署到西部合适的算网资源上，确保应用能够在最佳的环境中运行，发 挥最大的效能。 图 4-5 东数西算-调度结果实施与数据迁移-任务调度 26 ② 流量调度 流量调度模块借助确定性网络网络控制器，为数据迁移准备高速、 稳定的网络通道，优化网络配置，避免数据在迁移过程中收到网络拥 塞等问题的限制，实现快速、安全的传输。 图 4-6 东数西算-调度结果实施与数据迁移-流量调度 ③ 数据调度 数据调度 现数据的传输和处理，降低数据管理的复杂性。  高效任务式传输 在数据传输领域，准备时间的长短往往决定了业务响应的速度。 我们所提供的任务式跨广域数据传输服务，将这一关键环节做到极致， 实现分钟级业务开通。用户可根据自身实际需求，轻松定制小时级或 31 分钟级的业务服务时长。与传统传输模式动辄需要数小时甚至数天来 筹备数据传输不同，我们的灵活、高效传输模式，将数据传输准备时 间极大地压缩，精准契合企业对业务时效性的严苛要求。 调 度方式，自治系统先行得到全局资源的缩略图，如图红线所示。 33 图 ● 4-12 数据快递-任务发布-混合调度 步骤二：调度执行 ① 流量调度 流量调度模块借助网络控制器，为数据迁移准备高速、稳定的网 络通道。通过优化网络配置和资源分配，确保数据在传输过程中能够 获得充足的网络带宽，避免网络拥堵，保障数据传输的流畅性。 图 4-13 数据快递-调度执行-流量调度 34 ②

管理与智能制造实施方案 5 保障 XRKJ 项目成功金蝶的优势 电脑化 可分析 数字化 + 自动化阶段 数字化初级阶段 如何达到自主反应？ “ 可自我学习和优化” 未来将发生什么？ “ 可准备” 已经发生的事 情为何会发 生？ “ 可理解” 1. 实现数字化设计，但需 要手工输入机器指令； 2. 业务数字化，但缺少与 中心系统集成； 3. 质量监测半自动； 4. 检验记录与工单脱离； 降费成本领先：智能财务（管理 会计） + 阿米巴经营 阶段效果 提升产品研发能力 提升客户定制能力 实现产供销的平衡 提升 XRKJ 盈利能力 加速资金流周转 XRKJ 项目全生命周期 蓝图规划 项目准备 0 项目评估 5 后续支持 系统实现 正常运行 1 2 3 4 项目阶段 项目立项 项目立项 方案规划 方案规划 方案汇报 方案汇报 方案确认 方案确认 项目报价 小组 MES 实施 小组 售后 服务 小组 HR 实施 小组 Kingdee Way---XRKJ 项目实施方法（第一阶段） 阶段 4 正常运行 阶段 2 蓝图规划 阶段 1 项目准备 阶段 3 系统实现 项目启动立项 管理咨询规划 考核与激励体系规划 云星空平台 系统初始化 分业务场景 流程系统配置 业务蓝图确认 初始化试运行 辅导正式上线 流程优化并修订

露的担保或承诺事项？（检查表外科目明细及合同协议） （2）利息收入与支出核算是否遵循权责发生制原则，是否存在跨期调节利 润或隐藏不良贷款的行为？（核对利息计算表与资金流水匹配性） （3）贷款损失准备金计提是否充分，是否依据监管要求动态调整模型参数 以反映信用风险变化？（评估拨备覆盖率与不良贷款偏离度） （4）关联方交易定价是否公允，是否通过非市场化利率或费用转移实现利 益输送？（比对关联方协议与市场公允价格） （14）资产负债期限错配是否控制在限额内，是否建立缺口分析机制应对 集 中到期风险？（分析期限缺口报告与限额执行情况） （15）债券投资组合信用评级是否动态更新，是否对低评级债券计提足额 减 值准备？（核对评级机构报告与持仓明细） （16）衍生品交易是否纳入统一授信管理，保证金与抵押品估值是否覆盖 潜 在交易对手风险？（检查衍生品台账与估值调整记录） 17 （17）存款保险制度执行是否到位，是否对高净值客户存款进行分账户管 （机器人流程自动化）抓取整改证据（如系统截图、审批记录），并利用 OCR 技术自动核验整改完成状态） （三）具体审计示例 1 、贷款损失准备金计提准确性审计：调取贷款台账与征信系统数据交叉比 对，检查分类调整依据是否充分；运用大数据模型分析历史违约率与准备金覆盖 率匹配度，识别异常偏离值。 2 、流动性风险管理有效性审计：抽取大额同业负债台账，验证到期日分布 与压力测试假设的一致性

钢铁生产流程概述......................................................................................13 2.1 原料准备.............................................................................................15 2.1 ，通常包 括原料准备、熔炼、精炼、铸造和轧制等步骤。每个环节都对钢铁 的质量和生产效率有着重要影响。在全球钢铁需求不断增长的背景 下，优化生产流程、提升生产效率与产品质量显得尤为重要。 在传统的钢铁生产中，原材料首先会经过粉碎与筛分，从而得 到适合高炉炼铁的粒度。主要原料包括铁矿石、焦炭以及石灰石 等。焦炭的质和量直接影响炉内的温度和还原反应的效率，因此在 原料准备阶段就需要实施严格的质量控制。 关键流程概述：  原料准备：铁矿石、焦炭、石灰石  熔炼：高炉或电弧炉  精炼：转炉或电炉  铸造：铸造模具  轧制：热轧、冷轧 通过以上各个环节的协同工作，最终可以生产出符合市场需求 的多种钢材。而在这些环节中，应用人工智能技术不仅可以增强质 量控制，还能进行设备维护预测、生产过程优化和资源管理的智能 化，进一步提升企业的整体工作效率与产品竞争力。 2.1 原料准备 在钢铁生产

网盾 K01 网防 G01 Agent 网探 D01 交换机 网哨 Z01 交换机 网防 G01 Agent 安全应急演练 01 准 备 阶 段 按照演示内容进行 环境搭建，准备攻 击和监测的工具 02 攻 击 阶 段 根据演练的内容， 按照演练方案对目 标进行相应的模拟 攻击 03 监 测 阶 段 发现攻击行为，并 分析其攻击性质， 严重程度等关键信 解决方法、分析经 验等，形成报告 制定有针对性的应急响应预案，模拟演练使安全人员熟练掌握应急处置流程及工作步骤 确保安全事件发生时，能及时响应处置、协调联动。 攻防演练开始前的准备工作，相关安全服务和安全产品 准备阶段工作汇总 安全防护 安全监测 资产识别 建立 IT 资产库，建 立资产特征白名单， 发现安全隐患，减 少资产互联网暴露 面 设置安全监测产品， 提升内部网络安全

化。将它们纳入组织未来几年的战略规划中，并相应地调整业务模式和运营。组织可以将某 些趋势用于特定目标，而可以将其它趋势用于多种用途。鉴于趋势本身之间的联系，它们所 属的主题是重叠的。 然而，定期评估技术趋势的供应链组织将会更好地准备随着时间的推移将其纳入其商业模式 和战略，从而使他们能够在适当的时候抓住竞争优势。 图 1 中的两大主题概况被列于下表 (见图 2)。 图 2：2025 年 Gartner 八大供应链技术趋势的两 技术服务、应用程序和设备被单独处理，在 IT 组织中造成孤岛， 并给员工带来摩擦。此外，平台和服务也在不断发生变化，为实现 类似的目标提供了多种解决方案。  所有工作类型的工作所需的新数字技能都在加速;然而，准备工作滞 后。在 Gartner 的 2023 年智能制造实施趋势调查中，57% 的受访 者表示，员工难以将数字化融入日常工作中。近一半的受访者表示， 由于缺乏熟练工人来支持其组织的数字化计划，他们受到限制。 代理是一种更先进的系统，不仅可以自动 执行任务，而且还具有一定程度的“代理”。这意味着它可以自主 运行，根据处理的数据做出决策，并最终从其经验中学习。  凭借其多样化的功能和适应性，AI 代理已准备好彻底改变供应链决 策中的众多工作流程。他们学习、预测和自主决策的能力将推动跨 领域的效率、创新和转型，从而影响我们的工作和运营方式。  通过处理每个功能的不同采用率，负责任和有效地从 AI 代理中获

......................................................................................104 9.1 部署环境准备....................................................................................106 9.2 系统安装与配置 项目范围与约束 本项目旨在开发一个全面的人工智能数据训练考评系统，该系 统将服务于企业内部的数据科学与人工智能团队，确保数据训练过 程的标准化、高效化以及考评的公正性。项目的核心功能包括数据 集的准备与清洗、训练模型的自动化构建、性能指标的实时监控与 评估，以及训练结果的综合分析与报告生成。系统的设计将严格遵 循现有的数据安全与隐私保护法规，确保所有数据处理活动在法律 框架内进行。 项目 具备异常检测能力，当模型的考评结果偏离预期范围时，系统 能够及时发出预警并生成诊断报告。 此外，为提高考评的客观性和可重复性，系统应引入标准化考 评流程。例如，在每次考评任务开始前，系统应自动执行数据预处 理、环境配置等准备工作，确保考评条件的一致性。同时，系统应 支持多用户协作考评，允许多个用户同时参与同一考评任务，并通 过权限管理机制确保数据安全和考评过程的透明性。 最后，系统应提供灵活的考评结果导出功能，支持将考评结果

朋友说今天打客服电话打不通，啥情况啊 这个月满意度突然下降了，是什么原因呢？ 今天早上接通率不好，来定位一下原因吧 外包招聘不利，下个月承接怎么办呀？ 双 11 来了，咱们准备得怎么样了？ 外包公司要求提价格，老板。。。 服务运营方案准备得如何？ 我们的一 天 服务和科技的化学反应将催生出新客服体系，新服务形态 要求服务部门与新技术融合变革，实现数字经济时代的服务价值链。 未来新客服 - 数字时代的价值链突

.....................................................................................106 11.1 部署环境准备..................................................................................107 11.2 系统部署... 培训计划制定..................................................................................119 12.2 培训材料准备..................................................................................121 12.3 培训实施... 接下来，设计调研工具。例如，设计一份结构化的问卷，涵盖 用户基本信息、使用习惯、现有智能体的优缺点、对未来智能体的 期望等方面。问卷应简短明了，避免用户因问题过多而产生疲劳 感。访谈提纲应提前准备好，确保访谈过程中能够引导用户深入表 达需求。 在数据收集阶段，需确保样本的代表性和数据的真实性。可以 通过线上平台发布问卷，或者线下组织访谈和小组讨论。收集到的 数据应进行分类整理，便于后续分析。

.........................................................................................75 5.2 数据准备与模型训练.............................................................................................. ： 首先是自动化数据采集与清洗，通过智能体对接财务系统、银行对 账单和税务平台，实现多源异构数据的实时归集与标准化处理，解 决传统审计中数据孤岛问题。某试点项目数据显示，采用智能体 后，数据准备周期从平均 72 小时缩短至 4 小时以内。其次是风险 识别与异常检测，基于深度学习模型分析历史审计案例和行业风险 特征，智能体可自动标记异常交易模式，其检测准确率在测试环境 中达到 92%，远超人工抽样检查的 启动数据增强回灌流程 部署阶段采用模型蒸馏技术，将原始 175B 参数模型压缩至 7B 参数级别，推理速度提升 6 倍的同时保持 95%以上的任务精度。通 过审计机构实际测试，优化后的模型在应收账款坏账准备测算任务 中，人工复核工作量降低 82%，关键风险点检出率同比提升 41%。 3.1.3 智能审计决策模块 智能审计决策模块作为 DeepSeek 智能体的核心功能组件，采 用多模态数据分