保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖 掘其本质，以找到精准的解决方案。通过聚焦主要原因并进行必要的升维/抽象化，可以找到 问题的根本原因，使问题具有通用性。 • 保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对 行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营 模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重 保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提 高运营效率，包括在产品设计、市场营销、核保及理赔等环节。AI应用研发框架的流式会话 能力可以提高前后端开发的效率。 • 保险公司应用AI技术可参考的方法论：通过价值飞轮、价值网和画布等方法，企业可以更好 地理解业务逻辑，识别关键驱动力，并实现更全面的优化。这些方法提供了有效的工具，帮 助企业理清思路，找准业务发展的核心驱动力，确立清晰的策略逻辑。同时，画布法可以将 种情况下，读者可能会开始质疑自己的常规思维方式是否合理。然而，问题的核心往往隐藏在表 面之下，需要大家进行更深入的思考和探索才能发现。那么，为解决问题应该如何采取行动呢？ 三 洞察问题，探寻本源 面对复杂问题，建议参考《U型思考》方法论，从初始问题出发，洞察其背后的本质，进而精准 地解决问题。 遇到初始问题 遇到初始问题 解决问题 解决问题 发现问题的本质 找到本质解 U型思考方法论是一个找准问题、看透本质、谋定而后动的思考模型

当前 架构 目标 架构 参考 模型 架构 规范 架构 评估 转型 规划 流程层 能力层 应用层 集成层 数据层 基础层 总架构师 项 目 角 色 分 层 角 色 跨 层 角 色 创建与 维护 A 在项目中 贯彻 B 在排序中 贯彻 C 创建与 维护 A 在项目中 贯彻 B 在排序中 贯彻 C 6 架构转型规划 架构规范 架构参考模型 设计输入 当前架构 工作尚未正式发起 •无跨项目跨业务的 EA 需求 设计和 EA 设计更新流程 •无根据技术发展趋势改进 架构目标设计的技术管理流程 •无定期的企业架构转型规 划流程 •无根据企业架构搭建的各 层参考模型以规范项目架构的 审批和设计 •缺乏统一的架构规范和工 具来描述和沟通架构规范和架 构设计 •缺乏统一的架构评估：在 项目验收的《技术报告》中虽 然包括架构内容，但不统一、 不完整，且无正式架构符合度 项目基础架构师：由开发 商担任，由企业基础架构 师辅助，缺乏甲方管控 •角色部分工作有人兼任 但分工不完整不明确 – 总架构师 架构维护与 更新 A 10 架构转型规划 架构规范 架构参考模型 设计输入 当前架构 上海电力企业架构管理要素现状 架构路线图在 项目排序中的 贯彻 C 架构设计在项 目中的贯彻 B 架构维护与 更新 A 架构管理要素 业务需求 业务流程架构

信息安全测评实施作业指导书 测评层面：TOMCAT 序 号 测评项 操作步骤 预期结果 1 应按照用户分配账 号。避免不同用户间 共享账号 1、参考配置操作 修改 tomcat/conf/tomcat-users.xml 配置文件，修改或添加帐号。 2、检测操作 访问 http://ip:8080/manager/html 管 理页面，进行 Tomcat 服务器管理 2 应删除或锁定与设备运 行、维护等工作无关的 账号 1、参考配置操作 修改 tomcat/conf/tomcat-users.xml 配置文件，删除与工作无关的帐号。 例如 tomcat1 与运行、维护等工作无关，删除 tomcat1 帐号。 1、判定条件 禁用超级用户启用 tomcat 1、参考配置操作 在普通用户的模式下，运行 tomcat 的启动脚本 2、检测操作 查看当前系统的 tomcat 进程，确认程序启动时使用的身份。 注意：通过 services.msc 服务属性设置 禁用超级用户启用 tomcat 4 对于采用静态口令认证 技术的设备， 口令长 度至少 8 位， 并包括 1、参考配置操作 在 tomcat/conf/tomcat-user

报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX 【2025 版】 声明 【填写说明：声明是测评机构对测评报告的有效性前提、测评结论 的适用范围以及使用方式等有关事项的陈述，测评机构可参考以下 建议内容编制。】 本报告是[被测对象名称]（备案证明编号：[备案证明编号]）的等级 测评报告。 本报告测评结论的有效性建立在被测评单位提供相关证据的真实性 基础之上。 本报告中给出 测 对象的子系统情况，建议不超过 300 字】 安全状况描述 【填写说明：根据实际测评情况简要描述被测对象的整体安全状况，包 括最主要的中高风险安全问题及数量，建议不超过 400 字】 【参考示例】 本次安全等级测评采用访谈、核查和测试等测评方法，对【被测对象名 称】的【物理机房、网络架构、网络设备、安全设备、系统管理软件、 主机操作系统、数据库管理系统、业务应用系统、数据资源、管理制 对于在测评过程中所发现的重大风险隐患已完成整改的，需如实描述，同时注 明（已整改）。如果没有重大风险隐患，则注明未发现重大风险隐患，例如“经 过单项测评结果判定和整体测评，未发现[被测对象名称]存在重大风险隐患。”。 测评机构可参考以下示例编制。】 经过单项测评结果判定和整体测评，[被测对象名称]存在重大风险隐患 XX 项，截止报告发布日期，已完成整改 XX 项，剩余 XX 项未整改。本次测评过 程中发现的重大风险隐患及整改建议如下：

DeepSeek 注册页面 登录成功后，进入图 2 “ 所示界面，然后点击 开始对话 ”就可以使用。 图 2 DeepSeek 官方网站主界面 不过需要注意，那就是如何选择 V3 还是 R1 模型，可以参考下图。此外还 “ 可根据需要，选择是否勾选 联网搜索 ”。 图 3 不同版本的 DeepSeek 选择 4.1.2 手机版使用 手机版的使用和电脑版基本一样，根据需要是否激活 R1 即可。唯一不同 阿里云 PAI Model Gallery 支持用户通过云平台一键部署 DeepSeek-V3 、 DeepSeek-R1 模型及其蒸馏版本。用户可以根据业务需求选择部署不同参数量的 模型。具体请参考链接： https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/one-click-deployment-DeepSeek-v3-model 图 6 阿里云模型界面 错误示例：「审计证据」 当回答不满意时，可以： • ◇ 正确示例：「审计证据的充分性和适当性有什么区别？我不理解，请再 举个例子。追问」 5.1.2 审计过程模拟 操作方式：通过场景示例进行演练（参考） 5.1.3 审计案例库 操作方式：输入“#审计案例#+关键词” 示例输入： "审计案例: 存货舞弊" → 获取瑞幸咖啡等真实案例解析 "审计案例函证失败" → 展示典型错误及应对方案

建设周期，预计将在未来三到五年内逐步 成熟（参阅图5）。 整体而言，中国eVTOL基础设施已初具雏形，以深圳为代表的先行城市正在为全栈式 低空运行体系提供验证样板，为更多地区的推广应用提供了路径参考。 深圳在导航、协调与通信等领域率先推进eVTOL基础设施建设 • 将空域划分为可飞区、管控区和禁飞区 • 用户可以通过平台直接提交无人机飞行申请 UTMISS系统 导航体系 • 分析潜在航线冲突，动态分配空域资源 更多“小众秘境”视角。 • eVTOL的运营成本更低，单次飞行成本低于直升机，维护流程简化，更易实现常态化 运营。 在市场产品的带动下，低空观光需求愈发旺盛，低空观光运营机构已纷纷针对即将上 市的产品进行预订。参考当前5A级景区中直升机8%的渗透率，eVTOL凭借更优的成本与 体验，未来有望在观光市场实现更深层次渗透——预计到2040年，在各级A类景区的渗透 率可达4%–11%。 随着市场发展，更多的观光点 等场景中发挥 作用。 租赁场景与个人购买场景存在显著的协同效应。随着eVTOL产品逐步成熟、应用场景 持续验证，预计自2027年起，营地飞行将持续吸引飞行爱好者乃至普通大众参与空中体验。 参考成熟品类的租售比，预计到2030年，eVTOL租赁销售比可达到约5%的水平。未 来，随着运营商与eVTOL制造商加速布局营地网络，并通过推行“标准化运营+场景化体验” 等模式进一步降低eVTOL使

Metadata 日志/监控数据 数据层 技术基座 RPA 流程 引擎 ... 外部 应用 系统 洞察 参考 网络搜 索(插 件？) 市场数 据 数据爬 虫(插 件？) 公司数 据 投资策 略分析 风险分 析 研报分 析 已有分 析系统 Agent平台for销售管理 参考 参考 洞察 开户 助手 基金 问答 投顾 助手 .... 洞察 组装、集成 例如：网络搜索 RAG是一种结合了信息检索和文本生成的技术，它通过从知识库中检索相关信息来辅助大型 语言模型（LLM）生成更准确、更丰富的文本回复。RAG 的优势在于它能够确保模型访问 到最新、最及时的事实和相关信息，通过定期更新外部参考信息，生成的回复能够纳入与用 户查询相关的最新信息。 在企业需求场景中，应用与客服、IT服务、政策查询等等各类从大文本中检索内容的场景， 由于LLM技术的兴起时刻用户对“ 文档搜索” 的要求大幅提升，其中出现很多RAG方法无法

图像分类为例，其采用 TensorFlow 框架实现迁 移学习的代码示例如下： 图 2-1-10 基于不同数据集特性的迁移学习策略 图 2-1-11 迁移学习带来训练时长大幅降低 8 模型可参考：https://zenodo.org/record/2535873/files/resnet50_v1.pb 数据集 大小 策略 A 卷积层 分类层 策略 C 策略 B 策略 D 数据集 与另一个 分类场景中的人工智能训练任务。在测试开始前，双方工程师 首先进行了环境配置，包括： 1) 基于面向英特尔® 架构优化的 TensorFlow 框架进行环境 配置： 环境配置命令请参考第 22 页 ”英特尔面向不同人工智能框架提供性能 优化“ 部分。 2) 基于 oneMKL 对 Kaldi 库进行重编译： 测试结果如图 2-1-14 所示，在两种不同的训练任务中，每 个 Cifar100 数据集）两项人工智能训练任务。 在测试开始前，双方工程师首先进行了环境配置，包括： 1) 基于面向英特尔® 架构优化的 TensorFlow 框架进行环境 配置： 环境配置命令请参考第 22 页 ”英特尔面向不同人工智能框架提供性能 优化“ 部分。 测试结果如图 2-1-16 所示，在两种不同的训练任务中，各个 参与人工智能实训的实训组均取得了令人满意的结果，与以往 单项实训任务

T）的加密数字价值表示， 具有以下特征：以记账单位或经济价值储存形式表达；被公众接受作为支付、 债务清偿或投资的交易媒介；可通过电子方式转移、存储或交易；在分布式 账本或类似资讯存储库上操作；声称参考单一资产（如港币、美元）或一篮 子资产（如多种法定货币）维持稳定价值。 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 香港的试验成果可直接为内地数字金融发展提供 “政策压力测试” 样本，其在稳定币与法定货币挂钩机制、反洗钱 （AML）与反恐怖融资（CFT）监管规则等方面的探索，将为内地数字人民币生态建设及金融科技监管沙盒制度优化 提供重要参考，成为衔接境内外数字金融创新的关键 “试验田” 25 6. 在港发展稳定币与央行数字货币的关系 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽 美 元的非银发行方可选州监管 加密资产服务提供商（CASP）必须在 欧盟成员国获得监管机构的授权方可合 法运营，可通过“护照制度”在欧盟范 围内运营 监管范围 在港发行的法币稳定币或在港内外发行参考港元价 值的法币稳定币； 禁止无抵押的算法稳定币； 赎回不得附加繁琐条件和不合理费用； 未明确排除稳定币的证券属性 在美运营的1:1锚定美元或高质量资产的支付 稳定币，仅限于支付/结算的数字资产；

..........................................................................................128 11. 参考文献................................................................................................. 和相关性。例如，系统可以通过分析某类资产在不同经济周期中的 表现，识别其风险收益特征。此外，DeepSeek 还引入了自然语言 处理技术，从新闻报道、社交评论等文本数据中提取市场情绪和投 资者预期，为资产配置提供更加全面的参考。 为了更直观地展示数据处理的结果，系统通常会生成以下关键 指标： - 资产收益率：包括历史收益率、预期收益率及波动率。 - 相关性矩阵：展示不同资产之间的相关性，帮助投资者在组合中分 利用其算法对历史市场数据进行深度挖掘， 识别出长期和短期的市场趋势。例如，通过分析过去十年的股票市 场数据，DeepSeek 可以识别出某些行业或资产类别在不同经济周 期中的表现模式。这种历史趋势的识别为投资者提供了参考，帮助 他们理解在不同市场环境下哪些资产可能表现优异。 其次，DeepSeek 能够实时监控市场动态，结合新闻事件、经 济指标和政策变化等因素，对市场趋势进行动态调整。例如，当某 国央行宣布降息时，DeepSeek