2.1 数据采集模块.............................................................................27 3.2.2 数据处理模块.............................................................................29 3.2.3 模型训练模块.... ......................................57 4.3 数据清洗与预处理..............................................................................60 4.3.1 异常值处理..................................................... 在当前数字化转型的背景下，人工智能（AI）技术的飞速发展 已经改变了各行各业的运营和管理方式，尤其是在信息处理和数据 分析领域。AI 大模型作为一种先进的技术手段，其在自然语言处 理、图像识别和复杂数据分类等方面展现了卓越的能力。本文旨在 设计一个 AI 大模型流水分类系统，以提高企业在数据分类和处理 上的效率，进而优化决策支持和资源配置。 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

• 处理客户 / 网点咨询 • 处理客户 / 网点投诉 • 客户下单 呼叫中心 • 对中心和网点的客服进行 监控、管理、考核；客服 人员的规划 客服 • 处理网点投诉 • 负责赔付奖惩 • 负责保险业务 仲裁 • 处理大客户问题 • 负责培训 • 处理客户 / 网点 投诉 • 负责培训 • 客户下单 • 客户咨询 • 处理客户投诉 • 记录问题件 • 进行投诉 • 处理跨省网点 处理跨省网点 投诉 • 处理问题件 （删除签收） • 负责赔付奖惩 • 负责保险业务 • 处理网点投诉 • 负责赔付奖惩 • 负责保险业务 • 网点业务监控 组织流程剖析 客户 呼叫中心 创建工单 是否 解决 结束 省中心客服 网点客服 创建问题件 结束 网点回复 总部仲裁 创建投诉 是否 跨省 区 省中心仲裁 总部仲裁 删除签收 大客户 客户经理 总部客服 省内 网点客服反应每日工作无重点，需要跟进全量运单 72% 工单转派 • 日均工单数超过 6000 条，各中心客服需处理的日均工 单数超过 100 单 60% 问题件录入与处理 • 12 月 1 日数据：问题件记录总数 1,000,000 条，录 入数接近 100 条 / 人 • 调研反应：接近 60% 时间用于录入与处理问题件数 据 02 客服体系规划 流程全网连接 客 户 呼叫中心 微信 官网

资金 & 业务配合流程 第 2页 讨论点清单 讨论点 1 ：影城分账付款的账务处理规则 讨论点 2 ：资金集中管理模式讨论 讨论点 3 ：影城零星资金支出的管控模式讨论 讨论点 4 ：资金支付信息传递方案及系统功能定位讨论 讨论点 5 ：资金收款认领模式讨论 第 3页 影城分账付款的账务处理规则—— 待确认 优势：结算平台单据与 EBS 单据对应关系 较清晰，生成单据规则较清晰，结算平台 卖品采购到付款系统间数据流转示意图 结算平台 采购价格同步 1 ① 采购价格审批 ② 补货申请审批 ③ 采购申请审批 ⑤ 返利及费用确认 ⑥ 结算对账 ⑦ 发票处理 ⑧ 预付款申请 ⑨ 付款申请 + 盘点差异处理审批 EBS ④ 入库暂估 GL 凭 证 ⑤ 确认返利 GL 凭 证 ⑦ 生成 AP 发票 ⑧ 生成 AP 预付款 发票 ⑩ 盘点差异 & 成本 结转的 GL 凭证 D 资金 & 业务配合流程 第 13页 讨论议题 1. 影城销售到收款流程的账务处理原则 – 2.14 讨论 2. 各收款方式的收银核对及入账流程 – 2.14 讨论 3. 赠卡 / 券业务的账务处理原则 – 2.24 讨论 第 14页 销售到收款流程框架——主营业务流程及账务处理原则 借：现金 在途资金 -POS 预收账款 - 支票

为了体系化提升财务管理水平，集团决心通过建设财务共享服务中心，实现财务 组织向国际领先实践转型，打造出低成本、高绩效的财务队伍 决策支持 50% 控制 10% 报告 20% 40% 系统信息化 账务 / 事务处理 20% 转型前 转型后 ▪ 统一报告 ▪ 更透明 ▪ 更灵活 一期试 点 一期推广 * 一期范围：三总部、院线、 商管、 海 外 其他业态 试点及推 广 9 ✓ 通过集中审核、统一标准、规范流程等，使得财务业务处理更规范有效， 实 现合规性风险的降低 ✓ 通过集中账务处理、报表编制， 确保上市公司信息披露的准确性、及时性 ✓ 财务共享中心与总部财务和当地财务实现专业化分工和合理分离、相辅相成 、互相促进，进而促成整个财务组织实现更好的转型 1 备用金处理 4.1 成本期末结 转与分摊 5.1 资产新增与 维护 6.1 会计科目与 账套维护 7.1 付款管理 8.1 风险管理与 控制 9.1 税务合规 管理 10.1 战略管理 11.1 财务制度与 流程管理 1.2 开票与收入 确认 2.2 采购至应付 管理 3.2 费用报销 处理 4.2

........................................................................................62 5.1 数据预处理................................................................................................... 保其在企业实际业务场景中的持续应用和价值创造。 在项目初期，我们将重点分析企业当前的数字化水平和业务痛 点，明确 AI 大模型的应用场景和预期目标。例如，在客户服务领 域，AI 大模型可以通过自然语言处理技术实现智能客服，大幅提升 响应速度和服务质量；在生产制造领域，AI 大模型能够通过预测性 维护和智能排产，降低设备故障率和生产成本；在市场营销领 域，AI 大模型可以通过精准的用户画像和个性化推荐，提高营销转 化率和客户满意度。 为了实现上述目标，项目将采用以下关键技术和方法： 1. 分布式计算架构：利用云计算和边缘计算资源，构建高性能的 分布式计算环境，确保 AI 大模型的训练和推理效率。 2. 多模态数据处理技术：整合企业的结构化数据（如 ERP、CRM 系统）和非结构化数据（如文本、图像、视 频），形成统一的数据平台，为 AI 模型提供丰富的数据源。 3. 模型管理平台：开发一套完整的模型生命周期管理工具，涵盖

通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 5. 改善数据质量 企业数字化转型总体架构——数据产生层  内部业务系统产生的结构化数据  商城日常零售业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：供应商信息、采购信息、商品信息、销售流水……  消费企业日常业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：客户信息、账户信息、企业产品信息、交易流水……  企业内部非结构化数据  日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存储形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评…… ETL 数 据处理程 序 区 数据平台临时数 据区 存储数据平台各个 Hadoop 集群的元数据信息，如： HDFS 文件 系统元数据 集团数据交换平台每日获取运输局推送平台提供的业务系统变 化数据，暂存在 NAS 临时数据区 企业数据平台加工计算结果返回给业务系统，暂存在 NAS 临时 数据区 数据平台 ETL 加工处理程 序（ 数据压缩、数据加载、各数据数据 处理等）统一存储在 NAS

....................................................................................35 5.1.2 数据获取与处理能力................................................................................................. 企业竞争力具有重要影响。传统的岗位推荐方法主要依赖人工筛选 和简单的关键词匹配，这不仅耗时耗力，而且难以满足企业对人才 需求的多样性和复杂性。随着人工智能技术的不断进步，深度学习 模型在自然语言处理和推荐系统中的应用逐渐成熟，为人力资源管 理带来了新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的深度学习推荐 系统，能够通过分析大量的职位描述和候选人简历，自动匹配最合 适的岗位和人才，提高招聘效率和匹配精度。 技术引入人力资源领域的岗位推荐 系统，分析其在实际应用中的可行性与效益。研究范围主要涵盖以 下几个方面：首先，我们将评估 DeepSeek 技术在现有岗位推荐系 统中的集成难度和成本效益比，重点关注其算法优化与数据处理能 力。其次，研究将深入探讨 DeepSeek 在提升推荐精准度、用户满 意度及员工留存率方面的潜在贡献。此外，我们还将分析在不同行 业、企业规模及文化背景下，DeepSeek 技术的适应性与可扩展

智能客服语义库技术要求 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 智能客服系统 intelligent customer service system 基于自然语言处理、语音识别、文本到语音转换等多种人工智能技术的客户服务系统。通过与用户 进行单轮或多轮交互，将用户的问题进行汇聚融合，依赖于系统所维护的背景知识库以及接口组件，实 现智能对话能力，为用户提供所需要的信息和服务。简称为“智能客服”。 为用户提供更好的客户服务，在提升购买率的同时，提供更好的服务体验，推动良好的客户关系管理。 电商智能客服通常覆盖两种场景： a) 基于用户消息的智能客服。智能客服针对用户的输入，根据商户和系统配置进行识别、分析以 及相应处理。基于消息转发的基础能力实现。覆盖的用户入口包括： 1) 传统客服聚合入口，包括但不限于：用户通过商品详情页咨询客服；用户通过订单详情页咨 询客服；用户通过店铺首页咨询客服；直播电商中，用户在直播间的客服咨询；直播电商中， 服内部的分流配置。分流引擎接收会话并作判断，会话分配执行会话的分流，分流策略和转换策略进行 相关策略的配置。 6.3.4 意图识别 意图识别应支持以下功能： ——支持信息过滤； ——支持信息预处理，如信息纠错、图片识别OCR订单号、生鲜水果坏掉的照片等； ——支持语义理解； ——支持分词； ——支持基于分词结果，结合知识库进行搜索召回和粗排； ——支持结合客服算法进行搜索精排； ——支持转入bot引擎。

数据架构工作成果 • 技术架构工作成果 • 一体化平台设计方法和成果汇报 目录 October 31, 2025 省 xx 公司信息化登高项目 P9 架构管控在本项目中包括如下几个部分 例外处理 架构检查与 变更 架构交付评 审 架构沟通 企业架构方法与元模型 企业架构管控团队 Enterprise Capabilities Technology Architecture Information 业务逻辑与业务流程分析  业务组织与组织结构分析  业务架构对信息化的需求分析 业务架构分析模型 业务能力 业务流程 业务组织 业务数据 业务域 业务组织 业务子域 业务功能 业务位置 业务处理 逻辑 业务流程 清单 业务流程 业务对象 数据交换关 系 Wh at Ho w Wh at Wh o Wh ere 业务战略与发展方向 业务战略 Why 业务提升 采购计划管理 配送管理 配送计划管理 配送过程监控 供应商管理 供应商申请 供应商评估 供应商信息管 理 废旧物资管理 废旧物资计划 废旧物资处置 设备运维 安全管理 事故事 件处理 安全规 程管理 安全检 查 / 考 核 安全器 具管理 两措 管理 设备运行 运行值 班管理 设备巡 视维护 缺陷 管理 设备台 帐管理 操作票 管理 设备检修 检修工 单管理

为机器人操作提供重要反馈。 然而，不同传感器的数据在采样频率、数据格式和精度等方面存在显著差异。这就给 数据的融合带来了巨大挑战。多模态融合技术需要对这些原始数据进行统一的预处理、同 步校准和噪声抑制。在预处理阶段，要对数据进行清洗、归一化等操作，以提高数据质量。 同步校准则确保不同传感器的数据在时间上保持一致，以便进行准确的融合。噪声抑制则 是去除数据中的干扰信号，提高数据的可靠性。 BEV+Transformer 等先进算法，对各通道数据进行特征提取。深度学习算法具有强大的特 征学习能力，能够自动从大量数据中提取出有价值的特征。CNN 擅长处理图像数据，能 够提取出图像中的边缘、纹理等特征；RNN 则在处理序列数据方面表现出色，如语音和 时间序列数据。利用多模态融合网络（如多层感知机、注意力机制），将多个模态的信息 进行融合。多层感知机可以对不同模态的特征进行非线性变换和组合，挖掘出更深层次的 展示了多模态感知融合技术的强大应用。它利用摄像 头、传感器和计算机视觉技术，对顾客行为进行实时监控和多模态数据融合。摄像头捕捉 顾客的动作、姿态和位置信息，传感器检测商品的拿取和放回情况，计算机视觉技术对图 像数据进行分析和处理。通过这些技术的协同工作，系统能够精确判断商品状态，实现自 动结账和无缝购物体验。顾客只需走进商店，挑选商品后直接离开，系统会自动完成结算 过程，无需排队等待，大大提高了购物效率。 小米智能家居