称：水十条 ---- 研报名称：尘埃落地，水处理巨头再起航 2. 分析师：庞琳琳 政策名称：国家推广 用户可以自己定义观察视角，自 定义关注对象、关注领域。 . 同一事物，丌同癿人有丌同癿观 察视角，每个用户可以独立配置 自己癿使用习惯。 . 定义癿关注领域，可以是多层级 癿，用户可以定义具有父子关系 癿多层级领域树。 自定义观察领域树 自定义观察对象 自定义观察对象、观察维度 观察对象 4 观察对象 3 ...... 观察对象 1 观察对象 2 人工智能 金融产品 用智慧发现信息价值

AI 能力 来提升运营效率、支持决策和推动创新，而中小型企业则更关注成 本效益、可用性以及易用性，以便于快速部署和应用。 以下是主要目标市场的特征：  大型企业 大型企业在数据处理、客户关系管理、预测分析等方面对 AI 应用的依赖度越来越高。它们倾向于选择定制化的解决方案， 能够处理海量数据、提供深度学习和自动化功能，以提升创新 能力和市场竞争力。  中小型企业 中小型企业通常面临资源有限的问题，因此对云端 的产品形成有效竞争。此外，Google 强调数据安全和隐私合规 性，吸引了众多企业用户愿意将其 AI 应用托管于其平台。 微软的 Azure AI 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 RabbitMQ 或 Kafka）处理异步 任务，提高系统吞吐量和响应速度。 数据层负责数据的存储及管理，确保数据的安全性和可扩展 性。这里主要包括：  数据库：使用关系型数据库（如 MySQL）存储用户信息及模 型元数据，使用非关系型数据库（如 MongoDB）存储大数据 集和训练数据。  文件存储：基于云存储方案（如 AWS S3 或阿里云 OSS）管理 模型文件和用户上传的数据。 

技术架构 涵盖企业的硬件、软件、网络等基础设施，确保技 术环境能够稳定、安全地支持业务和应用系统的运 行。 业务架构 企业架构的核心层，主要描述企业的业务战略、业 务流程、业务功能以及业务之间的关系，确保业务 目标与 IT 系统的一致性。 数据架构 关注企业数据的定义、存储、处理和使用，确保数 据的一致性、完整性和可用性，支持业务决策和运 营。 应用架构 描述企业应用的组成、交互和部署，确保应用系统 态调整业务模型，支持个性化业务 需求，提升业务灵活性和适应性。 大模型能够基于历史数据和实时数 据，自动优化业务模型，识别潜在 的业务瓶颈和优化点，提升业务运 营效率。 大模型通过构建业务知识图谱，将 业务实体、关系和规则进行结构化 表示，支持业务模型的深度分析和 推理。 大模型在业务架构建模中的应用逻辑 智能化优化 场景化应用 知识图谱构建 大模型能够实时集成多源异构数据，确 保业务模型的实时性和准确性，支持实 有效性。 知识抽取 通过大模型的语义理解和推理能力， 将不同来源的知识进行融合，消除知 识冲突，丰富知识图谱的内容和深度。 知识融合 动态更新 利用大模型技术从多源数据中自动抽 取实体、关系和属性，构建初始知识 图谱，涵盖银行的核心业务、客户、 产品等信息。 动态知识图谱可应用于智能客服、风 险预警、精准营销等多个场景，提升 银行的智能化水平和业务效率。 基于大模型的实时学习能力，知识图

Triton 推理服务 器，支持每秒处理 20+并发查询，平均响应时间控制在 800ms 以 内。 关键审计判断逻辑采用混合决策机制： 1. 结构化数据规则引 擎：处理税率计算、勾稽关系校验等确定性任务 2. 深度学习模 型：处理关联方识别、异常交易检测等非结构化问题 3. 专家系 统：对重大风险事项启动预设审计程序链 应用层构建审计工作台界面，集成三大核心功能：智能抽样模 2. 数据标准化：将不同系统的科目编码映射到统一审计标准，例如 通过映射表将企业自定义科目转换为财政部标准科目代码。 数据增强环节引入审计领域的特定处理： - 关联关系构建：自 动生成凭证-账簿- 报表的勾稽关系索引 - 风险标签附加：基于规则 预打标（如大额交易标记、关联方交易预警） - 时序特征提取：生 成周期性波动分析所需的移动平均序列 归集阶段输出符合审计分析要求的数据立方（Data 型 XGBoost 异常检测模型（F1-score 0.92）+Transformer 合同分析模型（准确率 89%） 推理延迟 <200ms/万条数据 知识图谱 包含 50 万+实体关系的审计知识网络，支持 SPARQL 查询 关联分析响应时间 <300ms 决策层通过动态权重分配算法实现风险量化，具体流程为： 1. 对规则引擎输出的违规事件进行严重度分级 （Critical/Major/Minor）

重复数据 删除率不低于 95%。 其次，构建知识图谱与实体关系网络。通过自动化工具和人工 校验相结合的方式，从清洗后的数据中提取实体及其关系，形成结 构化的知识图谱。知识图谱的构建将支持多维度查询和推理，为 AI 模型提供丰富的上下文信息。知识图谱的关键性能指标包括： - 实 体识别准确率达到 95% 以上 - 关系抽取准确率达到 90% 以上 - 知识 图谱覆盖率达到 80%以上 员工的经验分享、最佳实践、常见问题解答（FAQ）等。通过与这 些系统的集成，可以定期抽取和更新数据，确保知识库的时效性和 准确性。 此外，企业的业务系统（如 CRM、ERP、SCM 等）同样是不 可忽视的数据来源。例如，客户关系管理系统中的客户反馈、销售 数据、服务记录等，都可以提取出有价值的知识，帮助构建客户服 务知识库。同样，供应链管理系统中的供应商信息、采购记录、物 流数据等，也可以为供应链管理知识库提供支持。 在知识库数据处理中，标注工具的选择至关重要，直接影响数 据标注的效率、准确性和一致性。首先，标注工具应支持多种数据 类型（如文本、图像、音频、视频等），以适应不同场景下的标注 需求。对于文本数据，工具应具备实体识别、关系抽取、情感分析 等功能；对于图像数据，工具应支持对象检测、图像分类、语义分 割等任务；对于音频和视频数据，工具应提供语音转文字、音视频 分段、关键帧提取等功能。此外，工具的操作界面应简洁易用，支

3.1.3 操作风险识别.............................................................................30 3.2 客户关系管理......................................................................................32 3.2.1 客户细分与画像 常交易行 为，提升反洗钱和欺诈检测的准确性和效率。例如，利用 DeepSeek 的机器学习模型，可以在毫秒级时间内对数百万笔交易 进行筛查，从而及时发现潜在风险。其次，DeepSeek 在客户关系 管理方面也展现出巨大潜力。通过分析客户的历史行为数据和偏 好，银行可以为其量身定制金融产品和服务，提升客户满意度和忠 诚度。此外，DeepSeek 还能够优化银行的贷款审批流程。通过整 合 股票、债 券、外汇、大宗商品等资产的价格波动、流动性变化以及宏观经济 指标。这些数据经过清洗和预处理后，输入到深度学习模型中，用 于识别市场趋势和异常波动。模型能够捕捉到非线性和复杂的市场 关系，从而提供更准确的预测结果。 其次，DeepSeek 利用时间序列分析和蒙特卡洛模拟技术，对 市场风险进行量化评估。例如，系统可以计算资产组合在不同市场 情境下的价值变化，并估算其潜在损失。以下是典型的风险评估指

技术从大量的科学文献中自动提取知识，生成研究 假设，驱动科学试验，开启了科学发现的新模式。 材料科学领域的研究人员利用无监督词嵌入技术自 动学习该领域科学文献，通过高维向量空间的位置 关系分析不仅能捕捉材料结构、属性、元素周期表 等抽象概念，还能发现隐藏的结构-属性关系，从而 找到新的热电材料[14]。利用人工智能技术捕捉人类 未充分探索领域的隐性联系，从而形成新的知识结 构，推动学科知识创新，是一种科学发现模式的创 新，开 于理解和生成包括图片、音频、视频等多种类型的 数据。例如，Sora 采用 Tansformer 架构重建图片处理 的扩散模型（diffusion models），能更准确地理解视频 片段（patches）在向量空间的正确时空关系，从而生 成接近现实的合乎逻辑又平滑过渡视频[17]。这种多 模态数据处理能力能够形成一个综合的多模态知识 表示，促进多模态数据的理解和融合，从而让模型 具有跨模态知识挖掘和创新的潜能。如图 1 所示， 识生产，具有强烈社会弥漫性特点[24-25]。与单学科或 多学科的知识生产不同，知识生产者并不是按照传 统的学科结构整合，而是复杂灾害情境下产生的问 题处理需求而整合。随着问题的出现，涉及问题处 理的各种不同关系的个体构成了知识生产网络互相 联结的节点，问题解决过程中产生的知识内嵌于这 个网络中，即存储在参与问题解决的生产场所的个 体和组织中。当下一个问题出现时，新应用场景中 的节点重新联结形成，进入新一轮问题解决。在这

项目管理组：制定项目计划、风险管理及资源协调 为确保知识传递与技能提升，团队内部建立了完善的培训机 制。每月组织两次技术分享会，内容涵盖最新技术动态、项目经验 总结等。同时，与外部科研机构建立了长期合作关系，定期邀请专 家进行技术指导。 团队采用敏捷看板进行任务管理，使用 GitLab 进行代码版本 控制，通过 Jira 进行缺陷跟踪，确保开发过程的透明度和可控性。 为提升协作效率，团队配置了专业的开发环境，包括高性能计算集 、数据一致性 和事务处理能力、以及可扩展性。在此基础上，我们推荐采用混合 数据库架构，结合关系型数据库（如 PostgreSQL）和 NoSQL 数 据库（如 MongoDB）的优势，以满足不同场景的需求。 对于结构化数据的存储，关系型数据库是首选。PostgreSQL 作为一个成熟的开源关系型数据库，具备完善的事务支持、复杂查 询优化以及强大的扩展能力。其 ACID 特性保证了数据的一致性和 Flink）进行并行计算。计算结果分为两类：一类是实时反馈数据， 直接返回给用户或下游系统；另一类是存储数据，用于生成报告或 作为模型训练的输入。 数据存储层采用混合存储策略，结合关系型数据库（如 MySQL）和非关系型数据库（如 MongoDB），以满足不同类型数 据的存储需求。实时数据优先存储于内存数据库（如 Redis）中以 支持快速访问，而历史数据则归档到分布式文件系统（如 HDFS）

管理员查询。  历史党员信息：结合组织关系转接， 将历史党员信息永久保存，可供管理 员查询。 党组织信息 基础信息管理 平台功能 党员信息  党员个人信息管理：通过系统后台及前 端 APP 个人中心进行录入、修改党员 个人基本信息、家庭及社会背景、党内 职务、党内奖惩信息。  党员关系转接：与上级管理平台对接， 实现党员关系转接。 党员管理 平台功能 党员个人信息管理

此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 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 20. 21. 生产控制 质量控制 设计、研发与战略采购 1. 创意构思/创新 2. 新产品/新服务的设计、测试与验证 3. 采购寻源、供应商选择及合同磋商 4. 供应商发展与关系管理 计划与排程 5. 供需集成计划 6. 生产排程/物料需求计划（MRP） 7. 运输计划 8. 维修与备件计划 运输 9. 10. 11. 12. 13. 和棕榈仁油领域实施“后向整合”项目，节约了物料成本并提升了采购效率。 预测算法和优化器等AI工具能够提供精准的市场价格预测和基于AI的采购情景分析，从而 进一步提升了采购效率。 采购：自主智能化的初步探索 地管理供应商关系，优化数字化成本核算与按成 本设计，并赋能备件采购。例如，通过从旧的用户 手册中检索规格参数，以支持维护、修理和运营相 关的商谈。随着AI智能体的日益普及，它们将通过 促进需求预测、优化库存管理以及处理数据录入