综上所述，引入 DeepSeek 岗位推荐系统不仅能够显著提高人 力资源管理的效率和精准度，还能够为企业带来更高的招聘成功率 和员工满意度。这一方案具有切实可行的应用前景，值得在人力资 源管理中广泛推广。 1.2 目的与意义 在人力资源管理中，岗位推荐系统的作用日益凸显，尤其是在 企业规模扩大、职位多样化的背景下，传统的招聘和岗位匹配方式 已难以满足高效、精准的需求。引入 DeepSeek 在通过先进的人工智能技术，优化人才与岗位的匹配过程，提升招 聘效率和员工满意度。其核心目的是通过数据驱动的方式，减少人 力筛选的时间成本，降低误配率，并为企业提供更为科学的人才决 策支持。 引入 DeepSeek 岗位推荐系统的意义主要体现在以下几个方 面：首先，该系统能够通过深度学习算法，综合分析候选人的技 能、经验、性格特质以及岗位需求，实现精准匹配，从而提高招聘 的成功率。其次 提升员工满意度：通过精准匹配，员工能够更快找到适合自己 的岗位，提升工作满意度和稳定性。 通过引入 DeepSeek 岗位推荐系统，企业不仅能够在短期内实 现招聘效率的提升，还能够从长远角度优化人才结构，增强竞争 力。这一举措具有较高的可行性和实践价值，是人力资源管理数字 化转型的重要方向之一。 1.3 研究范围与限制 本研究聚焦于将 DeepSeek 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

技术的突 破，数字化转型已成为企业提升竞争力、优化运营效率和创新业务 模式的关键路径。然而，许多企业在推进数字化转型过程中，面临 着技术集成复杂、数据孤岛、人才短缺等问题。特别是传统企业在 引入 AI 技术时，往往缺乏统一的技术底座和成熟的实施方案，导 致项目推进缓慢，效果不显著。 近年来，AI 大模型（如 GPT、BERT 等）的出现为企业的智能 化转型提供了新的可能性。这些大模型不仅能够处理海量数据，还 年全球企业在 AI 技术上的投资已达到 1200 亿美元，预计到 2025 年将突破 3000 亿美元。其中，大模型 技术在金融、制造、医疗等行业的应用尤为广泛。例如，某全球领 先的制造业企业通过引入大模型技术，实现了生产线的智能化调 度，生产效率提升了 15%，成本降低了 10%。这些数据充分证明 了 AI 大模型在企业数字化转型中的重要价值和潜力。 通过本项目的实施，企业将能够建立起一个高效、灵活且可扩 模型的快速部署与迭代。提供可视化的 模型管理工具，便于技术人员和业务人员共同参与模型的优化与监 控，确保 AI 应用与实际业务需求高度匹配。 最后，建立一个完善的 AI 模型治理体系，确保模型的安全 性、合规性和透明性。通过引入模型解释性工具和监控机制，实时 跟踪模型的性能与偏差，防止模型在使用过程中出现不可预见的风 险。 通过以上目标的实现，本项目将为企业打造一个智能化、高效 化的数字底座，显著提升企业的竞争力和创新力。

性的预测。例如公正全面有效 地提供内外部人才评估的决策结果、进行客流量预测并智能排班等。 同样我们发现，AI 技术在 HR 领域所展现的价值，与其在企业内部的应用阶段有关： ≫ 当企业在初期引入 AI 技术时，企业内部的数据积累较为薄弱，技术基础也未夯实。通过 AI 技术 跑通 HR 各模块的工作流程，并形成数据流的闭环逐步积累数据会是较好的选择 ≫ 当流程逐渐跑通后，可通过进一步优化 技术应用与 HR 部门仍处于观望状态。仅 10% 左右的企业已经在 HR 领域加以运用。对于已经应用和计划 应用的企业而言，招聘与配置、培训与开发是 AI 技术较为普遍的应用场景。 我们认为，由于引入 AI 技术的难度与成本较大，且供应商所提供的解决方案可能无法满足企业的实 际需求，或是企业对于 AI 技术在 HR 领域的应用画像仍然较为模糊，导致了实际正在或准备运用 AI 技术 的企业并不多。 技术在招聘与学习发展领域中被广泛运用的场景、已经在招聘与学习发展领域 中运用 AI 技术的企业它们做了哪些准备。希望帮助多数处于观望状态的企业判断 AI 技术可为 HR 领域解 决哪些问题，以及企业是否具备引入的基础。 █ 高管对 AI 技术的关注原因 高管之所以会高度重视 AI 技术在 HR 领域的运用，其背后的关键原因是高管对于 HR 的 期待越来越高。高管们会希望 HR 可以发挥更为贴近战略、业务的价值。但实际而言，HR

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 结果并进行调整。  持续学习机制：引入在线学习方法，使系统能够不断适应新的 数据和分类需求。 以下是该系统的功能模块设计： 功能模块 描述 数据接入模块 负责接入来自不同来源的数据，包括结构化和非结构化 数据。 数据处理模块 高生产效率和优化资源配置的重要工具。 在传统的流水线生产或物流管理中，分类和处理流程通常依赖 于人工经验，这不仅效率低下，而且易于出错。尤其是在面对海量 数据时，人工方法几乎无法胜任。因此，引入依赖于深度学习和自 然语言处理等技术的 AI 大模型流水分类系统，实现智能化和自动 化的分类处理，能够显著提高生产、仓储和配送环节的响应速度和 准确率。 根据 2023 年的行业调查数据显示，约 已成为提升行业竞争力的关键举措。 1.2 目的和意义 在当今社会，随着人工智能技术的日益发展，大模型在多个领 域展现出卓越的性能，尤其是在数据处理与分类任务中，具有显著 的优势。针对流水分类系统的设计，通过引入 AI 大模型，旨在构 建一个高效、精确且可自我优化的分类系统，以满足行业对数据处 理的高要求。此外，随着信息量的激增，传统的数据分类方式越来 越显示出其局限性，无法满足快速响应与高准确率的需求。因此，

局限，开展业务创新，提升 营业收入。本篇章共计七个数字化发展优秀案例，正是企业利用数字技术突破既有 局限、拓展业务版图，为企业创造新收入来源的典范。其中有五家分别从供应链、 营销、服务领域通过引入数字技术重塑业务流程，巩固行业地位，如通过用户洞察 了解需求，提升用户体验、增强用户粘性，进而提升现有业务营业收入： 珠海华润银行股份有限公司 基于云计算、大数据、人工智能、移动互联、中台化等数字技术打造新一代供 养，设立专项小组以及大数据委员会等机构，推动重大数字化项目的实施。 3）优化业务/组织流程，建立数据驱动决策机制 1.组织架构变革 23 2024 CCF企业数字化发展优秀案例集 组织保障 吉利汽车通过引入敏捷开发、DevOps等先进方法论，实现了设计、研发、生产、销 售等全链条的大数据数字化协同。同时，建立数据驱动决策机制，确保各项决策都能 基于实时、准确的数据，快速响应市场变化，提升企业竞争力。 、园区和市政等智慧场景。为进 一步提高竞争力，公司积极推进数字化转型，构建智能建造产业园的运管服务体系， 以智能装备和软件平台实现园区的高效运行。未来将以“1平台+6专项”的战略布局， 进一步引入战略投资者，助力公司迈向全国化布局。公司同时将以政策标准为指引， 构建数字化的智能建造标准模式，提升资源配置效率，最终实现可持续高质量发展。 中亿丰数字科技集团数字化转型发展项目 37 2024

提高质量管控水平，提升公司质量管理工作效率。 ·008· 制造 行业 所 属 领 域 ·009· 面对轨道交通装备行业的高速发展和竞争日益激烈的国际、国内市场环境，国内轨道交通装备行 业在积极引入和执行 IRIS 国际铁路行业标准、EN50126 轨道交通质量体系标准的同时，纷纷加快推 进各自企业质量管理体系建设，在质量工作的信息化管理上做出了各自积极探索，随着产品技术水平 的不断提升， GPS 定位技术，实现对服务过程的实 时监控和追踪。从服务工程师的预约、出发、到达、完工，能够精确记录里程和位置信息， 确保服务过程的透明化和高效化，为客户提供可信赖的服务保障。在故障诊断方面，引入 了先进的远程诊断技术。通过远程连接和智能诊断模块，能够快速准确地识别故障并定位 问题，实现迅速响应和解决，为客户节省宝贵时间成本，提升服务响应速度和质量。此外， 平台还实现了配件的全方位溯源 受到高品质、便捷的服务。通过数字化技术 的运用，能够实现服务的个性化定制、快速响应和高质量服务，为客户带来更好的体验。 行业领先地位：希望通过构建这一数字化服务平台，成为行业的领先者和典范。通过引入先进技 术和服务理念，努力为整个汽车服务行业树立新的标杆，推动行业向着数字化、智能化的方向不断前进。 愿景和目标：成为服务商之间必备的汽车大数据营销服务管理平台，提供高效、智能的解决方案， 帮助服务商提升运营效率和客户满意度。

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 应用软件: 硬件: 上千个 微服务 几套Oracle 19类42种清单，将 追随行业更新 可数 小型机 成千上万 硬件 中间件: 几个 Jar包 GOPS 全球运维大会 码开发运维工具，形 成工具集市并共享； n 知识共享：建立企业 级运维知识库 n 关联监控：通过主数据治理， 拉通从应用到组件、主机的关 联关系，实现故障根因快速定 位 n AI注智：引入AI算法，实现动态 告警阈值及故障趋势预测、关 联分析、根因分析 n 统一监控：按系统/场景/专 业等维度，整IaaS/PaaS/SaaS 的监控手段，实现全省IT系 统监控统一纳管 n 排 的自愈能力。 1.大脑监控告警 2.匹配自愈策略 3.调度执行自愈业务能力 4.大脑确认故障已清除 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 AI中心-动态阈值/故障趋势预测 引入统计检验、KNN、孤立森林，以及Facebook开源的Prophet等算法，采用时间序列分解，通过模型训练得到模型库，实时采 集的指标数据通过读取最新模型获取动态阈值来判单是否异常告警。 配置是否启用动态阈值

困境，许多企业耗费大量资源搭建的财务系统，短短几年就因技术更新而难以满足需求，出现系统功能滞后 或新的技术与旧系统不兼容的问题。此外，系统整合与兼容困难也是企业面临的一大挑战。企业在数智化进 程中往往分阶段引入不同技术产品，各系统间数据标准、接口协议差异巨大，如同 “数据孤岛” 般难以互联互通。 挑战五 . 数据防护屏障薄弱，内外威胁隐患频生 随着企业财务数据全面数智化，数据量呈爆发式增长，涵盖了企业经营、客户信息、财务报表等核心敏感数 统一费用制度与操作口径； · 实现移动端、PC端的报销流程 打通； · 完成与财务系统的初步对接。 建设重点 ·数据标准治理与规则引擎搭建； ·可配置化流程与权限体系设计； ·引入部分AI技术实现异常识别与 行为分析。 ·引入生成式AI/大模型辅助分析 与策略推荐； ·全面构建数据安全、隐私合规与 跨境费用管理能力； ·将智能费控作为集团统一治理平 台嵌入经营管理主流程。 I A 22 入门级阶段，财务、业务、信息 技术部门相对独立，各自负责费 用管理的部分环节，协作较少。 跨部门协作 常态化 随着向进阶级发展，跨部门协作 开始频繁，开始利用系统和工具 提高效率和透明度，如引入费用 管理系统或平台，来实现项目支 出、费用预算和审批进度等数据 的实时共享。 到卓越级，构建智能费控生态体 系，要求各部门打破壁垒，形成 常态化协作机制。例如，财务部 门提供费用政策和数据分析需

中心散热形式，其相较于传统风冷散热方案更为简化，取消了冷水机 组、空调末端等高能耗设备。借助冷却工质较高的比热容与优异的导 热性能，液冷系统能够支持智算中心单机柜功率密度轻松突破 40kW。 对智算中心运营方而言，引入液冷技术有助于降低后期运维成本与能 智算中心液冷产业全景研究报告（2025 年） 2 源支出。同时，在面对土地资源紧张、土建成本高昂等诸多不利条件 时，可通过部署液冷系统解决服务器高密部署的散热难题，以实现算 并对关键位置进行设计优化，实现了设备运行效率与换热效率的提升。 例如，维谛技术在其冷板式液冷 CDU 产品中引入全硬管连接技术， 结合对板式换热器和水泵的设计优化，有效降低了系统流阻，提升了 设备单位面宽的制冷能力。还有部分厂商从设备控制层面入手，基于 温度、流量、压力等实时参数，并引入负荷预判策略，通过对水泵频 率、阀门开度等进行预调节，实现冷却液流量的精准动态响应，提升 CDU 在变负 密度差异以及管道入口局部流速过高等因素影响，介质槽内冷却液可 能出现流动不均现象，导致部分服务器节点出现局部过热，进而影响 IT 设备的稳定运行。为应对上述问题，业界已提出多种优化方案。 一是在介质槽底部引入均流孔板结构，通过孔板对冷却液进行整流， 有效改善流场分布，抑制回流与扰动，显著提升各服务器节点间的流 量均匀性，降低同一水平截面内的冷却液温差。二是采用立式节点布 局方案，使各浸没单元在结构上相对独立，在物理层面避免某一节点

此次合作不仅是企业内部智能化转型的实践，更是对“新质生产力”建设要求的积极响 应。通过引入中关村科金的大模型技术与得助大模型平台的一站式开发能力，项目成功 构建了智能填报体系，实现了员工填报效率的显著提升，并为传统制造业提供了可复制 的智能化转型范例，展现了 AI 技术在企业运营中的广阔应用前景。 01 中国长安四川分公司引入 AI 技术，优化差旅填报，提升效率，助力智能化转型 中国长安四川分公司成立于 ，员工只 需简单地说：“我要出差，我要提交申请”，系统即可通过 AI 技术进行理解、引导和执 行。对于不符合规定或超出限制的事项，AI 能够实时给出反馈，确保流程的合规性和高 效性。 通过引入 AI 技术，中国长安四川分公司不仅希望解决现有流程中的痛点，更希望通过 这一创新实践，为集团乃至整个行业的数字化转型提供可借鉴的经验。 02 凭借落地经验与技术实力，中关村科金成为中国长安四川分公司智能化转型首选 | 2024 爱分析 央国企数字化应用实践报告 50 （4）硬件配套 部分央国企领导习惯于在纸质公文上进行手写签批，这一习惯在数字化转型过程中需要特别关注。 例如，通过引入手写笔功能，领导可以在平板或手机上进行批改。并且，考虑到部分央国企领导年 龄较大，硬件适配需要特别注意。例如，在签批场景中，平板电脑比手机更适合，因为其屏幕更大， 操作更方便。因此，明确硬件需求