ഀ� ******** 自动智慧运维管理平台 技术方案 ഀ� 目 录 目 录.....................................................................................................................................................2 1. 现管设备节约的人力都投入 到使用运维管理系统中，那么运维管理系统带给用户的价值在哪里呢？ 综上所述，传统运维管理软件的弊端必然带来新的变革，这种变革趋势包含以下三个方向： 1） 人工运维向自动智能运维转变 传统运维工作是以人工处理为主，通过各种专业的人对系统进行检查的方式来发现系统中存 在的问题。随着系统复杂性和建设规模不断增大，各种复杂设备对人的要求越来越高。初级的运 维管理系统 需要用户自己完成， 转变不外乎从登录设备操作改变到登录运维系统进行操作。这样的运维管理系统一旦部署，用户 的工作量并没有任何改变，对这类管理系统最大体会就是难用。因此，用户也迫切希望建设具有 自动管理能力，更像一个高水平的“管家”帮助用户全方位的监控各类系统的运行状况，及时给出异 常提醒和操作建议。 2） 阀值管理向趋势管理转变 阈值管理也是传统运维管理系统的核心特征。通过设置设备运行的固定阈值，来界定设备处

....................................................................................46 2.3.2 核保与理赔自动化功能................................................................................................ .........................................................................................62 3.2.1 自动化风险评估模型............................................................................................ ..................................................................................70 3.3.1 图像识别与定损自动化..................................................................................................

《动手学深度学习》 （李沐） 2020 年 ，微软亚洲研究院首次将 Tf 模型应用于图像分类任务 ，在评测中实现 88.55% 的准确率。而且 Tf 模 型在 数据量越大的情况下表现越好 ，特别适用于自动驾驶这类大规模数据训练场景。 Transformer 模型可将 2D 图像融合成 3D 视角 Transformer 模型的工作原理 Tf 模型的另一个重要用处：计算机视 觉 资料来源： 《 支援 系统作用域 0 无自动化 • 由驾驶者完全操控汽车 驾驶者 驾驶者 驾驶者 无 1 驾驶支援 • 系统有时能够辅助驾驶者完成方向盘和加减速 等驾驶操作 驾驶者与 系统 部分 行驶任务 2 部分自动化 • 系统能够完成某项驾驶任务 • 驾驶者需要监控驾驶环境 • 其余驾驶操作由驾驶者完成 驾驶者与 系统 3 条件自动化 • 系统负责某些情况下环境感知 系统 系统 4 高度自动化 • 系统能够进行环境感知 • 驾驶员不需重新取得驾驶控制权 • 系统只能在特定环境条件下运行 系统 全部 行驶任务 5 完全自动化 • 系统能够完成所有环境条件下的所有驾驶任务 自动驾驶是过去 10 年最火热的赛道 ，但直到 2022 年才有部分企业推出具备 L3 级功能的车型。究其原因， 除法 规发展落后于产业发展外 ，很重要的一点在于自动驾驶系统积累的数据量还不够

.........................................................................................56 4.2.1 自动化理赔申请处理............................................................................................ ........127 8.1 自动化理赔申请处理...........................................................................................................................................130 8.1.1 申请表单自动填写................ 险公司的关键指标之一。 在此背景下，人工智能技术为理赔业务优化提供了新的可能 性。DeepSeek 大模型凭借其多模态理解、自然语言处理和复杂决 策能力，能够从以下维度重构理赔流程：首先，通过自动化单证识 别与核验，将材料初审时间从小时级缩短至分钟级；其次，基于历 史数据与规则引擎的深度学习模型，可实现对理赔案件的智能分级 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

.27 2.2.2 大数据分析与挖掘......................................................................28 2.2.3 自动化流程支持.........................................................................31 3. 技术方案设计........ 1.2 患者分流建议.............................................................................70 4.2 医疗记录自动化生成...........................................................................73 4.2.1 语音转文本技术.... 患者管理与随访..................................................................................87 4.4.1 自动化随访提醒.........................................................................89 4.4.2 患者反馈分析.....

持 层 财务 移动 * 商务智能 资金计划 组织架构 品类规划 品牌规划 柜组规划 合同管理 门店筹备 订货预测 联营结算 会员卡管理 门店零售 线上销售 返利结算 自动补货需求 商品采购 订单确认 对帐查询 销存查询 需 求 采 购 供 应 商 协 同 结算 订货鞋服采 供应商账号 系统对接 商家对账 储值卡管理 黄金销售 鞋服百货 劲草批发 超市采购 门店促销 资金收付 资金管理 银企直连 租赁结算 门店经营 主数据 商品数据 超市子母码 供应商 科目数据 银行数据 成本中心 利润中心 鞋服款色码 黄金批次 采购收货 差异自动处理 内部调货 库存盘点 自加工领料 商品效期管理 旧金管理 库存调货 库 存 管 理 柜组 基于总体业务架构设计的详细方案 数据准备和管理 采购和库存管理 基础 数据 财务管理 新品 信息 供应商数据管理 商品数据维护 品牌数据管理 价格数据管理 财务 数据 科目数据管理 银行数据管理 成本中心 数据 利润中心 数据 …… 需求和补货 补货参数设置 自动补货需求 订货项目补货预测 采购和入库 库存管理 销售管理 商品采购管理 采购收货管理 收货差异处理 库存调拨业务管理 库存盘点业务管理 商品内部领用管理 非商品管理 返利和联租结算

...........................................................................................42 4.5 自动化报告生成.............................................................................................. ...........................................................................................73 7.3 自动化筛选流程.............................................................................................. ..........................................................................................108 11. 自动化报告生成..............................................................................................

...............19 2.1.2 风险管理场景（如反欺诈、信用评估）.....................................22 2.1.3 运营优化场景（如流程自动化、文档处理）.............................24 2.2 关键需求分析................................................. 114 7.1.2 动态规则更新机制......................................................................118 7.2 业务流程自动化....................................................................................121 7.2.1 智能工单处理 智能工单处理..............................................................................123 7.2.2 自动化报告生成..........................................................................125 8. 安全与合规设计............

深信服科技-AI安全运营方案 奇安信-智能安全运营AISOC 360-360安全大模型夯实智能体发展基石 创新方向：安全威胁检测智能体 推荐落地方案： 深信服-全量威胁检测智能体 金睛云华-大模型赋能的自动化威胁检测&安全运营解决方案 微步在线-XGPT Agent 威胁分析与安全运营智能体 关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 可信数据空间 为加快构建以数据为关键要素的数字经济，国家数据局 Management）、数据泄露防护 （DLP）、数据目录和威胁检测等产品， AI赋能的数据安全体系实现了对海量数据的分类分级、自动化脱敏、敏感数据识别、 泄露检测，威胁检测和实时响应，显著提升了对新型攻击的防御效率，例如在自动化敏感数据发现方面，基于自监督向量模型，跨本地、多云及SaaS环境自动识别敏感数据分 布，消除数据盲区；智能语义分析，利用大模型语义理解能力，精准检测“影子数据集”与误标信息，提升数据分 类分级准确性；实时行为关联，在运行期动态关联用户、数据 内容与操作行为，实现“数据检测与响应”（DDR）的闭环防护。基于智能体的自动化分析系统可快速定位漏洞攻击链并生成防护策略，而隐私计算技术则保障数据流转中的机 密性。当前，AI驱动的数据安全体系已成为企业数智化转型的核心支柱，通过降本增效与业务创新，构建新型生产力生态。 核心能力 关键挑战 应用场景 典型厂商 1、 高质量训练预料缺乏 2、

实时预警 历史故障 事件 中心 性能、运行报表 运维报表 考核报表 趋势分析 报表 中心 故障自动工单 服务台 SLA 知识库共享 流程 中心 基础设施管理 网络 存储 服务器 虚拟化 数据库 中间件 业务 应用 机房 智能管理 运维大数据 自动管理 规则 策略 等级 服务流程管理 服务台 事件 配置 发布 变更 SLA 管理经验模板 配置管理数据库 网络配置管理 智能 专业管理 Ip 地址生命周期管理 自动台帐 通过自动采集分 析网络拓扑数据， 建立完整的 IP 地 址实时台帐，彻 底解决手工难题 • IP 地址 • MAC 地址 • 所在设备 • 所在端口 • 管理属性 智能 专业管理 Ip 地址生命周期管理 延迟符 可疑 IP 地址 直接定位 自动打开拓扑图并 直接定位该 IP 地址 智能 专业管理 Ip 盗用定位利器 智能 专业管理 Ip 地址生命周期管理 自动规划 以事实为依据，自动按照当前网段划分建立规划基础，实现 IP 地址管理的信息化自动化工作 智能 专业管理 Ip 地址生命周期管理 延迟符 IP 地址分配（实名制） 将 IP 地址分配给特定设备，并帮定在指定的交换机端口上，使得 IP 地址分配管理 有迹可循 批量绑定：以自动发现的 IP 地址的实际情况为基础，快速建立 IP 地址管理台帐