话术优化 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔 实时质检 评测结果——国外大模型 部分回答不符合国内保险情况， 容易引起歧义。对问题的识别较 精准；回答较完整，语言表达流 畅自然；具备一定逻辑思维能力 ChatGPT4 的海报设计新颖有 自己风格，具有吸引力；相比 ChatGPT3.5 准确率有所提高， 回答更全面，考虑多国家政策 Claude 1 解答更贴近生活，听

省级四链融合决策应用实践：浙江省产业一链通 浙江省产业一链通从“产业链治理现代化 ”重大改革出发 ，着眼解决标志性产业 链“优势不突出、链条不完整、循环不畅通、转移非正常”等问题 ，形成强链、补 链、 畅链、 固链四大业务举措。 • 企业用户 6.3 万家 • 累计访问量 288.5 万次 • 累计解决企业各类诉求 9.8 万个 • 挽回直接经济损失 246 亿元 • 获得部省领导批示 5 件

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讯飞还打造了“AI 惠企助理”，利用人工智能技术，提供政策解读、政策推荐、政策演算、 重复申报检测、智能审批等功能，政策推荐从传统的人工建模到 AI 建模，实现“政策找人”， 显著提升政策扶持指向的精准度，助力享惠企服务再提速。 3.2.1.2 华为 ModelMate RAG+Agent 助力海关共启智能政务新篇章 依托国产大模型技术突破，2025 年初 X 海关率先完成 DeepSeek、Qwen

失数据时，依然能够保持较高的性能。 为了实现这一目标，构建多模态 AI 大模型的基础设施至关重 要。这涉及安排适当的数据管道、存储解决方案及高效的计算资 源。此外，算法的设计也要确保不同模态间的有效协作与信息共 享，以便最大程度地发挥各类数据的潜力。 在具体的实施过程中，我们可以借鉴已有的开源框架，如 Hugging Face 和 TensorFlow 等，这些平台提供了一系列预训练 的多模态模型，使得研发人员能够在此基础上进行二次开发和定 建立专门的技术支持团队，为用户提供在线咨询和技术故障解 决。  创建一个常见问题解答（FAQ）系统，帮助用户快速找到解决 方案。  设置用户社区或论坛，提供一个交流平台，让用户之间相互分 享经验和最佳实践。 最后，支持政策的制定同样关键。应当通过发布相关文件或规 定，为用户和利益相关者提供明确的支持政策和操作指南，以降低 学习和适应的门槛。这不仅有助于提升用户的参与度和积极性，也

高效的患者沟通渠道  持续的健康监测与预警  病情变化的快速响应机制 此外，患者管理系统还需具备数据共享和隐私保护的能力。系 统需要能够在保证患者隐私的前提下，实现医疗机构之间的信息共 享，让患者的历史医疗记录、检查结果和治疗方案都能快速传递， 有效推动临床决策的形成。 为了全面评估患者管理需求的可行性，可以通过建立一个数据 化的工作流，整合相关的功能模块。如下图所示，工作流从患者信 整合多源数据，形成全面病历信息 动态知识更新 获取最新医学文献与指南 个性化治疗方案 基于患者具体情况提供治疗建议 案例分析与讨论支 持 提供多种诊断假设与评估方案 文档生成与资料共 享 自动生成病例讨论记录 个性化学习计划 推荐合适学习资源 互动式学习环境 提供虚拟病例讨论与模拟实操机会 总的来说，AI 生成式大模型在医务人员的工作中可实现信息支 持、知识更新、案例讨论、培训教育及工作效率提升等多方位的需

为确保直销与分销的有效结合，企业应采取以下措施： 1. 制定明确的市场分配政策，确保直销和分销商之间的边界清 晰，避免资源的重复投入。 2. 建立高效的客户管理系统，确保直销和分销商之间的信息共 享，以便更好地跟踪客户的需求和反馈。 3. 提供激励机制，对表现优秀的分销商进行奖励，以增强其销售 动力。 4. 定期进行销售培训，帮助分销商掌握大模型 SaaS 平台的核心 价值和技术优势，从而更有效地进行推广。 行业关键字、使用长尾关键词，并撰写高质量的博客文章和技 术白皮书，以提升搜索引擎流量。 3. 内容营销：制作高质量的内容资源，如案例研究、教程和行业 分析报告。这类资料不仅能够展示平台的专业性，还能通过分 享吸引目标客户，增强客户对品牌的信任度。 4. 电子邮件营销：建立潜在客户数据库，以定期发送产品更新、 行业新闻和促销活动邮件。个性化的邮件内容能够有效提高客 户的打开率和点击率，培养客户关系并推动成交。

竞品参数 我方优势话术 数据支撑 响应速度 平均 2.3 秒 “我们的智能预加载技术可将实际 响应控制在 1.5 ” 秒内 基准测试报告 2024Q2 价格策略 年费 95 折 “签约三年可享 88 折并赠送定制 ” 培训 促销政策 V3.1 第 5 条 推送机制采用分级触发模式，根据置信度阈值决定建议呈现形 式： 1. 高置信度（>85% ）建议直接以醒目气泡形式展示关键话术

社交媒体与用户生成内容 在公共安全引入 AI 大模型进行视频智能挖掘的过程中，社交 媒体与用户生成内容(UGC)作为重要的数据源之一，为分析和监测 潜在的安全风险提供了丰富的信息。社交媒体平台上，用户实时分 享个人经历、目击事件及相关视频内容，这些信息能够为公共安全 管理者提供及时的情报支持。 社交媒体数据的主要来源包括但不限于：  Twitter  Facebook  Instagram