小时专业化服务，在保证服务质量的前提下显著降低运 营成本，同时提升客户体验与业务转化效率。具体目标分解如下： 首先，建立覆盖全渠道的智能服务矩阵，实现 90%标准化业务 的自动化处理。通过自然语言理解技术，智能体可准确解析客户关 于账户查询、理财产品咨询、贷款申请等高频需求，响应速度控制 在 3 秒内，准确率需达到 98%以上（参照 2023 年银行业智能客服 平均 85%的准确率基准）。关键性能指标包括：  客户交互模块实现全天候自然语言对话，支持语音、文本及视 频多通道输入。智能体可自动解析客户查询意图，准确率需达到 92%以上（基于历史工单测试数据），对理财产品推荐、贷款条件 咨询等高频场景设置专用响应模板。关键交互指标包括：首次响应 时间<500ms，复杂问题解决率>85%，对话中断率<8%。  智能需求分析引擎实时解析客户资产数据，结合外部征信信息 生成 360°画像  动态推荐算法根 客户咨询与应答是银行客户经理智能体的核心功能模块，基于 DeepSeek 大模型的自然语言理解与生成能力，构建全天候、多场 景的智能服务闭环。该模块需实现以下核心能力： 精准意图识别与路由 通过多轮对话引擎解析客户输入的语 义，结合上下文识别客户真实需求，准确率需达到 92%以上（基于 银行现有客服工单数据训练）。典型场景包括：  产品咨询：存款利率、贷款条件、信用卡权益等结构化数据查 询 

范式的系统性革新。中国联通基于“视频+物联+AI”三融一体的智能架构，打造 大模型三大核心能力体系，助力更多城市形成“数智融合、一算赋能千景”的治 理新模式。一是零样本算法生成平台，依托自研“元景”多模态大模型，攻克非 结构化数据解析瓶颈，通过时空对齐技术关联视频流、物联传感及地理信息等多 源数据，实现跨场景算法零样本生成，算法冷启动时间压缩至 1 分钟内，成功应 用于南京防汛防台场景中，推动积水检测算法准确率突破 90%，实现水位视觉特 获取能力的 AI 助手， 可便捷开发适用于政务客服、产业咨询、应急指挥等复杂场景的智能体。二是知 识与决策增强，提供知识库全流程管理能力，支持多格式文档、网页等多源异构 知识的统一接入、结构化解析与向量化存储，依托精准检索与知识外挂提升决策 专业性与准确性。三是可视化流程自动化，提供零代码拖拽式工作流编排工具， 可直观设计并自动化执行跨系统的复杂业务流程，实现任务智能调度、审批自动 流 类算法，自动挖掘社会弱信号，自动生成数据分析报告。“一网统管”智能体 引擎提供城市事件的智能发现、智能分拨、智能处置和智能分析，依托多模态感 知技术自动识别消防通道违停、设施隐患等多类事件，借助大模型实时解析事件 要去，自动推荐全责部门，动态推送历史最佳案例，辅助工作人员高效响应，利 用人工智能技术对比分析处置前后数据，自动生成闭环报告。同时，“一网统管” 智能体引擎还预置了安全生产、防汛防台等 50+高复用场景模型，支持零代码配

支撑画像分析助力精准营销，帮助券商实现各业务条线收入提升，推动行业稳健发展。 AI 赋能互联网金融：在 C 端智能投顾自动化定制建议，赋能人工投顾提效，提升智能投顾的普惠性与个性化服务体验，在 B 端利用 AI 大模型 解析数据生成投研报告，助力分析师提炼关键结论。此外，打开 AI 驱动的金融产品创新、企业级 AI 解决方案服务等新生业务新局面，推动服务 效率和业务增长双重跃升。 AI 赋能保险行业：推动保险 同花顺基于用户画像推荐开户券商或基金产品 ，东方财富通过大模型预测用户投资需求 ，动态调整 广告内容。 B 端：随着金融科技嵌合加深 ，金融终端服务质量和效率将大幅提高。 AI 大模型通过实时解析海量市场数据（财报、新闻、政策文件）和 跨模态信息（图表、交易数据） ，生成结构化投研报告 ，支持证券分析师快速提炼关键结论。例如 ，东方财富的妙想大模型可将投研流程 从数小时压缩至 30 秒内 iFind 金融数据终端可集 成 大模型功能 ，为私募机构提供量化接口优化服务。 跨境金融服务与多语言支持。利用多语言大模型拓展海外市场 ，如为境外投资者提供中文市场分析报告 ，或为国内用户解析全球资产配置机 会。东方财富可通过妙想大模型支持多语种投研服务， 同花顺则布局港股、美股智能交易助手。 AI 投教与认证体系。开发互动式投教课程（如模拟交易实训、 AI 陪练） ，并结合大模型生成个性化学习路径。例如

智能学习设备方面，智能学习平板、点读笔等设备，借助算力实 现了功能的智能化迭代。算力支撑下的设备可快速完成图像识别与语 义解析，点读笔扫描文本后不仅能即时发音，还能拓展讲解词义、关 联相关例句；智能平板则能通过手写识别精准批改作业，针对数学错 题自动溯源知识点，生成专属错题解析。同时，算力让设备具备场景 感知能力，可根据环境光线自动调节屏幕亮度，结合学习时长提醒休 息，将硬件功能与个性化学习需求深度融合。例如，小度智能学习平 的性能，减少模型的内存占用，并缩短响应时间。 在科学计算领域，清华大学蛋白质研究中心联手摩尔线程加速生 物细胞三维结构重构算法计算。“清华大学蛋白质研究中心”是一个 国家级蛋白质科学研究平台，主要进行电镜为主的复合结构蛋白质组 解析及功能蛋白质组研究。摩尔线程与清华大学协作，基于摩尔线程 全功能 GPU 和 MUSA 加速生物细胞的三维结构重构算法，助力冷冻 电镜技术探索生命的奥秘。在此过程中，基于 CUDA 兼容优势，摩 采 集课堂音视频数据。数据预处理，语音处理：利用 ASR 技术将课堂 录音转写为文本。视频处理：通过 CV 技术检测教师位置、肢体动作、 学生表情，生成结构化行为数据。文本处理：运用 NLP 解析教学设 计中的目标关键词、课堂讨论中的观点语义，提取关键指标。 核心层：大模型分析与评价引擎：多维度评价模型，教师行为分 析，通过大模型计算语速、板书合理性、互动频率等指标，生成评分。 学生

1-文件上传 应用案例与效果 FinDOC多模态文档智能体 支持文档解析、文档智能问答、多维度内容审核及自动化文档生成等 核心功能，为企业提供了基于大模型新范式的强大文档处理解决方案 助力某国有大行成为全球首家将人工智技术在信用证审单场景落 地的银行。应用相关领域模型及大模型能力，实现业务单据影像及 业务报文的识别分类、解析抽取及智能审核。 提升：30% 减少：60% 智能信用证通知 智能托收审核

工智能技术，从数据汇 聚、强基、增效等三个方面全方位赋能政府网站信息资源的深度开发利用，推动政府网 站信息资源从“沉睡信息”向“数据应用”转型。 在数据汇聚方面，人工智能大模型可基于多模态数据解析技术，实现政府网站与政 务 APP、线下服务终端等平台的自动化接口适配，突破数据孤岛，助力政府网站构建全域 数据生态。 在数据强基方面，人工智能大模型通过动态标签引擎与深度学习能力，可自主构建 汇聚企业设立审批、登记备案、中介代理等涉及企业 开办相关的政策文件、便民服务、查询信息、系统平台 等资源； 3.设计提供群众视角的沉浸式、情景式融合专题，以优 化用户体验为导向，向用户提供一揽子与办事有关的逻 辑关系、概念解析、政策解读、数据查询、常见问题、 标准规范等资源，让用户事前准备清晰明了、事中进展 实时掌握、事后结果及时获知，实现不同类型资源的优 化融合。 2 2 第二部分 调查工作与指标体系 中国软件评测中心 汇聚企业信用、知识产权、专利商标、税额发票等涉 及经营纳税相关的政策文件、便民服务、查询信息、系 统平台等资源； 3.设计提供群众视角的沉浸式、情景式融合专题，以优 化用户体验为导向，向用户提供一揽子与办事有关的逻 辑关系、概念解析、政策解读、数据查询、常见问题、 标准规范等资源，让用户事前准备清晰明了、事中进展 实时掌握、事后结果及时获知，实现不同类型资源的优 化融合。 2 2 项目 投资 评估网站提供项目投资相关服务优化融合情况：

7. 【文档智读】基于大模型智能学习单篇、多篇文档 ，总结文档核心内容和逻辑并准确回答 问题 ，还可对多篇文档进行分类处理； 8. 【 AI 识图洞见数据】基于 AI 大模型 ，智能解析图片中的数值。 1. AiFinD ： PC 端、手机端双边发力，打造多场景应用 AI 功能 集合 数据来源：同花顺投资助手，同花顺 iFinD ，东吴证券研究 所 图表：同花顺 AI 产品介

动态基线估计显著提升训练效率。 2 ）双维度评价体系。建立“准确性验证 + 格式规范”的复合奖励机制：前者通过数学符号解析与代码编译测试进行精确 度验证，后者要求模型将 推理过程严格置于 结构化标签内。这种双重设计既保障了技术问题求解的严谨性，又确保了输出内容的可解析性，为自动化评估提供标准化接 口。 3 ）结构化训练范式。研 发团队设计了标准化指令模板，通过分离推理过程与最终

清单针对强链、弱链和缺链环节，一方面形成龙头、领军、成长、潜力企 业名单，纳入梯度培育，另一方面输出全国潜在招引目标企业清单和招引 策略，为明确产业链发展方向、针对性施策提供依据和支持。通过 AI 算 40 法解析企业订单、物流、供需等数据流，自动识别产业链断点与高价值延 链机会，实现“建链、补链、强链、延链”，提升产业链竞争力，保障产 业链稳定，推动产业经济高质量发展。 5.4.1.3 产业链协同 全流程生产性服务支撑。系统通过 AI 驱动的资源调度引擎，整合大型服 务商的技术支持、设备共享与生产管理能力，打通产品设计、原料采购、 制造执行到销售协同的闭环链路。基于产业链图谱的供需匹配模型，动态 解析企业订单特征与产能缺口，智能拆解生产任务并分配至协同工厂；保 障跨企业数据安全共享，实现生产进度实时追踪与质量联控。系统通过标 准化接口集成第三方服务资源，构建“需求发布-任务分发-过程监管-结

二、产业经济 • 企业时空分布特征 挖掘企业空间聚集分布特征，及其与其他自 然与经济要素之间的相关关系。 • 企业数量与规模变化 对比企业数量与规模变化趋势特征，解读不 同行业发展晴雨。 • 政策解析 通过文本分析，对相关产业政策进行深度解 析。 • 舆情分析 通过社交网络平台的舆情分析，分析使用者与 就业者对业态的满意程度。 新兴数据的应用方向——产业经济 案例一：草原天路旅游产业大数据分析 食品安全风险评估平台为食客进行安全推荐 食品安全风险评估平台辅助政府食品安全监管  上海 SODA 数据开放竞赛 - 获奖方案展示 数据开放竞赛 城市感知地图 数据策略： 使用深度学习的方法，对街景图片进行深度特征解析。 团队为全上海的上百万张照片自动标定了安全感得分， 并将这一结果移植在慢行线路规划系统上。在他们提供 的内部测试版中，机器可以为每一次步行线路上各个路 段的行人安全感进行打分。 城市慢行安全地图