务模式的深刻变革，还将重塑保险行业的竞争格局和生态体系。通过精准预知风险、主动管 理风险，大模型技术将助力保险公司实现从“粗放预测”向“精准预知”、从“等量管理”向“减 量管理”的转型升级。这一转变不仅将提升保险公司的核心竞争力，还将为消费者提供更加 个性化、高效、便捷的保险服务，推动保险行业向更高质量、更高效率、更高附加值的方向 发展。 在全球金融格局深刻调整、中国经济高质量发展的背景下，保险业作为国民经济的重 · · · · · · · · · 27 2.1.1 保险业面临前所未有的挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择· · · · · · · · · · · · · · · · 28 2.2 国内外相关政策分析· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 技术人才，提升自身的技术创新能力。 数智化转型不仅是保险企业应对当前挑战的必然选择，更是实现长远发展的必由之 路。面对日益激烈的市场竞争和不断变化的客户需求，保险企业必须加快数智化转型的步 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择 �� 伐，提升自身的竞争力。通过数字化、智能化技术的深度融合应用，重构保险业务价值链， 提升运营效率，优化客户体验，增强风险管理能力，实现可持续发展。 （1）提升客户体验 通过

知道有几种交通路线： 1. 89 路公交车，共 17 站，需步行 2 分钟，共用时 50 分 钟 2. 地铁 10 号线转 2 号线，这样就是 2 站 +5 站，共 7 站， 需 步行 20 分钟，共用时 43 分钟 3. 地铁 3 号线转 7149 路公交车，这样就是 3 站 +11 站， 共 14 站，需步行 11 分钟，共用时 50 分钟 4. 还可以 这样综合看起来，最快的交通方案应该 2 ，共用时 43 分 钟 什么是思维链 (CoT) 从浙大玉泉校区到紫金港校区如何最快出行？ 地铁 10 号线黄龙体育中心站 -> 文三 路 -> 学院路（转 2 号线） -> 古翠路 -> 丰 潭路 - > 文新路 -> 三坝 -> 虾龙圩 -> 步行 … 桌子上放着 50 根火柴 ，丁丁、 田田二人轮流每次取走 1~3 根。规定谁取走最后一根火

数据孤岛问题：营销数据（MA）、销售数据（SFA）和服务数据 （SC）分别存储在 3-4 个独立数据库中，跨部门数据同步延迟达 4- 6 小时 - 交互体验局限：现有智能客服仅支持预设话术，当客户问题涉及 多业务线时，转人工率高达 73% - 决策支持薄弱：销售预测准确率普遍低于 60%，缺乏基于客户行 为的动态调整机制 典型 CRM 系统数据处理流程暴露的瓶颈（以零售行业为 例）： 环节 传统 CRM 处理方式 层，对涉及隐私或合规的内容自动触发人工审核。 实施过程中需特别注意三个关键点： - 建立人工复核通道，对自动生成的工单摘要进行二次确认 - 设置服务降级预案，当模型置信度低于 70%时自动转人工 - 定期清洗对话数据，剔除无效样本提升训练质量 该方案在某电商平台试点期间，使客服人力成本降低 37%，首 次响应时效提升至 98% within 30 秒，工单误派率从 15%降至 6%。建议初期配置 建立字段对照表，将 CRM 原始字段与 DeepSeek 模型输入要 求对齐。例如： o CRM 中的客户名称映射为模型标准字段 customer_name，强制转换为 UTF-8 编码 o 日期字段统一转换为 ISO 8601 格式（如 2024-03- 15T14:30:00Z） o 数值类字段保留 2 位小数并去除千分位符号 2. 枚举值标准化 对离散型数据定义标准化字典，通过查找替换实现语义统一。

工业园、物流园、产业孵 化基地、自贸区。。。 金融商业 银行、证券、购物中心、 大型商超。。 交通枢纽 机场、火车站、汽车 站。。。 医疗 医院、康养园。。。 企业总部 国企、私企 第 转 型 与 创 新 章 HD 智能工程中心 2017 年确定转型目标，从建筑智能化工程设计转入建筑机电 设备 通讯接口、物联网技术、集成技术等领域的研究。编制了湖南地标《湖南省 智能 建筑评价标准 周几控制 HD 蓄施工程中心 20225 暂能期明 现频篮控 环填监测 能耗管理 楼控募统 门禁系统 塑智查询 空调腔制 员工分布 智能阴明 视频监控 环清趋测 解转管理 接控系统 门禁系统 报警查询 空调控材 员工分布 2023 年 V02 2022 年 V01 负二层 wei722044de ⑨ 湖 南 设 计 室内 CO2 504.0

MCP Server视图，Admin 全局统 一管控。并且支持对接自定义的 OIDC系统 配合Higress实现HTTP转MCP 支持存量服务无改造升级为MCP服务 只需要在Nacos中配置存量服 务相关的参数Schema和请求模 版等信息即可实现存量API转 MCP服务，无需任何代码改造 存量Http 服务转化MCP服务 Part 3 Nacos MCP 生态集成与演示 Dify，Higress，Spring

一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 85%+ 95%+ 全量扫描占比 18% 60% 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 转变为 AI ” 驱动全量分析 ，最终使高风 险事项识别准确率提升至 92%以上，同时将项目平均交付周期压缩 40%。技术落地路径将优先聚焦应收账款核对、关联交易穿透、费 块间的低耦合交互。数据接入层支持多模态输入处理，包括结构化 财务数据（如 SAP、Oracle ERP 系统导出的凭证数据）、非结构 化文档（扫描版合同/发票）以及语音记录（审计访谈录音），通 过自适应解析引擎将异构数据统一转化为 JSON 格式的中间表示， 字段映射准确率达 98.6%。 审计知识库构建采用双通道更新机制，包含以下关键组件： - 法规标准库：实时同步财政部最新审计准则、企业会计准则等权威 首行自动检测列名 异常记录跳转至人工复核 队列 PDF PDFBox OCR 区域预定义模板匹配 置信度<90%触发告警 扫描件 Tesseract 5.0 关键字定位+表格识别算法 自动重试 3 次失败转人工 2. 流批一体处理架构 采用 Lambda 架构实现实时与离线数据协 同处理： 3. 数据质量防火墙 在接入层实施三重校验机制： o 格式校验：强制 UTF-8 编码，数值型字段范围检查

育模式、重构学习体验。其中，教育智能硬件赛道有望率先得到突破，值得重点关 注。 行业格局方面，在DeepSeek概念火热、用户普遍使用教育行业产品的背景下，对 此轮技术升级响应较快的教育企业产品将吸收更多流量，实现用户增长和获客转 化。中长期来看，DeepSeek赋予中小教育机构以更低门槛部署高阶AI的能力，加 速行业从头部垄断向多极竞争演化；同时，AI教育的发展关键转向理解教育场景、 以模型适配业务，未来将呈现硬件入口普及化、教育内容/服务智适应化的特征，产

那么，这对企业员工而言意味着什么？我们 的研究表明，在自主智能供应链的生态系统中， 人力依然是核心要素。事实上，最高效的自主智� 供应链体系将实现人员角色转型⸺从任务执行 者转变为系统决策的指导者与监督者。我们观察 到，这一转变正通过“人机协作”的渐进式发展 在企业中逐步实现，每个阶段都推动着效益提升。 此外，通过将资深团队成员数十年积累的专 业知识和洞察进行系统化梳理与编码标准化，自 主智能供应链有助于确保核心知识的保留，并传 何为自主 智�供应链？ 供应链的完全自主化不单单指孤岛式的自 动化。传统的自动化系统遵循预设指令，且需要 人工监督。以普通汽车的定速巡航控制功能为 例，它能自动保持设定速度，但仍需人工干预转 向和刹车。 相较之下，自主化系统虽包含一定程度的自 动化，但其内涵远不止于此。它们由自主化AI驱 动，可在无需人工干预的情况下自主决策并执 行任务。例如，已在部分城市投入使用的全自动 驾

部署与集成：将智能体集成到 企业现有系统中，完成数据对接与功能验证； 5. 运维与支持：提 供长期的技术支持与系统优化服务，确保智能体的持续高效运行。 通过上述方案的实施，DeepSeek 智能体将成为企业数字化转 型的有力助手，助力企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。 1.1 项目背景 随着人工智能技术的快速发展，智能体（Agent）在各个领域 的应用日益广泛。从工业自动化到智能家居，从金融服务到医疗健 数据采集：使用 Python 的 Requests 库或 Scrapy 框架，结合 Kafka 或 RabbitMQ 进行消息队列管理。  数据处理：采用 Pandas、NumPy 等工具进行数据清洗和转 换，使用 HDFS 或 MongoDB 进行数据存储。  智能决策：集成 Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等机器 学习框架，结合 Airflow 或 Luigi 0）和隐私保护技术（如差分 隐私）确保数据在传输和存储过程中的安全性。同时，遵循相关法 律法规（如 GDPR）进行数据管理和使用，避免合规风险。 通过上述设计方案，DeepSeek 智能体能够实现数据的高效流 转与处理，为智能决策和用户交互提供可靠支持。 5. 功能模块开发 在开发 DeepSeek 智能体的功能模块时，首先需要明确系统的 核心功能和辅助功能。核心功能包括数据采集、数据处理、智能决 策

智能自动化不仅可以改善客户服务，也能提高工作效率。技术熟练、经验丰 富的员工不用做可以自动化的重复性任务，而是有时间来完成更高质量的工 9 作，专注于需要人工服务或手动操作才能完成的任务。这一转变也会使得他 们的工作变得更加有趣。 多家企业已经将智能决策应用于保险流程。比如，南非的 Santam 保险公司 利用预测分析和机器学习来减少欺诈行为，提高运营效率。这一举措帮助他 们在前