技术，银行能够基于多维度的客户数 据，进行精细化分类，从而为不同群体提供定制化的金融服务。首 先，银行可以通过客户的基本信息（如年龄、性别、职业）、金融 行为数据（如交易频率、消费类别）以及交互记录（如客服沟通次 数、投诉频率）等多维度数据进行整合分析，形成初步的客户分 类。在此基础上，进一步结合客户的信用评分、资产规模、投资偏 好等金融属性，细化客户群体。 一个典型的客户细分模型可以将客户分为以下几类： 驱动力。 3.6.2 资源调度优化 在金融银行的运营过程中，资源调度优化是提升效率和降低成 本的关键环节。DeepSeek 通过先进的算法和技术，能够帮助银行 实现对人力、物力和技术资源的精细化管理和动态调整。 首先，DeepSeek 利用大数据分析和机器学习模型，对银行各 业务部门的资源需求进行预测。通过对历史数据的深入挖掘，系统 能够准确预测不同时间段、不同业务场景下的资源需求，从而为资 强客户满意度。 3.6.3 成本控制与预测 在金融银行的运营过程中，成本控制与预测是确保企业盈利能 力与可持续发展的重要环节。通过引入 DeepSeek 的智能分析平 台，银行能够实现更加精细化的成本管理与科学化的预测分析，从 而优化资源配置，降低运营成本，提升整体效益。 首先，DeepSeek 平台能够通过大数据分析与机器学习技术， 对银行的各项运营成本进行全面监控与分析。平台可以实时采集并

的云原生业务和关键服务系统，可持续提供 SLA，业务连续性更强，无需 “停机换车”。 QoS 保障：ECS g�i 通过硬件虚拟化、CPU 的资源调度管理等多种优化手段，实现了对存储、 网络、内存及计算资源的精细化隔离与保障，确保了项目租户间的资源隔离，互不干扰。首先通 过英特尔 ® 资源调配技术 ( 英特尔 ® RDT, Intel Resource Direct Technology) 的能力，提供 展业务，服务全球客户；在扩张 阶段，企业一般采用单元化架构，按国家或地域维度来建设，从而更好地支持本地业务发展；当 企业进入成熟期后，为了给客户提供更优质的服务，会更加注重服务的稳定性和运营的精细化， 进而更加关注业务数在全球多活容灾、成本控制和性能优化等能力。阿里云在全球不同地域提 供的云产品具有高度一致的服务体验和服务质量，有效满足企业客户在全球化不同阶段的高标 准服务需求。例如，阿里云 助力《嘎嘎射击》开服首周 DAU 突破 20 万，多人团战场景性 能提升 30%。 资源效率与成本双重优化：算力成本降低 26%，CPU 资源利用率显著提升，实现 “峰值不卡顿、 低谷不浪费” 的精细化运营。 �� 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 蚂蚁数字科技是蚂蚁集团的技术商业化业务部门，ZOLOZ 是蚂蚁数科的身份安全品牌，产品囊括可 信身份认证、反洗钱、终端安全等，为中国、印尼等 14

合， 我们有信心推动工程造价行业迈向更加智能化、精细化的未来。 1.1 项目背景 随着建筑行业的快速发展，工程造价管理在项目全生命周期中 的重要性日益凸显。传统的造价管理方法主要依赖于人工经验和历 史数据，存在效率低下、误差率高、适应性差等问题。尤其是在当 前建筑项目规模日益扩大、复杂度不断提升的背景下，传统方法已 难以满足精细化、智能化的管理需求。近年来，人工智能技术的迅 猛发展 风险点，并提供可行的应对方案，降低项目的不确定性。 以下是一个示例，展示了 DeepSeek-R1 大模型在某一建筑项 目中的应用效果： 通过引入 DeepSeek-R1 大模型，项目团队能够在项目的各个 阶段实现更精细化的管理，从而显著提升项目的成本控制能力和整 体效益。这一技术的应用不仅符合当前行业发展的趋势，也为未来 工程造价管理的智能化转型提供了切实可行的路径。 1.2 DeepSeek-R1 大模型简介 为决策者提供数据支持。 为了提高预算编制的规范性，可以引入以下标准化流程：  数据收集与整理：确保所有相关数据（如工程量清单、材料价 格、人工费率等）的完整性和准确性。  预算分解：将总预算按分部分项工程进行细化，便于后续管理 和控制。  多方案比选：基于不同假设条件（如材料价格波动、工期变化 等）生成多个预算方案，供决策者参考。  审核反馈机制：建立预算审核的反馈机制，确保审核意见能够 及时传达并落实。

持通用及垂直领域人工智能大模型的训练与发展，为人工智能产业的创新发展注入了新 的动力。 值得一提的是，2024年6月5日，工业和信息化部等四部门再次联合印发了《国家人工 智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，该指南进一步细化了未来两年的工作目标 与任务，不仅重申了提升标准与产业科技创新联动水平、制定新标准、推动标准实施等目 标，还提出了加强国际标准制定的国际合作，旨在促进人工智能产业的全球化发展。预计 到2026 触达内部员工日常 办公场景。 ② 已决赔款计算书信息抽取 （A）案例概述 2023年，国寿财险广东省分公司启动了责意健险精细化管理分析系统建设项目。通过 深入挖掘历史存档的理赔计算书，提取关于死亡、伤残、医疗等关键分项赔付金额。这些数 据不仅为责意险的精细化运营提供了有力支撑，还帮助分公司根据历史及新增分项赔付 情况调整承保策略。然而，理赔计算书通常以长篇大段的文字形式呈现，属于非结构化数 文本的处理能力便捷准确。在该领域，除了提取赔款支出明细外，利用大模型能力，还能提 取非车常规大险种如企财、雇主、安责险的特约文本信息，通过大模型能力提取条款中的 特约文本进行分析，能细化承保条件用于理赔精细化管理。 ③ 车险智能报价助手 （A）案例概述 国寿财险广东省分公司积极探索业务场景，借鉴前期理赔计算书信息抽取场景积累 的经验，发现小财大模型能够从一线展业人员发送给出单员的碎片信息中结构化提取出

治参与社会公益，激发党组织引 领活力。 可视化党建工作成果展示 02 利用大数据技术提取信息库中 的数据，对活动数据、学习数 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

37 我国综合算力发展应深挖一体化算力网潜力，强化全国算力一 盘棋布局。一是对现有算力资源进行全面清查盘点，通过技术升级、 设备更新、优化配置等手段，盘活闲置资源，提升算力利用率。二 是加强细化场景适配，精准区分数据的温冷热属性，科学规划不同 类型算力中心在枢纽节点的布局与功能定位；鼓励业务场景按“时延 敏感度”分级施策：强实时、低延时任务需求就近部署，可离线、并 行型任务优先通过“ 加大算力中心使用绿电的比例，推动东、西部绿电资源与算力需求 匹配，鼓励算力中心参与绿电交易、碳交易机制，鼓励“源网荷储” 一体化数据中心园区建设。三是推广 AI 节能，利用人工智能技术优 化算力中心制冷、电力分配和负载调度，实现精细化管理节能。 （五）深化融合创新实践，助力产业生态繁荣发展 综合算力指数 39 强化综合算力与各行业应用的深度融合创新，拓展算力应用场 景，推动产业数字化转型加速。一是推动算力普惠，鼓励中国算力

回调 持久化 查询 本地缓存 变更推送 访 问 控 制 TLS • 开启TLS传输加密 • 敏感信息加密存储 • 替换默认密码 • 关闭匿名访问 • 最小权限原则 • 精细化权限管控 • 信息传输保密 • 防篡改 • 身份认证 • AccessKey/SecretKey • 数据库用户名/密码 • AppKey，Token • 其他业务特定的敏感信息

提升模型的训练效 果。 在数据使用阶段，需建立明确的访问权限管理机制，确保不同 角色的用户只能访问其权限范围内的数据。可通过角色基于访问控 制（RBAC）或属性基于访问控制（ABAC）实现精细化的权限管 理。同时，需对数据的使用情况进行日志记录，包括访问时间、操 作类型、操作人员等信息，以便后续的审计和追溯。 数据更新与维护是数据管理方案中不可忽视的部分。需制定数 据更新策略，确保 其次，针对每个模型的考评结果，需要分析其在不同场景下的 表现。例如，对于图像识别任务，可以分析模型在不同光照条件、 角度和背景下的准确率；对于自然语言处理任务，可以评估模型在 长文本、短文本以及多语言环境下的表现。通过这种细化的分析， 能够发现模型在特定场景下的优势或不足，从而为模型优化提供方 向。 在数据分析过程中，可以引入可视化的手段，如柱状图、折线 图和热力图等，直观地展示模型的性能变化趋势和差异。例如，通 最终实 现预期的目标。 10.2 任务分解与进度安排 在项目管理与实施计划中，任务分解与进度安排是关键环节， 旨在确保项目按时、高质量完成。首先，项目任务将基于工作分解 结构（WBS）进行细化，涵盖需求分析、系统设计、数据准备、模 型训练、系统集成、测试验证、部署上线及后期维护等主要阶段。 每个阶段进一步拆分为具体的子任务，明确责任人、交付物及时间 节点，确保任务可跟踪、可量化。

注入数十亿海量产业数据和数百个产业链知识图谱， 结合工具集、 知识库和指令微调训练得到产业网链大模型 。 • 底层拥有强大的产业数据和知识图谱数据，避免产业基础能力不足； • 实现智能化、精细化的产业治理模式，推动产业创新与发展， 加强产业创新生态完善； • 具备强大的自动化处理产业信息能力、智能分析与预测 ，提升服务效率，降低人力成本。 产业网链大模型训练过程 产业网链大模型

Adam David 用 Bob Charles · 任务细化与分配：由 GPT 担任游戏公司内各个关键角色， · 信息整合与决策制定：基于收集到的信息，决策者进行 每个 角色 均被赋予明确且对应的职责。 总结与分析，以形成全面的决策依据。