自动编程可辅助研发人员自动生成代码，提高研发效率和质量，目标成为研发人员必 备的编程工具，产品能力覆盖大部分研发场景，并逐步将产品打造为在部分关键场景能完 全自主的AI软件工程师。研发的辅助编程“常青藤”工具已覆盖全部研发岗位，涵盖通用编 码、注释、测试多场景，具体包括生成代码片段、解释历史代码、生成注释、生成单元测试、 查找bug、安全检测、性能优化、生成标准后台模块等内容。目前已形成“工具+智能体+可 跨模型” ，为 高效开发前台数字岗位提供支撑；四是建设行业首个具备服务能力和专业深度的数字劳 动力Agent。 中国太保分两阶段实施。一是“搭台”阶段，即基础设施建设阶段。本阶段包括三部分 工作：一是搭建高性能算力平台，支持大模型的训练与推理；二是通过建设和完善基座及 领域大模型，提升大模型的综合能力；三是通过集约化建设大模型中台，沉淀可复用的能 力，为高效开发数字岗位提供支撑。二是“唱戏”阶段，即应用建设阶段。本阶段旨在针对各 段。本阶段旨在针对各 5.1.6.1 大模型技术布局 个业务条线的业务场景，完成数字劳动力岗位技能设计和研发，为业务岗位赋能，创造业 务价值。 模型建设上，太保与华为、科大讯飞组成联合攻坚团队。太保联合华为形成了大模型 平台“1+2+N”的总体建设方案，实现整体规划、分批建设，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

人才产生影响，但其影响方式与许多领导者的设 想有所不同。 当前，一些人担心自动化会导致劳动力规模 缩减，AI投资步伐的加快更是加剧了这种担忧。 然而，我们的调研显示，仅有1%的受访者预计员工 数量会大幅减少。与此同时，尽管部分岗位将发生 演变或被重新定义，但劳动力转型带来的整体机 遇远超潜在的冲击。 AI可以赋予员工更大的掌控力，使其能够更 清晰地认识自身影响、对产出负责，并衡量客户满 意度，从而提升工作质量。这种“工匠精神”的复

面。为了确保项目的顺利推进，我们需要整体考虑以下几个方面： 首先，核心团队的构成需要明确，包括数据科学家、机器学习 工程师、全栈开发工程师、产品经理、运维工程师和市场营销人员 等。每个岗位都应根据项目需求进行详细的人员配置。 岗位 人数 主要职责 数据科学家 3 模型开发与优化 机器学习工程师 4 模型部署及维护 全栈开发工程师 2 平台开发与架构设计 产品经理 1 产品规划与需求管理 运维工程师 优先级评估：根据反馈的影响程度、用户数量及紧急性来对反 馈进行优先级排序。 在整理与评估完反馈之后，团队需要召开定期会议来讨论具体 的改进措施。会议应包括产品经理、开发者及用户体验设计师，以 确保不同岗位的视角能够融入到改进中。会议内容可以包括但不限 于以下几个方面： 1. 已收集的反馈总结； 2. 针对高优先级反馈的初步解决方案讨论； 3. 针对迭代结果的评估标准设定。 确定改进方案后，开发团队需迅速推进迭代开发。建议采用敏

商务场景中，智能推荐系统不仅能够推荐相关产品和服务，还能为 用户提供最佳的谈判策略、风险预估和决策支持。通过持续学习用 户反馈，不断优化推荐模型，提升推荐精准度。 用户管理模块负责多角色的权限分配和身份验证。根据岗位职 责，设置不同权限级别，确保数据访问和操作的安全性。通过多因 素认证技术，如人脸识别、短信验证等，强化用户身份验证。同 时，支持用户的创建、修改、删除和查询操作，便于企业进行人员 管理。 首先，人力成本是运营中占比最大的部分，包括 AI 智能体的日常 监控、管理团队、数据分析师以及客户支持人员。根据市场调研， 一支 10 人规模的团队，年均人力成本约为 300 万元，其中 60%用于 技术人员的薪资，30%用于管理岗位，10%用于培训与福利支 出。 技术支持成本主要包括 AI 模型的持续优化、算法更新以及第 三方技术服务费用。以目前技术市场报价，年技术支持成本通常在 50 万至 100 万元之间，具体取决于

证据链自动化 对于识别出的合规偏差，智能体自动关联多维度证据： 1. 时间证据 “ ” ：从日志系统提取操作时间戳，验证 审批先于执行 等 时序合规 2. 身份证据：通过 LDAP 接口核验操作人岗位权限与流程要求的一 致性 3. 文档证据：调用 OCR 引擎检查附件完整性（如比价单的供应商 公章识别） 实际案例中，某制造业客户通过部署该方案，在季度审计中实 现： - 流程合规检查耗时从 PROCURE_APPR OVER approver_employ ee 与 HR 系统人员 ID 交叉验 证 缺陷识别逻辑 1. 权限类缺陷 - 检测超权限操作：比对系统操作日志与岗位权限表，标记非常规 动作（如采购岗执行会计凭证删除） - 休眠账户分析：识别 180 天未使用但保留高权限的账户，自动生 成清理建议 2. 流程类缺陷 智能体通过流程挖掘技术，自动发现图中

为确保 Deepseek 大模型在银行系统中的顺利部署和高效运 行，制定全面且有针对性的培训计划是至关重要的。首先，培训计 划将分为三个阶段：基础培训、专项培训和持续提升培训。基础培 训面向所有相关岗位人员，重点介绍大模型的基本原理、核心功能 以及在银行业务中的潜在应用场景。培训形式包括线上课程、线下 研讨会和案例分析，确保理论与实践相结合。专项培训则针对技术 团队和业务骨干，深入讲解模型的部署流程、调试方法、数据管理

提供支撑。通过大数据分析，管理者可以识别出设备的运行规律， 评估维护需求，合理安排检修计划，以最大化降低停运风险和维护 成本。 为确保日常运营管理的可持续性，建议制定以下具体措施：  制定详细的运营管理制度，明确各岗位职责，确保责任到人， 形成良好的工作氛围。  建立完善的设备档案，包括设备的采购记录、维护历史、技术 参数等，便于管理和查阅。  定期组织员工培训，提升操作人员和维护人员对三维 AI 大模

恢复策略，避免因数据丢失或损坏导致的项目延误。 资源风险 资源风险包括人力、硬件和预算等方面的不确定性。为确保项目资 源的充足性，制定详细的资源需求计划，并根据项目进度动态调 整。在人力资源方面，建立跨部门协作机制，确保关键岗位人员及 时到位，并通过培训提升团队整体能力。在硬件资源方面，提前规 划并预留足够的计算资源，避免因硬件不足导致的训练中断。在预 算管理方面，建立成本控制机制，定期对开支情况进行审核，并根 据实际情况调整预算分配。