...........................................................................................68 8.3 第三方服务集成.............................................................................................. 构无缝连接，确保数据的实时同步和流程的自动化。通过 API 接 口，智能体可以与其他第三方应用进行数据交换，进一步扩展其功 能和应用场景。  实时数据分析与可视化  自动化商务任务执行  自然语言处理与智能交互  商务文档自动生成与多语言翻译  风险管理与预测分析  系统集成与第三方应用对接 通过上述功能，商务 AI 智能体不仅能够显著提升企业的运营 效率，还能够 集、传输、存储、处理到输出的全过程进行详细规划，以确保数据 的完整性、安全性和实时性。 首先，数据的采集主要通过多种方式进行，包括但不限于 API 接口、数据库同步、文件上传和实时流数据采集。这些数据源可能 来自企业内部系统、第三方服务平台或物联网设备。采集到的数据 需要经过初步的清洗和预处理，以去除噪声和冗余信息，确保数据 的质量。 接下来，数据传输环节需要采用高效且安全的协议，如 HTTPS 或 MQTT，以确保数据在传输过程中的安全性和完整性。对

系统使平均处理时 长从 4.3 小时缩短至 26 分钟。 模型的安全合规特性为 CRM 应用提供关键保障。通过差分隐 私训练和联邦学习技术，确保客户敏感信息在 AI 处理过程中全程 加密。经第三方测评，其数据泄露风险指数仅为传统系统的 1/8， 同时满足 GDPR 和 CCPA 等国际隐私标准。在计算效率方面，采用 量化压缩后的模型可在 NVIDIA T4 显卡上实现每秒处理 45 次并发 技术实现路径采用模块化部署策略，第一阶段完成对话引擎与 知识图谱的对接，6 个月内实现基础功能上线；12 个月周期内通过 迭代训练使模型在垂直领域的准确率达到行业领先水平。成本效益 分析显示，项目投资回收期约为 14 个月，第三年起可产生年均 300 万以上的净收益。风险控制方面，已规划数据隔离方案确保敏 感信息不进入训练集，模型输出均经过合规性校验层处理。 该实施方案特别强调与传统 CRM 工作流的无缝融合，所有 AI 数据跨境传输通过国家网信部门安全评估 - 用户权利响应机制（查询/删除请求 72 小时内处理） - 第三方供应商通过 SOC2 Type II 审计 - 每年两次渗透测试与漏洞扫描 部署数据血缘追踪系统，记录从 CRM 原始数据到模型训练数 据的完整流转路径。发生安全事件时，可快速定位影响范围并生成 合规报告。所有隐私保护措施需通过独立第三方验证，确保方案可 落地执行。 6.1 数据加密与传输安全 在 CRM

交叉验证，如下表所示的风险指标覆盖率对比： 指标类型 传统工具覆盖率 行业要求标准 财务异常 68% 95% ≥ 合规性条款 52% 90% ≥ 关联交易 45% 85% ≥ 操作风险 37% 80% ≥ 第三，系统需要支持 7×24 小时持续监控能力，某跨国企业的 实践表明，实时监控可使重大风险发现时效从平均 14 天缩短至 2.8 小时。这些需求直接指向需要构建具备自然语言处理、多维关联分 析和自动化工作流能力的智能审计系统，而 为辅助 模型的级联结构。特征工程阶段需嵌入审计专家规则： 1. 第一阶 特征：原始财务指标（流动比率、资产负债率等） 2. 第二阶特 征：动态衍生指标（同比波动率、行业偏离度） 3. 第三阶特征： 关联方交易网络特征（通过 Graph Embedding 生成）。 模型训练采用 5 折时间序列交叉验证，防止数据泄露。关键参 数配置为： NLP 处理模块 针对审计文档解析需求，采用混合架构： 8 纳入周期性复核队列 24 小时 实际部署时需注意三个实施要点：第一，模型每周自动更新训 练数据，动态调整行业基准参数；第二，设置误报反馈通道，审计 师标记的误判案例会自动加入模型再训练样本；第三，对检测出的 异常交易自动生成结构化报告，包含交易链路图谱、关联方关系网 和同类案例参考。测试数据显示，该方案可使异常交易发现效率提 升 6.8 倍，同时将人工复核工作量减少 43%。 4.2

在技术实现方面，项目将分阶段推进。第一阶段，重点在于搭 建基础数据平台，整合各类数据源，包括但不限于历史交易数据、 财务报表、新闻资讯等。第二阶段，将引入深度学习模型，进行数 据特征提取和模式识别，优化现有的交易策略。第三阶段，将实现 实时交易监控和自动化决策，确保系统能够对市场变化做出快速响 应。最终，通过持续优化和迭代，项目将实现智能化的股票量化交 易系统，提升交易效率和收益稳定性。 为实现上述目标，项目将遵循以下关键指标： 建一个高效、稳定且可扩展的系统架构。该架构需要涵盖数据采 集、特征工程、模型训练、策略回测、实盘交易和风险控制等多个 模块，各模块之间通过统一的接口和协议实现无缝衔接。 首先，数据采集模块负责从多个数据源（如交易所、第三方数 据服务商）获取市场数据，包括股票价格、成交量、财务报表、新 闻舆情等。为了确保数据的实时性和准确性，系统采用分布式数据 采集框架，支持异步处理和容错机制。数据采集后，进入数据清洗 和预 在股票量化交易系统中引入 DeepSeek 的应用，整体架构设计 主要分为四个核心模块：数据采集与预处理、策略开发与优化、实 时交易执行以及监控与反馈。数据采集与预处理模块负责从多个数 据源（如交易所、第三方数据提供商等）实时获取市场数据，并进 行清洗、去重和标准化处理，以确保数据的质量和一致 性。DeepSeek 的核心算法被集成到策略开发与优化模块中，该模 块利用深度学习和强化学习技术，结合历史数据和实时市场动态，

多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具 和 数据采集 手段，实现数据癿全面融合。 路透、万得、彭博、 合作机构数据（保 险、证券等） …… 网页、社交媒体、 论坛 …… 第三斱数 据 文档、图片、影 音 …… 资金、财务、信 贷、员工…… 用智慧发现信息价值 Discover information 日志、交易报文 … … 宏观数据 GDP( 国内生产总值 小富机器人优势不特色 传统一代机器人癿工作过程示意 第一步 获取业务文档 第二步 人工加工形成 Q&A 使用技术：关键字 + 同义词 + 句式 挑战：后台知识加工自动化程度较低 第三步 逐条 Q&A 人工维护入库 “ 余额查询” 出现过大约 250 种表达方式 试图人工穷举自然语言的所有表达 采用句式穷丼癿斱法，人工逐条维护， 业务乊间无法复用 对每个句式、 每种表达斱式， 用智慧发现信息价值 Discover information 问 答 题 案 小富机器人优势不特色 小富机器人癿工作过程示意 第二步 批量导入，自动打业务标签 无须逐条整理 FAQ 第三步 用户问题语义分析，业务标签匹配 业务建模 + 概念资源 + 语义分 析 第一步 业务建模 用智慧发现信息价值 Discover information 用智慧发现信息价值 Discover

梯队公司有科大讯飞股份有限公司、用友网络科技股份有 限公司、上海宝信软件股份有限公司等；第二梯队公司有中国软件与技术服务股份有限公司、北京金山办公软件股份有限公司、金蝶软件（中 国）有限公司等；第三梯队有北京超图软件股份有限公司、浪潮软件股份有限公司等。 头部企业融合云服务与软件推出SaaS产品，并专注于各自擅长的领域，从而占据市场领先位置。 在第一梯队企业中，科大讯飞的讯飞听见SaaS服 用于任何商业目的。任何第三方如需 转载、引用或基于任何商业目的使用本页面上的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等），可根据页面相关的指引进行授权操作；或联系头豹取得相应授权，联系邮 箱：support@leadleo.com。 合作维权：头豹已获得发布方的授权，如果任何第三方侵犯了发布方相关的权利，发布方或将授权头豹或其指定的代理人代表头豹自身或发布方对该第三方提出警告、投诉、发起

础。同时，结合先进的深度学习技术和规模化计算资源，设计高效 的模型训练流程，确保模型在准确性、泛化能力和计算效率方面达 到预期目标。项目的实施将涵盖以下关键步骤：  数据采集与整合：从内部系统、公开数据集以及第三方数据源 中获取数据，确保数据的多样性和覆盖度。  数据清洗与预处理：通过去重、缺失值填充、异常值处理等操 作，提升数据的纯净度和一致性。  数据标注与结构化：基于业务需求，对非结构化数据进行标注 3. 制定数据备份和恢复计划，防止数据丢失或损坏。  技术风险： 1. 提前进行技术预研，识别潜在的技术难点； 2. 建立技术储备团队，确保在遇到技术瓶颈时能够快速响 应； 3. 引入第三方技术审核机制，确保模型训练的科学性和可 靠性。  资源风险： 1. 制定详细的资源分配计划，确保人力、物力和财力的合 理配置； 2. 建立资源动态调整机制，根据项目进展灵活调配资源； 周）。该阶段将集中进 行数据的采集、清洗和标注工作。具体任务包括： - 第 3-4 周：数 据采集与初步清洗 - 第 5-6 周：数据标注与质量检查 - 第 7-8 周： 数据增强与格式转换 第三阶段：模型训练与优化（第 9-16 周）。在此阶段，将基 于预处理后的数据进行模型训练和调优。以下是关键里程碑： - 第 9-10 周：模型架构设计与基线模型训练 - 第 11-13 周：模型调参与

Ft-tree LogParse 任务数据驱动 第二代 日志文本生成 token 深度学习 拟合异常结果 LogAnomaly LogStamp 第三代 段落日志和跨域日志 预训练语言模型 日志语言理解 BigLog Da-Parser 第四代 原始日志和自然语言 文本 大语言模型 可解释性运维 LogPrompt ： 传统自动运维模型既没法“自适应”，也仅是有限“智慧” Gap1: 传统智能运维算法依赖于任务标注数据，仅仅是拟 合 数据，对于新领域无法自适应 10 在线场景下， 由于频繁的软件更新、第三方插件等， 大 部分产生的日志都是模型未见过的，难以获得足量 的历 史标注数据，需求模型有自适应能力。 当任务训练数据减少时，传统方法普遍出现了预测精度下降。因此， 要将其应用到私有系统中，必然需要大量标注数据。

系统界面应简洁直观，操作流程应尽量自动化，降低用户使用门 槛。同时，系统架构需具备良好的可扩展性，以应对未来业务规模 和需求的增长。例如，系统应支持模块化设计，便于功能扩展和升 级，并提供开放的 API 接口，方便与第三方系统集成。 综上所述，人工智能数据训练考评系统的需求分析需从数据采 集与处理、模型训练支持、考评体系建设、安全性保障以及用户体 验等多个维度进行综合考虑，以确保系统功能完备、性能优异且易 于维护与扩展。 训师、学 员等，不同角色对应不同的权限和功能模块。例如，管 理员可进行用户信息的增删改查，培训师可发布和管理 考评任务，学员可参与考评并查看结果。 o 提供用户注册、登录、身份验证功能，支持第三方平台 （如微信、企业微信）的快速登录。 2. 数据管理与上传 o 系统需支持多种格式的数据上传功能，包括但不限于文 本、图像、视频、音频等，支持批量上传和数据预处理 功能，确保数据能够快速进入训练流程。 可扩展性和可维护性也是非功能性需求的重要组成部分。系统 应采用模块化设计，便于功能扩展和升级。在硬件层面，应支持横 向扩展，能够通过增加服务器节点来提升系统容量。在软件层面， 应提供完善的 API 接口，支持与第三方系统的无缝集成。维护方 面，系统应具备自动化监控和告警功能，能够实时监控 CPU、内 存、磁盘等资源使用情况，并在异常情况下自动发送告警信息。 此外，系统还需具备良好的用户体验。界面设计应简洁直观，

............................................................................................... 6 第三章 智算服务案例 .......................................................................................... 模型支持类服务包含模型选择，数据治理，模型迁移，模型调优以及模型运营等； 行业应用类服务包含通信、互联网、政府和公共事业，金融，教育、医疗等行业的智算 应用。 第三章 智算服务案例 3.1 基础设施类服务 3.1.1 中讯院全流程支撑广东联通深圳智算中心高效交付 深圳智算中心是广东联通首个大规模智算中心，是广东联通在粤港澳大湾区算力基础设 施的重 前提下，实现数据机房总能耗最低，并成功在广东移动深圳宝观智算中心落地实现。 此项目部署了基于 AI 的数据中心能效优化系统 BestDC，将 AI 与 L1&L2 联动节能技术 紧密结合，精准实现节能减排。部署完毕后，系统在第三方测试机构见证下，通过模拟常规 模型训练场景，充分利用室外温湿度环境，根据历史与未来业务需求，采集当前状态的室内 外温湿度、送风温度、供液温度等 L1 系统参数及业务训练计划、资源调度信息、XPU