的技术解决方案，减少未来技术债 务。例如，通过智能架构设计，银 行可以更灵活地应对未来技术变化， 降低因技术更新导致的额外成本。 12 组织能力与人才建设 复合型数字人才梯队培养计划 多层次人才培养体系 01 建立覆盖初级、中级、高级数字人才的培养体系，包括技 术研发、数据分析、架构设计等多个领域，确保人才梯队 的完整性和持续性。 定制化培训课程 02 根据银行数字化转型的具体需求，设计定制化的培训课程， 涵盖大模型技术、企业架构建模、敏捷开发等前沿知识， 提升员工的专业技能和创新能力。 实战项目经验积累 03 通过参与实际数字化转型项目，让员工在实践中积累经验， 提升解决复杂问题的能力，同时通过项目复盘和总结，持 续优化人才培养方案。 激励机制与职业发展路径 04 建立完善的激励机制和职业发展路径，包括绩效考核、晋 升通道、薪酬福利等，激发员工的学习动力和职业成长潜 力。 扁平化管理结构 减少管理层级，优化决策流程，提升组织响应 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 高校合作与人才培养 产业链生态共建 科研机构联合创新 开放平台与创新孵化 与高校建立紧密的合作关系，共 同开展数字金融、大模型技术等 领域的研究和人才培养，为银行 输送高质量的专业人才。 与金融科技公司、技术供应商等 产业链上下游企业建立合作伙伴 关系，共同构建数字化转型生态，

标。实施全面的安全协议（如供应商安全审计和 高级多因素身份验证），能够确保数据和系统在 日益复杂的威胁面前保持安全。 投资关键的AI赋能技术 重塑人与技术的协作模式 向自主智�供应链转型成功的关键在于企业 如何培养人才，以适应这场重塑工作体验、学习方 式和技能再造的劳动力变革。供应链专家应尽早参 与进来，以便在使用和优化这些系统的一线员工之 间建立信任。技术本身无法保证转型成功，必须通 过持续的反馈循环，结合员工的参与，才能确保设 例如，根据员工当前所处的数字化发展阶段，提供 有针对性的培训等个性化的技能提升项目。领导 者还可以将受欢迎的员工培养成推动变革的“标 兵”或“达人”。有了变革工具和领导层的支持，他 们能够提升转型过程中员工的参与度和信任度。 系统运作方式及其决策过程的透明度和可解 释性，也将有助于在员工中建立信任。有效的人工 监督，辅以通过严格验证将员工培养成为优秀的 数据管理者，将有助于防止侵蚀信任的偏见和不 准确性。克服对AI和自主化系统中的信任问题，将

随着数智化转型的推进，保险公司对技术人才的需求日益增加。然而，高素质的技术 人才相对短缺，尤其是在人工智能、大数据分析等领域。人才短缺不仅增加了保险公司的 运营成本，也影响了他们在技术创新和市场竞争中的表现。保险公司需要通过培养和吸引 技术人才，提升自身的技术创新能力。 数智化转型不仅是保险企业应对当前挑战的必然选择，更是实现长远发展的必由之 路。面对日益激烈的市场竞争和不断变化的客户需求，保险企业必须加快数智化转型的步 高等挑战。数字技术应用面临着合规要求下的法律和监管挑战，以及各种信息安全风险。 发展不均衡的数字化技术进一步加剧数字鸿沟问题；同时，需要大量成本投入的数字化技 术制约着中小企业发展， “保险+科技”这一复合型需求也带来人才培养的新挑战。 保险行业作为金融领域的重要组成部分，正经历着前所未有的数字化转型变革。这不 仅涉及技术层面的革新，还包括业务模式的创新和市场策略的调整。 （1）技术层面的革新 大数据与人工智能： 设，助力数字岗位快速落地；由华为 提供了大模型高效推理框架⸺Mindie，经太保多个项目验证，推理速度可达到A100芯片 0.9-1.1倍；同时，太保与华为在AI Agent、场景孵化、AI人才培养等方面持续开展交流，实现 了联合创新。同时，太保联合科大讯飞展开了多项合作，由科大讯飞提供了私有化大模型 及配套训推工具，主要包括讯飞65B、175B通用基础大模型；通过提供企微托管平台，提供

互联网 + 智慧党建平台解决方案 1 方案简介 智慧党建平台  以“互联网 + 云计算 + 智慧党务”为核心，融合 AI 人工智能技术， 打造集党务公开、人才管理与培养、党员发展及管理、党建工 作展示、党员考核、沟通交流等多种功能于一体的综合型党建 党务平台。  依托该平台可实现线上线下各类组织活动的开展和管理，实现 党务工作全过程留痕，助力基层党务工作平台化、数据化、规

医疗影像辅助诊断准确率大幅提高  制造业智能生产线降低运营成本 此外，我国的人工智能政策环境也为行业发展提供了强有力的 支持。从国家层面上，政府出台了一系列政策来促进人工智能技术 的研发和应用，涉及资金投入、人才培养和技术创新等多个方面。 这使得人工智能行业的发展得到了良好的土壤。 根据《全球人工智能发展报告》的数据，目前全球主要国家在 人工智能技术上的投入占各国科技预算的比重普遍超过 10%；而中 国 中型企业 成长版 2000 24000 15 个模型，进阶服务，1 年支持， 高级数据分析工具 大型企业 定制版 待定 待定 无限模型，定制服务，全天候支 持，专属客服 第三，注重线上营销和客户培养，通过内容营销、网络研讨会 和社交媒体推广等手段，提高品牌知名度和吸引潜在客户。我们可 以定期发布行业白皮书、成功案例和技术博客，展示我们的专业水 平和使用案例，这不仅有助于建立品牌信任度，还能吸引潜在客户 能通过分 享吸引目标客户，增强客户对品牌的信任度。 4. 电子邮件营销：建立潜在客户数据库，以定期发送产品更新、 行业新闻和促销活动邮件。个性化的邮件内容能够有效提高客 户的打开率和点击率，培养客户关系并推动成交。 5. 在线广告：在聚合目标客户的行业网站、社交平台及搜索引擎 投放精准广告。使用精准定位技术，确保广告展示给对大模型 SaaS 解决方案感兴趣的用户。可根据广告的点击率及转化率

以智能制造领域例 ， 预计到 2025 年人才需求将达到 900 万人 ， 面临 高 达 450 万人的人才缺口 ， 中国亟需加强未来 产业 相关领域的人才培养和引进 产业经济面临机遇 · 市场需求是驱动产业经济发展的关键因 素 全球经济发展，产品和服务的需求不断变化和 升级，为产业经济提供了广阔的发展空间 · 技术进步是推动产业经济发展的重要力量

开项目进展会议、使用项目管理工具等，确保信息的透明与共 享。 5. 设置绩效评估体系：建立团队成员的绩效考核指标，定期进行 评估与反馈。这能够帮助提升团队的积极性和工作效率。 6. 团队文化建设：培养团队的协作精神和创新意识，鼓励成员积 极提出改进意见和创新方案，以达到团队整体目标。 由于团队的成功组建与否直接影响项目的顺利进展，因此在这 一环节需要高度重视并投入足够的时间和资源，确保各个角色的有 大模型，城市轨道交通行业需建立多方协作 机制，包括但不限于以下几个方面： 1. 数据共享与整合：行业内部及相关部门间建立数据共享平台， 实现多维度数据的整合与分析。 2. 人才培养：重视 AI 人才和技术的引进与培养，通过培训与实 习等方式提高现有员工的技能水平。 3. 设备升级：对现有设备进行升级，增强数据采集与传输能力， 为 AI 模型的训练提供足够的原始数据支持。 4. 安全保障 更加高效的数据分析 工具和算法，建立健全数据采集和处理的标准化流程，以便于后续 的 AI 模型训练和应用。 其次，强化 AI 大模型的落地实施，需要在技术、人才和管理 上形成合力。公司应优先培养一支懂技术、懂业务的复合型人才队 伍，通过内部培训与外部合作相结合的方式，确保员工能够掌握 AI 相关技术，进而推动应用的有效落地。同时，制定完善的管理规范 与流程，确保 AI 应用项目的顺利推进。

 法规合规性  技术集成和系统兼容性  人才和技能缺口 综上所述，DeepSeek 在金融银行的应用面临多重业务挑战， 成功实施需要综合考虑数据安全、质量、法规合规、技术集成和人 才培养等多个方面。 6.2.1 业务需求变化 随着金融市场的不断发展和技术的快速进步，银行业务需求呈 现出多样化和复杂化的趋势。首先，客户对个性化服务的需求日益 增加，传统的标准化服务模式已无法满足客户的期望。银行需要能 合规性与监管：随着金融监管的日益严格，DeepSeek 将严格 遵守相关法律法规，确保技术应用的合规性。同 时，DeepSeek 还将支持金融机构进行合规性审查，降低监管 风险。  技术培训与人才培养：为了充分发挥 DeepSeek 的技术优 势，未来需要加强对金融从业人员的技术培训，提升其对人工 智能技术的理解与应用能力。  跨行业合作：DeepSeek 将与金融科技公司、高校研究机构等 法能有效利用这些数据进行学习和预测。同时，应加强数据隐私保 护措施，遵守相关法律法规。 培训与文化建设也是不可忽视的一环。组织针对 DeepSeek 技 术的培训，提高员工的技术理解和应用能力，同时培养数据驱动决 策的文化，增强组织的技术创新能力。 监控与评估是保证项目持续改进的重要环节。建立项目实施的 KPI 指标，如处理效率提升、客户满意度改善等，定期评估项目成 效，并根据评估结果进行必要的优化调整。

等传统工具，对智能体的交互方式（如自然语言查询）适应 困难。 3. 价值感知不足：基层人员可能认为智能体仅增加额外工 作量，未能直观理解其对底稿自动生成、异常检测等场景的提效作 用。 应对措施 ” 建立分阶段用户培养体系，采用 认知-体验- ” 赋能 递进策略： 1. 认知重塑 o 开展案例工作坊：展示智能体在应收账款函证、存货监 盘等场景的实际应用效果，对比传统方法耗时（如下 表） o 设置技术透明模块：在智能体界面中嵌入可解释性组 设计阶梯式培训体系，分三个阶段实现能力迁 移： 1. 基础操作层：2 周集中培训，掌握智能体交互指令集 2. 分 析决策层：4 周实战演练，学习模型结果校验方法 3. 战略规划层： 季度研讨会，培养 AI 审计流程设计能力 合规性保障 组建跨部门合规委员会，每月更新风险控制矩 阵。智能体决策流程内置监管规则引擎，自动匹配最新审计准则。 ” 关键审计结论需经 智能体+ ” 高级审计师 双签机制确认，留痕数据 监管接口层：自动适配各国审计准则 ” 人才结构转型将成为必然趋势。未来审计团队将演变为 智能 体训练师+领域专家+ ” 合规专员 的新型组合，其中智能体训练师需 要兼具审计专业知识和机器学习技能。这种转变要求行业加速人才 培养体系建设，建议建立联合认证机制，在 3 年内实现 30%现有审 计人员的技能升级。技术伦理和数据安全也将成为重点关注领域， 需要开发专门的治理智能体来监控算法偏见、确保数据隐私，并建 立审计 AI

1. 数据共享机制：建立开放的生态环境数据共享平台，鼓励数据 的收集、整合与共享，以便多模态 AI 模型能在更大范围内进 行训练和应用。 2. 人才培养：加强对多模态 AI 及生态环保相关领域专业人才的 培养，通过高校与企业合作，培养复合型人才，提升整体技术 水平。 3. 公众参与：鼓励公众参与生态环保行动，通过线上线下活动， 提高公众的环保意识与行动力，形成全社会共同参与的良好氛