首先，构建一个高性能、可扩展的 AI 大模型底座，支持多种 AI 应用场景，如智能客服、供应链优化、市场预测等。通过整合企 业内部数据和外部数据源，训练出适用于企业特定需求的大模型， 确保模型在精度、速度和稳定性方面达到行业领先水平。 其次，实现数据管理的智能化和自动化，提升数据采集、清 洗、标注和存储的效率。通过搭建统一的数据管理平台，确保数据 的质量与一致性，降低数据孤岛现象，为企业决策提供可靠的数据 保模型能够持续改进。 5. 监控与维护：建立全面的监控系统，实时跟踪模型的性能指标 和资源使用情况。通过日志分析和异常检测，及时发现并解决 问题。定期进行模型评估和重新训练，确保模型的准确性和稳 定性。 6. 用户支持与培训：提供面向业务部门的技术支持和培训，帮助 他们理解和使用 AI 大模型底座。制定详细的操作手册和最佳 实践指南，降低用户的使用门槛。 为确保项目的顺利进行，项目团队将采用敏捷开发方法，分阶 TensorFlow、PyTorch、Hugging Face 等，保证技术的先进性和 社区支持。同时，架构设计中引入了持续集成和持续交付（CI/CD ）流程，自动化测试和部署，提升开发效率和系统稳定性。 为了进一步优化系统性能，架构设计中引入了模型压缩和加速 技术。例如，通过量化、剪枝和蒸馏等技术，减少模型的计算和存 储开销；结合硬件加速器（如 GPU、TPU）和边缘计算节点，提升 模型的推理速度和响应效率。

贷款管理暂行办法》关于风险模型可解释性、数据来源合法性的规 定。通过部署 DeepSeek 的联邦学习模块，在确保客户隐私数据 不出域的前提下，实现跨机构风险特征共享。初期将在消费信贷和 小微企业贷款场景先行试点，待验证模型稳定性后逐步推广至全业 务线。 1.1 银行授信审批风控现状与挑战 当前银行授信审批风控体系主要依赖传统规则引擎与人工审核 相结合的模式，面临效率、精度与适应性三重挑战。在业务实践 中，传统 亿元。该平台同时支持风险决策的沙盒测试，允 许风控人员在虚拟环境中评估新策略对不良率、审批通过率等核心 指标的影响，大幅降低试错成本。通过与传统规则引擎的混合部 署，既能保持已有风控逻辑的稳定性，又可渐进式地引入 AI 模型 的预测能力，实现风险防控体系的平滑升级。 1.3 项目目标与预期成果 本项目旨在通过 DeepSeek 平台构建智能化授信审批风控助 手，实现银行信贷业务全流程的风险防控能力升级。核心目标是通 DeepSeek 搭建风控助手的核心目标是构建动态化、智能 化的审批决策支持系统，实现从经验驱动向数据驱动的转型。 需求分析聚焦三个维度：首先，风险识别需要覆盖申请人的信 用评分、资产负债率、现金流稳定性等 20+核心指标，同时整合工 商、司法、税务等外部数据源。某股份制银行案例显示，引入外部 数据可使违约预测准确率提升 12%。其次，流程效率要求将平均 审 批周期从 72 小时压缩至

增强，但市 场反馈相对平淡——市场关注度仍有较大提升空间，机构资金的配置 意愿也有待释放；值得肯定的是，其信披合规等内控工作相对扎实。 从预期释放角度来看，群体向市场释放回报的“确定性”相对更强， 这主要得益于更高的短期回报水平以及更高的核心业务资本使用效 率。需注意的是，股息率分化的加剧，正推动群体“价值分层”加速 演进。 中国经济从“规模扩张”向“质量突围”的关键转型，突破口在 层问题。分析群体或行业的 “内卷” 程度时，可观察该指标的变动趋势及其当前在历史区间 中的位置：若处于历史低位，说明内卷程度较高；若处于历史中位，则意味着内卷相对缓和。 这一现象的背后首先是全球经济复杂多变、不确定性显著增加， 叠加国内经济处于转型升级期，下游需求收缩直接限制了专精特新企 业的市场拓展空间，内卷压力随之增大。但也有群体发展自身的问题。 创新驱动当然是跳出内卷的“核心引擎”，但专精特新企业突破“内 体、投资者关系活动、行业研究报告等），在精准、有效的渠道中做 好公司价值传播。 （3）卖点精炼。先说清楚经营价值，重点是核心竞争力、关键 成功要素；其次要说清楚投资价值，重点是给予投资人回报的确定性 以及可期性。预期传播上切忌自说自话！上市公司务必要学会将企业 的业务语言、财务语言、管理语言、技术语言转换成资本语言。卖点 精炼这里强调上市公司对自己价值的表达一要到位，二要匹配。 2.1

大。 注：工业互联网根据产业属性也可以定义为产业互联网。 3.3 新型能力 enhanced capability 深化应用新一代信息技术，建立、提升、整合、重构组织的内外部能力，形成应对不确定性变化的 本领。 [来源：T/AIITRE 10001-2021，3.3] 3.4 两化融合 integration of informatization and industrialization 体系之间的关系。 图 1 企业数字化转型发展框架 DB FORMTEXT 31 FORMTEXT XXXX — FORMTEXT XXXX 3 a) 组织战略是构建企业数字化转型顶层架构的决定性组成部分。数字化战略在组织的战略规划 过程中应有明确的定位，包含企业数字化转型战略定位和战略举措，并制定工业互联网推动 数字化转型升级的规划或行动计划。 b) 基于数字化转型闭环的管理机制的，数字 要评估内容包括数字化业态转变和经济、社会效益。 6 评估体系 本文件根据企业数字化转型发展框架，确定了评估体系，评估体系确定了维度、准则、能力域、评 价指标的权重体系，根据权重，按评价指标条款（预期性、约束性）进行定性和定量评估。评价指标体 系按照集团公司、园区和企业三个层面，企业按行业不同分为制造类、能源类、建筑类、商贸服务类、 金融服务类和功能保障类，具体见附录A、B、C、D、E、F、G、H，具体采集项视实际情况而定。并依据

，最大化其效能，从 而提高销售业绩和客户满意度，降低运营成本。因此，企业在采购 CRM前会进行细致的市场调研及需求分析，确保所选CRM能满足 其长期发展需求。 • 对此，玄武云通过百余份定量调研与定性调研相结合的形式，对各 行业从业者对CRM的关注点、应用情况与使用感受展开调研，正 式发布《2025中国企业CRM选型调研报告》，旨在为企业提供 CRM选型与使用指南。本报告包含以下内容：  当前各行业对CRM的应用及投入情况 商务服务 医药 其他 • 样本说明：本报告的调研对象分为定量、定性两部分。定量调研主要通过线下渠道回收135份问卷，询问受访者使用CRM的情况及感受；定性 调研的主体是CRM行业客户，调研其产品使用体验、满意度及使用痛点。 • 样本特征：定量调研中，受访者集中在耐消、快消、互联网，三者占比达69.6%，且受访者集中在华南、华中地区；定性调研中，受访者主要 分布在耐消、金融及快消，其中金融行业客户主要调研其对云通信产品的使用感受。 3 快消 * 5 金融 * 4 *主要通过市场活动、线下展会等回收问卷 *商务服务为主营业务以酒店、文化、投资等服务为主的企业 *受访者主要是玄武云行业客户 定量调研：135份 定性调研：12位 定性、定量调研结合，调研、结论相互验证 调研样本画像及渠道说明 20-30 1-10 10-20 • 整体结构：定量调研的受访样本中，正在使用CRM及有使用规划的受访者占比65%，属于已

电销/催收 回访/质检 信贷 财富管理 资产管理 保险 Financial Technology 金融科技 39 2024-10 国际金融 INTERNATIONAL FINANCE 稳定性、可解释性方面仍存在较大不足，在直接承 担分析决策任务方面的落地应用较少，面临一定的 监管合规风险。同时，传统 AI 在分析决策核心环 节的应用已较为成熟、效果较好，以大模型替代传 统 AI ：财富管理及资产管 理或是大模型在金融行业中赋能空间更大的 细分领域 从“需求—渠道—供给”框架出发，考虑到各 细分金融场景在信息不对称、决策流程、服务周期 及服务频率、当前供需匹配效率、分析决策的不确 定性和主观因素影响程度等方面均有较大差异，本 文认为大模型在财富管理、资产管理的赋能空间或 最大，在保险、信贷领域也有一定赋能空间，而对 支付赋能空间或较小。 具体来看，在需求侧，财富管理、资产管理等 使渠道侧展业人员能够高效地提供更有温度的客户 陪伴，以及更加专业的金融服务。 在供给侧，对比信贷、保险、支付领域在核 心的定价、风控等决策环节主要应用确定性、高精 度的传统 AI 模型完成相关工作的现状，财富管理、 资产管理领域的分析决策仍含有较多主观判断且产 品服务的不确定性较大（如收益率波动等），而大 模型能够赋能专业人员扩大信息搜集半径、提升分 析决策效率，从而为客户打造质量更高的金融产品 服务。

（1）轻资产：企业的核心价值更多体现在知识产权、研发团队、品牌声誉 等无形资产上，而缺乏土地、厂房等传统金融机构偏好的有形抵押物。 （2）高创新：高强度的研发投入意味着巨大的前期资金需求，但技术路径 和市场前景存在不确定性，导致金融机构难以准确评估其风险与未来价值。 8 （3）长周期：从技术研发到产品商业化，再到实现规模化盈利，往往需要 漫长的培育周期。这与传统信贷产品追求短期、稳定现金流的逻辑相悖。 为技术 新动能—— 工信部数据显示，截至2024年，这些企业平均授权发明专利22项，远超同规模 企业；更有347家企业荣膺国家科学技术奖。然而，高强度的研发投入伴随着持 续投入的大量资金，而技术的不确定性与市场前景的模糊，使得金融机构难以 衡量其风险与成长空间。 这种结构性错配导致了创新价值的“定价失灵”，使得这些最具发展潜力的攀 登者，在最需要资本助力的关键阶段，反而最难获得金融体系的有效支持。破解 贡献了10.9%的利润。 （3）现金流特征：投入期与回报期的错配高额的研发支出导致企业在成长期 可能面临持续的经营性现金流为负或微利状态。资金的大量投入与盈利回报之间 存在显著的时间差，对资金链的稳定性和长期性提出了极高要求。 3.2 融资需求图谱与渠道偏好 基于上述特征，专精特新企业的融资需求呈现出全生命周期、多元化和战略 性的特点。 （1）融资渠道偏好分析：专精特新企业对单一的融资渠道存在天然的警惕，

许各个模块的独立扩展和维护，确保系统随业务需求的变化能够进 行灵活调整。使用微服务架构使得不同模块可以独立部署和扩展， 这样有利于引入新模型或算法，不影响系统的整体运行。 此外，为保证系统的稳定性与性能，建议在服务层引入监控系 统，对各模块的性能指标进行跟踪与分析，如响应时间、吞吐量 等，以便及时发现并解决潜在问题。 最后，安全性也是架构设计不可忽视的一环，数据传输需要加 密，用户访 等）收集相关数据。这部分需要支持多种数据格式的输入，包括但 不限于文本、图像和视频数据。同时，数据采集模块需要具备实时 数据流处理能力，以便在数据产生的瞬间将其抓取并传输至后续模 块。此模块的健壮性和稳定性直接影响到整个系统的数据质量和及 时性。 数据预处理模块的功能是对原始数据进行清洗和转换，以提高 后续模型处理的效率和准确性。主要任务包括数据去重、缺失值处 理、标准化、归一化、分词（针对文本数据）、特征提取等。这一 存储数据：将解析后的数据以结构化的形式（如数据库或文 件）进行存储，并确保数据的完整性和一致性。 6. 错误处理与重试机制：设计容错机制，例如对 API 调用失败的 情况进行重试，以及制定异常处理策略以提升系统的稳定性。 具体的数据采集流程可以用以下示意图描述： 在实际操作中，建议采用批量请求数据的方式，以提高数据采 集的效率。例如，如果 API 支持分页，设置每次请求最大返回数 量，循环请求时应利用适当的延迟时间（如

最后，提升系统的可扩展性和灵活性。DeepSeek 技术能够根 据银行的实际需求进行模块化扩展，支持未来业务规模的扩大和新 业务的快速接入。通过引入微服务架构，系统能够灵活应对不同业 务场景的需求，确保系统的高可用性和稳定性。  自动化核算流程：实现从数据采集到报表生成的全流程自动 化。  智能化分析：利用机器学习算法进行深度数据分析，提供决策 支持。  安全保障：确保数据在传输和存储过程中的安全，自动生成合 能调度和资源管理功能。通过对核算任务的分析，系统能够自动分 配资源，确保高优先级任务能够及时完成，同时避免资源浪费。例 如，系统可以根据任务量的大小和紧急程度，动态调整计算资源和 人力配置。 此外，系统的安全性和稳定性也是不可忽视的需求。金融银行 核算流程涉及大量敏感数据，因此 DeepSeek 的应用方案必须具备 严格的数据加密和访问控制机制，确保数据在传输和存储过程中的 安全性。同时，系统应具备高可用性和容错能力，能够在出现故障 统无缝对接。  自动化核算流程，减少人工干预  灵活的规则配置，适应多种业务场景  高效的数据集成和处理，确保数据一致性  详细的日志记录和审计功能，提高透明度  高并发处理能力，保障系统稳定性  支持定制化开发，满足个性化需求 通过以上业务需求的分析，可以看出 DeepSeek 应用方案在金 融银行核算流程中的引入，不仅能够显著提升核算效率和准确性， 还能满足复杂的业务规则和监管要求，为金融机构带来实实在在的

5. 亚马逊 全球市值排名前十的企业 全球市值排名前十的企 业 面对显著提升的客户期望 ， 企业如何持续响应客户变化 在快速变化和充满不确定性的时代 ， 企业如何频繁探索新的竞争性优势 对于大量涌现的新技术 ， 企业如何 洞察与投资技术以重构业务 技术的指数增长给企业带来了三 大挑战 数字技术将改变企业及行业合作和竞争 ，以及整个社会共同生活和工作的方式 改进指标示例 吞吐量 生产力 可预测性 财务 改进度量是组织需要建立的关键能力 ， 以便优化客户价值并消除交付的限制 比传统的量化度量 标准更易于解释 改进指 标的好 处 能提供定性的见解 A B 指标应该是关于客户获得他们想要的价值的先见性指标 随机或不相关的度量标准会导致随机和不一致的工作 实现成效和改进实现成效的方式不应该相互排斥 明确的度量标准和目标使跨职能团队立即行动 高期望 战略 制定了长期不变的战略。战 略是最后制定的 ，期望改变 战略总是对的 战略已经制定 ，没有牵引作用或 执行困难。希望修正该战略 战略具有具体的成效与共识支持。 如何执行存在不确定性。对执行 结果有快速反馈机制 工作方式 每个人都固守自己的方式 有一些神圣不可侵犯的东西 ，需 要识别它是什么（这很难） 任何事都完全透明开放 投资 预算是固定的 在业务领域内优先级具有灵活性。