归属净利润同比增 长(%) 摊薄净资产收益率 (%) 实际税率(%) 应收账款周转天数 (天) 预收款/营业收入 流动比率 每股经营现金流 (元) 毛利率(%) 流动负债/总负债 (%) 速动比率 摊薄总资产收益率 (%) 营业总收入滚动环 比增长(%) 扣非净利润滚动环 比增长(%) 加权净资产收益率 (%) 基本每股收益(元) 净利率(%) 总资产周转率(次) 归属净利润滚动环 比增长(%) 每股净资产(元) 每股公积金(元) 扣非净利润(元) 存货周转天数(天) 营业总收入(元) 每股未分配利润 (元) 稀释每股收益(元) 归属净利润(元) 扣非每股收益(元) 毛利润（元） 经营现金流/营业 收入 公司竞争优势 13 竞争优势 中国软件与技术服务股份有限公司成立于1980年，是国内软件行业的先驱之一，并全程参与了自 (%) 归属净利润同比增长 (%) 摊薄净资产收益率(%) 实际税率(%) 应收账款周转天数(天) 预收款/营业收入 流动比率 每股经营现金流(元) 毛利率(%) 流动负债/总负债(%) 速动比率 摊薄总资产收益率(%) 营业总收入滚动环比 增长(%) 扣非净利润滚动环比 增长(%) 加权净资产收益率(%) 基本每股收益(元) 净利率(%) 总资产周转率(次) 归属净利润滚动环比

长期来看，通过提升医疗服务效率、减少误诊率及降低人力成本， 可以实现可观的经济回报。根据市场研究，AI 在医疗行业的应用可 以使医疗服务的成本降低约 20%至 30%。通过以下方面，我们可 以分析其经济收益：  减少医生的工作负担，从而提高临床效率。  提高诊断的准确性，减少不必要的治疗费用。  通过自动化流程降低人力成本。 在开展 AI 生成式大模型应用之前，必须充分了解和遵循相关 在促进医疗 AI 发展的同时，最大限度地保护患者权益，降低医疗 风险。 5.3 经济可行性 在 AI 生成式大模型的医疗场景应用中，经济可行性是关键因 素之一。通过对市场需求、技术开发成本及潜在收益进行综合分 析，能够为医疗机构及投资者提供指导。 首先，我们需要评估市场需求。在医疗领域，尤其是在疾病筛 查、诊断支持和个性化治疗方面，AI 技术已经展现出巨大的潜力。 根据市场研究机构的报告，全球医疗 预计年收益 (万 美元) 投资回收期 (年) 小型医院 100 20 50 2.0 中型医院 300 50 150 2.0 大型医院 500 100 300 2.0 由此表可见，不同规模的医院在 AI 模型实施后的投资回收期 基本保持在 2 年左右，这表明在经济上是可行的。 此外，潜在的收益还包括提高诊疗效率、减少误诊率、节省人 力成本等。从长远来看，这些收益将进一步推动医院的可持续发

.......................................................................................102 13. 成本与收益分析................................................................................................. .........................................................................................108 13.3 收益预测................................................................................................. 协作会议，梳理问题处理流程，优化资源配置，确保各环节无缝衔 接。通过持续改进与维护，商务 AI 智能体应用服务将不断提升其 稳定性和用户满意度，为企业创造更大的商业价值。 13. 成本与收益分析 在商务 AI 智能体应用服务方案的设计中，成本与收益分析是 确保项目可行性和可持续性的关键环节。首先，成本部分主要包括 初始投资、运营成本以及维护成本。初始投资涉及 AI 智能体的开 发费用，包括算法设计、模型训练、系统集成等，预计一次性投入

储蓄产品、退休规划、医疗保障 通过 DeepSeek 的机器学习算法，银行可以实时更新客户画 像，动态调整服务策略。例如，当检测到年轻白领客户的收入提升 或投资偏好发生变化时，系统可自动推荐更高收益的理财产品或提 供资产配置建议。此外，客户画像还可以用于预测客户的行为趋 势，如流失风险、产品偏好等，从而提前采取针对性的客户保留措 施。 在实际应用中，客户细分与画像不仅是客户关系管理的基础， 接下来，基于协同过滤和内容基推荐算法的混合推荐模型，系 统可以为每位客户生成个性化的推荐列表。例如，对于风险偏好较 低的客户，系统可以推荐稳健型理财产品；而对于风险承受能力较 高的客户，系统则可以推荐高收益的股票或基金产品。 为了提高推荐的准确性和实时性，系统还采用了实时数据流处 理技术。每当客户进行新的交易或浏览行为时，系统会立即更新推 荐模型，确保推荐结果的时效性和相关性。 此外，系统还具 场趋势进行预测，帮助投资者做出更为明智的投资决策。 具体来说，DeepSeek 在投资管理中的应用包括以下几个方 面：  资产配置优化：DeepSeek 通过优化算法，根据投资者的风险 偏好和收益目标，自动生成最优的资产配置方案。该方案不仅 考虑历史数据，还结合实时市场动态，确保配置的灵活性和适 应性。  风险管理：DeepSeek 通过建立风险模型，对投资组合的风险 进行实时监控

自动调度符算力资源，弹性灵活应对业务峰谷 HPA 扩缩容 定时扩缩容 组合扩缩容 提供多种扩缩容策略，满足不同场景的灵活资源需 求 纳管资源组 按量计费算力池 大模型专属 GPU 算力 包月独享 核心收益 长上下文 (64~128K) 超大模型启动加速 独享 GPU 算力集群 私有 API 服务调用 高并发、高可用 企业级鉴权流控 算力投入持续降低 DeepSeek 全系 列 R1 全系大语言模型支持服务部署 并行解码 模型量化 并行优化 Sampling 及 batch 优 化 CPU 及 传 统 GPU 算 力 按需按 量 服务管理 与运营 算力调度 容器调度 核心收益 满血版模型一键精调 • 256 卡 H20 • 全参 SFT • 8 小时 蒸馏后模型多模式精调 • 全参 +LoRA 双模 式 • 低至 1 卡 A10 DeepSeek

例如，企业可以首先从财务成果入手，进而提 升运营速度、敏捷性，并优化成本。我们的受访者 预计，此举可将息税及摊销前利润提升5%、已动 用资本回报率提升7%。除财务指标外，他们还预 期在运营效率和生产力上取得显著收益。他们相 信，自主化系统不仅能够将订单交付周期缩短27%、 劳动生产率提高25%，从而使企业能够更快地响 应客户需求，同时还可以将按时交付率提升5%。 实现运营绩效的 全面突破 在不可预测的环境中增强运营可靠性，这对于那 以额外的保障措施，并确保员工的有效参与。 无论处于供应链自主化进程的哪个阶段，每家 企业都能突破当前障碍，迈向创造全新价值的未来。 鉴于大多数企业仍处于起步阶段，我们建议采取 以下举措，以确保在转型的每个环节都能获取切 实收益。 自主智�供应链的挑战 实现自主智能供应链 18 通向自主智�供应链 构建坚实安全的数据基础 实现自主智�供应链价值的三项关键举措： 设想这样一个供应链场景：所有决策者均 可通过统一的仪表盘，实时掌握从供应商的订

续低时延响应 玩家操作，以保障足够流畅的体验，同时，高帧率渲染和复杂环境模拟对后台的计算资源需求极大。 量化交易则依赖毫秒级行情捕捉、高频策略计算与精准订单执行，任何延迟或计算错误均可能导致 收益损失或风险失控。 ECS g�i 除提供高性能、弹性、QoS 以及硬件加速等强大的在线业务支撑能力外，还特别具备以下保 障优势： 高主频时的稳定性能：至强 ® 6 性能核处理器在高主频（包括睿频）工作模式下，频率抖动极其

式，结合敏捷管理方法，分阶段实现功能模块的交付与优化。每个 阶段都会进行严格的测试与验证，确保智能体在不同场景下的稳定 性和可靠性。此外，方案还将提供详细的技术文档和培训支持，帮 助企业快速掌握智能体的部署与运维技能。 在成本与收益方面，方案的经济效益主要体现在以下几个方 面： - 通过自动化处理与智能决策，大幅减少人力成本与操作失 误； - 提升数据处理速度与决策效率，缩短业务响应时间； - 支持 多维度数据分析，为企业战略制定提供科学依据。 边缘设备。 为了验证优化效果，需要建立完善的性能评估体系。通过基准 测试和真实场景下的性能监控，量化算法优化的效果。例如，记录 优化前后的执行时间、内存占用和资源利用率等指标，确保优化措 施的实际收益。 在实际应用中，算法优化是一个持续迭代的过程。通过不断分 析性能瓶颈，引入新的优化技术，并结合实际业务需求进行调整， 可以逐步提升智能体的整体性能和用户体验。同时，优化过程中应 注重可维护

功能完备性：软件应该具备强大的数据处理、分析及可视化能 力，支持点云到三维模型的高效转换，并提供丰富的编辑和修 复工具。  成本效益：在预算有限的情况下，选择性价比高的软件工具， 以保证在可控的成本下，提高项目的整体效率与收益。 通过合理运用上述软件工具，结合专业的建模流程，可以在铁 路沿线快速、高效地构建精确的三维模型，进而为后续的人工智能 应用打下坚实的基础。 为了更直观地总结这些工具的特点与应用，下面的表格列出了 铁路的客流数 据，提升换乘体验。 2. 联合规划多种交通方式的时刻表，减少乘客的等待时间，加强 运营的协调性。 3. 开展联合营销活动，推广互通票种，刺激上下游客户的转换， 并提高整体运输收益。 对于水运领域的集成，可以考虑以下方面： 1. 建设多式联运物流枢纽，设立铁路与港口之间的直达货物转运 系统。 2. 实施基于 AI 的智能调度系统，实时监控货物运输状态，并及 时调整运送方案。

技人才缺乏问题。在这两方面都 不稳定的基础上，如何理性看待大模型的能力与局限，如何避免单一模型的局限性，如何 在保证数据安全的基础上进行大模型应用，如何提高大模型回答的可靠性，如何更好地平 衡收益与成本，都是资管企业在实际应用中亟待解决的问题。 国寿投资公司大模型应用中台具有统一大模型接入、智能知识库分析、任务可视化编 排和多渠道对接几大特点，可以保证模型端和应用端两边的灵活开放，能快速地把底层大 等，共同协作完成这一复杂过程。 （3）衡量投入产出比 投入产出比同样是决策过程中的重要考量。保险公司需要详细分析大模型项目的成 本构成，包括开发、部署、维护等各个环节的费用，并预测其可能带来的收益。通过成本效 益分析，确保项目的投资回报在合理范围内。 （4）构建与维护数据生态 数据是驱动大模型成功的核心要素。针对落地场景，保险公司需要构建一个完善的数 据生态系统，包括数据采集、存储、