保障应用和数据的安全。 • 轻量级虚拟化 尽可能的使用容器等轻量级虚拟化技术，减少系统资源浪费，提高资源 利用效率。 • 按需分配资源 根据不同应用、不同时段对资源需求的不同，配置动态资源规则，实现 对资源的动态分配。 • 资源快速伸缩 根据应用运行的实际情况，实时的自动/手动增减资源，实现资源的快速 伸缩，动态改善应用的不良体验。 2.2 数据透明访问支撑 企业级大数据平台推荐采用了“Hadoop 保障应用和数据的安全。 • 轻量级虚拟化 尽可能的使用容器等轻量级虚拟化技术，减少系统资源浪费，提高资源 利用效率。 • 按需分配资源 根据不同应用、不同时段对资源需求的不同，配置动态资源规则，实现 对资源的动态分配。 • 资源快速伸缩 根据应用运行的实际情况，实时的自动/手动增减资源，实现资源的快速 伸缩，动态改善应用的不良体验。 3.2.1.2 设备统一管控 通过建设一个 实现对数据资源层提取的数据进行初加工处理，包括有效数据的提取、对 数据进行筛选、数据表现形式的处理等。如提取数据的显示、对应中文、代码 的对应、数据类型等。对所需监控规则进行设置，包括阀值报警参数。 事件规则生成层 实现策略设置，对应监控系统所需参数设置等，对通过监控规则过滤来的 数据进行策略包装，生成对应策略事件。 运维处理层 实现对事件的处理，包括事件管理、配置管理、问题管理、知识库、自动 处理流程、服务质量等。

（准确率奖励 + 格式奖励） DeepSeek-R1 （强推理模型） 671B DeepSeek-R1-Zero （强推理模型） DeepSeek-V3 （基础模型） 面向全场景的强化学习 （规则奖励 + 奖励模型） 纯强化学习训练 多阶段增强训练 R1-Zero 生成的 长思维链数据 综合性能 更强 R1 蒸馏 版 1.5B~32B 对 V3 模 型 监督 微调 混合数据 新一代人工智能面临的挑战 可解释性 多模态 价值对齐 人工智能 面临的挑战 合规伦理 算法共振 郑小林，浙江大学人工智能研究 攻击目标：风控模型 攻击手段：伪装成合作商户批量调用 API ，逆向工程 模型规则 恶意商户的 Prompt 构造： # 通过虚构交易组合探测模型阈值 payloads = [ {"user_age": 23, "device_id ": " 新设备 ", " 交易金额 ": 4980 珠宝店 "}, {"user_age": 23, "device_id ": " 新设备 ", " 交易金额 ": 5020, " 收款方 ": " 珠宝店 "}] 模型 Response 推测： 触发规则： “交易超 5000 元 + 新设备 " 组合风险 原始文本： " 央行宣布降准 50 个基点 " → 识别为利好 对抗样本： " 央行 \u200b 宣布 \u200b 降准 50 个基

即席查询：通过即席查询工具或手工书写 SQL 语句，完成业务信息的即席查看  多维分析：从多个维度灵活组合对目标值进行分析，常见功能包括上下钻取、透明钻 取、旋转、分页、层钻、跨维钻取等  主动问题发现：通过事件触发、规则匹配等方式发现企业运营中的问题，通过手机、邮 件等方式报警 决策层 管理层 业务人员 即席查询 静态报表 多维分析 仪表盘 挖掘预测  仪表盘：通过仪表盘及其它展现方式对企业关键绩效指标进行展示，为领导层决策提供 的一些问题 等。 管控综合管理 标准 / 规范管理 流程管理 考核仪表盘 …… 元数据管理 业务元数据管理 技术元数据管理 管理元数据分析 …… 数据质量管理 稽核规则管理 数据稽核 质量报告 …… 工具 支撑 组织架构、评价与考核、管控流程、管控工具这四个域相互作用、相互支撑，提供对各信息系 统数据的管控。 Page37 企业数字化转型总体架构——数据管控组织 质量问题，实施相应的措 施，提升数据质量 数据质量要求 业务规则 业务规则 数据一致性要求 数据一致性要求 数据完整性要求 数据完整性要求 数据唯一性要求 数据唯一性要求 数据准确性要求 数据准确性要求 数据及时性要求 数据及时性要求 数据质量 标准 数据质量 标准 数据质量 验证规则 数据质量 验证规则 数据质量 考核指标 数据质量 考核指标 数据质量提升 数据补录

方位、深层次的变革，迎来了一系列崭新的发展趋势与动向。 I A 04 ｜序章 全球视野拓格局，人才培养赢未来 随着中国企业积极投身海外市场，全球化进程的加速，财务管理必须与时俱进，适应国际规则与复杂多变的 市场环境。国际会计准则与国内存在诸多差异，企业需深入研究并遵循国际财务报告准则，确保财务信息披 露的准确性与合规性，满足不同国家和地区监管机构及投资者的要求。 与此同时，人才培养 数字 服务法及国内“金税四期” 系统，推动 各国重构跨境利润分配与增值税征管 规则。 披露标准碎片化（GRI, SASB, CSRD, TCFD, ISSB等）；欧盟CSRD/ESRS在 滚动发布，每年新增行业标准。 欧盟 GDPR、中国《数据安全法》及 美国 CCPA 等对财务数据跨境流动、 存储规则提出差异化要求。 挑战一 . I A 05 ｜序章 传统财务理念禁锢，数字思维转变迟滞 技术依赖与锁定成本… I A 06 ｜序章 组织分工需重构，配套流程待变革 随着财务数智化转型的深入，新技术正重塑财务管理流程与业务规则，取代旧模式。这不仅提升了效率，优 化了管理，也引发了新挑战。特别是在新旧流程交替期，由于流程的复杂性、规则不一致，以及内部适应性 问题，数智化转型可能遭遇流程混乱、职责不清等障碍。这要求财务组织内部及跨职能间进行新的分工重构 , 以适应数智化带来的变革。

集团公司供应链管理 S&OP 计划管理 流程规划 1. 一级流程设计及未来场景 2. 二、三级流程及规则政策 3. 附录 目录 甲方供应链未来情景 客户 分公司 S&OP 供应可视 一致性需求计划 可承诺量 (ATP) 供应约束 端到端同步计划 终端客户销售 甲方供应链网络 供应商 交付计划 PO / 预测协 同 及时交付 及时供应 及时交付 周主计划会议 需求管理 半成品每日目标完成 主计划 vs. 成品生产计划 成品 vs. 半成品生产计划 生产计划 vs. PO / DN ATP 装运目标 生产目标 采购目标 1. 一级流程设计及未来场景 2. 二、三级流程及规则政策 3. 附录 目录 3.1 主计划 二级流程 : 3.1 主计划 1) 流程概览 目标 • 基于一致性无约束周需求计划，生成一致性主计划 主要输出 • 成品到 RDC 的 8 周分配数量 需求和供应计划平衡 的关键 决定 确定最终主计划 再次运行主计划引擎，产生包括 MRP 、生产计划和 装运计划的详细主计划 17 周一致性主计划 主计划员 二级流程 : 3.1 主计划 4) 业务规则 • 周计划周期为 17 周 • 周供应计划仅关注中长期供应计划（ 3-17 周） • 基于供应商和生产提前期，冻结期为 2 周，除去本周。 在此期间，供应计划不得更改， 除非有急单情况 •

联历史工单，查询历史信息。 1 、全渠道接入 • 客服业务的运作都会基于工单完 成，工单实现从“总部——中心—— 网点”的全网贯通。 2 、工单全网贯穿 • 无需另外创建奖惩，投诉和监察类 工单处理完成，根据奖惩规则，系 统自动生成结果。 3 、业务流程联动 邮政局 电商渠道 APP 申诉类工单 网点 基于智能客服系统的客服管理 以运单为核心、以工单为纽带，取代原问题件登记功能完成客服工作 运单 类工单，则运单状态自动变更为问题件； 正常 风险件 问题件 系统自动根据规则变更状态 系统自动根据规则变更状态 驱 动 运单状态体系 工单体系 基于智能客服系统的客服管理 ① 统一工作界面：统一坐席、总部客服、省中心客服、网点客服及总部 / 省中心仲裁工作界面，不同角色人员均通过使 用智能客服门户完成各自工作内容； ② 智能规则引擎：通过智能规则引擎，完善工单流程、完成风险预警、减少问题件、提升客服工作效率，降低成本； 400 电话后完成服务 小结或创建工单 按实际情况创建工单、 处理工单 工单复核 大客户服务工单创建 投诉类工单处理、 申诉处理 ② 智能规则引擎 工单升级 问题预判 自动流转 智能规则引擎 风险预警 当运单下发生工单，系统自 动根据规则完成运单状态变 更，如时效类工单自动根据 时效标准判断是否为问题件； ③ 基于工单的考核 根据不同的风险件类型发生 条件，由系统自动完成风险

系统数据打通多渠道 O2O E 借助御膳房大数据实现消费者分群，这将成为后续规则设定的数据输入 以上基于历史数据对于服装品类的消费人群进行细分，此外我们还将结合当前的行为数据对于未来的购买倾向做出精准预测。 埃森哲可以根据御膳房大数据给出，基本的分类规则。如果企业有个性化的需求，我们会通过咨询工作，给出某个企业的精准、详 细分群规则 。 借助历史订单记录将服装类消费者按照如下方式进行分群 SS2- SS5- 卫衣 SS3- 素色 SS5- 裙装 SS8-9~10 AM 首页 产品橱窗 产品详细页面 消费人群 客户分群（历史记录 + 行为） 维度 + 打分机制将作为规则的输入，“店铺首页，店铺橱窗，产品详细页面”将根 据规则设定进行动态展现 消费者的维度和打分机制建立完成以后，我们 可以在后台看见某一消费者分群的“维度卡” 为了简化“维度卡”设定，可以对其进行组合设置， 例如两张“维度卡”的叠加变成一个新的消费者分 现在“ XXX” 官方旗舰店的店铺首页进行规则设 定，如右图所示。 消费者防寒保暖的维度临界值设定为 “ N” （保暖防寒 >6 ），则采用右侧着羽绒服的图 片及链接替换默认首页。 此时当顾客 A ，其“防寒保暖”的维度 >6 的 时候，再次访问“ XXX” 官方旗舰店首页的 banner 将自动进行替换，以迎合消费者的 需求。 此处的规则可以灵活进行定制以符合不同维 度消费者的购物需求。

Negotiation 谈判 09-Closed Lost 09-Closed Won 赢单 / 丢单 机会 阶段 冲突 规则 报价失 败 客户状 态 机会 阶段 预警 规则 关闭点 界面 邮件 短信 阶段合规性检查 阶段监控提醒 活动 日历 参与 人员 通知 规则 界面 邮件 短信 关联销售活动通知 9 客户引导与投标管理 通过状态达标的机会发起客户引导 / 投标管理流程 35 重点方案介绍 财务管理方案 36 构建全面覆盖财务基础、财务核算、财务管控以及决策支持的 财务管理蓝图，通过关键方案的落地，提升财务支撑能力 统一组织架构 统一会计科目体系 统一核算流程规则 统一财务权限控制 统一财务报告体系 统一主数据管理 财 务 基 础 决策支持 财务分析管理 管理支撑报告 财 务 核 算 凭证管理 账务查询 报表管理 总账管理 销售发票 销售收款 成 本 分 摊 成 本 分 析  项目  班级  课程  教师  教材  人工  项目费用报销  专项采购  项目物资领用  部门费用  分摊因子  分摊对象  分摊规则  分摊模型  “ 四算”分析  合同成本分析  项目成本分析  班级成本分析  成本差异分析 成本管理职责 38 成本对象：基于完整的业务流程分析，从项目立项至结果交付 发生的

重点企业相关信息，包括舆情数据、生产经营数据、监管监测数据 等，并接收 GJ“互联网+监管"系统推送的第三方平台及重点企业相 关数据。 （8）知识库 主要包括监管法律法规库、案例库、预案库、规则库、风险特 征库以及有关领域的专业信息库等。 3．数据服务 按照 GJ“互联网+监管”系统数据管理标准规范有关要求，对归集 的各方面数据资源进行抽取、清晰、比对、校核、转换、关联、整 合等 网信部门对网络安全工作的统筹协调职责和相关监督 管理职责。确定网络实名制，并明确了网络运营者对 GA 机关、国 际安全机关维护网络安全和侦查犯罪的活动提供技术支持和协助的 义务。提出进一步完善了网络运营者收集、使用个人信息的规则及 其保护个人信息安全的义务与责任。明确建立 GJ 统一的监测预警、 信息通报和应急处置制度和体系。对支持、促进网络安全发展的措 施作了规定。该法案对数据安全明确提出要求，强调数据本地化， 置共享库抽取到大数据处理中心的中心汇聚库；中心汇聚库通过数 据清洗比对，将比对正确的数据统一纳入部门库中，对于错误的数 据归入管理库中，并且将错误信息推送反馈回去；进入部门库的数 据再次通过清洗比对规则进行数据比对后，将比对一致的数据进行 变更检查，检查发现数据有变化则进行数据变更处理，最终形成基 础库和主题库。 69 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 整个数据处理流程将涉及前置区和大数据中心区两块。

手法、失陷情报等内容。 攻击者特征情报 收集监测HW期间所 使用到的 IP/IOC 情 报，进行拦截 最新漏洞情报 监测最新爆发 开 源组件漏洞，自检 是否存在新突破口 HW事件情报 收集整理HW规则 及行业调整动态， 便于调整防护策略 攻击手段情报 收集监测0Day/Nday 漏洞、钓鱼社工等情 报，便于自检自纠 外部论坛 微信群& 朋友圈 公众号 TG/Twitte r 扫描结果核查 PoC无害化扫描 加固复测 响应+缓解 风险推送 漏洞推修流程 分析研判 流程对接 受影响IP、域名清单 拉群通知 漏洞监测与分析 复现验证 情报影响面扫描 编写扫描规则插件 CMDB（常态化） 导入外部暴露面资产 分子公司名单（按需） 外部资产信息 业务测试域名（按需） ...... 发现能力（暴露面管理）：建立两高一弱、移动应用、供应链、人员等风险识别能力 l 情报监测与订阅 判断并确认可能影响 情况，启动应急： l 情报研判(严重性+ 影响度) l 启动应急 l 安全预警与通知 多手段清查与防护： l 外网PoC扫描 l 上线WAF规则 l 主机文件探测 l SCA代码分析 l 重点产品人工排查 l 入侵排查与响应 l 制定修复方案与编写 修复指引 推进问题修复： l 上升同步影响 l 风险数据同步推修 l 修复验证