数字化转型之际。尽管人工智能技术仍处于发展阶段，但在现实世界中，它 已应用于不同行业。人工智能正被用来解决各种各样的挑战，它使机器和系 统之间的交互更智能、更简单。 保险公司也逐渐进入这一领域，新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新 定义其工作方式，打造创新产品和服务，提升客户体验。与此同时，这一传 统行业接受新技术仍面临多方的挑战。 无论是用智能自动化取代重复性的手动操作，还是帮助员工增强判断能力， 改善与客户之间 改善与客户之间的互动，抑或是设计出智能产品，技术都将推动保险公司的 发展，帮助他们持续地盈利。动脉网（微信号：vcbeat）编译了埃森哲发布 的“AI+保险”行业报告，该报告的重点包括： •人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程，设计创新产品，提升客户体验； •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 能决策支持系统； 产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 人力资源——利用人工智能，让员工合理分配时间，提高他们的工作效率。 通过 20%的非例行工作，创造出 80%的价值。 流程管理——重新审视商业模式和工作流程。通过智能机器不断审查端到端 流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改

方法是确保数据质量的关键步骤。以下是针对缺失值处理的详细方 案： 首先，需要对数据集中的缺失值进行全面的识别和分析。可以 通过统计每个特征中的缺失值比例来判断其严重程度。对于缺失比 例较高的特征，建议考虑删除该特征或进行特征的重新设计；而对 于缺失比例较低的特征，则可以采用填充或插值的方法进行处理。 常见的缺失值处理方法包括：  删除法：对于缺失值比例超过预设阈值（如 30%）的特征或 记录，可以直接删除。这种方法适用于缺失值比例较高且对整 可优化设备间数据传输，减少通信开销。 最后，模型训练完成后，需进行全面的测试和验证。测试集用 于评估模型的泛化能力，同时进行消融实验以分析各训练策略的贡 献。若模型性能未达预期，需调整训练策略或重新设计模型架构， 并进行迭代优化。  学习率调度：余弦退火、线性衰减、多步衰减  正则化方法：Dropout、权重衰减、Layer Normalization  优化器：AdamW、SGD、RMSprop 转、翻转、噪声添加等，提升模型的泛化能力。  特征工程：重新评估和选择特征，可能通过特征组合、降维或 引入新的特征来提升模型表现。  模型结构调整：根据模型的具体表现，调整网络层数、节点数 或激活函数等，以更好地适应数据的复杂性。  超参数调优：利用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法， 系统地调整学习率、批量大小、正则化参数等超参数，以达到 最佳性能。 在每次迭代后，都需要重新评估模型的性能，并与前一次迭代

Making autonomous supply chains real 21 21 实现自主智能供应链 舍弗勒：运用AI与机器人重塑制造业 正发生在舍弗勒工厂内部的一场变革或将 在不久后重新定义全球供应链的运作方式。这 家领先的运动技术公司已成功打造了一项概念验 证，运用实体AI和机器人技术来创建更自主、更 高效的运营模式，同时全面提升员工能力。 通过与微软、Agility Robotics和英伟达等 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。 然而，我们的调研显示，仅有1%的受访者预计员工 数量会大幅减少。与此同时，尽管部分岗位将发生 演变或被重新定义，但劳动力转型带来的整体机 遇远超潜在的冲击。 AI可以赋予员工更大的掌控力，使其能够更 清晰地认识自身影响、对产出负责，并衡量客户满 意度，从而提升工作质量。这种“工匠精神”的复 兴 在自主化系统中，人类将从事更高阶的工作， 这需要他们掌握全新技能。他们将处于决策环路 之中，负责设计系统、检查、测试、调整和规划，而 不仅仅是完成机器推荐的任务。 这种转变将从根本上改变工作方式。随着企 业快速引入新技术并重新设计流程，他们也必须 为适应数据驱动、技术密集型的工作场所而重塑 其人才与组织模式。 实现自主智能供应链 23 关键建议 构建自主智�供应链始于标准化的数据平 台、流程和治理框架。数据本体或结构化模型有

C端AI应用市场格局重构，新入局者迎来机遇 B端客户全面评估DS影响，重新论证基础模型选型 DS国内登顶、全球仅次于GPT，月均活跃用户数跃居第一， 全球全端DAU近1.2亿；纳米AI搜索（原360）将其核心模 型换为DS 1月web端访问量登顶、APP端增速位列第2 • 某机构接国家FGW通知，全面评估DS影响，组织专 题论证会，重新评估基础模型选型，由原某公司大 模型为主，转为吸纳多家模型，重点引入DS 山东省委书记于开年第一天工作会上，明确部署省 数据局研究DS，研究人工智能 • 某央企董事长在开年第一天即召集全管理层会议， 开展 AI 全面赋能生产运营工作部署 • 中石油、中石化、南网、星网、中广核、中铝等央 国企均在拥抱对接或重新研判 DS开源策略全面冲击基础模型商业模式，将大厂在C端、B端过去一年构建的技术优势拉回同一起跑线 ，市场竞争从一阶段比拼模型能力，进入比拼应用、数据、工程化交付能力的第二阶段 -11- 目录

用户交互、数据合成和策略更新. 在用户交互阶段, 用户观察机器人执行任务, 并在认为机器人无法完 成任务时停止, 然后提供如何改进的自然语言指令; 在数据合成阶段, 使用大语言模型作为批评者, 根 据用户的口头纠正重新标记机器人执行的行动; 在 策略更新阶段, 通过行为克隆在新合成的数据和之 前收集的数据上更新策略. 类似地, YAY Robot[81] 探讨一种通过语言修正实时修正机器人行为的方 法. 当用户想要干预机器人行为时 这些技能定义了一个相对较小的词汇表, PaLM-E 的规划由这些技能的序列组成. 当 PaLM-E 用于任 务规划时, 会被集成到一个控制循环中, 依据用户 指令与训练的数据将目标分解为一些低级策略, 执 行完毕后依据新的观测结果重新进行规划. SayCan[74] 指出, 尽管大模型具有一定的推理 能力与理解能力, 但因为模型没有直接接触现实世 界, 使用大语言模型生成的抉择可能超出机器人的 能力范围. 如用户提出的需求为扫地 通过向大语言模型提供一系列格式化 的自然语言命令和相应的策略代码示例, 大语言模 型能够学习如何将新的命令转换为应用程序编程接 口 (Application programming interface, API) 调用 的重新组合, 从而生成新的策略代码. 这种方法不 仅能够处理空间几何推理, 还能够泛化到新的指令, 并且能够根据上下文为模糊的描述 (如“更快”、“向 左移动”) 指定精确的值. 此外, CaP 方法还能够利

统可以提前预警并调配更多的人力资源到客户服务部门，确保客户 体验不受影响。 其次，DeepSeek 的智能调度系统能够实时监控资源使用情 况，并根据实际情况进行动态调整。系统可以自动识别资源利用率 低的部门或时段，将多余的资源重新分配到高需求区域。例如，在 营业网点，系统可以根据实时客流数据，动态调整窗口开放数量和 人员配置，减少客户等待时间的同时，避免资源的浪费。 此外，DeepSeek 还支持多维度资源优化策略的制定和执行。 实验日 志，便于后续分析和追溯。例如，记录不同超参数组合下的模型性 能和训练时间，以便快速定位最优配置。 最后，通过持续监控和反馈机制，我们不断更新模型以适应金 融市场的动态变化。例如，定期重新训练模型以纳入最新数据，或 通过在线学习技术实现模型的实时更新。这一过程确保了模型在实 际应用中的长期有效性和稳定性。 4.2.3 模型评估与验证 在模型开发与训练的过程中，模型评估与验证是确保其可靠性 应与训练集和验证集完全独立，且数据分布应与实际业务场景一 致。在测试集上的表现应作为模型是否具备上线能力的依据。如果 测试集上的表现与训练集、验证集存在显著差异，则可能需要对模 型进行进一步优化或重新训练。 为了确保模型在实际应用中的稳定性，还需要进行压力测试和 鲁棒性测试。压力测试可以通过模拟极端数据分布或异常数据输 入，观察模型的输出是否符合预期。鲁棒性测试则通过引入噪声数 据或随机

这些模型通过深度学习和海量数据训练，不仅推动了 自然语言处理技术的边界，也正在改变知识获取和创 新的模式，将对应急管理体系发展、能力要求以及实 践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 国 家 社 会 科 学 基 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 题处理需求而整合。随着问题的出现，涉及问题处 理的各种不同关系的个体构成了知识生产网络互相 联结的节点，问题解决过程中产生的知识内嵌于这 个网络中，即存储在参与问题解决的生产场所的个 体和组织中。当下一个问题出现时，新应用场景中 的节点重新联结形成，进入新一轮问题解决。在这 种模式下，网络上相互联结点的数量因新生产场所 的增加而持续增加，知识生产逐渐在更广泛的范围 内弥散开来，知识随着人员从一个问题转移到另一 个问题、从一个组织转移到另一个组织，每一轮问

攻击，确保模型 的输出不会被恶意利用。具体措施包括：  模型输入输出的完整性验证，防止数据被篡改。  限制模型的访问频率和权限，防止恶意用户通过大量查询获取 敏感信息。  定期更新和重新训练模型，以应对新的安全威胁。 此外，系统应具备灾难恢复和业务连续性计划（BCP），确保 在发生安全事件或系统故障时能够快速恢复服务。备份策略应采用 异地多副本存储，定期进行恢复演练，验证备份的有效性和可用 标准。  访问控制：多层次身份验证和最小权限原则，实时监控和审 计。  网络防护：部署防火墙、IDS、IPS，定期漏洞扫描和安全评 估。  模型安全：防范模型推理和对抗样本攻击，定期更新和重新训 练模型。  灾难恢复：制定 BCP，采用异地多副本备份，定期恢复演 练。  安全培训：定期进行安全培训，提升全员安全意识和操作规 范。 通过以上措施，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的安 过手机短信、硬件令牌或生物识别等方式进行二次验证。这一措施 将有效防止因密码泄露导致的未授权访问。 在会话管理方面，系统将实施会话超时和自动注销机制。用户 在一定时间内无操作后，系统将自动断开其会话，并要求重新登 录。此机制能够有效防止因用户忘记注销而导致的安全隐患。同 时，系统将记录所有用户的访问日志，包括登录时间、操作内容和 退出时间等，便于后续的审计和追踪。 为了应对潜在的跨站请求伪造（CSRF）攻击，系统将在所有

Faiss 句向量编码器和向量搜索 [Conneau 2017] • 问答的本质是找到和用户问题语义匹配的知识点 • 基于分类模型的问答系统效果好，但需要较多的训练数据， 且重新训练的成本较高 • 基于检索和排序的问答系统能较好的弥补以上问题，但仍 然 存在检索召回问题 • 基于句向量的语义检索能实现在全量数据上的高效搜索， 从 而解决传统检索的召回问题

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 6 1. 原理解析：思维链铸就智能体，多体交互拓展应用 早在上世纪 50 年代，阿兰图灵把“高度智能有机体”扩展到了人工智能。如今随 着大模型的快速发展，这个概念又被重新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体， 有望完成从概念到实际应用的蜕变。 用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提示词）。 AI 自主拆分任务、 在 AutoGen 智能体程序中，人类充当需求发起者，智能体通过不断使用工具并在相 互交流中解决陆续出现的问题从而得到最终答案。在智能体交流过程中，人类可随时介 入其中，若用户对最终结果不满意，可以重新提出需求，智能体就会继续优化答案。 图7 Agent 交流模式展示 资料来源：Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation，CSDN