作展示、党员考核、沟通交流等多种功能于一体的综合型党建 党务平台。  依托该平台可实现线上线下各类组织活动的开展和管理，实现 党务工作全过程留痕，助力基层党务工作平台化、数据化、规 范化管理以及党建教育常态化开展。 平台架构 目标客户 各级党组织 应用层 PC 大屏 微信 H5 APP 功能层 党组织信息 党员信息 历史党组 织信息 历史党员 信息 基础信息 党的建设工作 领导小组会议 每日一题 考试管理 学习管理 三会一课 组织生活 资源中心 资源类别 品牌创建 组织结构 组织运行 品牌建设 大数据中心 党务预警 评分标准 支部堡垒 指数管理 党员先锋 指数管理 量化评价 机关纪委会 党总支会议 发展党员 党员纪律处分 换届选举 党务公开 机关党员大会 题库管理 积分管理 主题党日 组织生活会 谈心谈话 民主评议 临时会议 可以设置不同的阅览查看权限。 分级分权管理 平台功能  党组织信息：提供党组织创建、修改、 概况展示等功能。  党员信息：提供党员信息创建、修改、 支持批量导入党员等功能。  历史党组织信息：管理历史党组织信 息，将历史党组织信息永久保存，供 管理员查询。  历史党员信息：结合组织关系转接， 将历史党员信息永久保存，可供管理 员查询。 党组织信息 基础信息管理 平台功能 党员信息

们更应处于“监督环”（on the loop），在诸如设 计、测试与验证等流程的关键节点上发挥监督与 把控作用。换言之，自主化系统负责感知与响应， 而人类则通过提供反馈和优化输出来实现持续 改进，从而提升整个组织的集体智慧。 实现自主智能供应链 10 自主化征程： 当下现状与未来十年 我们的调研显示，大多数企业才刚刚开始探 索和部署自主化能力。尽管约25%的受访企业已 开启自主化征程，但在从0（完全人工）到100% • 完全自动化的生产流程，通过制造业数字孪生来引导流程，实现无人工干预的切换。 • • 利用预测、财务标准、产能和运营多约束优化计划与排程，并提供可借鉴的实用建议。 增强型人工决策，实现跨域跨组织的无缝计划变更。 • 超过95%的交易实现自动化流程及问题解决。 • 利用分析工具监督流程以提高流程效率。 • 利用事件和预测算法实现自动化维修计划，并通过人机增强支持高效的任务执行、备件订购和 计、监控和优化流程。 实现自主智能供应链 22 重构人与技术的协作模式 以往，企业的组织架构大多以职能为核心， 例如，物流部门管理仓库、销售部门管理销售团 队等。如今，数据正日益打破职能壁垒，为平台型 组织的崛起提供支持。在这种组织中，跨职能团 队将围绕数据资产进行重组。这种新兴的组织结 构转变，加之供应链自主智能化的实现，必将对 人才产生影响，但其影响方式与许多领导者的设

analysis 2.2 知识管理缺陷 目前的知识库中所存储和管理的应急知识仅限 于应急预案、行动指南、历史案例、法律规范等显性 知识，缺乏诸如专家知识这一类在长期专业工作中 积累的经验、技能、组织记忆等隐性知识。显性知 识通常适用于常规决策中结构化问题的解决，隐性 知识则是临机决策能力提升的关键 [19，21]。然而，知识 管理模式不适用无法言明的、复杂的隐性应急知识， 这类重要的应急知识游离在系统之外，这也是制约 类预案、行动指南、管理准则等可以言明的显性知识 之外，还包括与这些预案、指南、准则设计布局相关 的隐性知识，暗含在该部门的专业、制度和文化之 内。隐性知识通过职业训练和经验积累而在工作中 获得，存在个体的头脑中或某个特定的组织环境中， 较难被机器获取和理解。应急管理知识属于典型的 跨学科知识，为解决应用情境中的问题而生，因此， 其知识默会的部分要比能言明的部分更为重要[25]。 传统知识管理模式是建立在知识的结构化符号 通过自然语言对应急知识进行检索查询，相比较传 统知识库访问所采用的结构化查询语言，极大降低 了知识访问的门槛。并且，模型能够理解和生成多 种语言，打破传统知识共享面临的语言障碍，促进 应急知识在不同组织、地区和国家间的共享。 模型能够捕捉和理解自然语言的复杂性和细微 差别，使其能够不仅仅停留在字面或表层意义的理 解上，并且能够深入到包括复杂的语言规则、隐喻、 语境相关的含义等，最终具有抽象和推理的能力。

• 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 • 预期效益与 ROI 分析 • 组织能力与人才建设 • 未来演进与持续创新 01 数字化转型背景与必要性 银行业面临的竞争压力与市场挑战 国有大行服务下沉 国有大型银行通过下沉服务覆盖更多区域，加剧了中小银行的获客难度，迫使后者加快数 未来扩展性增强 大模型能够为银行提供更具扩展性 的技术解决方案，减少未来技术债 务。例如，通过智能架构设计，银 行可以更灵活地应对未来技术变化， 降低因技术更新导致的额外成本。 12 组织能力与人才建设 复合型数字人才梯队培养计划 多层次人才培养体系 01 建立覆盖初级、中级、高级数字人才的培养体系，包括技 术研发、数据分析、架构设计等多个领域，确保人才梯队 的完整性和持续性。 激励机制与职业发展路径 04 建立完善的激励机制和职业发展路径，包括绩效考核、晋 升通道、薪酬福利等，激发员工的学习动力和职业成长潜 力。 扁平化管理结构 减少管理层级，优化决策流程，提升组织响应 速度和灵活性，确保在快速变化的市场环境中 能够迅速做出调整和应对。 动态资源配置 根据项目需求和市场变化，动态调整资源配置， 确保关键项目能够获得足够的支持和资源，提 升项目的成功率和实施效果。

项目管理与实施计划..............................................................................115 10.1 项目组织结构..................................................................................118 10.2 任务分解与进度安排 为了全面实施考评，建议采用自动化考评工具与人工审核相结 合的方式。自动化考评工具能够实时监控各项指标并生成报告，减 少人工干预，提高考评效率；人工审核则用于处理复杂场景和异常 情况，确保考评结果的公正性和准确性。此外，定期组织专家评审 和技术复盘，对考评结果进行深入分析，找出问题根源并提出改进 措施。 考评频次应根据实际需求和系统发展阶段灵活调整。在系统建 设初期，建议采用高频次考评（如每周一次），以便快速发现问题 生成验收报告，明确系统是否达到验收标准，是否可以进行正式部 署。 在整个测试过程中，需建立完善的测试管理机制，确保测试用 例的覆盖率、测试执行的准确性以及测试结果的可追溯性。测试完 成后，需组织项目组成员进行测试总结会议，分析测试中发现的问 题，制定相应的改进措施，并更新系统文档。最终，系统通过验收 后，方可进入正式部署阶段。 9.4 系统上线与维护 在系统部署完成后，首先需要进行全面的功能测试和性能测

500 毫秒 - 并发支持能力达到 1000 QPS - 系统可用性达到 99.9% 通过上述目标的实现，本项目将显著提升知识库数据的处理效 率，为 AI 大模型的训练提供坚实的基础，最终为企业或组织提供 智能化解决方案，助力业务创新与决策优化。 1.3 项目范围 本项目旨在构建一个高效、精准的知识库数据处理流程，并结 合最新的 AI 大模型技术，设计并实施一套完整的训练方案。项目 覆 通过上述方案，可确保数据来源的多样性和采集过程的规范 性，为知识库的构建和 AI 大模型训练提供可靠的基础数据支持。 2.1.1 内部数据来源 在知识库数据处理方案中，内部数据来源的选取和采集是核心 环节之一。内部数据是指企业或组织在日常运营过程中积累的结构 化和非结构化数据，这些数据通常具有高价值和高质量的特点。首 先，可以从企业内部的文档管理系统（如 SharePoint、Google Drive 等）中采集各类文档，包括但不限于技术文档、产品手册、 优质的数据支持。 2.1.2 外部数据来源 外部数据来源是知识库建设中不可或缺的一部分，能够显著扩 展现有数据的广度与深度，提升模型训练的效果。首先，可以从公 开数据集入手，如政府机构、科研院所、国际组织等发布的开放数 据。这些数据通常经过严格的质量审核，具有较高的可信度和权威 性。例如，世界银行、联合国、美国国家统计局等机构提供的经 济、社会、环境等多领域数据，能够为知识库提供丰富的基础信

工程实现组：实现系统前后端开发与集成部署  质量保障组：负责系统测试、质量监控与持续集成  项目管理组：制定项目计划、风险管理及资源协调 为确保知识传递与技能提升，团队内部建立了完善的培训机 制。每月组织两次技术分享会，内容涵盖最新技术动态、项目经验 总结等。同时，与外部科研机构建立了长期合作关系，定期邀请专 家进行技术指导。 团队采用敏捷看板进行任务管理，使用 GitLab 进行代码版本 控制，通过 期望等方面。问卷应简短明了，避免用户因问题过多而产生疲劳 感。访谈提纲应提前准备好，确保访谈过程中能够引导用户深入表 达需求。 在数据收集阶段，需确保样本的代表性和数据的真实性。可以 通过线上平台发布问卷，或者线下组织访谈和小组讨论。收集到的 数据应进行分类整理，便于后续分析。 数据分析是调研的关键环节。通过统计分析方法，对收集到的 数据进行量化分析，找出用户需求的共性和差异。例如，可以使用 频率分析、交 作。 此外，建议定期进行运维流程的审查和优化，以适应系统规模和业 务需求的变化。 运维团队的组织结构也是流程设计中的重要考虑因素。一个高 效的运维团队应具备明确的责任分工和协作机制。可以设立专职的 监控工程师、故障处理工程师和性能优化工程师等，确保每个环节 都有专人负责。同时，应定期组织培训，提升团队成员的技术水平 和应急处理能力。 最后，运维流程的成功实施离不开文档管理。所有运维流程、

2227 亿美元。 在这一发展趋势下，全球各国愈发重视人工智能产业发展并加 快部署，力求在全球数字经济竞争中抢占先机。IDC 数据显示，目 前，全球超过 70%的组织开始对生成式人工智能技术进行投资或处 于初步测试阶段，已经有 17%的组织将生成式人工智能应用和服务 引入生产环节，保障国家的科技话语权与产业安全。美国、日本等 发达国家和地区也持续加大在智算、超算等算力相关领域的投入， 力求巩 现量的稳步增长与质的显著提升。 — 中国工程院原副院长 邬贺铨教授 我国正加快构建全国一体化算力体系，为网络运力发展提供了广阔空间。中国信通院连续四年 组织编写《运力发展报告》，从入算网络、算间网络、算内网络等维度系统介绍我国网络运力发展 情况，并组织开展“1ms 城市算网”系列工作，有力引导了产业高质量发展。 — 北京交通大学 张宏科教授 算力产业发展方阵/2025 中国算力大会 “1+4”系列报告：

施工图纸和工程量清单，详细计算各项工程的直接成本、间接成本 及税金等。大模型可以通过自动化生成工程量清单，减少人为误差， 并结合市场价格动态调整预算，确保预算的实时性和准确性。此外， 施工图预算还需考虑施工组织设计、材料采购计划等因素，确保预 算的可执行性。 在招投标阶段，工程造价的核心在于工程量清单的编制与投标 报价的合理性。工程量清单需准确反映工程的全部内容，避免漏项 或重复计算。大模型可以通过智能识别技术，自动生成工程量清单， 种预测能力不仅提高了清单的准确性，还在一定程度上降低了项目 的风险和成本。 此外，DeepSeek-R1 支持多维度的工程量清单管理，用户可 以根据不同的分类标准（如施工阶段、材料类型、工序等）对清单 进行灵活的组织和展示。例如：  施工阶段：基础施工、主体结构、装饰装修等  材料类型：混凝土、钢筋、木材、玻璃等  工序：土方开挖、模板安装、钢筋绑扎等 这种多维度的管理方式使得工程量清单更加清晰和易于理解， 可以通过整合项目的基本信息、技术规 格、工程量清单以及合同条款等数据，自动生成符合标准和规范的 投标文件大纲。例如，模型能够根据项目类型和招标文件的要求， 快速生成包括项目概况、技术方案、施工组织设计、报价表等内容 的结构化框架。 其次，DeepSeek-R1 支持对历史投标数据的深度挖掘和分析， 结合当前项目的具体需求，自动填充和优化投标文件中的细节内容。 例如，模型可以根据以往类似项目的经验，为技术方案提供最优化

24—2025年）》，从标 杆应用、示范应用、商业应用等三个维度谋划推动人工智能应用落地，构建大模型赋能经 济社会发展的全景图。行动计划提出，将通过实施5个对标全球领先水平的标杆型应用工 程、组织10个引领全国的示范性应用项目、推广一批具有广泛应用前景的商业化应用成 果，力争到2025年底形成3至5个先进可用、自主可控的基础大模型产品、100个优秀的行 业大模型产品和1000个行业成功案 量，从而降低计算负荷。例如，使用软提示技术，在模型输入中嵌入一小段可学习的token 表示，通过Transformer的注意力机制整合整个输入，以小段token表示代替长输入token。 输出组织：优化输出内容的组织方式，提高文本生成过程的效率。例如，Skele- ton-of-Thought（SoT）方法，先生成答案的简短“骨架”，再展开骨架生成详细输出，通过并 行化生成过程减少时间消耗。 （2）模型层面的优化 技术的落地和推广绝不只是一个技术问题，而是需要带动整个公司员工的认知提升，让全 员了解大模型技术的优缺点，并从自身业务场景出发进行设计，因此场景共创是企业内部 用好大模型的关键策略之一。 目前公司在大模型落地推广层面，已组织开展多场大模型应用宣导活动，介绍大模型 的基本概念、核心能力，重点分享相关技术在金融行业和工作实践中的典型应用，加深全 员对新技术的理解，同时完成各部门科技伙伴岗设立，成立跨部门结对工作小组，后续将