华夏幸福、玉龙股份、黑牛食品 银亿系 浙江 熊续强 银亿股份、康强电子、河池化工 广汇系 新疆 孙广信 广汇汽车、广汇能源、 ST 兴业 汇垠系 广东 万家乐、汇源通信、永大集团 长城系 浙江 赵锐勇 长城影视、长城动漫、天目药业 袁志敏、熊 海涛夫妇 广东 袁志敏、熊 海涛夫妇 毅昌股份、高盟新材、东材科技、 金发科技 资本系 地区 掌舵人 旗下上市公司

[Table_Reports] 重点研究上市公司： 易华录,润和软件,神州控股,创业慧康,航天宏图,狄耐克,京北方,永信至诚,,广联达,纳思达,用友网络,云赛智联,联 想集团,商汤-W,思维列控,锐明技术,中控技术,拉卡拉,能科科技,税友股份,星环科技-U,国能日新,海光信息,*ST 银 江,拓尔思,鼎捷软件,中科曙光,金山办公,道通科技 投资评级说明 1. 投资评级的比较和评级标准：

按需付费..................................................................................113 6.1.2 订阅制......................................................................................114 6.2 销售策略. 和实时性，以适应快速变化的市场需求。此外，响应时间和运 行稳定性也是用户重点关注的方面。 3. 成本效益：用户在选择 SaaS 平台时，很大一部分考虑的是成 本效益。合理的定价策略，无论是按需付费还是订阅制，都将 影响用户的选择。同时，用户对免费的试用期或低门槛体验也 有较高的期望。 4. 安全与合规：随着数据隐私和安全的关注度提高，企业用户尤 其重视平台的数据安全性与合规性。他们希望平台能够确保数 客服与技术 支持 阿里巴巴 强大的电商导向 中 商业智能与分析工具 按组件 付费 在线咨询与 社区 字节跳动 数据驱动的智能 推荐 中 内容创作与推荐系统 广告收 入分成 用户反馈机 制 通过对主要竞争者的深入分析，我们可以明确行业格局与自身 产品的定位，从而制定切实可行的市场进入策略与产品发展方向， 以期在快速发展的 AI 市场中占据有利地位。 2.2.2 竞争策略比较 在人工智能行业，特别是在大模型

10.20278/j.jc2.2096-0204.2024.0158 指 挥 与 控 制 学 报 JOURNAL OF COMMAND AND CONTROL 第11卷 第2期 2025年4月 Vol. 11，No. 2 April，2025 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 径，使其适应人工智能大模型时代的治理要求。 本文在分析大语言模型的知识获取原理与知识 diagram of emergency management system 龚晶等：基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑 219 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 机 决 策（improvisational decision-making） [19]，需 要 随 事件不断发生、发展的态势，针对具体问题情境作 出决策时，系统通常以数据统计分析、智能计算模 主动地内化 显性知识+隐性知识 连续空间的数值操作 自然语言 龚晶等：基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑 221 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 满足不同利益相关者的需求，提供定制化、个性化 的知识输出[27]。 3.1.3 跨学科知识创新与应用 知识创新是对已有知识的深度挖掘、整合和创 新之上，实现更深层次的知识洞见和理解，这一过

，从以下几个方 面展开：首先，明确大模型在银行系统中的核心应用场景，包括但 不限于客户服务、风险管理和运营优化；其次，设计高可用、高性 能的模型部署架构，确保系统能够支持大规模并发请求；再次，制 定严格的数据安全和隐私保护策略，确保符合金融行业的监管要 求；最后，通过持续的性能监控和优化，保障大模型在实际运行中 的稳定性和效率。 在项目启动前，我们已对多家银行的业务需求和技术现状进行 Deepseek 模型； - 模型部署与优化：设计部署方 案，优化模型参数，确保高效运行； - 系统集成与接口开发：将模 型集成到现有系统，开发 API 接口； - 监控与维护：建立监控机 制，确保系统长期稳定运行。 通过以上范围的明确，确保项目在技术、管理和实施层面上都 能顺利进行，最终实现 Deepseek 大模型在银行系统的成功部署和 应用。 1.4 主要参与者 在 Deepseek 银行的数字化转型提供策略建议。监管机构也是重要的参与者，尤 其是在模型合规性、数据隐私保护和模型透明度方面，银行需要与 其保持密切沟通。 在项目团队的组织架构中，设定了明确的责任分工和协作机 制。项目总负责人由银行高层管理人员担任，负责整体战略决策和 资源调配。技术团队由银行的 IT 专家和 Deepseek 的技术人员组 成，专注于模型部署和技术实现。业务团队则由各部门的业务骨干 组

....................150 1. 项目背景与目标 随着人工智能技术的快速发展，数据训练已成为 AI 模型开发 的核心环节。然而，当前数据训练过程缺乏系统化的评估与考核机 制，导致模型质量参差不齐，训练效率难以量化，资源分配不够优 化。为解决这些问题，有必要构建一套全面的人工智能数据训练考 评系统。 项目的核心目标在于建立标准化的数据训练考评体系，提升 AI 的多维度分析，包括趋势分析、对比分析、异常检测 等。 o 提供可视化功能，包括图表生成、仪表盘设计等，帮助 用户直观理解数据和结果。 7. 安全与权限控制 o 系统需具备完善的安全机制，包括数据加密、访问控 制、操作日志记录等，确保数据安全和用户隐私。 o 提供细粒度的权限管理功能，允许管理员根据不同用户 角色分配权限，确保系统使用的合规性和安全性。 通过以上功能模块的设计，系统能够全面覆盖人工智能数据训 系统安全设计贯穿各层，通过身份认证、数据加密、访问控制 等手段保障系统的安全性。身份认证采用 OAuth 2.0 协议，数据加 密使用 AES-256 算法，访问控制基于 RBAC（基于角色的访问控 制）模型。 性能优化方面，系统通过负载均衡、分布式计算、异步处理等 技术提升整体性能。负载均衡采用 Nginx，分布式计算基于 Spark 框架，异步处理使用 Kafka 消息队列。 为确保系统的可维护性，引入

以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 方案。 DeepSeek 的核心优势在于其深度学习和人工智能技术的深度 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。  据。  数据验证：通过业务规则和逻辑校验，确保数据的准确性和一 致性。  数据转换：将数据转换为统一的格式和标准，便于后续分析。 此外，为提高数据处理的透明度和可追溯性，建议使用版本控 制系统（如 Git）对数据清洗过程进行记录和管理。通过定期审查 和更新清洗规则，确保数据质量始终处于最佳状态。 最后，为了更好地展示数据清洗流程，可以使用 mermaid 图 进行可视化： 通过 响应速度和稳定性。 应用层是系统的业务应用入口，负责与外部系统进行集成。该 层将提供标准化的 API 接口，支持与银行核心系统、第三方支付平 台等外部系统的无缝对接。同时，应用层将集成身份认证和授权机 制（如 OAuth 2.0），确保外部系统的访问安全。此外，应用层将 实现负载均衡和自动扩展功能，以应对高峰期的业务流量。 展示层是系统与用户交互的界面，负责提供直观的操作体验。 该层将采用响应式设计，支持

生命周期管理。具体包括：  数据分类与标签化：根据数据类型、来源、用途等维度对数据 进行分类，并为每类数据添加标签，便于后续检索和分析。  数据权限控制：基于角色和用户组设计细粒度的权限管理机 制，确保数据访问的安全性和合规性。  数据版本控制：通过版本管理工具（如 Git）或数据库内置版 本功能，记录数据的变更历史，支持数据的回滚与溯源。  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 此外，API 接口的性能优化也是设计重点。建议采用缓存机制 （如 Redis）减少数据库查询压力，同时使用负载均衡技术分散请 求流量。 最后，API 接口的版本管理至关重要，建议采用语义化版本控 制（SemVer），并通过 URL 路径明确标识版本号，例如/api/ v1/。这样可以确保在升级接口时不影响已有业务的正常运行。 通过以上设计，API 接口能够高效、稳定地实现知识库与 AI 模 法律法规、行业标准 低 在实际应用中，可以根据不同类型的知识库内容采用混合更新 策略。例如，对于核心业务数据采用实时更新，对于辅助数据采用 准实时更新，对于静态数据采用定期更新。同时，需建立监控机 制，动态调整更新频率以适应业务需求的变化和系统性能的优化。 通过合理的更新频率设计，可以确保知识库始终与最新数据同步， 为 AI 模型训练提供高质量的数据支持。 4.3.2 模型在线学习策略 为了实现知识库与

训练阶段采用混合训练策略提升模型鲁棒性： 1. 基础预训 练：在千万级通用审计文档（含上市公司年报、审计报告等）上完 成领域自适应训练，使用 LoRA 技术微调模型对会计术语的理解 “ ” “ ” （如 权责发生制 与 收付实现制 的差异识别准确率提升 37% ）。 2. 任务微调 ：通过多任务学习框架同步优化以下任务： - 会计分录 合理性预测（F1-score ≥0.92 ） - 风险等级分类（ROC- OCR 服务器，20%投入标注团队对历史审计报告 进行实体标注。同时预留 10%预算用于第三方合规认证，确保智能 体输出符合《中国注册会计师审计准则第 1101 号》要求。 团队绩效评估采用双轨制：技术团队按 API 接口交付量考核， 审计专家则根据发现的模型逻辑缺陷数量给予奖励。建议在项目启 动阶段即签订跨部门 SLA 协议，明确数据交付延迟的追责条款。 5.2 数据准备与模型训练 个月内完成全国 分支机构部署。推广过程中同步搭建三级支持体系：L1 由 IT 部门 提供系统运维支持，L2 由智能体研发团队负责功能优化，L3 由审 计专家组成业务咨询小组。 ” ” 培训方案采用 双轨制 设计，线上学习平台需在推广前 2 周完 成部署，包含以下核心模块： - 智能体操作模拟沙箱（含 5 类典型 审计场景案例） - 标准化视频课程（总时长 8 小时，分基础/进 阶/ 专家三级）

《2023 年客户体验趋势报告》，85%的消费者表示他们更倾向于 选择那些能够提供个性化服务的品牌。商务 AI 智能体通过分析客 户的行为和偏好，能够为企业提供精准的客户画像，并据此设计定 制化的服务方案。例如，AI 智能体可以根据客户的购买历史和浏览 习 惯，推荐符合其需求的产品或服务，从而提升客户满意度和忠诚 度。 在行业应用方面，商务 AI 智能体正在多个领域展现出广泛的 应用前景。例如，在零售行业，AI 高 效、 舒适地使用系统的关键。首先，界面设计应遵循简洁直观的原则， 减少用户的认知负担。通过采用一致的布局、颜色和图标，用户能 够快速熟悉操作流程，提升使用效率。同时，系统应支持个性化定 制，允许用户根据自身需求调整界面布局和功能模块，以满足不同 场景下的使用偏好。 其次，交互设计应注重反馈机制的建立。用户在操作过程中， 系统应即时响应并提供清晰的反馈信息，如成功提示、错误警告或 避免资源浪费并确保系统的高可用性。此外，容器化技术如 Docker 和 Kubernetes 可以简化应用的部署和管理，进一步提升系 统的灵活性和扩展性。 为了保障系统的长期稳定运行，应建立全面的监控和告警机 制。通过集成 Prometheus、Grafana 等工具，可以实时监控系统 各 项指标，如 CPU 使用率、内存消耗、网络流量等，并在异常情况发 生时及时通知运维团队。这不仅有助于快速定位问题，还能通过历