110.1% 每股净收益(元) 0.06 0.07 0.10 0.25 0.52 净资产收益率(%) 4.4% 4.8% 6.4% 13.7% 22.4% 市盈率(现价&最新股本摊薄) 392.40 359.31 253.92 102.06 48.57 资料来源：Wind，国泰海通证券研究 -3% 53% 109% 165% 221% 278% -8 -6 EV/EBITDA 79.47 138.70 168.25 81.25 40.55 筹资活动现金流 -43 -72 -45 -22 -20 P/E(现价&最新股本摊薄) 392.40 359.31 253.92 102.06 48.57 汇率变动影响及其他 0 0 0 0 0 P/B(现价) 17.44 17.33 16 8.02 9.58 7.31 5.60 4.43 折旧与摊销 18 11 7 7 7 EPS-最新股本摊薄(元) 0.06 0.07 0.10 0.25 0.52 营运资本变动 31 139 -120 -36 9 DPS-最新股本摊薄(元) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 资本性支出 -6 -2 -2 -6

异常检测：通过无监督学习算法，识别偏离正常范围的数据 点，标记潜在风险。  可视化输出：将分析结果以图表或报告形式呈现，便于稽查人 员快速理解和采取行动。 此外，DeepSeek 技术还支持实时数据监控和动态更新，能够 根据最新数据源及时调整分析模型，确保结果的时效性和准确性。 例如，当某一企业的税务申报数据出现显著变化时，系统会自动触 发分析流程，并在短时间内生成更新后的风险评估报告。 通过以上流程，DeepSeek 的税务风险，并 提前发出预警。异常检测技术则能够在海量数据中快速定位异常记 录，为税务稽查提供精准的目标线索。 为了进一步提升数据挖掘的效率，DeepSeek 还支持实时数据 流处理，能够对最新的税务数据进行分析，并实时更新挖掘结果。 这一功能特别适用于需要即时响应的场景，如税务稽查中的突击检 查或动态监控。 通过上述技术手段，DeepSeek 为税务稽查提供了强有力的数 据支持， 稽查中，DeepSeek 仅用 2 小时便完成了过去需要 3 天手动处理的 数据分析任务，且准确率高达 98%。 其次，DeepSeek 的智能化分析功能能够通过机器学习不断优 化稽查策略。系统能够结合历史稽查案例和最新税务政策，自动生 成针对性的稽查方案，帮助稽查人员快速锁定高风险领域。例如， 针对常见的虚开发票、隐匿收入等问题，DeepSeek 能够通过模式 识别和多维度关联分析，精准定位异常行为。根据统计，使用

的学 习和更新机制。这将包括定期从新的政务数据中训练模型，以及根 据反馈不断调整和优化模型的表现。具体实施步骤如下： 1. 数据集成与处理：整合来自多个政府部门的实时数据，确保模 型能够访问最新的信息。 2. 模型训练与测试：使用集成后的数据定期训练模型，并通过模 拟用户查询进行测试。 3. 反馈循环：根据实际应用中的反馈，持续调整模型参数和算法。 通过这些措施，我们预计将显著提高政务服务的响应速度和处 不同格式的数据，需采用相应的工具和技术进行提取和转换。 在数据收集的过程中，需特别注意以下几点：  数据来源的合法性：确保所有数据的获取符合相关法律法规， 避免侵权或泄露敏感信息。  数据的时效性：优先收集最新发布的数据，以反映当前政务工 作的实际情况。  数据的代表性：确保数据集覆盖多地区、多层级政府的数据， 避免地域或层级偏差。 为提高效率，可以借助自动化工具进行数据爬取和整合。例如， 使 性、一致性和可用性的关键环节。首先，建立一套多层次的数据质 量评估标准，涵盖完整性、准确性、一致性和时效性四个维度。完 整性要求数据无缺失，准确性确保数据真实无误，一致性要求数据 在逻辑和格式上统一，时效性则保证数据是最新的。为实施这些标 准，需设计自动化检测工具，定期对数据进行扫描，识别并标记潜 在问题。 其次，引入专家评审机制，对自动化工具检测出的异常数据进 行人工复核。专家评审团队由领域专家和数据科学家组成，负责对

对其系统 的信任度。 进入 2020 年代，DeepSeek 技术进入了全新的发展阶段。随 着量子计算和边缘计算等前沿技术的兴起，DeepSeek 开始探索将 这些技术应用于资产配置领域。其最新的技术平台能够实现毫秒级 的市场数据分析和决策，大幅提升了交易效率和风险管理能力。此 外，DeepSeek 还开发了基于生成式 AI 的投资模型，通过模拟各 种市场情景，生成更为精准的投资建议。 还能与其他金融科技工具无缝集成，进一步 优化资产配置的流程。例如，通过与智能投顾平台的结 合，DeepSeek 能够直接将优化后的资产配置方案推送给投资者， 并实时监控投资组合的表现，确保投资者能够在第一时间获取最新 的市场信息和调整建议。这种端到端的解决方案，不仅提高了资产 配置的透明度，还大大降低了投资者的操作难度。例如，通过与税 务规划工具的集成，DeepSeek 能够在配置方案中考虑税务优化因 素，帮助投资者进一步提升投资回报。 关系和高维度数据，从而更准确地预测未来风险。例如，通过训练 神经网络模型，DeepSeek 可以捕捉到市场中的复杂模式，并预测 未来可能发生的黑天鹅事件。此外，模型还可以进行动态调整，根 据最新的市场数据实时更新预测结果，确保风险预测的及时性和准 确性。 为提升风险预测的精准度，DeepSeek 还引入了蒙特卡洛模拟 和贝叶斯网络等高级统计方法。蒙特卡洛模拟通过对未来市场情景 进行

助力电子政务向更高效、更智能的方向发展。 1.2 deepseek 模型概述 DeepSeek 模型是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP） 技术，旨在通过大规模数据训练和优化，实现对复杂文本的高效理 解和生成。该模型结合了最新的深度学习算法和大规模数据集，能 够在多领域、多任务场景下表现出色。DeepSeek 模型的核心架构 基于 Transformer，通过多头自注意力机制和位置编码技术，能够 捕捉文本中的长期依 还集成了以下功能：  多语言支持：通过多语言预训练和跨语言迁移学习，模型能够 处理多种语言的电子政务数据，满足不同地区和用户的需求。  动态知识更新：模型支持在线学习和增量更新，能够及时吸收 最新的政策法规和政务信息，确保知识库的时效性和准确性。 通过上述核心技术，DeepSeek 模型能够在电子政务领域的知 识库构建和信息检索任务中表现出色，为政府部门提供高效、智能 的解决方案。 1 检索的精 准度和用户体验。同时，知识库应支持多维度检索，包括关键词、 标签、分类、时间范围等，满足不同场景下的查询需求。 此外，知识库需具备动态更新与版本管理功能，确保知识内容 能够及时反映最新的政策变化和业务需求。通过自动化采集与人工 审核相结合的方式，持续更新知识库内容，并提供版本对比和历史 记录功能，帮助用户了解知识的演变过程。 为了提升知识的应用价值，知识库还应支持知识推送与智能推

................................................................................ 22 图表 34： 重点推荐公司最新观点 ................................................................................................ 集成方案，供配电系统的“巴拿马运河” 巴拿马电源方案具备高效率、高可靠性、高功率密度、高功率容量和维护方便等特点。2019 年度数据中心标准峰会上，阿里巴巴联合厂商在北京国家会议中心正式推出了面向 IDC 的 最新供电技术“巴拿马电源”。相比传统的 HVDC 方案，巴拿马电源柔性集成了 10kVac 配 电、隔离变压、模块化整流器和输出配电等环节，采用移相变压器取代工频变压器，并从 10kVac 到 240V 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 22 工业/能源 图表33： 重点推荐公司一览表 最新收盘价 目标价 市值 (百万) EPS (元) PE (倍) 股票名称 股票代码 投资评级 (当地币种) (当地币种) (当地币种) 2023 2024E 2025E 2026E

工智 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 在2021年出版的《千脑智能》（A Thousand Brains: A New Theory of Intelligence）中，杰 夫·霍金斯（Jeff Hawkins）基于人类大脑如何工作的最新研究，提出了一个重要概念：参考系。 6 在图示这个参考系中，企业需要通过衡量当前自己处在哪个大周期中，以及这个大周期中的一波 科技潮流处在什么阶段。同时，企业需要考虑自己所处的文化与科技之间是冲突还是相融。这样 安永保险服务：引领创新，塑造未来 在这个充满无限可能的新时代，安永以其在保险服务领域的创新能力，正致力于推动人工智能 （AI）对保险行业的革新，同时也在重新构建整个保险服务生态体系。 安永致力于将高度复杂的业务流程与最新的AI技术相结合，我们不仅提供高效、精确的保险服务， 更让我们的客户能在每个关键决策点都能获取到最准确、最及时的信息。与此同时，安永正在构 建的全新保险服务生态体系，它将涵盖保险公司、保险代理人、保险科技公司、保险客户等各个

恢复交易？是否依赖人工干预？ 在触发风控操作（如暂停调仓）后，Agent 通过自动化流程与人工干预结合的方 式重新评估市场状态并恢复交易。首先，Agent 会借助 RAG（检索增强生成）技术 实时抓取最新市场数据（如流动性指标、波动率、行业拥挤度等），动态更新风 险因子计算模型。例如，若因流动性枯竭触发暂停，Agent 将持续监测订单簿深 度、买卖价差等高频数据，待流动性恢复至预设安全阈值（如买卖价差回归历史 类似于图书馆员根据书目分类和摘要关键词筛选资料，而非逐字扫描全文。 RAG 实时更新行业数据的实现路径依赖于动态数据管道的构建。首先，系统通过 API 接口与多源数据库（如万得、彭博、行业监管平台）直连，按预设频率（如 分钟级）抓取最新指标（如行业换手率、大宗商品价格）。其次，RAG 采用流式 处理引擎（如 Apache Kafka）对原始数据进行清洗与对齐，例如将不同频率的日 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 证券研究报告 11 频财报数据与实时交易信号统一为标准化时序格式。最后，更新后的数据被注入 增量索引模块，通过向量化嵌入（如 BERT 编码）与现有知识库融合，确保模型检 索时优先返回最新信息。例如，当某行业突发政策利好时，RAG 可在 10 分钟内完 成政策文本解析、行业指数关联性分析，并将结果同步至策略决策链路。这一机 制在项目中体现为“动态知识更新”功能，直接解决了传统模型因数据滞后导致 的策略失效问题。

2. 实时风险评估：通过实时数据流处理技术，DeepSeek 能够在 毫秒级别内完成对借款人的信用评估，显著提升贷款审批效率。 3. 动态模型优化：DeepSeek 采用在线学习机制，能够根据最新 的市场数据和用户行为，动态调整风险评估模型，确保其预测 精度和适应性。 4. 可视化决策支持：DeepSeek 提供直观的可视化界面，帮助风 控团队快速理解模型输出结果，并辅助决策。 此外，DeepSeek 通过建立自动化监控系统，实时跟踪模型的预测性能，及时发现并 处理性能衰退问题。同时，定期更新模型，确保其能够适应市场变 化和新的贷款数据分布。这一过程包括：  定期更新训练数据，纳入最新的贷款申请和还款记录。  重新训练模型，确保其能够捕捉最新的市场趋势。  通过 A/B 测试验证新模型的效果，确保其在实际应用中的有 效性。 通过上述方法，DeepSeek 在金融贷款评估中的模型评估与优 化过程得以 处理的合规性进行内部审计和风险评估。这包括对算法的透明性和 公平性进行评估，避免因算法偏见或数据滥用导致的法律纠纷。同 时，需要与法律顾问团队密切合作，及时更新法律法规的变化，确 保系统设计始终符合最新的法律要求。 在跨境数据传输方面，需严格遵守《个人信息出境安全评估办 法》等相关规定，确保数据传输的合法性和安全性。对于涉及敏感 个人信息的处理，必须进行安全评估并获得相关监管部门的批准。

医疗机构在数据分析、图像处理、辅助诊断等方面的计算需求的综 合解决方案。DeepSeek 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 在硬件方面，DeepSeek 智算一体机将搭载最新的多核处理 器、高速内存和大容量存储设备，以支持大规模的医疗数据处理。 同时，显卡和专用加速器将被集成用于加速深度学习模型的训练和 推理，特别是在医学图像识别和自然语言处理任务中表现优异。网 及区域性医疗数据中心，满足其在医学影像分析、临床决策支持、 病历数据挖掘等领域的计算需求。 在竞争优势方面，DeepSeek 智算一体机具备以下几点核心优 势： - 高性能计算能力：采用最新的多核处理器和 GPU 加速技术，支持 海量数据处理和高并发计算任务，确保在医疗场景中的实时性和高 效性。 - 智能化算法集成：内置多种深度学习模型和医疗专用算法，覆盖 影像识别、病理分析、基因组学等多个领域，能够自动化处理复杂 果，为医生提供个性化的治疗建议。例如，针对癌症患者的治疗方 案推荐，模块会根据患者的病理类型、分期、基因突变信息以及最 新的治疗指南，生成最优的治疗策略。此外，模块还支持动态更 新，能够根据最新的医学研究成果和治疗方案进行实时调整。 为了提高系统的可解释性，模块会生成详细的推理过程和决策 依据，并以可视化的方式呈现给医生。例如，在诊断肺炎时，系统 “ ” 不仅会给出 肺炎 的结论，还会展示影像中病灶的具体位置、大小