能风控等 交通银行 办公助手、客服问答等 邮储银行 研发测试、运营管理、客户营销、智能风控、消费者权益保护等 中信银行 落地代码生成、智能操作等 平安银行 零售风控、零售贷款审批、运营管理、消保降诉、汽车金融等 招商银行 零售、批发、中后台 北京银行 宣传文案、智能周报、文章翻译、会议纪要等 江苏银行 智能客服、智能文档助手 杭州银行 知识问答、办公助手 n 在生成式人工智能落地

核心功能优先，增值模块迭代 原则。以下是 分阶段执行方案： 第一阶段：系统对接与基础功能部署（第 1-4 周） 完成 CRM 系统 API 权限配置与数据沙箱环境搭建，重点保障客户数据隔离安 全。技术团队需在首周内输出接口文档并确认以下关键指标： • 日 均 API 调用容量：≥50 万次 • 数据字段映射准确率：100% • 响应 延迟：<800ms 第二阶段：模型微调与业务场景验证（第 27%，理财经理工作效率提高 40%。关键实现路径包括：通过 API 对接客户数据库，建立客户画像向量库；部署意图识别模块处 理自然语言查询；配置合规检查中间件确保输出符合监管要求。 零售行业典型案例显示，某跨国快消品牌利用 DeepSeek 模型 增强其 CRM 的促销效果预测能力。系统可分析历史订单数据、门 店地理信息和天气数据，生成最优促销方案。具体数据对比如下： 指标 传统模型 DeepSeek 模 损耗周期，主动推送维护套餐。某制造业客户案例显示，该功能使 设备续保率提升 28%。 生态协同扩展 数据资产变现：在客户授权前提下，构建匿名化行业洞察报告 服务。通过聚合分析客户行为模式，为快消行业提供区域消费趋势 预测，测试阶段平均预测误差率<8%。 全球化支持：开发低延迟多语言引擎，支持英语、西班牙语等 6 种语言的实时对话分析，同步适配本地数据合规框架（如 GDPR、CCPA）

统将实现多层次的安全防护机制，包括数据加密、访问控制、身份 认证与审计日志等，确保数据的安全性与合规性。 最后，项目将制定详细的测试与部署计划，确保系统的稳定性 和可维护性。测试计划将包括单元测试、集成测试、性能测试与安 全测试等多个阶段，部署计划则将涵盖本地部署与云部署两种模 式，支持弹性扩展与自动化运维。 综上所述，本项目范围广泛且切实可行，涵盖了从数据处理到 智能算法再到用户界面的全流程开发，为企业提供了一套完整的深 WebSocket 两种形式。API 网关负责统一管理外部请 求，提供身份验证、流量控制、日志记录等功能。接口设计需遵循 以下原则： - 安全性：采用 OAuth 2.0 协议进行身份验证，确保接口访问的安 全性。 - 性能优化：通过 API 网关实现请求的负载均衡和缓存，提升接口 响应速度。 - 版本管理：接口需支持版本控制，确保向后兼容性。例如，使 用/api/v1/和/api/v2/区分不同版本。 天，用于快速恢复近期数据；中期备份保留 30 天，用于应对较长时间内的数据恢复需求；长期备份则保留一 年以上，主要用于满足审计或法规要求。各级备份应分别存储在不 同的介质中，例如本地磁盘、网络存储和云存储，以提高数据的安 全性。 为了确保备份数据的可用性，需定期进行备份验证。通过模拟 恢复操作，确认备份文件的完整性和可恢复性。同时，建立自动化 监控与报警系统，实时监测备份任务的状态，及时发现并解决备份 失败或异常问题。

准控制来提高生产速度并减少错误。 回顾国内供应链近十年的发展历程，大部 分龙头企业通过ERP的实施落地，在当时已具 备线上化、自动化能力，从而推动企业向数字 化供应链的探索。高科技电子行业及快消零售 行业的数字化变革已经初具成效，AI算法嵌入 流程辅助决策；伴随DeepSeek等生成式AI技 术的普惠，数字化的领头羊们已开始加速规划 自主化能力与落地探索。 10 实现自主智能供应链

暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 公司，如阳光、人保、平安、国寿、泰康、瑞再、安盛、安联等，纷纷投身于大模型技术的研发 与应用，积极探索其在保险业务中的无限可能。阳光保险集团作为行业的先行者和探索 者，于2023年初率先启动了“阳光正言GPT大模型战略工程”，旨在通过大模型技术的深度 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 126 5.2.2 安盛集团· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 128 5.2.3 安联集团· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 108 华农保险大模型微调效果· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 111 众安AIGC中台-众有灵犀· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 113 信美大模型保险垂直应用演进· · · · · ·

确保用户体 验。  集成风险管理模块，能够识别并防范潜在的欺诈行为。 此外，模型还需与银行现有的 IT 系统无缝集成，包括核心银 行系统、客户关系管理系统（CRM）、数据仓库等，确保数据的安 全性和一致性。模型应支持 API 接口，方便与其他系统的数据交换 和业务协同。 最后，模型在部署过程中需严格遵守金融行业的合规要求，包 括数据隐私保护、反洗钱法规、客户信息保密等。模型的设计和训  灾难恢复：制定 BCP，采用异地多副本备份，定期恢复演 练。  安全培训：定期进行安全培训，提升全员安全意识和操作规 范。 通过以上措施，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的安 全部署和运行，有效保护客户数据和金融交易的安全。 2.4 性能需求 在银行系统中部署 Deepseek 大模型时，性能需求是确保系统 高效运行和满足业务需求的关键。首先，系统需要具备高并发处理 具。 - 服务层：微服务架构、API 网关、负载均衡、容灾备份、安全控 制。 - 应用层：智能客服、风险管理、系统集成、业务流程优化。 通过上述设计，系统能够高效支持银行业务需求，同时满足安 全性、可扩展性和性能优化的要求。为便于理解，以下是系统架构 的层次关系图示： 最终，该架构设计不仅能够满足当前业务需求，还具备良好的 扩展性，为未来业务场景的拓展和技术升级奠定基础。 3.1

安全性与合规性：商务 AI 智能体在设计时需严格遵守数据安 全和隐私保护的相关法律法规，确保数据在采集、存储和处理 过程中的安全性。例如，智能体可以采用加密技术保护敏感数 据，并通过权限管理机制控制数据访问。 在具体应用中，商务 AI 智能体的表现可以通过以下关键指标 进行衡量：  任务执行效率：智能体完成特定任务所需的时间与资源消 耗。  客户满意度：通过智能体服务后，客户的反馈和满意度评 的个人信息安全，防止信息泄 法律法规名称 关键条款 业务操作要求 露、损毁或者丢失。 数据安全法 第二十一条 数据处理活动应当符合国家数 据安全标准，采取技术措施和 其他必要措施，保障数据安 全。 个人信息保护法 第二十五条 个人信息处理者在处理个人信 息前，应当明确告知个人信息 的处理目的、方式、范围等事 项，并取得个人的同意。 通过上述措施和要求的实施，可以确保商务 AI 基于以上发现，我们建议企业在部署 AI 智能体时，重点关注 以下几点： - 明确业务目标：确保 AI 智能体的设计与企业的核心业务需求高 度匹配。 - 加强数据治理：建立完善的数据管理制度，确保数据的质量和安 全性。 - 培养 AI 人才：通过内部培训和外部引进，打造一支具备 AI 技术 能力的专业团队。 - 注重用户体验：在设计和实施过程中，始终以提升用户（包括内 部员工和外部客户）体验为核心目标。

（CPU、内存、磁盘、网络）、交易系统的延迟与吞吐量、数据源 的稳定性和完整性等。通过设置多级阈值告警机制，及时发现潜在 问题并采取相应措施，避免对交易策略的执行产生不利影响。 其次，制定定期维护计划，包括但不限于系统更新、补丁安 装、数据库优化和备份恢复策略。对于核心模块，如策略引擎、风 控系统和数据接口，需进行每周的全面检查与性能测试，确保其在 高频交易环境下的稳定性。同时，定期清理冗余数据，优化存储结 构，保障系统的长期高效运行。 经验、解决问题，并持续提升量化交易技能。 为确保培训效果，每个阶段结束后将进行考核，考核方式包括 书面测试和实际操作评估。通过考核的用户将获得相应等级的认 证，并可以解锁更多的平台功能和服务。以下是培训计划的时间安 排表： 培训阶 段 培训内容 培训形式 考核方式 认证等 级 基础培 训 平台操作、策略编写与回 测等 线上视频、实时演 示 书面测试 初级认 证 高级培 训 复杂策略构建、风险管理 的使用费以及相关开发工具的采购，年度费用约为 20 万元。技术 开发团队的组建费用包括招聘资深量化分析师、数据科学家和软件 工程师，初期人力成本预计为 200 万元。 其次，运营成本主要包括数据订阅费、模型维护费以及电力消 耗。数据订阅费是量化交易的核心支出之一，涵盖股票市场数据、 新闻数据以及宏观经济数据等，年度费用约为 50 万元。模型维护 费涉及对 DeepSeek 模型的持续优化和更新，以确保其适应市场变

件 服 务 系 统 也 是 在 同 步 跟 进 。 软硬一体化解决方案 全联接、数字化、安全、智慧、绿色 智能运营平台 可视、可控、可管 配 智慧工单 设备监控 智能安防 智能停车场 智能门禁 智能照明 事件监控 决策支持 智能消防 智慧能源 软 硬 兼 施 综合态势 联动指挥 智能电梯 BMS IBMS 系统结构 客 与 信 息 发 布 会 议 管 理 平 台 PC 端 移动端 边缘计算与网关 综 合 安 防 平 台 智 慧 食 堂 平 台 门 禁 控 制 器 体 化 设 备 切块建设 模块化解决方案 实施路径 产品交付 打造生态链 目标客户 第 章 与 信 息 化 建 设 结 合 分 阶 段 建 设 与 验 收 智 慧 城 市 综 合 安 防 平 台 PC 端 设备管理 (BMS) 移动端 内部联动 外部指令联调 切块建设 PC 端 大屏呈现

分析师：华魏 是否实施：计划 支付方式：发行股份、支付现金 被收购公司：背景久安建设投资集团有限公司 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