安永:期待保险行业:数据 + AI开启经验规模化复制时代保险业面对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10 积分 | 17 页 | 1.49 MB | 1 天前3
麦肯锡企业架构治理EAM现状诊断(26页)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10 积分 | 27 页 | 4.35 MB | 1 天前3
信息安全等级保护测评作业指导书(Tomcat)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 0 积分 | 8 页 | 101.00 KB | 1 天前3
网络安全等级测评报告模版(2025版)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:20 积分 | 66 页 | 157.51 KB | 1 天前3
面向审计行业DeepSeek 大模型操作指南(27页 WORD)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0 积分 | 27 页 | 829.29 KB | 1 天前3
2025中国载人eVTOL行业白皮书-33页建设周期,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20 积分 | 33 页 | 5.03 MB | 1 天前3
英特尔-教育行业AI实战手册2024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10 积分 | 40 页 | 4.85 MB | 5 月前3
2025年数字资产系列研究-中银国际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;20 积分 | 49 页 | 4.24 MB | 1 天前3
AI大模型赋能公共安全整体解决方案137 9.3 未来可能的技术创新 ........................................................................139 10. 参考文献 ................................................................................................ 提供切实可行的解决方案。 5. 最后,预期该系统能提高公共安全事件的响应速度和处理效 率,最终实现更高层次的社会安全保障。 通过以上 目的的实现,本文章希望为公共安全领域的相关研究 人员和从业者提供实用的参考,助力基层公共安全管理的智能化转 型。 2. 系统需求分析 “ 在 公共安全引入 AI ” 大模型视频智能挖掘应用方案 的系统 需 求分析中,我们首先需要明确系统的目标和功能需求,该系统旨 监控范围及盲区分析:在部署前对目标区域进行详尽的分析, 确保 360 度无死角覆盖。 . 视频存储与带宽需求:在视频流高度压缩与存储的平衡中选择 合适的编码方式,并考虑到网络带宽的承载能力。 设备选择的标准可以参考以下表格: 设备类型 主要优势 适用场合 不足之处 网络摄像头 高清画质、远程访问 大多数公共场所 成本相对较高 模拟摄像头 成本低、易于维护 预算有限区域 画质一般 云台摄像头 全方位监控能力30 积分 | 152 页 | 369.88 KB | 4 月前3
金融银行业务接入DeepSeek AI大模型智能体建设方案(304页 WORD)2.2 合规风险规避............................................................................276 17. 案例分析与参考...........................................................................................278 17.1 17.2.2 互联网企业经验........................................................................294 18. 附录与参考资料...........................................................................................297 18 FP16/FP32 混合精度计算,以 满足大模 型推理的低延迟需求。网络层面需实现万兆光纤内网带宽,延迟控 制在 1ms 以内,并通过 VLAN 划分隔离生产环境与测试环境。 关键硬件配置参考如下: 组件 规格要求 备注 计算节点 8×NVIDIA A100 80GB GPU 支持 NVLink 互联 CPU 2×Intel Xeon Platinum 8360Y 64 核/12810 积分 | 313 页 | 3.03 MB | 1 天前3
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