对面咨询相比，在线咨询通常费用更低，适合预算有限的用户，具有较高的成本效益。然后，隐私保护 也是一个关键因素，很多人对面对面咨询可能存在顾虑，而在线咨询提供了更高的隐私保障。本节将围 绕法律咨询展开探讨，通过搭建单智能体并配置知识库，实现对特定法律问题的理解、法律条文的解释、 解决方案的提供以及行动建议等功能，其最终效果如下图 10.2.2 关键设计 尽管直接采用专用的法律行业大模型通常能够实 有限，而该智能体能够有效解析征信报告中的各项指标，帮助用户全面了解某个企业的信用状况。其次， 自动化生成报告的便捷性使得用户可以快速获取所需信息，节省了大量的时间和精力。本节将围绕征信 报告生成展开探讨，通过搭建智能体，实现对企业信用状况信息的爬取与分析，其最终效果图如下所示 10.3.2 关键设计 在金融行业，专用的征信报告大模型如 Experian 和 FICO 的系统能提供极其精准的信用分析和风险估，但其高昂的使用

能的夏天”和“人工智能的冬天”。尽管每次技术革新都为智能机器的创造指明了新的方向，但最 终都未能实现预期目标。现在，人工智能正迎来另一波浪潮，业界对此充满期待。安永将持续关 注这一领域的最新进展，与各界共同探讨如何利用这一技术，推动创新与发展，为我们的未来创 造更多可能性。 期待保险行业：数据 + AI开启经验 规模化复制时代 目前，某头部人工智能研发公司正在将人工智能的发展重点转向AI Agents支持平台，以该公司 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些 在AI技术的驱动下，保险行业站在了充满机遇与挑战的十字路口。关键问题接踵而至，这些问题 不仅深刻影响着行业的运营模式，还在决定着未来的发展方向。面对这些问题，进行深入思考， 探讨有效的应对策略。 • 采取必要的精简：保险公司需要简化销售和运营流程，并消除不必要的步骤。险企可通过 Assistants API，将第4代人工智能模型引入服务流程。其在自然语言处理领域具有强大的能 晚期大众 34% 落后者 16% 早期采用者 13.5% 创新者 2.5% 突破阶段 关键阶段 自我推动阶 段 从众阶段 Page 8 现在，从AI技术的发展视角，更深入地探讨这些科技新趋势对保险行业的影响，以及对未来保险 行业的展望。 科技宏观大周期底层，先进技术通过组合创新与模式变革来进行扩散 采用 主导 技术 新模式 变革 以早期采用者为重点，适应和支持企业战略和管理革新的措施

对３种主动防御技术的研究成果进行了全面而系统的调查.首先,分别 介绍了３种主动防御技术的概念、策略和方法,并根据研究内容的不同,对已有的研究成果进行分类.然后,对３种主动防御技 术进行横向对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨如何将它们相互结合和补充,以增强主动防御技术的防护性能.最后,对 ３种主动防御技术面临的挑战和未来的发展趋势进行阐述. 关键词:主动防御;动态防御;移动目标防御;欺骗防御;拟态防御 中图分类号 绍了 ３种主动防 御 技 术 的 的 概 念、策 略 和 方 法,并 根 据 研 究 内容的不同,对已有的研究成果进行分类.然后,对３种主动 防御技术进行横向对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨 如何将它们相互结合和补充,以增强主动防御技术的防护性 能.最后,对３种主动防御技术面临的挑战和未来的发展趋 势进行阐述. 本文第２章介绍了移动目标防御技术的概念、策略和方 法,并对其技术 技术进行了系统的归纳总结.首先,分别介绍了３种主动防 御技术的概念、策略和方法,并根据研究内容的不同,对已有 的研究成果进行分类.然后,对３种主动防御技术进行横向 对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨如何将它们相互结 合和补充,以增强主动防御技术的防护性能.最后,对３种主 动防御技术面临的挑战和未来的发展趋势进行阐述.本次研 究系统地归纳、总结了３种主动防御技术在策略、方法方面的 异同和缺陷

新物种诞生，又会有怎样的新问题？希望你和我一样，能从方 军的新书中找到答案。 王煜全 全球科技创新产业专家 海银资本创始合伙人 元宇宙是新场景，孕育着新的超级IP，充满着新机遇。方 军这本《元宇宙超入门》探讨元宇宙应用四象限、七大基石， 为你进入元宇宙推开了一扇门，推荐你阅读。 吴声 场景实验室创始人 互联网是现在，元宇宙是未来，未来十年将是元宇宙的黄 金十年。方军的《元宇宙超入门》深刻而生动地为我们展示了 维的新数 字世界中获得全新的生存体验。互联网不再是屏幕上二维的、 由界面与按钮组成的，而是混合的、立体的，这就是所谓立体 互联网。 另一方面，在新数字世界中，我们将共同创造、共享价 值。在探讨这方面时，根据强调重点的不同，人们会用“所有 权经济”（ownership economy）或给创造者以激励的“创造者 经济”（creator economy）来描述新数字世界的经济逻辑。因 车、煤气灶、马桶、钢筋混凝土建筑。他说，“你就会发现， 我们的现代世界也随之消失了。……技术无可比拟地创造了我 们的世界，它创造了我们的财富，我们的经济，还有我们的存 在方式。”布莱恩写的这本书试图探讨“技术的本质” [1] 。 之前也有很多人反思技术和人的关系：技术是让我们人类更强 大，还是困扰与压迫我们？ 这里就不追问这些深刻的问题。我们这里仅追问一个简单 一些的问题：技术创造出来的事物长什么样？这对我们很重

未来监管是否会进一步限制 AI 在制药 领 域的应用？ AI 在研发环节的挑战 数据可得性、企业能力和监管框架 数据可得性 • 该领域的数据可得性现状如何？ • 数据池中是否已经检测到偏差？ 深入探讨 有效实施 AI 的潜在阻 力 进一步 讨论 6 AI 在制药领域的应用 资料来源：罗兰贝格 阻力 较小 阻力较大 5-15 % 例如：预测性运维和基于 AI

掘的应用已经逐渐成为一种趋势。为了支持本方案的有效实施，以 下是相关领域的重要参考文献和资源。 1. 张三, 李四. (2020).《视频监控中的人工智能技术研究与应 用》. 安全科技. 该文详细探讨了人工智能在视频监控系统中 的应用案例及其效果，为本方案提供了实践基础。 2. 王五, 赵六. (2021).《基于深度学习的实时视频分析技术》. 计算机科学与技术. 本文介绍了多种深度学习模型在视频数据 该研究评述了市场上现存的智能视频分析技术 及 其发展趋势，为本方案的前瞻性规划提供了参考。 4. 世界卫生组织. (2023).《城市公共安全与智能技术的交汇》. WHO Publications. 本出版物探讨了智能技术在提升城市公共 安全方面的潜力，强调了与 AI 结合的必要性。 5. 交通部. (2022).《智能交通系统中的大数据应用》. 交通运输. 本 文中包含了对交通监控中视频智能挖掘的实例分析，为神经 术，尤其是大数据和机器学习如何在公共安全领域被应用。该书涵 盖了从数据采集、处理到决策支持的各个环节，深入探讨了视频监 控系统如何借助 AI 技术提升威胁检测和事件响应的效率。 还值得一提的是，《深度学习与计算机视觉》这本书，通过对 深度学习算法的讲解，为视频智能挖掘提供了必要的技术背景。书 中探讨了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）在图像 识别 和视频分析中的应用，可以为 AI

人才培养：本手册在人才培养象限将以人工智能教学与实训 作为方向。探讨在 K12 与高等教育阶段的人工智能教学与 实训过程中，如何在既有校园环境下，通过英特尔高性能软 硬件产品与创新 “云 - 边 - 端” 架构的引入，对人工智能教 学各环节提供支撑，全面解决人工智能人才培养中的数据、 算力、算法三大需求。 • 教育教学：本手册在教育教学象限将以课堂行为分析作为 方向。探讨如何以深度学习、计算机视觉等人工智能方法， 此方法也适用于对在线教学（一对一或网络课堂）的分析。 • 教学管理：本手册在教学管理象限将以智能教学辅助作为 方向。探讨如何将基于语音识别的智能辅助能力引入教育 机构的日常管理及师生的教学环节，以提高教学质量和效 在下一篇章中，本文将就以上四个教育领域场景象限内的案例，围绕人工智能技术在其中的部署情况， 共同探讨英特尔相关技术与产品在这些真实场景中的应用和优化方案。 图 1-1-5 面向 “人工智能 + 教育” 所示，这些案例围绕着教师与学生、教学过程与 效果评估这两组核心关键词展开，并由此形成人才培养、教 育教学、教学管理和考核测评等四种典型的场景象限。在本 手册中，将为每个象限选取一个专门的人工智能应用方向与 读者探讨，同时在每个方向中也选取了数个实际应用案例。 推动教育与科技深度融合是顺应智能环境下教育发展的必然选 择，其核心是充分激发信息技术的革命性影响，解决数字教育 资源开发与服务能力不强、信息化学习环境建设与应用水平不

先进的人工智能技术，能够通过深度学习和数据挖掘，从海量数据 中提取有价值的信息，辅助金融机构进行更精准的风险评估和客户 信用分析。为了确保方案的可行性和可操作性，本文将从以下几个 主要方面展开论述： 首先，我们将深入探讨 DeepSeek 技术在金融贷款评估中的核 心应用场景，包括客户信用评分、贷款风险预测、欺诈检测等关键 环节。通过引入 DeepSeek，金融机构可以更快速地识别潜在的高 风险客户，减少不良贷款的发生。 DeepSeek 应用方案的参考文献部分， 以下是相关的文献和资源，供进一步研究和实施参考： 1. 张三, 李四. 《深度学习在金融风控中的应用》. 金融科技期刊, 2020. o 该文献详细探讨了深度学习技术在金融风险评估中的应 用场景和实际效果。 2. 王五, 赵六. 《基于深度学习的贷款违约预测模型》. 计算机科 学与技术, 2019. o 本文提出了一种基于深度学习的贷款违约预测模型，并 2020. o 该文献提出了几种优化深度学习模型在信贷风险评估中 性能的策略，并进行了实证分析。 7. 王十三, 陈十四. 《基于多源数据的贷款评估模型研究》. 数据 科学, 2021. o 本文探讨了如何利用多源数据构建贷款评估模型，并展 示了其在实际应用中的效果。 8. DeepSeek 案例研究. 《DeepSeek 在银行信贷评估中的应 用》. DeepSeek Inc., 2023

3.1. 绑定蚂蚁，探索银行 AI 应用落地 推进与蚂蚁合作，聚焦银行信贷场景 AI 应用。2025 年 9 月 1 日，公司受 邀参加蚂蚁数科生态伙伴 AI 智能业务交流闭门会，会上重点探讨了银行 AI 流量运营、银行贷后解决方案、银行风控 Agent 产品解决方案、反欺诈体系 构建、大模型场景实践与安全防御等银行业 AI 应用核心场景。公司就银行 AI 应用市场新的合作方向与蚂蚁数科达成初步共识，公司将吸纳蚂蚁数科