劲草满赠管理 超市采购 门店促销 资金收付 资金管理 银企直连 租赁结算 门店经营 主数据 商品数据 超市子母码 供应商 科目数据 银行数据 成本中心 利润中心 鞋服款色码 黄金批次 采购收货 差异自动处理 内部调货 库存盘点 自加工领料 商品效期管理 旧金管理 库存调货 库 存 管 理 柜组 基于总体业务架构设计的详细方案 数据准备和管理 采购和库存管理 基础 数据 科目数据管理 银行数据管理 成本中心 数据 利润中心 数据 …… 需求和补货 补货参数设置 自动补货需求 订货项目补货预测 采购和入库 库存管理 销售管理 商品采购管理 采购收货管理 收货差异处理 库存调拨业务管理 库存盘点业务管理 商品内部领用管理 非商品管理 返利和联租结算 非商品数据管理 非商品库存管理 非商品采购管理 门店销售业务管理 电商销售业务管理 劲草销售业务管理 科目数据管理 银行数据管理 成本中心 数据 利润中心 数据 …… 需求和补货 补货参数设置 自动补货需求 订货项目补货预测 采购和入库 库存管理 销售管理 商品采购管理 采购收货管理 收货差异处理 库存调拨业务管理 库存盘点业务管理 商品内部领用管理 非商品管理 返利和联租结算 非商品数据管理 非商品库存管理 非商品采购管理 门店销售业务管理 电商销售业务管理 劲草销售业务管理

图文不一致 图文数据存在着差异 文档解析、文本块分类和文本 生成 文本分类与输出 复杂排版干扰 多栏文本、跨页表格断裂， 信息错乱 智能分块识别（区分文字和表 格） + 表格结构还原算法 PaddleOCR 表 格 识 别 、 LayoutLM 语义分割模型 用地类型差异 不同的源文件里面对于同 种用地类型的表述不一致 将不同的用地类型的表达差异 进行统一，解决类型差异问题 进行统一，解决类型差异问题 提示词 + 大模型 多模态数据整合 图片、 CAD 图纸与文字 无 法关联存储 空间坐标与文本自动绑定 + 统 一格式转换 ArcGIS 地理系统、 Python 脚本自动化处理 人工校正成本高 扫描后需手动补全缺失内 容 ，费时费力 AI 自动纠错 （语义补全） + 规 则过滤冗余内容 BERT 语义修复模型、正则 表达式清洗引擎 在识别文档 分块粒度难统一 长短差异大 （ 50 字 vs. 2000 字） 增 量 分 块 + 索 引 更 新 - 版本化分块管理（如时间戳标记） Apache Kafka 、 Milvus 增量索引 人工校正成本高 新数据分块需全量 重建索引 分层分块（粗粒度目录 + 细粒度内容） - 业务规则分类（法律 / 技术 / 行政差异 化） LangChain

Encoding）对行业属性进行特征化。 这一设计旨在强制模型区分不同行业的运营特征与语言风格，例如金融行业的“资 本充足率”表述与公用事业的“基建投资周期”描述在文本和财务指标上存在显 著差异。通过独热编码的行业标签，模型能够学习行业间的基线差异，避免将行 业特性（如公用事业的低利润率）误读为异常信号。例如，某公用事业公司的低 毛利率若处于行业正常区间，即使绝对值低于全市场平均水平，模型也会结合行 业标签判定其为合理波动。 化训练集分布。同 时，对样本稀缺行业（如公用事业），通过迁移学习复用相似行业（如能源）的 语料特征，结合行业独热编码的差异化标签进行领域适配。 实际应用中，行业属性处理与分层采样的协同需解决两大挑战：一是行业分类的 粒度问题，例如万得一级分类中的“金融”涵盖银行、保险、券商等差异化子领 域，需进一步细分以提高模型对细分风险的捕捉能力；二是动态更新机制，例如 新兴行业（如金融科技）出现时，需快速构建基础语料库并校准行业基准。总体 前动态分位数阈值”，AI 会返回经过滚动窗口和衰减系数调整后的具体数值（如 景气度阈值从历史均值 6.5%升至 7.2%）。输入“展示 MLA 注意力权重热力图”， AI 会生成图表，标注不同市场状态下的因子权重差异（如牛市中趋势权重占比 50%，震荡期拥挤度权重提升至 50%）。这些输出使策略决策过程透明化，用户可 直观理解 AI 的调整逻辑，并根据实时数据优化配置。 问题 7：情感语调因子在未训练行业（如科创板）中是否有效？如何验证其泛

........................................................................................164 8.1.2 差异化竞争策略.............................................................................................. 40% 实时决策支持能力 在核保风控场景中，系统可同步处理客户健康告知、医疗影像报 告、既往理赔记录等多维度数据，实现： 1. 高风险案件自动预警 （响应速度<200ms ） 2. 差异化核保建议生成（覆盖 83 种常见疾 病） 3. 人工复核焦点自动标注（减少 70%核保员重复工作） 该技术架构已通过金融级数据安全认证，支持私有化部署条件 下的实时模型更新，确保在严格合规要求下保持技术迭代能力。实 测试路由策略，可按以下维度逐步放量： o 按分公司地域分布 o 按产品线（车险/健康险/年金） o 按渠道（代理人/银保/ 互联网） 新版本上线前需通过影 子流量测试，对比基线版本的关键指标差异<5%方可全 量。 6. 监控告警体系 部署 Prometheus+Granfana 监控矩阵，重点关注： o 接口成功率（SLA ≥99.95% ） o 业务指标波动（如核保通过率突降>10%触发预警）

蒸馏技术可将 300 亿参数模型压缩至 8GB 显存占用，使三甲医院 的常规 GPU 服务器即可部署，显著降低硬件门槛。 在医疗场景的关键性能指标上，DeepSeek 智能体展现出以下 差异化能力： - 术语理解深度：通过双向注意力机制和领域词典增 强，对 ICD-11 疾病编码的识别 F1 值达 0.91 - 多模态处理：支持 DICOM 影像与电子病历的跨模态关联分析，CT 报告生成符合率较 转诊信息丢失率 18% 资源分配失衡 • 三级医院医生日均接诊量达 120 人次，超过 WHO 建议标准的 3 倍 • 基层医疗机构设备闲置率 42%与检查设备 不足并存 • 药房库存周转率差异系数达 0.67，存在区域性供应过剩 与短缺 技术适配断层 现有系统存在明显的技术代差：核心 HIS 系统 平均服役年限 9.7 年，仅 23%支持云原生架构。AI 应用面临三大落 地障碍： 在医疗系统中，数据孤岛问题长期制约着诊疗效率与协同能力 的提升。由于历史建设周期差异、技术标准不统一以及部门间协作 机制缺失，医疗机构内部及跨机构间的数据往往分散存储于异构系 统中，形成彼此割裂的信息壁垒。典型表现为以下三方面： 1. 系统异构性导致整合困难 医院内部 HIS、LIS、PACS 等核心系统常由不同厂商开发，采 用差异化的数据格式与接口协议。例如，某三甲医院的检验系 统采用 HL7 V2

已受 ”“ ” 理 已结案 等基础状态。健康险客户平均需要提交 3.2 次补充材 料，材料不清晰导致的重复沟通占客服工单量的 45%。标准化服务 缺口明显，不同地区、不同查勘员给出的理赔结论差异率可达 15%。 数据孤岛问题严重 医院、交警、维修厂等外部数据源接入率不足 40%，70%的核赔决 策依赖投保人自主提供的证明材料。某省车险理赔数据显示，因无 法实时获取交警责任认定书，导致 显波动性，在自然灾害等突发事件导致的理赔高峰期间，往往需要 临时调配 3-5 倍人力应对，产生巨额加班费用和外包成本。第三， 人工判断标准难以完全统一，即便在相同培训体系下，不同核赔员 对相似案件的审核结果差异率仍达 15%-20%，后续争议处理又额 外增加 10%-15%的复核成本。 成本构成项 占比区间 典型场景示例 基础人力成本 25%- 30% 核赔员薪资、社保等固定支出 高峰时段附加成 颈直接影响了客户满意度，2023 年行业调研显示，理赔体验在客 户流失原因中占比达 34%。 保险机构亟需通过智能化手段解决三个核心痛点：首先，人工 核保依赖经验判断导致的理赔标准不统一问题，不同分支机构间的 理赔差异率高达 28%；其次，欺诈识别主要依靠规则引擎，新型欺 诈手段的识别准确率不足 40%；再者，纸质材料数字化处理环节消 耗了 30%的运营人力，OCR 识别错误引发的重复作业占比达 15%。

苏日娜、崔东、张岳泓、康书鼎 中国载人eVTOL行业白皮书 目录 1. 起飞前夜：奠定中国eVTOL市场发展的时代基石 1 1.1 关键技术突破，催生飞行器全新形态 2 1.2 多元场景涌现，驱动产品差异化发展 3 1.3 核心要素协同，推动eVTOL商业化加速实现 4 2. 未来可期：中国eVTOL市场规模展望 10 2.1 个人飞行eVTOL：多元化飞行体验载体 10 2.2 出行eVTOL：公共与私人出行渗透 更适用于低空应用场景。作为面 向低空出行场景的新一代飞行器形态，eVTOL被视为重塑未来交通体系的关键方向之一。 从飞行器分类的维度看，eVTOL与直升机、短距起降航空器以及常规起降航空器存 在差异。在电动航空的分支里，eVTOL又可以细分为多旋翼（multicopter，时速0–100公 里/小时）、复合翼（lift + cruise，时速100–200公里/小时）、倾转旋翼（tilt-rotor，时速 也为其在不同场景中的落地应用扫清了障碍。 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 3 1.2 多元场景涌现，驱动产品差异化发展 当前，随着关键技术的突破，研发与落地实践不断深化，中国eVTOL市场已逐步形成 清晰的场景化分类，在设计逻辑、技术指标与应用模式上均呈现出随场景需求演化的差异 化特征（参阅图2）。本报告聚焦于载人eVTOL领域，即个人飞行eVTOL与出行eVTOL两 大细分市场。 •

优化过程：一是让 DeepSeek 进行静态学习，投喂短期模型逻辑以及底稿等核心信息，训练 DeepSeek ； 二是让 DeepSeek 进行动态纠偏，挖掘历史数据中“先验权重”与“真实走势”的差异，迭代优化； 三是让 DeepSeek 进行推理应用，基于宏观指标预测值完成 2025 年全年的指数外推 优化结果：等权重平均组合五个短期模型结果，降维后胜率 38.52% ； AI 赋能权重优化（ 库存产能周期嵌套：结合库存周期与产能周期，动态捕捉供需变动对股债市场的双向影响 改进空间：采用固定等权重配置，未根据历史信息调整五个模型的权重。忽视了不同时期各短周期框架对市场预测贡献度的差异 图 15 ：现有资产配置框架概览与应用方式： 国信研究资产配置体系工具箱 图 16 ：打分指示股债强弱指标生成逻辑图（降维过程等权重） 第三步 历史回溯，挖掘先验权重对未来的解 释程，以及与实际变化的差异 这一过程实质上是在探索“权重优化路 径”，以便为 AI 提供学习依据，指导其 在未来动态调整权重的规律 这一过程是 AI 的学习过程，让 AI 基于底稿中 的历史数据进行“静态学习” ，并挖掘先验 权重与实际变化之间的差异进行“动态纠偏” 这一过程是 AI 迭代学习成果的应用， 使 AI 基于当前（或预测）的周期和宏

自动识别文档中的关键字段（如金额、账号、日期） o 理解多页文档的全局逻辑关系 o 保留原始排版格式的语义标注 3. 场景化适配能力 针对金融业务特别优化的功能包括： o 支票/汇票的防伪特征检测 o 合同文档的版本差异比对 o 财报数据的趋势可视化生成 在银行智能客服场景实测数据显示，引入多模态支持后： - 复 杂工单处理效率提升 40%（相比纯文本模型） - 客户上传材料的自 动识别率从 82% 需要特别说明的是，金融场景对响应时间的敏感性呈现明显的 分层特征：高频交易相关咨询需保证 200ms 内响应，而理财产品 推 荐等场景可接受 1-2 秒延迟。建议根据 SLA 要求划分服务等级， 差异化配置计算资源。 3.2.1 计算资源需求 在金融银行业务中接入 DeepSeek 大模型时，计算资源需求 是方案落地的核心考量因素之一。以下从硬件配置、推理与训练 资源、资源优化策略三个维度展开分析： 等多协议转换，确保移动端、Web 端及合作 伙伴 系统的兼容性。 3. 流量控制引擎：采用令牌桶算法实现分级 限 流，例如 VIP 客户 2000QPS 、普通用户 200QPS 的差异化控 制。 业务层承载金融场景的核心逻辑，采用微服务架构实现功能解 耦： - 服务编排引擎：通过 BPMN2.0 标准流程定义，组合多个模 型能力完成复杂业务。例如贷款审批流程可能串联反欺诈模型、信

..............................................................................33 2.4.2.1. 运用等级概念实现差异化管理........................................................................33 2.4.2.2. 自主学习基线实现业务异常监控 势管理才是用户真正需要的运维管理。 3） 通用平台向全面开放的专属平台转变 虽然大多数用户建设信息系统时采用的设备、技术都有相似性，但是系统的复杂性、耦合性、 环境多样性都导致每个用户的运维管理重点与难点是存在较多的差异。这种差异既有实际环境中 带来的各种现实问题，也有不同发展阶段不同运维要求带来的实际问题。这些都要求运维管理系 统提供全面、深入的管理能力同时还需要具备开放性，能够根据用户自身运维经验提供“私人专属” 能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 智慧运维平台以等级为核心进行管理区分，内置不同等级的管理解决方案，从下到上贯彻等 级化，差异化管理模式。 1、 预置不同的指标采集方案和策略，落实差异化采集方式，按需采集提供技术基础，同时 为大节点管理提供理论可能； 2、 预置不同等级的不同风险阈值的设定，落实差异化管理和考核要求； 3、 为高级别设备自动生成统计报表，使用户能方便的关注报表数据； 4、 支持方便的界