社会保险和商业保险的区别主要体现在以下几个方面 : 1.保障对象和范围 : 社会保险主要针对劳动者 , 保障范围包括养老、工伤、疾病、生育、残疾、失业和死亡等方面。商业保险则面向所有人群 , 保障范围更广 泛 , 包括财产保险、人寿保险、健康保险等。 2.性质和目的 : 社会保险具有社会保障性质 , 旨在维护社会稳定、保障劳动者基本生活和促进经济发展 , 属于非营利性、公益性事业。商业保险则以盈利为目 灵活就业社保由个人承担保费 ), 具有强制性。商业保险的保费则由投保人个人承担 , 自愿购 买。 4.保障程度和灵活性 : 社会保险的保障程度相对较低 , 但覆盖面广 , 适用于大多数人群。商业保险则根据个人需求和风险承受能力 , 提供不同程度和类型的保 障 , 具 有较高的灵活性。 5. 管理机构 : 社会保险由国家政府职能部门及其社会保险机构主管 , 具有强制性和公办性质。商业保险则由保险公司主办 , 属于市场化、私营性质。 属于市场化、私营性质。 总的来说 , 社会保险和商业保险在保障对象、性质、目的、保费负担者和管理机构等方面都存在明显区别。对于个人而言 , 社会保险是基础性的保障项目 , 而 商业保险则是社会保险的有力补充 , 可以根据个人需求和风险承受能力进行选择。 社会保险和商业保险的区别？ 应用能力评测：保险专业知识问答案例 社会保险和商业保险在以下九个方面存在区别 : 1. 性质 : 社会保险具有保障性

感需求类智能体已落地。但商 业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循环且 输出结果不一定符合需求，tokens 成本远高于普通 LLMs。  人工智能发展迅猛，智能体商业化落地：未来多方面推动人工智能发展，应用级 别智能体有望快速落地。国内各地相继出台关于人工智能的发展政策，推动其为 重要的研究方向。预计 2026 年国内人工智能市场规模超过 260 亿美元，全球人 执行任务的能力。这些能力不仅能提高工作效率，还能为用户提供更好的体验。 单智能体通过试错学习适用于简单任务，而多智能体则在复杂环境中通过合作或 竞争调整最佳策略。当前，智能体主要应用在自动化和情感需求等领域，但商业 化进程仍面临成本挑战，特别是在智能体交互过程中出现的错误循环和高 token 消耗问题。另外，中国政府积极推动人工智能的发展，各地相继出台相关政策。 预计到 2026 年，中国人工智能市场规模将超过 合国家政策支持以及各 大企业的积极投入，智能体技术将不断进步，特别是在算力快速增长的背景下， AI Agent 的发展前景更加可期。多模态智能体的出现，将进一步推动各行业智能 化应用的升级，智能体的商业化将迎来新的突破。  建议关注：AI 算力、模型和应用：寒武纪-U、海光信息、景嘉微、龙芯中科、浪 潮信息、中科曙光、神州数码、软通动力、中国长城、科大讯飞、中控技术、海 康威视、大华股份、

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 的影响，消费者对保险公司的期望也会越来越高。 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 流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改进算法，并以新的方式组合数据以发现趋势。 作的员工比例将会上升；68%的保险公司高管认为，人工智能将对他们的工 作产生积极影响。 流程管理：利用智能自动化颠覆商业模式 7 智能自动化不应该仅仅是将现有的人工流程自动化，弥补现有系统的缺点。 它应该从根本上重新定义这些流程，甚至是商业模式，以达到最佳效果。 保险公司已经开始使用机器人流程自动化(RPA)，这为之后的技术发展打下了 坚实基础——创建

在重视在线交互的场景中，智能助理能够提升沟通效 率和用户体验，创造商业价值 在 场景示例 线 （非穷尽） 交 互 需 求 度 鞋类箱包 日用百货 食品 家电数码 物业服务 家政维修 家居家纺 闲聊 领域知识专业度 医疗健康 金融理财 IOT 助 手 服装 我们利用人工智能技术打造了两款核心产品，提高客 户沟通效率和提升商业价值 提供语义、对话、推荐等技术解决方案 通过微信服务号为用户提供一站式、对话式的在线私 人助理服务 • 通过理解 - 交互 - 咨询 - 任务等环节 ，完成交易闭 环 个性化的需求如何更高效的被满足？ 如何提升基于交互的服务效率和服务体验？ 任务型对话机器人 商业智能 智能分组推送 个性化推荐 知识库 问答型对话机器人 领先的知识型交互机器人 最懂你的私人助理 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 Encode 、 Attend 、 Predict • 在大量标注数据的基础上，深度学习能明显提升语义理解、问答、 对话等模型的效果 • 现阶段，聚焦场景、人机混合的智能助理产品更有用户和商业价 值 The future is already here, ——it’s just not evenly distributed. THANKS

.................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 效果评估：通过关键绩效指标（KPIs）和数据反馈，定期评 估 AI 智能体的应用效果，并进行持续优化。 总之，商务 AI 智能体应用服务方案的设计与实施，不仅能够 帮助企业提升运营效率和决策质量，还能够为企业创造新的商业价 值和竞争优势。通过科学合理的设计和高效的执行，商务 AI 智能 体将成为企业数字化转型的重要推动力量。 1.1 背景与意义 随着全球化进程的加速和数字经济的迅猛发展，企业在日常运 营中 果，还能减少营销成本。例如，AI 驱动的推荐系统可以根据用户的 购买历史和偏好，推荐个性化的产品和服务，提升转化率。 综上所述，AI 智能体在商务场景中的应用具有重要的现实意义。 它不仅能够帮助企业应对复杂多变的商业环境，还能通过智能化和 自动化的手段，提升整体运营效率和竞争力。因此，制定一套切实 可行的商务 AI 智能体应用服务方案，对于企业在数字化时代的发 展至关重要。 以下是 AI 智能体在商务场景中的主要应用领域及其潜在效益

果开源软件达到闭源 80% 以上能 力，就足以压缩闭源的生存空间。 DeepSeek 能力能够比肩 OpenAIo1 ，开源使各行业机构能够轻松获取前沿模型能力， 且可直接进行私有化部署或商业化开发。 开源易获得： DeepSeek 使私有化部署模型也能够追平前沿闭源模型水 平 图表：闭源模型与开源模型的差距正在缩小 资料来源： Epoch AI ，中泰证券研究 所 资料来源： AI AI 应用的三个层次 金融行业人工智能的三层价值创造 资料来源：中泰证券研究所 13 n 降本增效场景通常基于大模型的生成能力，进行人力替代或赋能，在银行业 AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长， 而当下智能客服难以覆盖全部服务场景。如工商银行在远程银行业务中将知识搜索与大模型生成能力结合，实现基于实 银行的风险管控能力。 n 重庆农村商业银行借助腾讯云大模型知识引擎的能力，率先在企业微信上线基于 DeepSeek 模型的智能助手应 用 “ AI 小渝” ，成为全国首批接入 DeepSeek 大模型应用的金融机构，也是首家通过知识引擎构建基于 DeepSeek 的联网应用的金融机构。 重庆农村商业银行将利用 DeepSeek 的模型能力，结合实时联网搜索以及

..105 5.2.2 行业标准与认证.......................................................................107 6. 商业模式................................................................................................. 业的广泛应用，推动了企业对大型模型（大模型）解决方案的日益 需求。随着深度学习和自然语言处理技术的突破，许多企业意识 到，通过利用大模型，可以显著提高产品的智能化水平，提升效 率，降低人力成本。与此同时，作为一种新兴的商业模式，软件即 服务（SaaS）平台的兴起，为企业提供了灵活、可扩展的解决方 案，使其能够在传递人工智能价值的同时，降低技术门槛。 大模型 SaaS 平台的核心在于能够将复杂的人工智能模型转化 入了强大的动力。在这一背景下，大模型（如 GPT、BERT 等）因 其强大的自然语言处理和生成能力，逐渐成为了技术创新的核心。 大模型通过对大量数据进行训练，能够实现文本理解、情感分析、 自动创作等多种应用，为企业提供了新的商业机会和解决方案。 随着云计算的普及，企业对软件即服务（SaaS）模式的需求不 断增加。SaaS 平台作为一种灵活、高效的应用交付方式，能够降 低企业的 IT 成本，提高业务的灵活性。将大模型与

埃森哲资深董事总经理、全球供应链与运营战略主管 克里斯·麦迪威特（Chris McDivitt） 埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管 斯戴芬·梅尔（Stephen Meyer） 埃森哲商业研究院供应链与运营研究高级总监 实现自主智能供应链 3 目录 挑战催生变革， 供应链亟待重塑 通向自主智能供应链 自主智能供应链的挑战 实现运营绩效的全面突破 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企 业，则将面临日益严峻的生存挑战，甚至可能被市 场无情淘汰。面对这场席卷而来的自主化变革，是 选择引领未来，还是被动等待？这已是企业决策 选择引领未来，还是被动等待？这已是企业决策 者亟需厘清的议题。本篇洞察报告将提供清晰的 路线图，助力您在这场关键的重塑中把握先机。 实现自主智能供应链 5 挑战 催生变革， 供应链 亟待重塑 企业正逐渐意识到，传统商业增效策略的回 报日益递减，无论是规模经济、全球化，还是精益 生产和六西格玛TM，这些都催生出了对开辟新价 值来源的迫切需求。 与此同时，线上消费交易额急剧攀升，供应链 所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费

• 某央企董事长在开年第一天即召集全管理层会议， 开展 AI 全面赋能生产运营工作部署 • 中石油、中石化、南网、星网、中广核、中铝等央 国企均在拥抱对接或重新研判 DS开源策略全面冲击基础模型商业模式，将大厂在C端、B端过去一年构建的技术优势拉回同一起跑线 ，市场竞争从一阶段比拼模型能力，进入比拼应用、数据、工程化交付能力的第二阶段 -11- 目录 Contents 02 03 势 ① AI技术与知识产权流动禁令：法案禁止从中国进口或向中国出口任何与AI相关的 技术或知识产权，包括芯片（GPU、CPU等）、存储设备、操作系统、云计算服务等 核心硬件和软件，以及版权、专利、商业秘密等知识产权。 ② AI研发合作全面禁止：美国公民、绿卡持有者及机构不得在中国境内从事AI研发， 也不得与中国的“受关注实体”（包括高校、企业、政府机构等）及其海外子公司合 作。 ③ 对华AI 和互动问答，生动呈现 中华文明优秀成果。 通过文物元素属性创 作，生成民族服饰； 传播与创作中华文化 。 基于大模型创作生 成汉服、游戏、卡 牌等数字文创产品 ，并实现自定义换 脸，支持商业化互 动内容与应用。 文创大模型，助力外文局/文联发展数字文创产业 大模型赋能文博文创 n 联通数智公司联合在线公司等团队打造元景文博文创大模型，助力国博、外文局等文物创新应用 -28- DS应用落地同样面临挑战

高度的灵活性，能够轻松转换为纯文本语料库或图像文本对的形式，以满足不同领域研究 与应用的多元化需求。 1.1.2 算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模 �� （3）量子计算的探索 虽然量子计算在商业应用中还处于早期阶段，但其在某些特定任务上展现出的巨大 潜力已经开始引起关注。量子计算机具有超快的计算速度和巨大的并行处理能力，在处理 复杂数学问题上具有天然的优势，这使得量子计算在未来有可能成为大模型训练的重要 （6）闭源与开源模型的动态平衡 随着大模型技术的普及，越来越多的企业和研究机构开始开放其模型和算法，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 促进了不同领域间的交叉融合，为解决复杂问题提供了更多可能性。总之，开源大模型不 仅是技术创新的象征，还促进了知识的共享和协作，更是人工智能领域开放合作精神的 体现。 从深邃的科学探索到广泛的商业实践，在过去的一年中，大模型技术展现了其巨大的 潜力，并开始逐步转化为现实生产力的重要驱动力。尽管整体上这些应用仍处于初期阶段， 但它们在多个领域的突破已初现端倪。 最近一年，大模型技术在各行