仅深刻改变了人机交互的方式，更预示着一个由大模型引领的智能新时代的到来。比尔· 盖茨的赞誉、马斯克的断言以及马化腾的深刻洞察，都从不同角度揭示了大模型技术对于 人类社会发展的深远影响。而国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理 暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 速度。 资料来源：生成式人工智能在保险行业的应用（研讨材料），麦肯锡。 图2 保险业大模型应用成效初现 �� 这些用例之所以成为首选，是因为它们技术成熟度高、实施难度相对较低，且能够迅 速看到成本节约与效率提升的效果。中国人寿财险、阳光保险集团等领先企业正是通过在 这些非敏感且成本可控的场景下开展探索，不仅验证了大模型技术的可行性，还为后续向 更复杂、更高价值的业务场景拓展积累了宝贵经验。 法优化、硬件加速（如使用GPU、TPU等专用处理器）以及分布式计算等方面进行深入研究 和创新，以实现推理速度的显著提升。 此外，还需要考虑系统的并发处理能力，即在高并发请求下仍能保持稳定的推理速 度，这对于保障用户体验至关重要。 （2）精准度局限 保险业务中的某些场景，如风险评估、定价等，对结果的精准度有极高要求。然而，当 前的大模型技术由于基于概率和统计原理，其输出结果往往存在一定的不确定性。这种不

式、提升效率和用户体验的软件解决方案。这类软件常常融合了人工智能 （AI）、机器学习、大数据分析、云计算、物联网（IoT）等前沿技术，为用户提供更加智能化、自动化以及互联的功能。它们不仅能够加 速数据处理和决策过程，还支持预测性分析、自然语言处理、增强现实/虚拟现实体验，并且可以通过持续的学习和适应来改进性能。 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 东华软件股份公司（002065） 金蝶国际软件集团有限公司（00268） 浪潮软件股份有限公司（600756） 科大讯飞股份有限公司（002230） 智能软件研发行业竞争格局未来变化原因 上市公司速览 总市值 - 营收规模 29.2亿元 -29.8 同比增长(%) 44.8 毛利率(%) 总市值 - 营收规模 57.1亿元 2.0 同比增长(%) 49.7 毛利率(%) 长(%) 摊薄净资产收益率 (%) 实际税率(%) 应收账款周转天数 (天) 预收款/营业收入 流动比率 每股经营现金流 (元) 毛利率(%) 流动负债/总负债 (%) 速动比率 摊薄总资产收益率 (%) 营业总收入滚动环 比增长(%) 扣非净利润滚动环 比增长(%) 加权净资产收益率 (%) 基本每股收益(元) 净利率(%) 总资产周转率(次)

.. 汽车 语音助手 零售 电子 说明书 金融 代理人 辅 助 ... ① 标准模式 内置 RAG 最优流 程 文档解析 多轮改写 文旅 虚拟 导游 政务 一网 通办 ② 自定义插 件 应用 场景 三方大模型 插件 工作流模式 “ 智能生产线 ” 使用指定的工作流来响应用户所 有对话。如果你对应用的执行流程， 有更加个性化的需求，可以通过工

业务建模 用智慧发现信息价值 Discover information 用智慧发现信息价值 Discover information 小富机器人：问题理解和答案相关性癿提升 最后还款日未还款怎么办？ 从用户问题中能提取 239 个产品点， 跟 进每个产品癿特点，可以进行产品自 案例 - 某互联网理财平台产品智能推 荐 劢推荐 用智慧发现信息价值 Discover information

同来源 的数据，包括电子健康记录（EHR）、医学影像、实验室检验结果 等。这些数据需经过标准化和清洗，以确保模型的训练质量。在此 过程中，模型的架构需要支持实时数据处理，以满足临床决策的快 速反馈需求。此外，考虑到医学领域的复杂性，模型的解释性和可 追溯性至关重要，因此在模型设计时应采用增强可解释性的策略， 如利用可视化工具和解释性 AI 方法。 经济可行性方面，实施 AI 生成式大模型所需的初始投资较 侵 犯、知识产权问题、医疗责任的界定以及算法的透明度和可解释性 等方面。 首先，患者数据的处理是 AI 在医疗应用中最为关键的环节。 根据现行法律法规，例如《个人信息保护法》和《医疗信息管理办 法》，医疗机构在收集和使用患者数据时必须遵循合法、公正和必 要的原则。医疗机构应明确告知患者其数据使用的目的、范围和风 险，并获取患者的明确同意。为了降低法律风险，医疗机构应该：  完善患 的广泛应用，医疗领域的数据量呈指数级增长。利用大数据分析技 术，AI 模型能更好地理解和应用这些数据，从而在疾病预测、个性 化治疗方案设计等方面表现出更高的准确率和实用性。 此外，设备与硬件的发展也将极大提升生成式大模型的响应速 度和处理能力。随着计算能力的提高，尤其是图形处理单元 （GPU）和专用人工智能芯片的普及，生成式大模型能够在本地设 备（如医院的服务器或诊断设备）上实现实时处理，减少数据传输 延迟，让医疗人员能即时获取结果。

关注企业数据的定义、存储、处理和使用，确保数 据的一致性、完整性和可用性，支持业务决策和运 营。 应用架构 描述企业应用的组成、交互和部署，确保应用系统 能够高效支持业务流程，提升业务敏捷性和响应速 度。 企业架构（ EA ）理论与分层模型解析 自动化建模 大模型通过自然语言处理和机器学 习技术，自动解析业务需求，生成 业务模型，减少人工干预，提升建 模效率。 大模型能够根据不同业务场景，动 的客户画像，帮助银行更精准地理解客户需求， 提供个性化的财富管理方案。 个性化财富管理客户画像生成 自动化信贷审批流程优化案例 智能化申请审核 通过大模型对信贷申请材料进行自动化审核，包括身份验证、收入证明、信用记录等，快 速识别潜在风险点，减少人工审核的工作量和时间成本，提高审批效率。 动态信用评分 全流程自动化管理 大模型能够实时更新客户的信用评分，结合最新的交易数据和行为特征，动态调整信贷额 度和利率，确保信贷决策的科学性和公平性，降低坏账风险。

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 业创新节奏与竞争格局得到重塑。

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 印证了这些关键战略举措的必要性。调研表明， 自主智能供应链正是价值创造的新高地。近三分 一家全球高科技公司亟需对其数据与决策 智能层进行升级，以便在整个供应链规模化应用 AI。在转型之前，供应链团队需要手动制定成千 上万的库存决策，依赖的是零散的数据和不一致 的流程，这严重拖慢了他们对缺货问题的响应速 度。针对这一痛点，该公司构建了一套智能决策 系统，能够自动诊断缺货和过剩库存，确定最优 补货策略，并将决策结果回传至源系统。目前， 这套系统已能统筹处理以往依赖人工的数千项 决策，显著提升了劳动生产率、分销效率和响应

为了提高训练效率，系统还提供以下优化功能： 1. 数据增强：集成常用的数据增强技术（如随机裁剪、旋转、翻 转等），提升模型的泛化能力。 2. 混合精度训练：支持 FP16 混合精度训练，减少显存占用并加 速训练过程。 3. 梯度累积：当显存不足时，支持梯度累积技术，通过多次小批 量数据更新梯度。 4. 并行化处理：支持多进程数据加载与预处理，减少 I/O 瓶颈， 提高整体训练速度。 通过以上设 感数据，需建立严格的数据使用审批流程，确保数据的合法合规使 用。此外，定期进行安全审计，发现并修复潜在的安全漏洞。 对于数据源的性能优化，需根据实际需求制定优化策略。例 如，对于高频访问的数据源，可以采用缓存技术提升数据访问速 度；对于大规模数据源，可以采用分布式存储与计算技术提升数据 处理效率。同时，建立数据源性能监控系统，实时跟踪数据源的访 问延迟、吞吐量等性能指标，及时进行调优。 为实现数据源的可扩展性，需采用模块化设计的思想，将数据 据时间、地域等维度对数据进行分区存储，提高查询效率。 2. 索 引优化：针对常用查询字段建立组合索引，减少全表扫描。 3. 缓 存机制：使用 Redis、Memcached 等内存数据库构建缓存层，加 速热点数据访问。 数据安全性是存储设计的重要考量。系统实施多级安全防护措 施，包括： - 加密存储：对敏感数据采用 AES-256 算法进行加密存 储。 - 访问控制：基于 RBAC 模型实施细粒度的权限管理。

对话模型：适用于智能客服、查询处理等场景，需支持多轮对 话和上下文理解。  预测模型：适用于信用评分、市场趋势分析等场景，需具备高 准确性和稳定性。  异常检测模型：适用于欺诈检测、系统监控等场景，需能够快 速识别异常行为。 模型的可解释性也是银行系统中一个重要的考虑因素。由于金 融行业的特殊性，模型的决策过程需要透明，以便于监管审查和风 险控制。因此，在选择模型时，应优先考虑那些能够提供清晰决策 路径和解释性的模型。 补丁管理系统，确保所有系统和软件始终运行在最新版本，以减少 已知漏洞的风险。 在应急响应方面，制定详细的安全事件响应计划，明确各种安 全事件的应对流程和责任人。定期进行安全演练，确保团队能够迅 速有效地应对突发事件。此外，与第三方安全机构合作，进行独立 的安全审计，确保系统的安全性符合行业标准和法规要求。 为了进一步提高系统的安全性，部署 Web 应用防火墙 （WAF），防止常见的 Web 模型性能的有效途径。通过并行计算和分布式训练，可以显著缩短 模型训练和推理时间。例如，使用 NVIDIA 的 TensorRT 框架对模 型进行优化，可以充分利用 GPU 的硬件加速能力，提升推理速 度。 数据预处理和缓存机制也是优化的重要环节。在银行系统中， 数据预处理往往是性能瓶颈之一。可以通过预计算和缓存常用数 据，减少重复计算的开销。例如，将常用的特征提取结果存储在缓 存中，后续使用时直接调用，避免重复计算。