些在迈向自主智能化系统的过程中践行了其 中一项或多项的企业而言，初步成效已经显 现。我们将在后面的章节中详细阐述每一项 举措。 实现自主智能供应链 8 何为自主 智�供应链？ 供应链的完全自主化不单单指孤岛式的自 动化。传统的自动化系统遵循预设指令，且需要 人工监督。以普通汽车的定速巡航控制功能为 例，它能自动保持设定速度，但仍需人工干预转 向和刹车。 相较之下，自主化系统虽包含一定程度的自 行任务。例如，已在部分城市投入使用的全自动 驾驶汽车，具备自主驾驶能力，并能完全掌控车 辆，几乎不需要驾驶员介入。 8 实现自主智能供应链 实现自主智能供应链 9 The journey towards autonomy implies a true transformation along 4 maturity steps 25% 50% 75% 完全自主化 增强型决策 自动化 人工驱动 Autonomy 改进，从而提升整个组织的集体智慧。 实现自主智能供应链 10 自主化征程： 当下现状与未来十年 我们的调研显示，大多数企业才刚刚开始探 索和部署自主化能力。尽管约25%的受访企业已 开启自主化征程，但在从0（完全人工）到100% （完全自主）的指数体系中，供应链各项活动的自 主化成熟度中位数仅为16%（平均成熟度则为21%）。 预计在未来五到十年内，该成熟度中位数将大幅 提升至42%。 为了更深入地理解如何向更高自主化水平迈

[Honnibal 2016] 3. Attend 4. Predict 1. Embed 2. Encode • 将每个词或字映射为向 量 深度学习的应用：意 图识别 l 基于深度学习，完全数据驱动，无需特征工程 l 效果明显优于传统机器学习模型 l 在 20 多个领域下准确率可达 96% Softmax Attention 输入文本 - LSTM - LSTM LSTM ■ 深度学习的应用 ：实体抽 取 l 基于深度学习，完全数据驱 动，无需特征工程 l 方法通用，适用于多种领域 不同类型的实体抽取 l 效果明显好于传统方法 l 从非结构化的对话中挖掘结构化的知识 l 将知识进行沉淀和统一维护 l 目标 核心 价值 [Wu 2017] 候 选 回 复 用 户 问 题 上下文 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 目 录 完全用机器来理解人类语言仍面临诸 多挑战 模糊的 语义内容 复杂的 知识处理 个性化的表 达方式 歧义 上下文 复杂背景 个性化 错误 同义 明天飞北京，订两晚酒店，老习惯

应用能力评测：保险营销及服务应用案例 在此情况下，客服人员需要强调保险产品的价值、特点和差异，确保客户能够理解产品定价的原因。以下是建议的话术内容： 客户：你们卖的保险比别人家的保险贵，我不想买了。 客服：感谢您的反馈，我完全理解您的关心。在选择保险时，价格确实是一个重要的考虑因素。但除了价格，保障的内容、服务质量、赔偿速度等都是非常 重要的因素。我们的保险产品定价考虑了这些因素，以确保为您提供最高的价值和最好的服务。 专家点评 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔 实时质检 从本次调研呈现的结果来看， AIGC 在保险行业应用层面的表现尚未完全成熟，但 AIGC 为保险业务场景深度赋能 的 潜力已然显现，保险机构借势 AIGC 拥抱人工智能浪潮、实现飞跃的趋势已势不可当。 随着今年 8 月《生成式人工智能服务管理暂行办法》的落实，监管体系日益完善，

此，他们可能需要从根本上改变外包的方式。 保险公司需要严格把控人工智能的应用，以确保信任度和透明度，特别是考 虑到数据的敏感性。这意味着要为人工智能的使用制定严格的指导方针，以 及完全符合法规的流程。 调研数据同时显示，52%的保险公司高管认为，人机协作对于实现他们的核 心战略非常重要；61%的保险公司高管预计，未来 3 年，需要与人工智能合 作的员工比例将会上升

似的数据记 录，确保每条数据在知识库中的唯一性。以下是数据去重的具体实 施方案。 首先，数据去重的核心步骤是定义重复数据的标准。通常情况 下，重复数据可以分为完全重复和部分重复。完全重复是指两条或 多条记录在所有字段上完全一致，而部分重复则是指记录在关键字 段（如标题、作者、摘要等）上高度相似，但某些次要字段可能存 在差异。因此，需要根据数据的特点和应用场景，明确哪些字段是 去重的关键字段。 数据加载与初步筛选：从原始数据源中加载数据，并根据预先 定义的关键字段进行初步筛选。对于文本数据，可以使用哈希 算法（如 MD5 或 SHA-256）对关键字段进行编码，生成唯一 的哈希值，从而快速识别出完全重复的记录。 2. 相似度计算与阈值设定：对于部分重复的数据，需要通过计算 相似度来判断是否属于重复数据。常用的相似度算法包括 Jaccard 相似系数、余弦相似度、编辑距离等。根据业务需 求，设定一个适当的相似度阈值（如 Kafka 或 Flink，确保 数据能够快速进入知识库并进行处理。然而，实时更新对系统 性能和资源消耗要求较高，需确保硬件和网络条件的支持。 2. 准实时更新：适用于对时效性有一定要求但不需要完全实时的 场景，如社交媒体动态或商品库存更新。准实时更新通常在固 定时间间隔（如每分钟或每小时）内进行数据同步，具体间隔 可根据业务需求进行调整。这种模式在时效性和资源消耗之间 取得了较好的平

模型与外部世界的标准化交互 通过统一的标准为模型提供 更加简单，可靠的数据交互 能力。 Official MCP Registry 的取舍 要解决的问题 1. 三方的registry无法提供完全的 MCP Server 集合 2. MCP Server的维护者需要在多 个平台维护自己的MCP Server的 元信息 3. MCP 客户端需要一个可信来源 的的MCP Server的安装和使用说

广泛的研究和应用。闭源模型通常具有更好的性能和更少的公开数据泄露风险，但这也限 制了学术界和中小企业的参与。例如，OpenAI的GPT-4模型在自然语言处理任务中表现出 色，但其模型细节和训练数据并未完全公开，限制了其他研究人员对其进行进一步的研究 和优化。 开源模型：开源模型如Meta的LLaMA3和阿里的Qwen2-72B模型，为研究人员和开发 者提供了丰富的资源。通过开放访问和使用，研究人员可以更容易地掌握先进的模型架构 使用的评测集， S-Eval也可以用于测评保险集团内部的自研大模型，加速提升大模型底座能力。 S-Eval具有以下三大特征： ① 公平公正 S-Eval注重保持中立和客观的测评理念，评测过程完全自动化，避免了人为评估带来 的不确定性，确保了评测结果的准确性和公正性。 ② 契合保险行业大模型实际应用需求 通过构建多维度、多视角和多层次的评测体系，S-Eval真实模拟了保险行业中大模型 过程不可信、决策输出错 误甚至运行故障。在保险行业中，这种风险可能导致敏感信息的泄露和系统的安全漏洞。 （6）对抗攻击威胁。攻击者可能构造出高度隐蔽的对抗样本数据，通过巧妙设计误导、 影响乃至完全操控大模型，使其在保险决策中产生错误输出，严重时甚至导致系统瘫痪， 给保险业务带来不可估量的损失。 4.3.1 安全风险 �� �� （1）模型鲁棒性增强。这主要依赖于采用更加多样化的数据集、实施模型集成以及对

维体验，相关产品已通过多方国际安全认证。未来，全球各节点都会全面部署搭载至强 ® 6 性能核处 理器的 ECS g�i 实例产品，结合各节点前期持续使用的英特尔 ® 至强 ® 系列处理器，用户完全无需 担心系统和数据的平滑迁移问题。阿里云 ECS g�i 产品及其配套的全球化、体系化服务能力，将为中 国企业的国际化战略提供以下强大保障： 全球部署：除上述全球数据中心和可用区资源外，阿里云还拥有超

围。升级内容和优先级将根据风险、业务影响和技术复杂性进行排 序，形成详细的升级清单。 在升级实施前，需制定详细的测试计划，包括单元测试、集成 测试和性能测试，确保新版本的功能和性能满足预期。测试环境将 完全模拟生产环境，测试数据需经过匿名化处理以符合数据安全要 求。测试通过后，升级将在预生产环境中进行验证，确保无重大缺 陷后再部署到生产环境。 升级过程中将采用灰度发布策略，逐步扩大升级范围，以降低 记录所有检查结果及采取的改进措施，建立完整的合规档案。 最后，为了确保合规检查的有效性，建议采用流程图来明确检 查流程，如下所示： 通过上述流程和措施，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统 中的部署不仅高效，而且完全符合各项法规和合规要求，保障银行 及客户的合法权益。 15.3 合规报告 在部署 Deepseek 大模型于银行系统的过程中，合规报告是确 保所有操作符合相关法律法规和行业标准的重要工具。合规报告的 有功能模块均通过了测试，未发现重大缺陷。 性能测试方面，我们对系统的响应时间、并发处理能力以及系 统稳定性进行了评估。测试结果表明，系统在高峰期能够处理超过 1000 个并发请求，平均响应时间低于 2 秒，完全符合银行的业务 需求。此外，系统在连续 72 小时的负载测试中未出现任何崩溃或 性能下降的情况，证明了其极高的稳定性。 安全性测试是验收过程中的重点之一。我们对系统的数据加 密、用户身份验证

运力建设现状、模型能力及发展环境，加速提升综合算力效能，推 动地区经济与社会的全面数字化转型，缩小东、西部算力发展水平 差距，促进区域协调发展。 引导资源合理配置。当前我国算力生态仍较“碎片化”，算力的 需求与供给之间不能完全精准适配。对我国进行综合指数分析可以 为算力中心的规划布局提供参考，避免投资浪费，使资源能够更好 地满足算力发展需求，提高资源利用效率。 （二）综合算力指数 综合算力指数 13 省级行政区综合算力指数