基于AIops的智慧运营大脑 探索与实践 中国电信湖北公司 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 个人介绍 张遴 中国电信湖北IBOC云平台与安全保障室经理 中国电信集团高级专家、 云架构师和内训师 目 录 CONTENTS 研发背景 从融合监控到智能监控 应用案例 1 2 3 研发背景 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 IT上云后对运维的挑战 数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继； n 上云系统PaaS层用自有研发的组件，IaaS层上混合云，原属地化维护变为 多个单位维护； n IaaS/PaaS/SaaS层的故障难以关联分析，快速定位； n 采用云原生架构，原有基于Oracle及传统架构的运维手段、经验不可用； n 应用间调用关系复杂，传统监控模式无法做到先于客户发现问题，先于 投诉解决故障 监控对象：几何级数增长，人力维护不能胜任 调用承载关系极其复杂，亟待引入运维工具 p 智能调度中心 − 故障自愈、告警调度、自动巡检 p AI中心 − 动态阈值、故障趋势预测、知识图 谱、NLP、大模型 p 智能工具中心 − 自研运维工具集市 p 智能知识中心 − 基于大模型的运维知识库 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 总体部署模式：1+X两级部署 智慧运营大脑 行业运营大脑 行业运营大脑 … 电信 侧部 署 监控告警上传 故障预测下发

续发展的重要基石。在数字经济时代背景下，如何建 强建优 EHR 系统，以推动人力资源数字化转型，已成 为企业改革创新的重要内容 ［1-2］。本文以某通信基础 设施服务运营企业为例，探讨其基于 EHR 系统的人力 资源数字化转型实践。 1 人力资源数字化转型的主要原则 人力资源数字化转型需遵循以下主要原则。 a）数字化转型与企业战略协同。 “人力资源数字 化应紧密依托企业整体数字化架构，在企业数字化的 transformation 基于EHR系统的人力资源 数字化转型实践 Practice of Digital Transformation of Human Resources Based on EHR System 唐 楠（中国铁塔股份有限公司，北京 100089） Tang Nan（China Tower Co.，Ltd.，Beijing 100089，China） 唐 楠 基于EHR系统的人力资源数字化转型实践 基于EHR系统的人力资源数字化转型实践 数据通信 Data Commuincation 引用格式：唐楠. 基于EHR系统的人力资源数字化转型实践［J］. 邮电设计技术，2025（6）：74-77. 74 邮电设计技术/2025/06 并推动其线上化，逐步构建数字化办公环境，促使人 力资源与业务数据自然汇聚沉淀。基于这些沉淀的 数据，针对具体问题和场景开发相应的数据应用，为 业务提供有力支撑，并向前端服务延伸。依据前端业

项目编号： 餐饮服务基于 DeepSeek AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 引言............................................................................................................................................... 技术已成为提升运营效率和 顾客体验的关键策略。DeepSeek 大模型作为一种前沿的人工智能 解决方案，以其强大的数据处理能力和高效的算法优化，为餐饮行 业带来了全新的变革机会。DeepSeek 大模型基于深度学习框架， 能够通过海量数据进行训练，从而在多个场景中实现智能化操作。 其核心优势在于自然语言处理（NLP）、图像识别和推荐系统的深 度融合，能够精确理解顾客需求、优化菜单设计、提升服务质量， 图像识别：在餐饮场景中，DeepSeek 的图像识别技术可以应 用于菜品识别、顾客行为分析以及食品安全监控。例如，系统 可以通过摄像头自动识别菜品，并与订单进行比对，确保准确 性。  推荐系统：基于顾客的历史消费数据和偏好，DeepSeek 能够 生成精准的菜品推荐，提升顾客的消费体验和满意度。同时， 系统还可以根据季节性变化和库存情况动态调整推荐内容。 数据驱动的决策支持是 DeepSeek

策不完善； 征管软件、系统不统一（征管系统、纳税评估系统、税总软件系统、地方软件系统 等）导致信息重复，效率不高——税务大数据整合不到位； 数据运用不彻底、大数据认知不够，仍旧基于传统数据分析处理——大数据思维缺乏。 1.6 建 设 目 标 依托云计算技术，对XX 税务内部业务平台、税务数据、国家经济情报的分析系统实 行统一规划和建设。所有资源整合后在逻辑上以单一整体的形式呈现，并可按需进行动态 性和高可用性。即便是在系统建设初期也要着重考虑系统可用性、可靠性问题，防止出现 系统停顿等问题造成信息系统的中断服务。通过结合云计算等新技术，可以更好地提高系 统的可靠性和可用性。 4) 可管理性原则 选择基于开放的技术，采用标准化、规范化设计；同时采用先进的设备，易于日后扩 展，便于向更新技术的升级与衔接，实现系统较长的生命力；保证后期在系统上进行有效 的开发和使用，并为今后的发展提供一个良好的环境； 和数据存储服务，并能够提供相应服务冗余性； （3 ）建立基于云平台的大数据存储管理与分析系统，可以管理XX 税务历年来的交易数 据、时实交易数据，并能根据数据交易情况和IP 数据报文情况分析各种用户的交易习惯、 第 14 页 XXXX 税务大数据中心建设方案 产品分布、盈利能力，方便XX 税务对客户提供精准化服务的能力； （4 ）建立基于云平台的大数据情报管理与分析系统，可以方便的把全球的经济数据、政

央国企信创白皮书 ——基于信创体系的数字化转型 （2022） CIO 时代研究院 北达软架构咨询与培训中心 大信创圈 二〇二二年十一月 目录 一、央国企信创的背景 ................................................................................ ......................................................................................... 30 4.4 基于信创技术的创新应用 ......................................................................................... ................................................................... 57 1 一、央国企信创的背景 信创是基于国内外发展环境变化和新时代新征程发展战略需要实施的重大 战略举措。为积极有效应对新的发展环境，实施科技自立自强战略，央国企信创 工作再次全面加速。在各行各业深入开展全面数字化转型的背景下，央国企信创

项目编号： 人力资源管理基于 DeepSeek AI 大模型 岗位推荐可行性分析 研 究 报 告 目 录 1. 引言.................................................................................................................................. 业、企业规模及文化背景下，DeepSeek 技术的适应性与可扩展 性。 然而，本研究也存在一定的限制。首先，由于 DeepSeek 技术 相对较新，其在人力资源领域的应用案例尚不充足，因此我们的分 析将基于有限的实践经验与模拟数据。其次，技术的引入可能会涉 及到数据隐私与安全问题，特别是在处理敏感的员工信息时，需确 保符合相关法律法规。此外，技术的实施成本与培训需求也可能成 为企业引入 DeepSeek DeepSeek 技术 引入方案，同时明确其应用中的潜在挑战与限制，以便企业在决策 时能够全面评估其价值与风险。 2. Deepseek 岗位推荐系统概述 Deepseek 岗位推荐系统是基于大数据和人工智能技术的招聘 解决方案，旨在通过智能化匹配提升招聘效率与候选人满意度。该 系统集成了多源数据采集、智能算法分析以及个性化推荐功能，能 够根据企业需求和候选人背景实现精准匹配。其核心技术包括自然

项目编号： 财务数字化转型 基于 AI 大模型的流水分类系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍.................. 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分 类方法已难以满足高效的运营需求。因此，利用 AI 大模型进行自 动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 1. 提高数据分类的自动化程度，降低人工干预。 2. 提升分类准确性，减少误分类带来的影响。 境。 4. 实现系统可扩展性，允许根据业务需求进行灵活调整。 在构建这个系统时，我们将采用以下技术和方法：  数据预处理：通过清洗和整理原始数据，提高模型训练的有效 性。  模型选择：基于大规模预训练模型（如 GPT-3、BERT 等）进 行迁移学习，快速适应行业特定的分类任务。  部署架构：使用云计算平台，确保系统的高可用性和弹性扩 展。  用户接口：设计直观易用的用户界面，支持用户实时监控分类

.................................................................................. 9 3.2 如何进行知识收集？基于知识来源收集候选知识 ............................................................ 9 3.3 如何进行知识提炼？高频知识的管理及提炼方法 知识提炼：高频知识的提炼方法..................................................................... 12 3.4 如何进行知识拆分？基于知识分类的拆分方 法............................................................... 13 3.5 如何进行问答引擎的选择？..... 能客服的知识无缝对应到理论框架中。基于知识的清晰定义，讲清楚理想的智能客服 AI 引 擎 能力，并且基于知识定义和引擎能力形成科学、合理的知识应用及梳理方法论，白皮书整 体 框架结构如下： l 知识的分类与定义 l 智能客服问答引擎介绍 l 知识运营方法分析 l 知识运营最佳实践案例分析 知识运营作为智能客服系统应用的重要前置工作，阿里云智能客服团队希望基于自身实 践经验，为运营者提