eRrQvM6MoMqRuOmPvNwMsQuM 真实世界vs.虚拟/数字世界：不看表面看初衷 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。 所谓“真实世界”和“虚拟/数字世界”只是初期表现形式的不同；本质差异在于“中心化”和“去中 心化”的初衷。 ① 以“中心化”为初衷的“真实世界” 而是由其背后生态系统的活跃度、完整性和共识基础决定的。 3 实虚合作、网链融合是趋势；AI+机器人帮助形成闭环 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。 ① RWA无所不包，其中法币与土地会构成最具双向影响力的两次“实虚合作” —— 第一次形成“法币 稳定币”；第二次形成“土地链服务商”（类似于云服 香港稳定币经济生态 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。 6 稳定币：机制、分类和 风险 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。 数字货币的兴起是金融科技领域的里程碑事件 金融创新浪潮

项目目标在于实现以下几个方面的突破： - 构建一个全面、准 确、动态更新的政务知识库，覆盖政策法规、公共服务信息、行政 流程等多个领域。 - 利用 DeepSeek 模型的高效学习和推理能力， 实现对政务信息的高效索引、查询和推荐，提升政务服务的响应速 度和用户体验。 - 通过知识图谱技术，实现政务知识的关联分析和 可视化展示，为政策制定和决策提供数据支持。 - 建立一套完整的 知识库管理和维护机制，确保知识的时效性和安全性，为电子政务 还能通 过数据分析发现潜在的社会问题和风险点，为政府提前预警和干预 提供依据。 再者，知识库的构建和应用能够显著提升政务服务的智能化水 平。通过集成人工智能技术，知识库可以实现自动问答、智能推荐 等功能，极大地方便公众获取所需信息。例如，公众可以通过智能 客服系统直接查询相关政策和办理流程，减少了人工咨询的时间和 成本。同时，知识库还能够根据用户的行为和需求，主动推送相关 的政策信 的数据类型多样，包括政策法规、行政审批流程、公共服务信息等。 因此，知识库需具备以下功能： - 高效存储与检索：支持海量数据的快速存储与检索，确保用户能 够在短时间内获取所需信息。 - 智能问答与推荐：基于 DeepSeek 模型，实现自然语言处理与智 能问答功能，提升用户体验。 - 数据更新与维护：支持动态数据更新，确保知识的时效性与准确 性。 - 安全性与权限管理：设计完善的安全机制，保障数据隐私与系统

..........85 携程金融自动化迭代反欺诈模型体系.........................................................100 微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用.................................................113 机器学习中的隐私保护.......................... 首先，简单介绍下在推荐场景中应用。比如广告推荐，通常上，广告商会给予平 台方用户的用户标签，用户存在用户标签之后，平台方则会将相关类别的用户找 出，然后将广告推送给对应的用户；另一种方式是广告方提供种子包给平台方， 平台方会找到相似的用户，然后将广告推送给相关的用户，常见的应用场景有 Facebook look like、Google similar audiences。 在黑产场景中与推荐场景中的应用类似，主要分为两个任务场景： 黑产用户在被处理后，通常会快速地申请新的账号或使用备用账号，因为在对黑 产的挖掘过程中就不可避免地会出现孤立点，类似在推荐算法中的冷启动问题。 以 node2vec 算法为例，算法通常会通过游走去构造训练的节点段，那么如果孤 立节点没有连边的话，节点是无法出现在训练集当中。为了解决该问题，引入一 个解决推荐系统冷启动的算法——EGES，将每一个节点的属性特征映射到一个 embedding 特征，然后将每一个属性的

..................................................................................77 3.4.1 客户画像与精准推荐................................................................................................... 保、理赔、客服等核心场景的 AI 解决方案。目标包括三方面：首 先，提升运营效率，将核保流程从平均 48 小时压缩至 2 小时，理 赔自动化率提升至 90%；其次，通过动态用户画像分析，实现产品 推荐精准度提高 40%；最后，利用实时风险监测模型，将欺诈识别 准确率提升至 98%以上。 关键数据指标对比如下： 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 核保时效 48 小时 2 ≤ - 服务效率瓶颈：人工坐席日均处理咨询量约 50-80 通，高峰时段 响应延迟超过 30 分钟 - 风险管控滞后：车险骗保识别依赖人工审核，误判率高达 18% - 个性化服务缺失：标准化的产品推荐匹配度不足，转化率低于 12% - 运营成本高企：培训新人代理平均投入超 2.3 万元/ 人， ROI 周期 长达 9 个月 技术层面，现有系统存在明显短板：核心业务系统平均年龄达 7

元 1.5G 省内流量半年 包，请问您是否办 理？ 解决问题技术服务 （来电原因推荐分类） 用户评价收集 用户拨打 10010 服务热线 A 套餐一个月有多 少流量？ 好的，帮我办一 个 智能多轮对话 IVR 客服助手 1G 流量 智能分流 智能推荐 多轮对话 百度 AI 基础技术 用户行为预测 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案例 多轮对话机器人 后台知识库 客服助手 智能多轮对话 IVR 实时话术 提示 推荐问题归类 来电诉求提示 语音评价收集 智能话务分流 语音多轮对话 智能 推荐 自然语言处理 用户画像 业务模型 行为模型 智能检索 智能学习 语义理解 语音交互 语音技术 深度学习 用户画像 大数据 用 户 客 若用户来电需转接，需重述问题且长时间等待 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案例 百度多轮对话 IVR 场景三 : 故障受理 场景一 : 智能推荐办理 场景二 : 业务咨询 场景四 : 业务受理 节省 20%+ 人工话务 量 缩短路径，问题直达，自动化业务办理 》》 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案 例 业务查询 障碍申告

AI技术可以被集成到软件应 用中，提供智能化服务，如 推荐系统、语音识别等。 在保险行业，AI可以根据个 人历史数据和行为模式来评 估保险申请人的风险，从而 定制保险产品和定价。 AI可以自动生成文章、报告和新闻稿， 减少内容创建时间，并提供数据驱动的 个性化内容，在个性化推荐方面，使用 AI算法，可以根据用户的历史行为和偏 好来推荐相关内容，从而提高用户留存 和忠诚度。 Page 理等。 1 营销渠道 ►AI可以在保险市场营销方面提供帮助，可赋能的场景有：代理人销售辅助、营销素材 设计、保险产品推荐、保险产品咨询等。 ►其中保险产品推荐又可以细分为：个性化推荐、实时优化、跨渠道推荐、新产品推荐、 社交媒体推荐、多语言推荐、基于情感分析的推荐等。 2 AI价值创造的主战场：保险领域场景大揭秘 Page 13 当险企已经选定一个或多个以上可以切入的业务场景后，可以借鉴如下三个工具来更好地展开相

....................................................................... 9 图 8. 蚂蚁保“省心配”根据个人信息进行产品推荐 ................................................................................... 12 图 9. 平安人寿 模型”，根据用户年龄、常驻城市、月收入及负债情况，为每位用户模 拟匹配几万种保险配置方案，并最终选出最匹配用户需求（患病概率、地区医疗 条件及成本、预算情况等）的一组方案（包括医疗险、意外险、定期寿险、重疾 险四类）做推荐。由于 AI 相较于代理人可设置不受产品热度、销售佣金等因素影 响，测试结果显示，通过“省心配”配置保险方案，能为用户节省约 30%的预算。 但需明确的是，长期险具有长期性、无形性的特点，消费者支付保费后获得的是 么是 出于对产品的足够认同、要么是对销售人员的足够信任，两者现阶段都很难通过 AI 实现，因此，我们认为，中长期看，AI 保险产品配置推荐仍仅适用于低单价的 简单型产品，如意外险、百万医疗、定期寿险等。 图8.蚂蚁保“省心配”根据个人信息进行产品推荐 数据来源：支付宝 APP，财通证券研究所 2）保险客服：高质高效满足客户基础咨询和业务处理 AI 客服是当前AI

从行业热点看文旅业新趋势 技术创新引领体验升级 数字平台驱动个性服务 IP 融合促进文化消 费 游戏 大数据 AR/VR AI 动漫 智能客服 数字人导览 用户标签 元宇宙 三维地图 音乐 智能推荐 文学 影视 CDP 咨询规划 CaaS 服务 - 为企业或组织提供一站式策划、咨询及落地规划服 务 平台层 腾讯文旅全新升级数字化能力图谱，服务万千文旅企业 运营管理 基础支撑 企微 ：以小程序为载体的智慧服务平台 游前：智慧规划，无忧出行 游览攻略 门票预定 酒店预定 导游预约 身份绑定 路线推荐 行程规划 交通指引 天气提醒 入园建议 游中：实时互动，沉浸体验 景区导览 AR/VR 互动 语音讲解 排队提醒 限时优惠 AI 伴游 停车服务 数字人导游 实时推荐 应急服务 游后：闭环反馈，情感留存 纪念门票 新连接：实现内容、体验、场景的高效连接和深度服务 数字徽章 新营销：基于用户数据和标签全生命周期指导精准营销 / 线下 尊享福利 内容推荐 荐 评价邀请 ● 赠 送积分 引流跨业态 流 失用 户 挽回 推 送精 准 图文 小 程序

⽤户认知 ⽤户⾏为 ⽤户依从性 • ⽬标⼈群画像/潜在⼈群标签 （⽐如年龄、性别、主诉、现病史等） 腾讯医典 腾讯视频 体系性患者宣教 个性化患者建议 健康智能体 健康智能体 精准服务推荐 线下就诊 “⼴泛教育”→“量⾝定制” “信息→服务”链路闭环 腾讯健康 健康智能体 健康药箱 视频号 ⼩程序 公众号 健康智能体 “个⼈健康助理” 患者服务：⼤模型重塑患者旅程 词条⾼亮 引⽤⽂献 以腾讯健康为例 识别⽤户现病史、⽤药和健康情况标签，关联就诊&药事服务 • 分析⽤户现病史，健康状况，推荐关联科室医⽣ • 结合⽤户咨询⽤药信息，提供药事以及药品购买的服务 个性化推荐医疗信息 • 智能分析⽤户病情、并精准推荐宣教 18 ⽤户 数据+ AI⼤模型 内容查看 饮⾷建议 健康/⽤药提醒 运动break 健康咨询 睡眠 信息精准 传递 ⾃动⽣成病情分析、IDC⾃动编码 • 分析准确率达90%，为医⽣提供权威决策⽀持 • 指出权威出处（如指南、专家共识等） 基于DeepSeek病历讨论助⼿ 科研助⼿ 20 医⽣画像 AI问答助⼿ 话术智能推荐 拜访记录⽣成 学术推⼴：千⼈千⾯，让销售拜访更专业、更⾼效 21 代表培训：AIJ辅导，实战中提升专业能⼒ 22 ⽼⽅法 辅导! 培训! 考试! 辅导 培训 考试 真实世界⾯对 ⾯

.....................................................................................79 4.3.1 治疗方案推荐.............................................................................82 4.3.2 药物相互作用检查.... 所（IOM）统 计表明，人工操作环节的差错占医疗事故成因的 34%。通过引入 DeepSeek 智能体，可实现病历自动结构化（准确率≥95%）、检 查结果智能预警（响应时间<3 秒）、治疗方案推荐（覆盖 90%常 见病种），从而将有效诊疗时间提升 40%以上。 2.1.3 诊断与决策支持不足 当前医疗系统在诊断与决策支持环节存在显著短板，主要体现 在临床信息处理效率低、知识更新滞后以及个性化决策能力不足三 1. 多模态数据融合：建立统一特征工程框架，支持实验室指标、影 像报告、基因检测数据的联合建模 2. 动态知识库构建：通过增量学习技术实现指南更新 72 小时内触 达临床终端 3. 可解释推荐系统：提供诊断路径的置信度评估与循证医学依据 链，例如： 决策要素 传统 CDSS 覆盖 率 智能体目标覆盖率 检验指标异常组合 41% 90% ≥ 药物-基因相互作用 18% 85% ≥