+ Grafana，实时监控系 统性能，及时发现并解决潜在问题。 o 安全扫描：定期使用 Nessus 进行安全漏洞扫描，确保 系统运行环境的整体安全。 6. 团队培训与文档管理： o 技术培训：为运维和开发团队提供系统部署和管理的专 项培训，确保团队成员熟练掌握相关技术。 o 文档编写：编写详细的系统部署手册、运维指南和故障 排除文档，便于后续维护和升级。 通过以上步骤，确保系统部署环境具备高度的稳定性、安全性 采购成本为 230 万元。  软件许可：数据库管理系统许可（50 万元），机器学习平台 许可（30 万元），开发工具许可（20 万元），预计总软件许 可成本为 100 万元。  培训费用：技术培训（20 万元），管理培训（10 万元），预 计总培训费用为 30 万元。  运维成本：日常运维（50 万元/年），设备维护（30 万元/ 年），预计总运维成本为 80 万元。 综合考虑各项成本，项目总预算预计为 析，识别潜在问题并纳入优化计划。优化内容包括但不限于：算法 调优、数据库索引优化、服务器负载均衡配置等。同时，系统将支 持无缝升级，确保在升级过程中不影响用户正常使用。 为提升运维团队的专业能力，每半年组织一次技术培训，涵盖 最新的人工智能技术、运维工具和安全防护策略。建立知识库，积 累常见问题及解决方案，便于快速查找和复用。 以下为系统支持与维护的关键指标：  系统可用性 ：确保全年系统可用性

企业类型 其他股份有限公司(上市) 成立时间 790358400000 品牌名称 用友网络科技股份有限公司 经营范围 电子计算机软件、硬件及外部设备的技术开发、技术咨询、 技术转让、技术服务、技术培训；计算机系统集成；销售打 印纸和计算机耗材；物业管理；企业管理咨询；数据库服 务；销售电子计算机软硬件及外部设备；设计、制作、代 理、发布广告；自营和代理各类商品和技术的进出口，但国 家限

略，防止未经授权的访问和数据泄露。 在人员配置方面，建立专门的技术支持团队，提供 7x24 小时 的运维服务。团队成员需具备深厚的 AI 模型和银行系统知识，能 够快速响应和解决各类技术问题。同时，定期组织技术培训和演 练，提升团队的技术能力和应急响应水平。 最后，建立反馈机制，与业务部门保持紧密沟通。通过定期收 集业务部门的反馈，了解模型在实际应用中的表现和不足，及时调 整维护策略和优化方向。同时，将业务需求和系统改进纳入到维护 势和常见问题，制定预防措施和优化方案，从而不断提升系统的稳 定性和可靠性。 最后，通过以下措施进一步优化问题跟踪机制： - 引入人工智 能辅助分析工具，自动识别问题模式和潜在风险。 - 定期对支持团 队进行技术培训，提升其问题解决能力。 - 建立用户反馈机制，收 集系统使用中的问题和改进建议，持续优化系统性能和功能。 通过上述方案，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的稳 定运行，并在问题发 Deepseek 大模型部署到银行系统的过程中，为确保系统的 顺利运行和持续优化，培训和支持环节至关重要。首先，针对银行 内部的技术团队、业务团队以及管理层，设计多层次的培训计划。 技术团队需要通过深入的技术培训，掌握模型的架构、部署流程、 日常维护以及故障排查等核心技能。业务团队则侧重于模型的功能 应用、数据输入输出管理以及如何利用模型优化业务流程。管理层 的培训则更侧重于战略层面的理解，包括模型对业务的价值、风险

可以及时解答用户在使用过程中遇到的技术问题。用户在使用过程 中可能会遇到数据处理、模型预测准确度、软件功能等不同方面的 困难，技术团队需要提供 24/7 的电话和在线支持，以便在紧急情 况下迅速响应。 其次，定期的技术培训也是保证用户能够充分利用系统的重要 环节。技术支持团队应定期组织线上或线下的培训课程，让用户熟 悉系统的各项功能和使用技巧。课程内容包括但不限于以下几个方 面：  基本操作指南：如何有效使用系统种种功能。 以 确保项目的顺利进行和预期目标的实现。 首先，在技术层面，建立健全的技术评估和测试机制是关键。 在模型开发和应用的各个阶段，进行严格的技术审核，确保模型的 稳定性和准确性。同时，定期组织技术培训，提升项目团队的技术 能力，确保各成员能够熟练操作相关工具和技术。在技术故障发生 时，快速响应并备份数据，制定技术应急预案，确保可以在最短时 间内恢复正常工作。 其次，针对数据安全风险，应实施全方位的数据保护措施。具 召开协调会议，分析形势，调整项目计划，以保障项目的继续推 进。 为了更直观地展示应对方案与预案，以下是风险类别及对应应 对措施的汇总表： 风险类别 应对措施 技术风险 1. 建立技术评估和测试机制 2. 定期技术培训 3. 制定技术应急预 案 数据安全风险 1. 敏感数据加密 2. 严格身份认证与权限管理 3. 定期进行安全审 计 人员操作风险 1. 制定操作规程 2.

pSeek 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 开展广泛合作，共同推动金融银行领域的技术创新与应用。

时，建立定期的沟通机制，如每周一次的团队会议和每两周一次的 项目进度汇报，确保信息透明且问题及时解决。 此外，团队成员的培训与能力提升也不容忽视。针对 DeepSeek-R1 大模型的应用特点，安排相关技术培训和行业知识 分享，确保团队成员能够快速上手并高效协作。通过以上措施，确 保项目在启动阶段即具备坚实的基础，为后续实施阶段铺平道路。 9.2 数据准备与预处理 在数据准备与预处理阶段，首先需要明确数据来源与类型。由 市场拓展方面，我们将通过以下策略逐步扩大应用范围：  试点项目推广：选择具有代表性的工程项目作为试点，展示 DeepSeek-R1 的实际效果，积累用户信任。  培训与支持：为合作企业提供技术培训与支持，确保其能够熟 练使用系统，并通过其反馈持续优化模型。  行业峰会与展会：积极参与国内外工程领域的峰会和展会，展 示技术成果，扩大品牌影响力。 最后，我们将建立用户反馈机制，定期收集用户的使用体验与

合作伙伴选择标准：设定明确的选择标准，包括行业经验、市 场覆盖率、技术能力和客户资源等。 2. 根据伙伴类型制定差异化政策：针对不同类型的合作伙伴，制 定相应的合作政策，例如： o IT 咨询公司：提供技术培训及认证，建立合作开发项 目。 o 数据服务提供商：提供数据接口及 API 支持，联合营 销。 o 教育机构：建立联合课程，推广人工智能培训项目。 3. 管理支持与培训：为合作伙伴提供全面的产品知识、市场营销

小时 - 重要问题：响应时间不超过 4 小 时，解决时间不超过 48 小时 - 一般问题：响应时间不超过 8 小 时，解决时间不超过 72 小时 为了确保技术支持团队的高效运作，应定期进行技术培训和知 识更新，使其能够熟练掌握最新的数据处理和模型训练技术。 最后，建立一个长期的技术演进路线图，规划未来 1-3 年内的 技术升级和创新方向。这包括但不限于：探索更先进的模型架构、 优化