金融贷款评估引入 DeepSeek 应用方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 金融贷款评估的背景与挑战.............................. ...16 2.3 DeepSeek 与机器学习的关系............................................................17 3. 金融贷款评估的传统方法...........................................................................19 3.1 信用评分模型..... ..............................................................................28 4. DeepSeek 在金融贷款评估中的应用方案.................................................30 4.1 数据收集与预处理............................

.....45 3.1.1 政务场景特定的任务类型..........................................................47 3.1.2 微调效果的评估指标.................................................................48 3.2 微调方法选择.................. 模型验证与调优..................................................................................76 4.3.1 验证集构建与评估.....................................................................78 4.3.2 模型性能分析与调优策略......... ....98 5.3.2 用户界面与交互设计...............................................................101 6. 项目测试与评估........................................................................................103 6.1 测试计划制定

............. 10 6.5 安全管理体系 ......................................................... 10 6.6 核心能力评估与监测 ................................................... 10 6.7 人才与资源保障 ........................... ................................................. 22 8.7 数据价值评估与生命周期管理 ........................................... 22 8.7.1 数据资源价值评估模型 ............................................. 22 8.7.2 数据资源用后质量评价 ........ 32 10.5 收益分配机制 ........................................................ 32 10.5.1 数据价值评估模型 ................................................ 32 10.5.2 数据收益分配机制 ...........................

4.1.1 数据清洗与预处理......................................................................54 4.1.2 数据质量评估标准......................................................................56 4.2 数据生命周期管理........... 1 数据共享规则.............................................................................67 4.3.2 数据开放度评估.........................................................................68 5. 技术选型............... .....................................................................................118 9.1 风险识别与评估................................................................................120 9.2 风险应对策略....

数据资产化在可信数据空间中的合规要求有哪些？ 7 12.可信数据空间中数据分级分类的国家标准是什么？ 8 13.元数据管理在可信数据空间中的合规要点是什么？ 9 14.可信数据空间中数据质量的评估指标与合规要求？ 10 15.数据全生命周期管理的合规流程包括哪些环节？ 10 16.数据血缘管理对可信数据空间合规的意义是什么？ 11 17.可信数据空间中数据目录的合规建设要求有哪些？ 11 隐私计算技术在可信数据空间的合规性验证要点？ 18 25.可信数据空间中安全审计的日志留存要求是什么？ 18 26.数据泄露事件的应急响应流程与合规要求？ 19 27.可信数据空间中数据安全风险评估的频率与内容？ 20 28.数据安全管理体系的认证标准（如等保2.0）如何应用？ 21 29.边缘数据在可信数据空间中的安全合规要点？ 21 30.可信数据空间中数据安全事件的报告义务与流程？ 运营日志的留存与查询权限合规要求？ 35 49.第三方服务提供商的合规评估要点？ 35 50.运营变更（如规则调整）的用户告知义务？ 36 六、跨域协作类 37 51.跨域数据共享的合规前提（如主体资格、授权）？ 37 52.跨行业标准对接的合规路径与方法？ 38 53.跨境数据流动的安全评估要求（如《数据出境安全评估办法》）？ 38 54.跨域身份认证的合规技术（如联邦身份、OAuth2）？

护理 超市 配送 药品 配送 体检 预约 心理 评估 居家 社区健康养老一站式服务中心 老年 教育 文化 娱乐 心理 慰藉 社区服务商、社区志愿者、周边企事业单位等构成服务网 络，实现对全人群的全生命周期健康管理及服务 养老服务 健康管理云服务平台 Page 36 健康管理云服务平台应用架构 Page 37 健康评估 健康干预 云服务平台 个人终端 健康教育 促进激励 健康记录 • 职业病记录 • 主题健康生活方式问卷 • 健康指数测试 • BMI 测试 • 糖尿病发病风险 • 缺血性心脑血管疾病风险 • 冠心病风险 • 心房颤动后中风 • 健康风险评估 • 健康生活方式评估 • 饮食推荐、运动卡路里 • 步行计划、跑步计划 • 顾问指导 • 亲情快递 • Mytrip 全国虚拟跑 • Mytree 健康树 • 群组、问答，分享、礼品兑换 • 线下了活树公益种植 慢性病风险评估 • 健康生活方式评估 • 血压管理 , 血糖管理 • 顾问指导 • 用药、测量提醒 • 亲情快递 • 社区活动提醒 • 天气预报 • 健康知识推送 • 饮食指导 • 个人活动指导 • 天气（健康活动指数） • 个人健康活动评估 • 健康生活方式评估 饮食习惯评估、睡眠习惯评估 工作习惯评估、压力处理评估 日常行为习惯、生活质量评估 体力活动评估、休闲生活评估 疾病预防评估、安全意识评估

大模型技术选型..................................................................................25 3.1.1 模型规模与性能评估..................................................................27 3.1.2 训练数据来源与质量.............. 预训练模型选择..................................................................................51 5.1.1 开源模型评估.............................................................................53 5.1.2 预训练任务设计..... 参数调优.....................................................................................64 5.3.2 性能评估与迭代.........................................................................66 6. 系统集成与接口设计.......

1 数据预处理.................................................................................92 5.3.2 模型评估指标.............................................................................94 5.4 模型优化........ 市场需求预测：结合历史销售数据与市场趋势，通过时间序列 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。 可以预测不同生产周期内所需的原料 量、质量标准及存储需求，避免因原料短缺或过剩造成的生产延误 和资源浪费。 在设备维护方面，AI 大模型可以实现预测性维护。通过对设备 运行数据的持续监测和分析，能够准确评估设备的健康状态，预测 故障风险，从而制定合理的维护计划，减少设备停机时间。例如， 可以通过分析设备的振动、温度和工作负荷等参数，进行故障预测 和维护提示，延长设备的使用寿命。 此外，AI 大

.........................................................................................35 4.1 风险评估与筛选................................................................................................ ..........................................................................................66 7. 风险评估与筛选................................................................................................ .........................................................................................71 7.2 风险评估模型.................................................................................................

成共识？能否规划出企业 架构的发展路线图并在各 部门达成共识？ • 能否将达成共识的企业架 构落实到项目建设中？ • 能否将达成共识的企业架 构路线图落实到项目组合 管理的优先排序中？ …需要从评估企业架构管理入 手 企业架构方面的差距来自于企业架构管理的差距 架构 的设 计方 面的 问题 现象 影响 未穷尽 • 集成平台利用低 • 集成灵活性差，变更成 本高 • 企业数据模型缺失， 角色 要素 资料来源：麦肯锡 EA 创建与维护流程 EAM 参与项目管理流程 EAM 参与项目组合管理 流程 设计 输入 当前 架构 目标 架构 参考 模型 架构 规范 架构 评估 转型 规划 流程层 能力层 应用层 集成层 数据层 基础层 总架构师 项 目 角 色 分 层 角 色 跨 层 角 色 创建与 维护 A 在项目中 贯彻 B 在排序中 贯彻 C 集成架构 数据架构 基础架构 企业战略规划 新技术趋势 EA 知识库 业务架构路线图 应用架构路线图 技术架构路线图 EA 标准词汇表 EA 工具 架构评估 项目架构文档 架构合规指标 架构评估方法 业务数据模型 数据集成模式 基础服务菜单 基础设施 SLA 硬件平台标准 硬件设备标准 业务流程架构 业务能力架构 应用架构 集成架构 数据架构 基础架构