能。 信息安全软件是专为保护计算机系统、网络和数据免受未授权访问、攻击及泄露而设计的程序工具。它通过提供防火墙、加密技术、入侵 检测、病毒查杀、安全审计等多种功能，构建起一道坚固的防线，确保信息资产的安全性和隐私性。这类软件不仅能够实时监控和防御潜 在威胁，还能在事件发生后进行响应和恢复，最小化损害。 摘要 智能软件研发行业专注于开发和应用AI技术，提供智能化解决方案以提升业务效率、优化决 争力和自主创新能力，助力数字化转型。 政策性质 指导性政策 政策名称 《关于推进IPv6技术演进和应用创 新发展的实施意见》 颁布主体 发改委、工信部、交通运输部、中 国人民银行、国务院国有资产监督 管理委员会、国家能源局、教育 部、国家互联网信息办公室 生效日期 2023-01-01 影响 8 政策内容 初步形成以IPv6演进技术为核心的产业生态体系，网络芯片、模组器件、整机 动编码负担以及消费者应用，进一步强化了领先企业在市场中的主导地位。在供给侧，LLM驱动的低代码/无代码平台使开发者能通过自然语言交 互降低开发门槛，自动生成复杂算法并优化架构，助力领先企业指数级扩张技术资产，并通过API经济模式垄断技术红利。在需求侧，基于LLM 的消费级应用凭借多模态交互、情境感知与个性化推荐，深度渗透教育、医疗、客服等场景，形成用户粘性较强的数据飞轮。 中国软件与技术服务股份有限公司（600536）

性。例如，DeepSeek 可以预测不同经济情景下的贷款违约概率， 从而帮助银行提前制定应对策略。此外，DeepSeek 在智能投顾和 资产管理方面的应用也具有广阔前景。通过分析历史市场数据和客 户风险偏好，DeepSeek 可以为客户提供个性化的投资建议，帮助 其实现资产增值。 为了更直观地展示 DeepSeek 在金融银行中的应用效果，以下 是一些关键数据：  采用 DeepSeek 技术的银行在反欺诈检测中的准确率提升了 经网络（CNN）与迁 移学习相结合，实现了高精度的自动化处理。 为提升模型的鲁棒性与适应性，DeepSeek 还引入了增强学习 技术，通过模拟金融市场的动态变化，不断优化算法策略。例如， 在资产配置与风险管理中，DeepSeek 能够通过增强学习模型，自 动调整投资组合，以应对市场波动。以下是一些关键技术的具体应 用场景：  大数据处理：用于客户行为分析、交易记录监控与异常检测。 机制。例如，当发现某笔交易与客户的常规行为模式存在较大偏差 时，系统会立即通知风控团队进行核查，从而有效降低金融欺诈的 发生率。 在信贷风险评估中，DeepSeek 通过整合多源数据（包括客户 的信用记录、收入水平、资产负债情况等），构建全面的信用评分 模型。与传统评分模型相比，DeepSeek 的模型能够更准确地评估 客户的还款能力，从而帮助银行优化信贷决策流程，降低坏账率。 此外，DeepSeek 还支持对银行运营数据的深度分析，帮助银

制，导致数 据孤岛现象严重。 业务协同困难 数据价值挖掘不足 由于数据无法共享，各部门之间的业务协同效率低下，跨部门业务流程复杂且耗时，影响 整体运营效率。 分散的数据难以形成完整的数据资产，限制了银行对数据的深度分析和价值挖掘，无法为 决策提供有力支持。 1 2 3 客户体验与智能化服务缺口 客户体验不一致 传统银行服务模式难以满足客户个性化 需求，线上与线下服务体验存在割裂， 大模型能够基于客户的实时行为和市场变化， 预测其未来的财务需求和投资倾向，为财富管 理顾问提供前瞻性建议，提升客户满意度和忠 诚度。 动态需求预测 智能化资产配置 结合客户画像和风险偏好，大模型可以自动生 成最优的资产配置方案，包括股票、债券、基 金等，帮助客户实现财富增值的同时，有效控 制投资风险。 通过大模型对客户的交易历史、投资偏好、风 险承受能力等数据进行深度挖掘，构建多维度 国际领先银行 AI 架构转型案例 花旗银行 AI 架构转型 摩根大通在其企业架构中集成了大模型技术，用于自动化交易和投资组合管理。通过 AI 模型 的预测分析，该银行能够更准确地预测市场趋势，优化资产配置，提升投资回报率。 摩根大通 AI 架构应用 汇丰银行利用大模型技术重构了其客户关系管理系统，通过智能化的客户行为分析，提供个性 化的金融服务。该银行还利用 AI 模型进行反欺诈监测，显著降低了金融欺诈风险。

晓奥享荣 3. 是否构成借壳上市： 不构成借壳上市 4. 股份发行价格： 17.36 元 / 股 5. 支付方式： 新时达以发行股份及支付现金相结合的方式 6. 是否构成上市公司重大资产重组： 构成上市公司重大资产重组 7. 本次交易对上市公司影响 本次交易将进一步优化公司业务结构、完善公司在运动控制及机器人业务领域的产业链、扩大 公司 业务规模、壮大公司主营业务， 私有数据 公共信息 互联网信 BI Suits SMMC UAAP CSMC BDMP CSEC 息 1. 2. 3. 客户画像 投资产品分析 资产配置建议 1. 完善投资理财 8 大规划 2. 投资产品组合及策略优选 3. 建设投顾、教育及生态一体化平台 1. 2. 多渠道客服机器人支持（微信、 APP 、 Web ） 营销机器人（营销内容推送）

的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 析，而高风险领域的识别准确率仅为 68%。这种现状迫切需要通过 智能化工具实现效率突破。 DeepSeek 等大 管道实现自动化转换，关键步骤包括： - 时间维度 统一为 ISO 8601 标准 - 货币单位强制转换为报表本位币 - 会计科 目映射至标准科目树（深度不超过 5 级） 最终输出标准化的审计数据资产需满足以下特性： - 完整性： 关键字段填充率≥99.5% - 一致性：跨系统数据冲突率＜0.1% - 时 效性：T+1 日内完成数据更新 - 安全性：敏感字段加密存储（AES- 256），访问日志全留存 风险预测模型 构建集成学习框架，采用 XGBoost 为主模型、LightGBM 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

应用模板（ A/B/C… ) 算法池（ A/B/C… ) 算力池 大模型时代企业 AI 项目“烟囱式 ”建设痛点越发严重 智能化趋势下：多品牌多场景下的重复造车轮，导致模型算法和镜像等 AI 资产管理分散，无法沉淀复用和统一运用。 底层统一 上层统一 中层异构 AI 治理 集约敏捷的 AI 中台式建 设 业务系统 B 业务系统 C 业务系统 A AI 项目的烟囱式建 设 知识引擎 70b 不同参数量级 数据构建 预置 3 大类精调 数 据 处 理 pipeline 数据标注 CV ，大模型相 关的标注工具 模 型 部 署 训 练 工 坊 数据 调试 容器底座 AI 资产管 理 资源管理 一体化服务管理工具及推理加速能力 一体化服务管理工具 Angel 推理加速 指标监控 鉴权 / 限流 流量分配 实时掌握服务性能、调用量、资源消耗等关键指标

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 想有所不同。 当前，一些人担心自动化会导致劳动力规模 缩减，AI投资步伐的加快更是加剧了这种担忧。 数据和人工智能方面的领先技术优势，凭借翘楚的行业经验、专业技能以及全球交付能力，并通过强大的生态系 统关系推动全球技术变革。埃森哲战略&咨询、技术服务、智能运营、工业X和Song事业部拥有广泛的服务能力、 解决方案和知识资产，我们基于共享成功的文化和创造360°价值的承诺，帮助客户重塑转型并建立长久互信的 关系。我们为客户、员工、股东、合作伙伴以及社会创造360°价值，并以此为衡量自身的标准。 埃森哲在中国市场开展

建设银行 技术落地：总行完成 DeepSeek 定制化训练，全集团推进生成式 AI 体系化应用。子公司通过总行平台按需调用模型，严禁自行接入外部模型，保障技术 可 控性 应用场景：建信理财率先探索资产配置优化、风险预警等理财场景，同时通过金融语义框架将“抵押率”“偿债覆盖率”等术语转化为业务逻辑，应用于 合同 解析与风险建模 邮储银行 技术落地：依托自有大模型“邮智”，本地部署并集成 DeepSeek-V3

景观等在视觉上更加真实。 该技术方案还支持后续的数据更新与维护。随着铁路沿线环境 的变化，可以定期重新进行数据采集并更新三维模型，以保持模型 的时效性和准确性。 数据模型建立后，需要考虑如何将其应用于铁路沿线的资产管 理、环境监测和安全评估等多种场景。例如，通过在模型中嵌入环 境传感器的数据，可以实现对沿线环境的实时监测，分析潜在的风 险并做出及时预警。 综上所述，实景三维建模技术为铁路沿线的数字化管理提供了 查，配备高清摄像头进行图像采集。实时数据通过 AI 视觉识别模 块自动上传至平台，形成即时三维模型，并由此进行实时监控和风 险评估。 总结来说，7.2 章节中关于可视化效果展示的系统集成，不仅 提升了铁路资产管理的效率，也为未来的智能运维和决策支持提供 了坚实的基础。通过以上有效的可视化手段，用户能够更为准确、 迅速地做出反应，显著降低隐患并提升运营安全性。 7.2.1 模型效果展示 在铁路沿线实景三维 风险因子的分类结果： o 风速：高风险（≥15m/s） o 暴雨：中风险（≥50mm/h） o 冰冻：高风险（气温≤0°C） 3. 资产状态监测 我们对沿线的基础设施进行了状态评估，特别是铁路轨道、隧 道和桥梁的健康状况。通过传感器收集的数据信息，我们建立 了资产健康管理模型，以下是某条铁路桥梁的状态评估结果： 监测项 当前状态 预警级别 桥梁结构完整性 良好 无需预警 振动监测 略高 中级预警

系统，并基于该数据处理结果，训练出一个具备强大泛化能力和智 能化水平的 AI 大模型。通过系统的数据处理和模型训练，最终实 现从海量异构数据中提取有价值的信息，并将其转化为可支持决策 和创新的知识资产。具体目标包括以下几个方面： 首先，实现知识库数据的高效清洗与整合。针对多源异构数 据，设计并实施数据清洗规则，确保数据的准确性、完整性和一致 性。同时，建立数据标准化流程，统一数据格式和语义表达，为后 项目报告、会议纪要等。这些文档通常包含丰富的专业知识，能够 为知识库提供坚实的基础。 其次，企业内部的知识管理系统（如 Confluence、Wiki 等） 也是重要的数据来源。这些平台通常存储了大量的知识资产，包括 员工的经验分享、最佳实践、常见问题解答（FAQ）等。通过与这 些系统的集成，可以定期抽取和更新数据，确保知识库的时效性和 准确性。 此外，企业的业务系统（如 CRM、ERP、SCM 等）同样是不 数据备份与恢复：制定定期的数据备份策略，结合增量备份和 全量备份，确保数据在故障或灾难情况下可快速恢复。 为提高数据存储与管理的可视化和自动化，建议引入数据治理 工具，如 Apache Atlas 或 DataHub，实现对数据资产的可视化管 理和元数据自动化采集。同时，结合 ETL（Extract, Transform, Load）工具，如 Apache NiFi 或 Talend，实现数据的自动化清 洗、转换和加载，提升数据处理的效率和质量。