..107 7.3.2 试点实施与监测.......................................................................109 8. 运营与维护...............................................................................................111 的骨干力量，其重要性愈发凸显。如何提升城市轨道交通的运营效 率、增强服务质量、降低运营成本，成为了行业亟需解决的关键问 题。近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为城市轨道交通行业 提供了新的解决方案。AI 大模型的应用不仅可以有效提升决策支持 能力，还能通过数据分析洞察乘客需求，从而优化服务。 随着城市轨道交通网络的不断扩展，运营管理面临越来越多的 挑战。例如，公共交通的高峰时段客流量剧增，导致了拥挤和不 挑战。例如，公共交通的高峰时段客流量剧增，导致了拥挤和不 便；车辆调度管理复杂，需实时响应动态变化的乘客需求；安全隐 患在高密度运营下也日益增多。因此，引入 AI 大模型以实现智能 化、高效化的运营管理显得尤为重要。基于 AI 的大数据分析能 力，能够帮助运营方获取更为精准的客流预测，优化车辆调度方 案，提高整体运营效率。 在这一背景下，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用方案应围 绕以下几个核心方面展开： 1.

埃森哲大中华区战略与咨询事业部董事总经理、 供应链与运营业务主管 jane.zheng.pan@accenture.cn 潘峥 麦克斯·布兰切特（Max Blanchet） 埃森哲资深董事总经理、全球供应链与运营战略主管 克里斯·麦迪威特（Chris McDivitt） 埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管 斯戴芬·梅尔（Stephen Meyer） 埃森哲商业研究院供应链与运营研究高级总监 实现自主智能供应链 自主智能供应链的挑战 实现运营绩效的全面突破 何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 自主化征程： 当下现状与未来十年 前言 05 25 04 18-24 17 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 的AI系统也难以创造真正的价值。对于诸如自主 化AI（agentic AI）这类新兴系统而言，这一点尤为 关键，因为它们并非简单遵循固定指令，而是需要 统筹协调复杂的任务流程。 其二，简化流程。那些善于精简运营、标准化 流程的企业，将能更快地规模化应用技术，更迅 速地适应变革，并加速AI的学习周期。在当今的市 场格局中，这些无疑是一种核心的竞争优势。 我们对全球1000名企业高管的调研进一步 印

故障预测与监测..................................................................................84 5.1.1 运营数据分析.............................................................................86 5.1.2 故障模型建立.. 94 5.3 优化运营与资源配置...........................................................................96 5.3.1 数据驱动决策支持......................................................................98 5.3.2 运营效率分析..... ...................................135 8. 运营与维护...............................................................................................138 8.1 日常运营管理..........................................

.59 3.5.3 自动化交易系统.........................................................................61 3.6 运营优化.............................................................................................62 3 融合，能够迅速处理和分析海量金融数据，帮助银行机构在风险控 制、客户管理、产品创新等关键领域实现智能化转型。通过引入 DeepSeek，银行不仅能够提升业务处理效率，还能在复杂的市场 环境中做出更为精准的决策，从而显著降低运营成本，增强风险抵 御能力。  风险控制：DeepSeek 通过实时监控和分析交易数据，能够精 准识别异常行为和潜在风险点，为银行提供及时的风险预警和 应对策略。  客户管理：借助 DeepSeek 此外，DeepSeek 技术还具备高度的可扩展性和灵活性，能够 根据银行的具体需求进行定制化开发。无论是大型商业银行还是中 小型金融机构，都可以通过部署 DeepSeek 技术实现业务的智能化 升级，提升运营效率并降低风险。 通过以上技术特点和应用场景的描述，可以看出 DeepSeek 在 金融银行领域具有广泛的应用潜力和实际价值。其先进的技术手段 和灵活的部署方式，能够为金融机构提供全方位的智能支持，推动

.........................................................................................106 13.2 运营成本分析............................................................................................... 能够与其他业务系统无缝对接。  效果评估：通过关键绩效指标（KPIs）和数据反馈，定期评 估 AI 智能体的应用效果，并进行持续优化。 总之，商务 AI 智能体应用服务方案的设计与实施，不仅能够 帮助企业提升运营效率和决策质量，还能够为企业创造新的商业价 值和竞争优势。通过科学合理的设计和高效的执行，商务 AI 智能 体将成为企业数字化转型的重要推动力量。 1.1 背景与意义 随着全球化进程的加速和数字经济的迅猛发展，企业在日常运 在当前的市场环境中，企业不仅需要处理大量的数据，还需要 实时分析这些数据以做出快速的业务决策。AI 智能体通过其强大的 数据处理能力和智能分析功能，能够帮助企业实现数据驱动的决 策， 从而提升运营效率。例如，在供应链管理中，AI 智能体可以通过预 测分析优化库存水平，减少资金占用；在客户服务领域，智能客服 系统能够全天候响应客户需求，提升客户满意度。 此外，随着企业组织结构的复杂化，跨部门协作和流程整合成

智算服务是发挥极致集群算力的关键要素，释放算力新质生产力，服务 不可或缺。智算集群是一个复杂工程系统，非简单的软硬件的堆砌，它要求 算、存、网、服务的高效协同。智算服务包含智算集成、运维、计算使能和优 化、辅助运营等方面。发挥极致集群算力，需要构建智算服务产业共识，持续 推进智算服务产业升维。 我们期望通过本案例集的发布，能够进一步促进行业内各方的深度交流 与协同创新，共同推动智算服务发展与应用推广，为构建高效、绿色、智能的 .......................................................................... 18 图 10 DCS+ModelMate+运营平台解决方案 ..................................................................... 20 图 11 AI 教育课堂评价系统 经济时代的核心基础设施，未来将深度 赋能千行百业，引领新一轮产业革命。 1.2 智算中心高效应用面临挑战 当前智算中心的建设如火如荼。但很多智算中心陷入“重建设、轻服务”、“有算力、 无运营”的困境，导致资源利用率低下，投资回报率不达预期。具体有如下几方面的挑 战： 在规划与建设阶段，由于 AI 技术栈复杂，芯片迭代快，技术选择困难，存在目标模 糊，供需错配的问题；许多智算中心

Al 分析 · 故障预警 · 设备协同 人工抄表 人工管理 经验判断 传统能源 · 自动感知 · 智能调节 · 节能环保 · 个性适应 基础服务 普适性 传统手段 运营单一 · 增值服务 · 定制化 · 创新应用 · 线上线下 时效局限 传输困难 缺乏收集 数据孤岛 智慧安全 设施 智慧设施 能源 智慧能源 智慧数据 舒适 办公 环境 智能 分析 人身 资产 安全 高清 监控 高效 信息 通信 管控 移动 管理者 CIO 统一架构 平台 支撑企业卓越运营 符合未来 信息化发 展趋势 智慧建筑 / 园区建设需要从多角色多维度综合考虑业务需 求 IT 联动 物业 员工 大数据 集成通讯 园 区 的 智 能 化 改 造 不 仅 仅 是 硬 件 的 更 换 ， 同 时 软 件 服 务 系 统 也 是 在 同 步 跟 进 。 软硬一体化解决方案 全联接、数字化、安全、智慧、绿色 智能运营平台 可视、可控、可管 配 智慧工单 设备监控 智能安防 智能停车场 智能门禁 智能照明 事件监控 决策支持 智能消防 智慧能源

15 降本增效场景之二：大模型助力信贷审批 n 在银行的日常运营中，处理海量的合同、报表等文档 是一项繁琐且易出错的任务，传统人工审核方式效率 低下，难以满足业务需求。 DeepSeek-VL2 等多模态 模 型具备高精度的文档解析能力，能够提取文档中的 ，中泰证券研究 所 20 机构 应用场景 工商银行 网点运营、远程银行、运营管理、人力资源、智慧办公、智能研发等 农业银行 智能问答、智能客服、辅助编程、智能办公、智能风控等 中国银行 内部知识服务、辅助编码等 建设银行 智能客服、市场营销、投研报告、智慧办公、智能运营、智能风控等 交通银行 办公助手、客服问答等 邮储银行 研发测试、运营管理、客户营销、智能风控、消费者权益保护等 中信银行 平安银行 零售风控、零售贷款审批、运营管理、消保降诉、汽车金融等 招商银行 零售、批发、中后台 北京银行 宣传文案、智能周报、文章翻译、会议纪要等 江苏银行 智能客服、智能文档助手 杭州银行 知识问答、办公助手 n 在生成式人工智能落地应用中大行发力更早。六大国有银行大力投入大模型技术体系研发的同时多场景探索大模型应用， 实现客服、办公、研发、运营等多个业务领域的应用创新。中小银行则多以单场景切入，

 问卷调查  微博朋友圈  其它定制功能 特色功能模块建设 -- 大数据中心 平台功能  利用大数据技术提取信息库中的数据，对 党组织党员情况、学习数据、党务工作情 况、平台运营情况等进行汇总统计。  以整个党内生活数据为基础，进行智能分 析，提醒各项工作事务执行情况，指导工 作开展。  以图表形式直观展示应用单位党建工作开 展情况，便于展示和监督。 党建大数据中心 有多模块、组件化的功能组件，支持直接接入应用， 帮助节省开发时间；  支持根据客户特殊需求，为客户提供定制功能开发， 协助党组织打造个性化、专有的智慧党建云平台。  结合应用单位需求，提供管家式运营服务。 方案优势 为党组织量身定制智慧党建平台 支持公有云部署（例如腾讯云 / 阿里云）、本地部署以 及私有云部署（例如政务云）等多种方案，客户根据 自身需求，灵活选用。 方案优势 对党组织的价值 智慧党建标杆 01 集党员管理、党务公开、党员 教育等多种功能的综合服务平 台，应用创新技术打造智慧党 建标杆。 专属运营服务 06 提供专属运营服务，包括专题活 动、数据报告、课程更新、产品 培训、教育模块深度运营、以及 各类活动开展。 提升覆盖面 04 信息技术的应用，实现优质内容 远程分发和信息远程推送，将大 大提高党员教育的覆盖面。 党务工作更高效

用户友好性：界面设计应直观易懂，支持多种使用场景，确保 用户能够轻松上手并获得满意的使用体验。 4. 安全与合规：必须建立完善的数据安全机制，确保用户数据的 隐私保护，并遵守相关法律法规。 5. 运营和支持：提供优质的客户支持和技术保障，确保用户在使 用过程中能迅速获得帮助，最大化服务价值。 通过这些考虑，我们可以构建一个切实可行的人工智能大模型 SaaS 平台，满足市场需求，并帮助企业实现数字化转型。接下来 险管理和投资决策能力。在医疗行业，AI 辅助诊断和个性化治疗取 得了显著成效，大幅提升了患者的就医体验。  智能风控提升信贷审批效率  医疗影像辅助诊断准确率大幅提高  制造业智能生产线降低运营成本 此外，我国的人工智能政策环境也为行业发展提供了强有力的 支持。从国家层面上，政府出台了一系列政策来促进人工智能技术 的研发和应用，涉及资金投入、人才培养和技术创新等多个方面。 这使得人工智能行业的发展得到了良好的土壤。 析。 首先，目标市场的主要组成部分包括大型企业、中小型企业 （SMB）、教育和研究机构以及政府和公共部门。每一个细分市场 都有其独特的需求和应用场景。大型企业通常需要强大的 AI 能力 来提升运营效率、支持决策和推动创新，而中小型企业则更关注成 本效益、可用性以及易用性，以便于快速部署和应用。 以下是主要目标市场的特征：  大型企业 大型企业在数据处理、客户关系管理、预测分析等方面对