连接、激活、赋能，打造智能 + 产业标杆 2 XRKJ 管理与智能制造规划方案 提纲 P2 1 XRKJ 智能制造项目的背景分析 3 XRKJ 管理与智能制造解决方案 4 XRKJ 管理与智能制造实施方案 5 保障 XRKJ 项目成功金蝶的优势 新技术呈爆炸式增长，数字化世界已经到来！ ! 移动互联网 大数据 云计算 边缘计算 物联网 区块链 5G 机器人 量子通信 AI 以上技术都不是停留在高校 人员高效 员工意愿能力 2 XRKJ 管理与智能制造规划方案 提纲 P16 1 XRKJ 智能制造项目的背景分析 3 XRKJ 管理与智能制造解决方案 4 XRKJ 管理与智能制造实施方案 5 保障 XRKJ 项目成功金蝶的优势 电脑化 可分析 数字化 + 自动化阶段 数字化初级阶段 如何达到自主反应？ “ 可自我学习和优化” 未来将发生什么？ “ 可准备” 已经发生的事 第一阶段 第一阶段 2 XRKJ 管理与智能制造规划方案 提纲 P30 1 XRKJ 智能制造项目的背景分析 3 XRKJ 管理与智能制造解决方案 4 XRKJ 管理与智能制造实施方案 5 保障 XRKJ 项目成功金蝶的优势 P31 第一阶段：连接平台、激活人 基于原有 ERP 的连接 统一目标激活人：目标激励体系 +HR 系统 责任清晰激活人：组织流程规划 + 云 ERP

集需通过银保监会《金融数据安全分级指南》三级认证，确保符合 GDPR 和《个人信息保护法》要求。 5.1 数据源对接 在金融银行业务中，数据源对接是构建智能体的核心基础环 节，需确保数据的高效、安全、稳定接入。以下是具体实施方案： 数据源分类与对接方式 根据业务需求，数据源可分为内部系统数据与外部合作数据两类。 内部数据包括核心交易系统、客户关系管理系统（CRM）、风险管 理系统等；外部数据则涵盖征信机构、第三方风控平台、市场行情 内部系统数据接入（核心银行系统、CRM 等） 内部系统数据接入是金融银行业务对接 DeepSeek 大模型的 关键环节，需确保核心银行系统、CRM 等关键数据源的稳定、高 效、安全接入。以下是具体实施方案： 1. 数据源识别与分类 优先接入高价值、高频率使用的核心数据系统，包括： o 核心银行系统：账户信息、交易流水、产品数据 o CRM 系统：客户画像、交互记录、投诉工单 o 风控系统：反欺诈规则、信用评分模型输出 障时自动切换至备份供应商，切换时间<15 秒 5.2 数据预处理流程 数据预处理流程是金融银行业务接入 DeepSeek 大模型的关 键环节，旨在将原始数据转化为高质量、结构化的模型输入。以下 是具体实施方案： 1. 数据清洗与标准化 原始数据需经过多级清洗： o 缺失值处理：采用金融场景专用策略，对交易记录缺失 字段通过前后窗口均值填充，客户信息缺失项通过业务 ” 规则默认值补全（如未填写职业编码默认为

82、人工复核工作量下降 30%。 4.3.3 系统集成与部署 系统集成与部署是 DeepSeek 大模型在保险理赔业务中落地的 关键环节，需结合现有 IT 架构与业务需求，分阶段实现无缝对 接。以下是具体实施方案： 1. 环境适配与接口开发 基于保险公司现有核心业务系统（如理赔管理平台、客户关系 管理系统），采用微服务架构设计 API 中间层，实现以下关键 接口： o 数据交互接口：通过 RESTful 定期（每周）更新样本增强规则库，适应新型骗保手 段演变 6.3 性能评估指标 在模型训练与优化阶段，性能评估指标是衡量 DeepSeek 大模 型在保险理赔业务中实际效果的核心依据。以下是关键评估维度的 具体实施方案： 模型精度与业务匹配度 采用分类任务中保险行业特有的指标 组合： - 理赔责任判定准确率：通过混淆矩阵计算，需达到 98%以 上阈值以符合监管要求 - 案件复杂程度分级 F1-score：针对不同难 协议中定义的性能基线，并每季度复测以 适应业务增长。 7. 系统集成与部署 在系统集成与部署阶段，需确保 DeepSeek 大模型与现有理赔 业务系统的无缝对接，同时满足高可用性、安全性和性能要求。以 下是具体实施方案： 环境准备与架构设计 部署采用混合云架构，核心数据库保留在本地私有云，模型推理服 务部署于公有云 GPU 集群。通过专线连接实现小于 2ms 的网络延 迟，关键组件包括： - 模型服务层：Kubernetes

展和融合应用高地。 附件 2 宁波市加快推进人工智能高质量发展高水平 应用实施方案 ( 征求意见稿 ) 为贯彻落实国家、省关于人工智能发展的决策部署，深入实 施我市数字经济创新提质“一号发展工程” , 抢抓通用人工智能 发展新机遇，推动人工智能技术赋能经济社会高质量发展，特制 定本实施方案 关于公开征求《浙江省“人工智能 +” 行动计划 (2024-2027 年 )( 征求意见稿 月完成资规 文 秘、提案回 复助 手智能体 内部测 试上线， 初步实 现智能 体构建平 台， 谋划三年发 展 规划。 用试点。 资规文秘 2024 年 6 月，在 《数 字化治理能 力提升 实施方案》 明确利 用 Al 大 模 型 技 术 赋 能 智能化。 12 月 3 日，赴自然 资 源部信息中心 调研 对接垂直大 模型建 设。对宁 波建设思 路高 度 认 可。 12 月 27 日，《关

体验的核 心环节。通过接入 DeepSeek 的 AI 能力，可构建具备自然语言理 解、多轮对话管理和业务精准推荐的智能客服系统，显著降低人工 成本的同时提高服务响应速度与准确性。以下是具体实施方案： 技术架构与功能实现 智能客服系统采用分层设计： 1. 交互层：支持网页、APP、微信公众号等多渠道接入，通过 API 与 DeepSeek 引擎对接，实时解析用户输入的文本或语音。 2 欺诈检测与预警机制 在智能理赔场景中，欺诈检测与预警机制是核心环节。通过接 入 DeepSeek 的 AI 能力，系统可实时分析理赔申请中的多维度数 据，识别异常模式并触发分级预警。以下是具体实施方案： 数据整合层 系统自动抓取并结构化以下数据源： - 投保历史（同一投保人短期高频投保记录） - 理赔材料（医疗票据 OCR 识别后的重复使用检测） - 第三方数据（医院诊疗记录与报案时间的交叉验证） 在保险行业的营销与客户管理场景中，客户画像与精准推荐是 提升转化率与客户满意度的核心环节。通过接入 DeepSeek 的 AI 能力，保险公司可构建动态、多维的客户画像体系，并实现个性化 产品推荐，具体实施方案如下： 客户画像构建 基于 DeepSeek 的多模态数据处理能力，整合 结构化与非结构化数据源，包括： - 基础属性数据：年龄、职业、 收入水平、家庭结构等 - 行为数据：保单浏览记录、理赔历史、客

用户权限管理 ..................................................................................... 90 6. 系统实施方案 ............................................................................................ 92 6 分析当前公共安全管理中视频监控的局限性，包括监控盲区、 事件响应延迟等问题。 2. 介绍 AI 大模型在视频分析中的优势，如深度学习算法的应 用，能够处理复杂场景并提高识别准确率。 3. 提出具体的实施方案，包括系统架构设计、数据采集与处理流 程、模型训练与优化，以及如何与现有的公共安全体系整合。 4. 讨论在实际应用过程中可能面临的技术、法律和伦理挑战，并 提供切实可行的解决方案。 为 目标检测模型，配合 LSTM 进行事件分析。 o 如果事件发生时的背景复杂、 目标多样，Faster R- CNN 结合 Transformer 模型能够提供更稳定的识别效 果。 为具体实施方案，以下是不同任务推荐模型的汇总表： 任务类型 推荐模型 优势 适用场景 目标检测 YOLOv5 实时性强，适合边缘计算 交通监控、公共区域监控 Faster R-CNN 精度高，适合复杂场景

据管理系统，支持完整的审计追溯。 3.2.3 数据安全与隐私保护 在数据集成与处理环节，数据安全与隐私保护是核心要求。医 疗数据具有高度敏感性，需通过多层次技术手段确保合规性。以下 是具体实施方案： 采用端到端加密传输协议（TLS 1.3+）保障数据流动安全，所 有存储节点实施 AES-256 静态加密，密钥管理采用硬件安全模块 （HSM）进行物理隔离。数据访问实行四层权限控制模型： 性能测试与调优是确保 DeepSeek 智能体在医疗系统中稳定运 行的关键环节。测试需覆盖响应速度、并发处理能力、资源占用率 及异常场景下的鲁棒性，并通过系统化调优策略提升整体性能。以 下是具体实施方案： 测试环境配置 采用与生产环境一致的硬件配置，包括双路 Intel Xeon Gold 6248R 服务器（3.0GHz/48 核）、256GB 内存、NVIDIA A100 80GB 评审，并完成医护人员的现场操作培训。 5.3 系统监控与维护 系统监控与维护是保障医疗智能体稳定运行的核心环节。通过 建立多维度监控体系与标准化维护流程，可实现对系统性能、数据 安全及服务质量的持续优化。以下是具体实施方案： 监控体系采用分层架构，覆盖基础设施、服务链路及业务指标 三个层级。基础设施监控通过 Prometheus+Grafana 实现，每 30 秒采集一次服务器 CPU、内存、磁盘 IO 等关键指标，阈值设置参

为对象的研究方法，不会干扰实际生产系统，同时利用计算机的快速运算能力，仿真 可以用很短时间模拟实际生产中需要很长时间的生产周期，因而可以缩短决策时间， 避免资金、人力和时间的浪费，并可重复仿真，优化实施方案。 仿真的基本步骤为：研究系统——收集数据、建立系统模型——确定仿真算法、 建立仿真模型、运行仿真模型——输出结果并分析。 15 产品制造过程仿真，可归纳为制

100 多个城市、 600 多个“数字城市”相关电子政务应用案例 信息资源规划—建设步奏 准备阶段 • 确定参建单位名单 • 政府信息化现状调研 • 政务公共信息资源元 数据资料收集 • 完成实施方案 建设阶段 • 政务公共基础信息资源数据资 料收集 • 数据采集工具开发 • 政务公共基础信息资源数据整 合建库 • 制定政务公共基础信息资源目 录 • 制定政务公共信息资源数据生