系统管理 专题分析 简报 资讯 用智慧发现信息价值 Discover information 首页搜索 热点信息个性推荐，搜索结果统计分析 热点新闻 : 推送行业最新热点资讯 个性推荐：根据用户喜好定向推送最新热 门资讯 热搜词：实斲展示最新癿企业热点热搜词 统计分析：对搜索癿结果进行图表统计分 析，帮劣用户判断搜索结果导向。 生成报告：对搜索癿分析结果进行报告生 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推送，通 过邮件癿形式把分析结果发送给用户。 与题分析 用智慧发现信息价值 Discover information 关注领域重点舆情监测，提供可视化 图表及展示列表 信息列表：舆情热点资讯展示，并提供多 种分析标签展示判断。 信息图表：针对舆情信息平台提供多种癿 分析指标图表展示，把数据癿分析结果进 行可视化展示。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推 送，通过邮件癿形式把分析结果发送给用

Instagram  TikTok  YouTube  Reddit 这些平台上，用户频繁发布关于突发事件、自然灾害、社会运 动等主题的内容。通过对这些数据的挖掘与分析，能够及时识别出 热点事件，评估事件对公共安全的影响，以及监控社交舆论的变 化。在这一过程中，AI 大模型能够通过自然语言处理(NLP)和计算 机视觉技术对文本和视频内容进行深入分析。 具体来说，数据源与输入的流程可以分为以下几个步骤： Twitter 短文本、实时更新 热点事件监控、舆情分析 Facebook 图文结合、用户互动较多 社区动态分析、犯罪预警 Instagram 图像与视频为主 非法活动检测、事件传播追踪 TikTok 短视频流行、快速响应 灾害实时监测、行为模式分析 YouTube 长视频与直播 详细事件回顾、现象级传播分析 Reddit 讨论性内容、深度帖子 社会趋势识别、问题热点挖掘 通过对这些社交平台的有效利用，可以形成一个多维度的数据 件的时间线生成简洁的摘要，以便快速审阅。这种功能对于后 续的调查和事件回顾极为重要。 5. 数据关联分析：结合视频数据与其他传感器数据，进行多维度 分析，提供更全面的情况判读。例如，通过结合视频监控与社 交媒体数据，识别热点事件并进行深入分析。 6. 信息可视化：通过动态仪表板展示实时分析结果，管理者可通 过图形化界面直观了解当前视频监控的状态和紧急情况，及时 做出决策响应。 在实施 AI 视频智能挖掘功能时，需要考虑以下几个重要因

03 01 04 05 -21- 政务热线大模型  全面上线辽宁省热线平台：服务80+坐席人员， 工单填单时间由186s/单下降到133s/单；工单 记录完整度提升30%  在热点事件分析场景：处理90余万张工单，完 成12万个小区数据抽取，形成供水、供电、供 热等6类单位画像  热线数据报告：围绕投诉、求助、建议与举报信 息开展时空定位、问题萃取、颗粒缩放、精细诊 断等多维度分析，输出周期报告和专题报告

系统内置的持续学习机制会定期更新对话模型，基于客户实际 “ ” 交互数据优化响应策略。例如针对高频问题 发票开具 ，模型会自 主完善话术模板，增加电子发票直推功能。同时通过埋点分析客户 对话跳出率，动态调整知识图谱结构，确保热点问题的首轮解决率 保持在 92%以上。所有对话记录自动生成服务报告，包含客户需求 图谱和潜在商机标记，直接同步至销售模块。 3.1.1 自动回复与工单处理 在 CRM 系统中接入 DeepSeek 分层考核标准： - 基础级：完成 5 个核心功能的独立操作 - 进阶级：在模拟场景中达到 80%的任务完成率 - 持续支持： “ 设立 1 ” 小时响应 答疑通道，收集高频问题并每周更新知识库热点 TOP10。通过系统内嵌的智能引导助手（如 DeepSearch 驱动的操 作指引），实时提供上下文相关的帮助提示。培训后 30 天内进行 二次技能评估，针对薄弱环节推送微课视频。 培训材

据时间、地域等维度对数据进行分区存储，提高查询效率。 2. 索 引优化：针对常用查询字段建立组合索引，减少全表扫描。 3. 缓 存机制：使用 Redis、Memcached 等内存数据库构建缓存层，加 速热点数据访问。 数据安全性是存储设计的重要考量。系统实施多级安全防护措 施，包括： - 加密存储：对敏感数据采用 AES-256 算法进行加密存 储。 - 访问控制：基于 RBAC 模型实施细粒度的权限管理。 获得足够的资源。例如，使用 Kubernetes 的自动扩缩容功 能，根据负载情况动态调整 Pod 数量，避免资源浪费或不 足。  代码优化：对训练算法和数据处理流程进行性能分析，识别并 优化热点代码。例如，使用 TensorFlow Profiler 或 PyTorch Profiler 分析模型训练中的计算瓶颈，优化矩阵运算或减少冗 余计算。  数据缓存与预处理优化：通过引入缓存机制（如

解读与分析的效率，降低报告筛选分析难度，提高工作效率，进而提高投资决策效率，把握 投资机会。 使用阳光正言GPT后，取得了以下不错的成效：单篇研报关键信息提取效率提高50%， 准确度超过80%；敏锐发掘市场热点，通过快速学习每天的数据信息，对比发掘出新出现 的信息趋势；提升投资决策效率：协助投研人员综合分析更全面的信息，提升决策效率；把 握投资机会：实时分析路演数据信息，把握投资机会。 人保联合科大 过声音、图像等多模态方式不断扩展公司GPT应用范围。 �� 图13 国寿投资GPT （B）投资研究与客户洞察 利用大语言模型的语义分析、智能识别等多种技术，对多源、异构的研究资料进行智 能化解析与融合，快速识别热点信息，进行研报行业的自动归类和摘要的自动生成，提高 投资研究工作质效；同时在客户维度进行内外部数据的归集和融合，实现客户行业、评级、 舆情、商机、合作等数据的穿透式管理和智能化分析，持续提高客户研究洞察力。 化知识。实 现知识与大模型的组合，并具备应用到各个场景的能力。 同步落地各部门已有的大模型场景需求，包括不限于日常办公助手场景、信息抽取场 景、制度知识问答场景、政策和保险资讯类知识问答、营销热点捕捉、 “OCR+大模型”票据 识别、各类报告生成、各类支持场景应用的智能体建设等。 （2）大模型应用案例 ① 小财大模型员工工作平台 （A）案例概述 本项目顺应大模型时代发展趋势，响应国家重大战略方针，在保障安全的前提下，开

频率。 系统安全方面实施四重防护：FIPS 140-2 标准的传输加密、基 于 RBAC 的细粒度权限控制、审计操作区块链存证、模型推理结果 可解释性分析。性能优化上采用列式存储加速数据检索，热点查询 响应时间不超过 2 秒，支持年凭证处理量超 500 万条的企业级审计 需求。 3.1 DeepSeek 智能体的架构设计 DeepSeek 智能体的架构设计采用分层模块化结构，通过审计 复杂场景的协同优化 在需要专业判断的领域，智能体通过以下机制实现错误预防： o 实时交叉验证：自动比对合同条款、发票金额与账务记 录的三方一致性 o 风险模式预警：基于历史审计问题库生成风险热点图谱 o 版本控制追踪：记录所有底稿修改痕迹，避免人为覆盖 错误 3. 持续学习带来的边际效益 系统将建立错误率衰减曲线模型，随着审计案例库的扩充，预 计每 200 个新增案例可使错误识别准确率提升

动智慧诊断的普及应用，能够有效提升国家和地区生态环保的治理 能力和水平。 1.3 多模态 AI 大模型的简介 多模态 AI 大模型是近年来计算机视觉、自然语言处理及其他 人工智能领域的研究与应用热点。这类模型通过融合多种不同类型 的数据源，如图像、文本、语音和传感器数据等，能够实现更为全 面和精准的智能分析及决策支持。相较于单一模态的 AI 系统，多 模态 AI 大模型能够在面对复杂环境和任务时，提供更为丰富的上 进行处理，识别出土壤污染的动态变化趋势。 在检测结果呈现方面，可以通过可视化工具生成实时监测图 表，清晰地标识土壤污染程度及其变化趋势。例如，接入 GIS（地 理信息系统）技术，生成污染分布热图，使环境执法人员能够快速 识别污染热点区域，从而制定精准的治理方案。 为确保方案的可行性，在实施过程中应设计如下流程： 1. 传感器布设：选择合适的传感器，布设在重点监测区域； 2. 数据采集：定期或实时采集土壤样本及环境数据；

Optimus, 以及 Figure AI 的 Figure 01 均使用了基础模型进行赋能, 展现出令人 惊讶的理解、判断和行动能力. 随着大模型的发展, 近年基于大模型的具身智 能工作已经成为研究热点, 各类试图将二者结合的 工作层出不穷. 尽管目前有一些以具身智能为主题 的综述[21−23], 但并未聚焦于大模型. 目前也有综述研 究大模型在机器人上的应用[24−28], 但不同的是, 本文

入数据 客户信用评分及还款能力 评估 优化信贷决策，降低坏账率 运营效率 优化 柜员操作数据 低效操作环节识别 提升业务流程效率，降低运营 成本 客户服务 改进 客户投诉数据 投诉热点问题分析 提升客户满意度，减少投诉率 通过上述分析可以看出，DeepSeek 的数据挖掘与分析技术不 仅能够帮助银行实现数据驱动的业务决策，还能在多个业务场景中 带来显著的效益提升。其灵活的数据整合能力和强大的分析算法，