.........................................................................................20 1.3.1 提升客户服务效率............................................................................................. .........136 6.2.1 效率提升量化指标...................................................................................................................................139 6.2.2 客户满意度提升预期..................... ..................................................................................196 10.1.2 行业影响力提升...................................................................................................

....................................155 7.2.1 效率提升..................................................................................157 7.2.2 乘客满意度提升................................................. 运营 压力，如何在有限资源下提升运营效率、优化乘客体验成为亟待解 决的问题。为此，我们提出将 DeepSeek 技术应用于城市公共交通 运营中，以智能化手段实现系统优化。DeepSeek 是一种基于大数 据和人工智能的深度分析工具，能够实时处理海量交通数据，并通 过机器学习算法提供精准的决策支持。本项目旨在通过 DeepSeek 技术，实现以下目标：提升公共交通系统的运营效率、减少乘客出 路线或避开拥堵区域的替代方案。 在能源管理方面，DeepSeek 通过分析车辆的能耗数据，识别 高能耗环节并提供优化建议。例如，在坡度较大的路段，系统可以 建议适当降低车速以减少能耗；在平缓路段，则可通过优化驾驶行 为提升燃油效率。通过与车联网技术的结合，车辆运行状态可以实 时监控，进一步提高能源利用率。 最后，DeepSeek 还具备故障预测和预警功能。通过对车辆和 基础设施的运行数据进行分析，系统能够提前识别潜在的故障风

随着全球气候变化和人口增长的双重压力，水资源管理和利用 日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力，引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方 案。DeepSeek 作为最新一代的人工智能平台，具备强大的数据处 理、模式识别和自主学习能力，能够有效应对水利工程中的复杂问 的应用还可以通过可视化工具（如 mermaid 图表）展示数据分析的全过程，为决策者提供更直观的 支持。例如，以下 mermaid 流程图展示了一个典型的水资源调度 优化过程： 通过上述应用，DeepSeek 不仅提升了水利工程的智能化水 平，还为水资源的可持续利用提供了强有力的技术支持。这种技术 的引入，不仅是水利工程领域的一次重大突破，也为全球水资源的 科学管理指明了方向。 1.1 项目背景 随着全 要。传统的水利工程管理方法虽然在历史进程中发挥了重要作用， 但在面对复杂多变的自然环境和日益增长的社会需求时，逐渐显露 出效率低下、数据利用不充分等问题。特别是在水资源调度、洪水 预报、工程安全监测等方面，决策的科学性和时效性亟待提升。 在此背景下，人工智能技术的快速发展为水利工程管理提供了 新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，凭借其 强大的数据处理能力和智能分析功能，能够在水利工程中发挥重要 作用。通过引入

降低生产成本......................................................................................43 3.3 提升产品质量......................................................................................45 3.4 实现生产过程优化 技术带来的潜在转型机会。 在钢铁生产过程中，原材料采购、生产规划、设备维护、质量 监控和市场需求预测等环节均蕴含着丰富的数据资源。通过将人工 智能大模型应用于这些关键环节，企业能够实现数据驱动的决策与 优化，提升运营效率，降低成本并提高产品质量。具体而言，AI 大 模型可以在以下几个方面发挥关键作用： 1. 原材料智能采购：利用机器学习算法分析市场供需关系及价格 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成 分析与模型预测，优化库存管理与出货策略。 实施这些 AI 大模型应用方案，将对钢铁行业的各个环节产生 深远影响，具体效果可通过相关指标进行评估，如生产效率提升百 分比、生产成本降低幅度、产品质量合格率提升等。以某国际钢铁 公司为例，其在推行智能制造后，生产效率提升 15%，运营成本降 低 10%，这些数据充分展示了 AI 技术在钢铁行业所创造的价值。 在未来几年，随着技术的不断进步与应用的深入，钢铁行业需

的解决方案已成为行业共识。DeepSeek 作为一款先进的 AI 平台， 凭借其强大的数据处理能力和智能算法，为金融贷款评估提供了全 新的解决路径。通过 DeepSeek，金融机构可以实现对借款人信用 状况的实时动态监控，提升风险评估的精准度和效率。DeepSeek 的应用不仅能够有效降低贷款违约风险，还能优化客户体验，增强 金融机构的市场竞争力。具体而言，DeepSeek 在金融贷款评估中 的应用主要体现在以下几个方面：首先，通过深度学习技术， 精准性：基于深度学习的信用评分模型显著提升了风险评估的 准确性。  全面性：整合多源数据，覆盖更多维度的风险因素。  高效性：自动化流程大幅缩短贷款审批时间，提升运营效率。 通过引入 DeepSeek，金融机构能够在控制风险的同时，提供 更高效的金融服务，从而在激烈的市场竞争中占据优势地位。这一 方案不仅切实可行，且已在多家金融机构中成功落地，取得了显著 的业务提升效果。 1.1 金融贷款评估的背景与挑战 与此同时，金融市场的竞争日益激烈，金融机构亟需通过技术 创新提升贷款评估的效率与准确性。DeepSeek 作为一种基于深度 学习和大数据分析的智能化解决方案，为解决上述问题提供了新的 思路。通过引入 DeepSeek，金融机构可以自动化处理海量数据， 实现实时风险评估；同时，深度学习的强大特征提取能力可以更全 面地捕捉客户行为、信用记录等多维度信息，显著提升评估精度。 此外，DeepSeek 还可以通过持续学习和优化，动态调整评估模型，

.....................................................................................185 11.2.1 效率提升收益................................................................................................. ......................................................................................243 17. 客户体验提升................................................................................................... 智能分级 与风险预判，准确率可达 92%以上；最后，通过动态生成个性化沟 通话术，显著提升客户服务体验。 为验证方案的可行性，某头部财险公司已在车险理赔场景完成 试点测试。结果显示，DeepSeek 大模型的应用使案件平均处理时 效提升 40%，人力成本降低 35%，同时将客户满意度从 78%提升 至 91%。这一成果表明，大模型技术不仅能够解决传统理赔业务的 痛点，还能为保险公司创造显著的商业价值。

比亚迪腾势：邀约效率提升 80%，腾势汽车用 500 个标签解码用户 北汽福田：从“卖车”到“养客”，北汽福田用 600 万保客数据实现增长 一汽红旗：转化率提升 3.5 倍，线索评级让一汽红旗“集中资源办大事” 长城汽车：从“重复答疑”到“秒级响应”，智能客服提效 50% 的实战密码 某车企：一站式邀约辅助工具规范线索跟进流，到店率提升 30% 东风日产：清晰需求洞察，精准邀约让到店率提升 30% 从数据来看，大家更爱买新车了。汽车之家研究院数据显 示，2024 年，全新车带来的销量为 242 万辆，是 2022 年 全新车销量的近 2 倍，占乘用车总销量的占比也从 2022 年的 6.4% 提升至 2024 年的 10.4%。 但对一个新用户来说，刚从驾校教练的桑塔纳上走下来， 就要挑选一台智能汽车，这可能比考科目一还难。面对层 出不穷的新技术名词，选购新车型时，用户比以往更相信 爆款。 户外广告 电梯广告 经销商门店 购物中心展厅 KOL/KOC 内容 社交广告 口碑推荐 汽车销售人员 体验试驾流程 售后维修服务 汽车营销触点概览 用户选购周期 2 个月，抓住黄金选购期，精准施策，提升用户转化 1 个月 1-2 个月 2-3 个月 3-6 个月 6 个月以上 用户从海选到最终订购周期分散，平均用时 2 个月 Q：您从海选阶段开始到决定购买 / 下订经历了多长时间？ 用户选购流程及周期

，处理如自动生成报告、解决复杂客服问题等复杂任务，以实现显著生产力 飞 跃。 AI Agent 契合这一需求，其天生适合处理复杂任务，强调执行与行动，具备自动化复杂流程的潜力，有望带来指数级效率提升和生产力解 放，满足市场对显著价值回报的需求。 过去的状态： 停留在概念验证（ PoC ）或小范围试点， AI 更像一个需要被验证的“玩具”或“辅助工具”； 现在的要求： 必须是能够无缝集 化的、更复杂、更耗时的工作流，能够为企业带来 指数级的效率提升和生产力解放，这直接回应了市 场对于“显著价值回报”的终极期待。 企业应用市场需求的质变：三大核心期望的全面升级 03 企业级 AI Agent 的精准响应：新一代 AI 范式满足市场期待 过去的状态： 满足于 10% 或 20% 的渐进式效率提升，这属于“量变”； 现在的要求： 期待的是数量级（例如生产力 用户同时在线。 要求系统提供精细化的策略管理能力，以控制用户和系统的行为。同时，必须具备全面的审 计 日志记录功能，以及用于用户配置和权限管理的集中式管理后台。 软件界面必须直观易用，能够有效提升用户的工作效率。这不仅能确保软件被广泛采纳，还 能 防止员工因操作不便而转向使用不合规的消费级替代方案，从而引入安全风险。 治理、管理与控制 集成性与可操作性 高可靠性、专业支持与维护 全面的安全性与合规性

015 019 025 033 038 043 中国一汽：打破数据壁垒，数据驱动效能跃迁 水电八局国际公司 ：“全要素价格库” 平台：以数字化驱动企业降本增效新引擎 吉林银行：全面提升一线业务效能！吉林银行商业智能 BI 加速数字化转型步伐！ 三棵树：数据治理与应用并行，开创三棵树经营提效“新密码” 潮宏基：作为彩金珠宝的领潮者，潮宏基如何用数据谱写品牌零售新“饰”界？ 广 数据驱动业务提效 浙高运：零代码构建创新、高效的高速公路业务管理模式 中国矿业大学：智慧引领 数据赋能 -- 助力后勤服务高质量发展 维维食品：智能促销指挥官——数据驱动的精准营销与客户忠诚度提升 东亚银行：百年银行的数字化探索与实践 苏大附一院：赋能医疗新生态：医院抗菌药物数字化管理的数字驱动与数据洞察 南洋商业银行：数据为基，人才为翼——南商中国数字化转型破局之策 华夏银行：BI 个视角去理解数据领导力：一种视角从数据治理有效性出发，是领导者通过影响他人提升数据意识、 变革数据管理、释放数据价值的能力；另一种视角则是从领导情境发生变化的角度出发，是指领导者 在数据情境中引导和影响追随者努力实现组织共同目标的能力。本文认为需要融合以上两个视角理解 企业发展新环境呼唤数据领导力 数据领导力的核心是培育企业家的数据素养，提升“数商”，在组织内营造“下属用数据说话，领导 者用数据作决策