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 | 2025年05月04日 AI 赋能资产配置（十二） DeepSeek 资产配置进阶实践的 20 个核心问答 核心观点 策略研究·策略专题 证券分析师：陈凯畅 证券分析师：王开 021-60375429 021-60933132 chenkaichang@guosen.com.cn wangkai8@guosen.com.cn 年的跨度基本覆盖了完整的宏观经 济周期，使数据具有较强的代表性，有助于模型充分学习宏观经济在不同时期的 变化规律和特征。 关于过拟合问题，本项目中过拟合相对可控。一方面，从数据维度来看，本项目 仅涵盖五大宏观框架及其核心指标，特征数量有限，远低于常见动辄 50+变量的 高维模型，降低了过拟合风险；另一方面，生成式大模型并非依赖传统意义上的 数据拟合，而是通过推理机制进行逻辑演绎与模式归纳，模拟人类认知过程，从 请 AI 幻象 问题，而非过拟合问题。 问题 3：从宏观信号到组合构建中，短周期模型得出的“打分指示”如何转化 为具体的战术配置权重（股债比例调整）？ 将短周期模型的“打分指示”转化为战术配置权重，核心是通过风险资产暴露系 数实现动态股债比例调整。综合打分区间（-1 至 1）被划分为若干风险等级，例 如得分小于或等于-0.5 时，定义为极端风险环境，此时股票仓位压缩至 20%以下， 债券及现金类资产占比提升至

云平台安全建设拓扑图 法院等级保护 高校等级保护 广播电视等级保护 监狱等级保护 医院等级保护解决方案 医院整体拓扑图 内网终端接入域 核心业务域（三级系统域） 乡镇、社区卫生中心 外联域 财务 系统 FTP 内网核心域 HIS 系统 EMR 系统 LIS 系统 HIP 系统 PACS 系统 OA 系统 手麻 检测 探针 负载 均衡 内网运维管理域 内网前置 网闸 外网前置 机（下一代防火墙）机 业务内网 外网运维管理域 日志审计系统 运维堡垒主机 补丁分发系统 漏洞扫描系统 防病毒服务器 外网核心域 对外服务器域 下一代防火墙 （增强级） 负载均衡 门户网站 于安全服务 于防御 + 安全与家职守 对外业务安全于监测、于防护 对外服务器域 亏联网域 办公外网 终端接入域 预约挂号系 通信网络——网络架构及通信传输 区域边界——访问控制及检测防护 计算环境——入侵防范及数据安全 管理中心——集中管控及安全审计 “ 云安全服务平台（等保场景）”创新方案 出口网络 / 安全设备 于安全服务平台 核心交换 安全运营服务 安全运营服务 安全运营服务 下一代防火墙 上网行为管理 数据库审计 下一代防火墙 日志审计系统 杀毒软件 下一代防火墙 上网行为管理 广域网优化 负载均衡 日志审计系统

Agent 的核心能力——自主规划、记忆、使用工具 （网页、软件、 API ）使其天生就擅长处理需要与 外部环境交互的复杂、多步骤流程，完美解决了传 统 AI 在“流程自动化”上的短板。 以“执行力”响应“落地”要求： Agent 的设计理念区别于停留在“对话”或“理解” 的 L1/L2 级 AI ，其 L3 级别的核心是“采取行动，完 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 AI Agent 风口已至：企业级 AI 过去的状态：局限于简单的问答、内容续写等“答案生成式”的单一任务； 现在的要求：渴望自主规划、调用不同工具、横跨多个系统、涉及复杂步骤的端到端工作流。 核心挑战： 这些正是传统 AI 应用难以企及的、高价值的“流程自动化”领域。 数据来源：公开资料、甲子光年智库总结整理

.........................................................................................29 2.1.1 核心模块组成............................................................................................... 小时内完成。同时，个性化产品需求增长，70%的客户倾向 于通过智能渠道获取定制化方案，但现有系统缺乏动态场景分析能 力，难以满足市场需求。 本项目旨在通过接入 DeepSeek 的智能体技术，构建覆盖核 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 98% ≥ 技术实施路径分为三个阶段： 1. 场景建模：基于历史数据训练核保、理赔等场景的决策树，集成 多模态数据输入（如医疗报告 OCR、语音通话记录） 2. 智能体部署：通过 API 对接核心业务系统，支持自然语言交互和 实时规则引擎更新 3. 闭环优化：利用强化学习机制，每周更新用户行为数据模型，确 保预测偏差率低于 3% 该方案已在试点机构完成 POC 验证，结果显示客服人力成本

....................................................................................14 2.1 保险理赔业务的核心痛点................................................................................................. .................................................................................34 3.2 DeepSeek 的核心技术特点............................................................................................... ...........................................................................................54 4.2 核心功能模块...............................................................................................

57 4.1.2 模块化设计原则............................................................................59 4.2 核心组件设计...........................................................................................61 4 ................................................................................74 5.1.1 内部系统数据接入（核心银行系统、CRM 等）.......................77 5.1.2 外部数据源接入（征信、市场数据）....................................... ............................302 1. 项目背景与目标 随着金融行业数字化转型的加速推进，银行业务场景对智能化 技术的需求呈现爆发式增长。传统金融服务模式面临三大核心挑 战：客户服务效率与个性化需求难以平衡，风险管理依赖人工导致 响应滞后，以及业务流程自动化程度不足造成的运营成本居高不 下。以某股份制银行 2023 年内部数据为例，其信用卡业务客服中

水公共服务、 综合决策、 综合运维、 特色 应用 水利部智慧水利 主要任务 水利部智慧水利 重点工程 “7111” 工程 02 总体设 计 水管理平台总体方案 1 个水利数据仓 6 大类水利核心业务数字化应用 水资源管理、 水灾害防御、 河湖库管 理 水发展规划、 水事务监管、 水政务协 同 打造水利部门履职的统一工作平台 ，实现水利业务“ 网上办”“掌上办” ， 推进水治理体系和治理能力现代化 事项流程图 业务协同图 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图 3 张清 单 1 套 图 业务事项汇总清单 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图 深化核心业务 ，完善业务框架 事项量化指标清单 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图 量化事项指标 ，明确事项目标 事项数据共享清单 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图 分析数据需求 ，推进数据共享 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图 数据利用 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图 理清事项办理过程 优化再造事项流程 有无可选 内容可选 水利核心业务梳理 水资源保障 河湖库保护 水灾害防御 3 大主 业 3 大支撑 水发展规划 水事务监管 水政务协同 水管理平台总体设计 核心业务梳理：三张清单一套图

..56 3.3.3 性能测试与调优.........................................................................59 4. 核心功能实现..............................................................................................63 现状迫切需要通过智能化技术重构医疗服务流程，实现从被动治疗 到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言 处理和多模态学习为核心的 DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 分钟缩 短至 75 分钟，电子病历自动生成准确率达到 92%，显著降低了医 在智能分诊、辅助决策、流程自动化等环节，预计可释放 20%- 30%的现有医疗资源潜力。 1.2 DeepSeek 智能体的技术优势 DeepSeek 智能体在医疗系统中的应用具备显著的技术优势， 其核心能力建立在多模态大模型、垂直领域微调和高效计算架构三 大技术支柱之上。该智能体采用混合专家模型（MoE）架构，通过 动态激活稀疏参数模块，在保证推理速度的同时将医疗文本理解准 确率提升至 93

www.analysys.cn 2022 年，我国数字经济规模首次突破 50 万亿，达到 50.2 万亿元， 总量稳居世界第二，占 GDP 比 重提 升至 41.5% 。作为数字经济核心产业与 实体经 济的根基，当前我国制造业规模已经跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系。在全球经济下行背景下，我国制造业 产业链韧 性和产品竞争力有显著提升。近年来我国数字经济与 制造业融合发展程度不断深化， 化” , “ 推进信息化与工 业化融 合”等发展方向， 逐步成为 世界制造大国 与世界同步，提出《中国 制造 2025 战略》 , 增加 传统制造业附加值，提升 制造业发展核心竞争力， 将体现信息技术与制造技 术深度融合的数字化与智 能制造作为今后发展的主 线，实现制造业转型升级， 从制造大国向制造强国转 变 中国制造业细分领域众多，行业间数字化基础差 多挑战。从全球工业革命的演变历程来看，我国尚处于工业化升级的进程当中，需要 工业 2.0 、工业 3.0 与工业 4.0 “ 并行式”发展。 第四次工业革命 2010 年 智能化生产时代 核心技术为人工智能、物联 网等数字技术，与工业技术 深度融合，解决智能决策与 生产的问题 代表性国家：中国、德国、 美国、日本等国家纷纷发力 产业结构变化：在智能制造

支持AI发展的基础设施，即“星际之门”。该项目的初始投资为1000亿美元，并计划在未来4年内扩展至 5000亿美元。从全球范围看，以人工智能为代表的ICT行业已成为中美博弈的“技术主权战场”，双方在标 准制定、核心供应链、数字规则（数据跨境/网络安全）等维度激烈竞争，全球ICT产业技术生态与市场格局 正在加速重构。 生成式人工智能基于海量数据训练、推理生成新的输出，并能以文本、音频和图像等形式创建新内容。 载对 网络带宽和存储性能有极高的要求。AIDC需要优化网络架构，例如采用高吞吐量的以太网或InfiniBand，并 部署高速、大容量的存储系统。互联网公司通常具备强大的云计算、大数据、人工智能等核心技术积累和研 发实力，能够快速迭代和推出创新性的AI服务和解决方案。许多互联网巨头具备自研硬件（如AI芯片）和软 件的能力，可以实现软硬件深度协同优化，提升智算中心的性能和效率。电信运营商拥有覆盖全国甚至全球 重要的地位。 随着人工智能技术的飞速发展，特别是大模型参数万亿/十万亿级的突破以及大模型应用逐渐在社会、生产、 生活中的广泛深入，智算/超算中心作为支撑大模型训练和推理的基础设施和核心载体，其重要性日益凸显。 2.1 核心挑战：超低时延、无损传输与能耗困局 智算中心网络作为连接海量计算资源（万卡/十万卡级）的关键组成部分，其性能直接影响到大模型训练 的巨量数据、分布计算以及并行同步的效率和效果