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  • ppt文档 人工智能技术及应用(56页PPT-智能咨询、智能客服)

    订阅信息管理:管理自己癿订阅信息,查看 及取消。 推送信息管理:管理推送信息展示及设置。 个人喜好管理:自由定制个人癿喜好,实现 信息癿个性化喜好配置。 个人收藏管理:管理个人癿收藏信息,取消 及查看。 案例:某国有银行企业风险预警 关系图谱风险预警:通过互联网采集平台,整合行内外客户关联不交易信息,通过 OEC 平台进行深度挖掘不加工,识别 4 类客户关联关系,如:投资关系、担保关系、 管理关系、股权关系四维度图谱。 阳光向中国银行江苏分行提供连带责 任担 保 案例:某国有银行企业风险预警  担保关系 担保关系识别 用智慧发现信息价值 Discover information 股权结构 投资关系 担保关系 4 、关联关系图谱:通过互联网采集平台,整合行内外客户关联与交易信息,通过 OEC 平台进行深度挖掘与加工,识别 4 类 客 户关联关系,如:投资关系、担保关系、管理关系、股权关系四维度图谱。 案例:某国有银行企业风险预警 平台进行深度挖掘与加工,识别 4 类 客 户关联关系,如:投资关系、担保关系、管理关系、股权关系四维度图谱。 案例:某国有银行企业风险预警 企业关联关系图谱 以宏观统计数据、互联网舆情数据和企业违规行政处罚类数据为基础, 通过加权平均计算企业出风险分数,再通过归 一化处理形成企业风险指数 案例:某国有银行企业风险预警 • 资讯平台 • 金融论坛 • 行业论坛 •
    10 积分 | 55 页 | 5.54 MB | 2 天前
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  • word文档 AIGC生成式AI大模型医疗场景应用可行性研究报告(152页 WROD)

    主流算法.....................................................................................22 2.2.2 应用案例.....................................................................................24 3. 医疗场景的需求分析 ..................................123 8. 实际案例分析...........................................................................................125 8.1 国内外成功案例............................................. .......127 8.1.1 案例一:AI 助力临床诊断........................................................129 8.1.2 案例二:健康管理平台............................................................130 8.2 从失败案例中学习...............
    60 积分 | 159 页 | 212.70 KB | 4 月前
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  • word文档 审计领域接入DeepSeek AI大模型构建Agent智能体提效设计方案(204页 WORD)

    ......................................................................................115 7. 应用场景与案例................................................................................................... 应用需要解决的核心矛盾:如何 在保持审计证据链完整性的前提下,实现技术赋能的实质性突破。 流程自动化(RPA)的局部应用虽能提升基础核对效率,但在 面对非结构化数据(如合同文本、邮件通信)时仍显乏力。某上市 公司审计案例显示,其采购循环审计中仍有 62%的供应商资质验证 需要人工复核扫描件,这类场景亟需具备多模态处理能力的智能体 支持。同时,审计质量控制的最后一公里问题突出,现有系统缺乏 对审计底稿逻辑完备性的自动校验能力,导致约 账单和税务平台,实现多源异构数据的实时归集与标准化处理,解 决传统审计中数据孤岛问题。某试点项目数据显示,采用智能体 后,数据准备周期从平均 72 小时缩短至 4 小时以内。其次是风险 识别与异常检测,基于深度学习模型分析历史审计案例和行业风险 特征,智能体可自动标记异常交易模式,其检测准确率在测试环境 中达到 92%,远超人工抽样检查的 65%水平。最后是智能分析辅 助,通过自然语言处理技术自动解析合同条款、监管文件,生成风
    10 积分 | 212 页 | 1.52 MB | 2 天前
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  • ppt文档 人工智能大模型保险行业应用评测报告(21页 PPT)

    。对于个人而言 , 社会保险是基础性的保障项目 , 而 商业保险则是社会保险的有力补充 , 可以根据个人需求和风险承受能力进行选择。 社会保险和商业保险的区别? 应用能力评测:保险专业知识问答案例 社会保险和商业保险在以下九个方面存在区别 : 1. 性质 : 社会保险具有保障性 , 不以盈利为目的 , 而商业保险具有经营性 , 以追求经济效益为目的。 2.建立基础 : 社会保险建立在劳动关系基础上 总体来说 , 社会保险和商业保险在性质、目的、建立基础、管理体制、对象、保障范围、资金来源、待遇计发、时间性和法律基础等方面存在差异。 社会保险和商业保险的区别? 应用能力评测:保险专业知识问答案例 社会保险和商业保险是两种不同类型的保险 , 它们的主要区别在于 : 1. 性质不同 : 社会保险是由政府主导的强制性保险 , 而商业保险是由私人保险公司提供的自愿性保险。 2. 保障范围不同 , 保障其财产和生命安全。总之 , 社会 保险 和商业保险各有优缺点 , 投保人可以根据自己的需求和经济状况选择适合自己的保险类型。 社会保险和商业保险的区别? 应用能力评测:保险专业知识问答案例 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 保险营销素材设计能力指数 保险客服话术推荐能力指数
    20 积分 | 20 页 | 3.47 MB | 2 天前
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  • ppt文档 智慧党建平台解决方案(42页 PPT)

    据进行汇总统计,实现领域内 数据汇集、统一展示,支撑党 建工作精细化管理。 4 成功案例 成功案例  项目自推广以来,得到了客户的广泛好评,目前项目已在全国多个 地区为组织客户提供优质服务。 覆盖 31 个省、直辖市、自治区 合作 1000 多家客户 服务党员 近 1400 万人 服务党员过千万 积累了丰富经验 成功案例  是中共甘肃省委组织部为创新党建工作新模式精心打 造的省级智慧党建云平台,集学习、组织管理、交流 年的月均活跃达 100W+ 。作为福建省“两学一做“突出案例登上 《人民日报》头版! 福建省党员 e 家平台 山东省党员乐 e 学平台  党员“乐 e 学”教育云平台,帮助山东省 莱州市组织部门实现了全市 60000 多个 党员,以及 1000 多个行政村的党员教 育及管理工作全覆盖。  通过大数据中心建设,震撼展示党建成 果。 成功案例 郴州烟草专卖局党建平台“浓香红”通过将线下 福建省高速党建系统 为了避免线下党员集中培训造成疫情防控风险, 福建省高速集团推出党员培训平台,每年为集 团机关及下属子公司提供数十场党员培训服务, 节省培训成本的同时,也降低了组织难度。 成功案例 平台以党员日常行 为大数据为基础, 实现党员五维自画 像和支部五星考评, 为基层党组织及党 员提供科学、规范、 专业、好用、易用 的智慧党建平台工 具。 新区智慧党建平台 福清市智慧党建平台
    20 积分 | 42 页 | 4.88 MB | 2 天前
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  • pdf文档 大模型技术深度赋能保险行业白皮书151页(2024)

    保险公司和科技公司紧密合作,共同构建开放、共享、协同的创新生态。这些内容为保险行 业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分,白皮书通过一系列具有代表性的案例,充分展示了大模型技术 在保险行业的广泛应用场景和显著价值。这些案例涵盖了客户服务、理赔定损、营销推广、 承保核保等多个方面,它们充分证明了大模型技术在提升服务效率、优化客户体验、降低运 营成本、增强风险管 · · · · · · · · 74 4.大模型安全风险与治理篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 63 5.1 大模型优秀应用案例 ‒ 国内篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 77 5.1.1 阳光保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 135 6.1.1 应用模式:由Chatbot向AI Agent演进· · · · · · · · · · · · · 135 5.2 大模型优秀应用案例 ‒ 国际篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 127 5.2.1 瑞士再保险· · · · · · · · · · · · · · · · · ·
    20 积分 | 151 页 | 15.03 MB | 2 天前
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  • word文档 基于AI大模型Agent智能体商务应用服务设计方案(141页 WROD)

    .............................117 15. 案例研究与成功经验.....................................................................................................120 15.1 行业案例分析.................................... 断或数据缺失等,检验系统的容错能力和恢复机制。 为提升测试效率,测试团队将采用自动化测试工具进行回归测 试,确保每次代码更新后核心功能不受影响。同时,人工测试将专 注于复杂场景和边缘案例,以确保系统的鲁棒性。测试过程中将记 录所有测试结果,包括成功案例和失败案例,并对失败案例进行详 细分析,定位问题根源并反馈至开发团队进行修复。 以下为功能测试的关键测试点: - 自然语言处理(NLP):验证系统能否准确理解用户意图,支 ,支 持多种数据格式和复杂查询。 - 任务自动化:测试系统在自动执行任务(如订单处理、日程安排 等)时的效率和准确性。 测试结果将以测试报告的形式呈现,报告中包括测试覆盖率、 通过率、失败案例及修复建议等关键指标。通过功能测试,确保商 务 AI 智能体在实际应用中能够满足用户的预期需求,并为后续的 性能测试和用户体验测试奠定基础。 11.3 性能与安全测试 在性能与安全测试阶段,我们主要通过以下步骤确保商务
    10 积分 | 141 页 | 647.35 KB | 2 天前
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  • word文档 DeepSeek在金融银行的应用方案

    ................................99 5. 案例研究...................................................................................................101 5.1 某银行风险管理案例........................................ 2 某银行智能客服案例........................................................................106 5.3 某银行欺诈检测案例........................................................................107 5.4 某银行投资管理案例......... 为。系统首先从海量交易数据中提取特征,包括交易金额、频率、 地点、时间以及交易双方的关系等,构建多维度的反洗钱模型。通 过对历史交易数据的训练,模型能够自动识别潜在的洗钱行为,并 将可疑交易标记为高风险案例。 DeepSeek 的反洗钱系统采用实时监控与批量分析相结合的方 式,确保全天候的覆盖。系统能够实时处理流入的交易数据,并对 高风险交易进行即时预警。同时,系统还支持对历史数据的批量分 析
    10 积分 | 154 页 | 527.57 KB | 6 月前
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  • ppt文档 从DeepSeek探讨大语言模型在建筑及能源行业的应用趋势和技术方法

    汇报人:赵阳 浙江大学能源学院制冷与低温研究所 2025.2.14 报 告 提 纲 临近奇点: AGI 将带来颠 覆 结论和展望 DeepSeek 等带来的新范 式 大语言模型应用的科研案例 能源领域传统 Al 发展困 境 当下 Al 到了哪种程 度 John J.Hopfield Geoffrey E.Hinton "for foundational discoveries 当下 Al 到了哪种程度 能源领域传统 AI 发展困境 … … … … DeepSeek 等带来的新范式 大语言模型应用的科研案例 · 临近奇点: AGI 将带来颠覆 结论和展望 …… 长期以来,能源领域人工智能止步于信息化阶段,发展范式陷入困境 15/80 口能源领域智能化目前大多停留在数据采集和信息展示阶段,尽管研究成果丰富,但 … … · 能源领域传统 Al 发展困境 … … DeepSeek 等带来的新范式 大语言模型应用的科研案例 … … · 临近奇点: AGI 将带来颠覆 结论和展望 引爆这一轮人工智能的新范式:算法
    10 积分 | 78 页 | 33.88 MB | 6 月前
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  • word文档 公共安全引入DeepSeek AI大模型视频智能挖掘应用方案

    ....................................112 8. 应用案例分析...........................................................................................114 8.1 成功案例分享............................................ 其次,定期维护和更新系统软件与模型。随着技术的进步,AI 模型需不断更新,以适应新出现的安全威胁。维护工作包括以下几 个方面: 1. 检查和更新 AI 模型:每季度至少对模型进行一次评估,结合 最新的安全数据和案例,对模型进行再训练和校准。 2. 系统补丁更新:每月至少进行一次系统补丁检查,确保所有软 件组件都及时更新,以防止因漏洞引发的安全隐患。 3. 性能优化和清理:每半年进行一次系统性能评估,针对存储占 能够适应新的数据和场景。再训练的频率建议为每季度一次,主要 流程包括:  监测模型的性能,定期评估模型输出的准确性和效力。  收集新的训练数据,确保数据的多样性和代表性,尤其包括新 出现的案例。  通过增量学习或全量再训练的方式对模型进行更新。 模型再训练的具体步骤如下: 1. 性能评估:使用指标如精确率、召回率及 F1-score 对现有模 型进行评估。 2. 数据收集:从
    0 积分 | 144 页 | 318.04 KB | 3 月前
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