连接、激活、赋能，打造智能 + 产业标杆 2 XRKJ 管理与智能制造规划方案 提纲 P2 1 XRKJ 智能制造项目的背景分析 3 XRKJ 管理与智能制造解决方案 4 XRKJ 管理与智能制造实施方案 5 保障 XRKJ 项目成功金蝶的优势 新技术呈爆炸式增长，数字化世界已经到来！ ! 移动互联网 大数据 云计算 边缘计算 物联网 区块链 5G 机器人 量子通信 AI 以上技术都不是停留在高校 人员高效 员工意愿能力 2 XRKJ 管理与智能制造规划方案 提纲 P16 1 XRKJ 智能制造项目的背景分析 3 XRKJ 管理与智能制造解决方案 4 XRKJ 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 第一阶段 第一阶段 2 XRKJ 管理与智能制造规划方案 提纲 P30 1 XRKJ 智能制造项目的背景分析 3 XRKJ 管理与智能制造解决方案 4 XRKJ 管理与智能制造实施方案 5 保障 XRKJ 项目成功金蝶的优势 P31 第一阶段：连接平台、激活人 基于原有 ERP 的连接 统一目标激活人：目标激励体系 +HR 系统 责任清晰激活人：组织流程规划 + 云 ERP

和 LightGBM 进行动态 加权。 3. 可信方案的核心要素 在构建 AI 量化交易的可信方案时，核心要素需围绕数据质 量、模型鲁棒性、风险控制、合规性以及系统透明度展开。以下为 具体实施方案的关键内容： 数据质量是基础 需确保数据来源的多样性和时效性，包括市场行情数据、基本面数 据、另类数据（如社交媒体情绪）。数据预处理需包含以下步骤：  异常值检测与修正（例如 3σ 原则或四分位距法） Cards）文档，使审计通过率提 升 40%，同时保持年化夏普比率 2.1 以上的性能。 3.2.2 模型解释性技术 在 AI 量化交易中，模型的可解释性技术是确保策略透明度和 风险可控性的核心手段。以下为关键技术的具体实施方案： 1. 特征重要性分析 通过 SHAP（Shapley Additive Explanations）和 LIME（Local Interpretable Model-agnostic E 量化交易系统中，容错机制是保障稳定性和鲁棒性的核 心环节。系统需通过多层次的设计实现故障隔离、自动恢复和风险 熔断，确保在硬件故障、数据异常或策略失效等场景下仍能维持基 本功能或安全停机。以下是关键实施方案： 1. 冗余部署与故障转移 o 硬件层：采用主备服务器双机热备架构，通过心跳检测 实现毫秒级切换。例如，交易执行节点部署在至少两个 可用区，网络延迟控制在 10ms 以内。 o 数据层：实时同步分布式数据库（如

效益 分析显示，项目投资回收期约为 14 个月，第三年起可产生年均 300 万以上的净收益。风险控制方面，已规划数据隔离方案确保敏 感信息不进入训练集，模型输出均经过合规性校验层处理。 该实施方案特别强调与传统 CRM 工作流的无缝融合，所有 AI 功能均以插件形式存在，支持企业根据实际需求分阶段启用。通过 建立效果监测看板，管理层可实时追踪 ROI 转化情况，确保技术投 入产生实际业务价值。最终将形成包含 自动扩缩容策略：当并发队列等待数>10 时触发扩容 3. 应用场景规划 在 CRM 系统中接入 DeepSeek 大模型的应用场景规划需围绕 客户生命周期管理展开，覆盖从获客到售后服务的全流程。以下是 核心场景的详细实施方案： 智能客户洞察与分层 通过大模型分析客户历史交互数据（通话记录、邮件、工单），自 动生成客户画像标签体系。例如，对电商行业客户可提取购买偏好 “ ” “ （如 高客单价数码产品倾向者 ）、服务敏感度（如 在销售流程中，话术的质量直接影响客户转化率和沟通效率。 通过将 DeepSeek 大模型接入 CRM 系统，可基于客户画像、历史 交互数据及行业知识库，动态生成个性化销售话术，并持续优化话 术策略。以下是具体实施方案： 实时话术生成 销售人员在客户沟通过程中，系统通过以下步骤自动生成建议话 术： 1. 上下文分析：提取 CRM 中的客户标签（如行业、职位、采购历 史）、最近互动记录（如投诉、咨询内容）及当前会话的实时语

集需通过银保监会《金融数据安全分级指南》三级认证，确保符合 GDPR 和《个人信息保护法》要求。 5.1 数据源对接 在金融银行业务中，数据源对接是构建智能体的核心基础环 节，需确保数据的高效、安全、稳定接入。以下是具体实施方案： 数据源分类与对接方式 根据业务需求，数据源可分为内部系统数据与外部合作数据两类。 内部数据包括核心交易系统、客户关系管理系统（CRM）、风险管 理系统等；外部数据则涵盖征信机构、第三方风控平台、市场行情 内部系统数据接入（核心银行系统、CRM 等） 内部系统数据接入是金融银行业务对接 DeepSeek 大模型的 关键环节，需确保核心银行系统、CRM 等关键数据源的稳定、高 效、安全接入。以下是具体实施方案： 1. 数据源识别与分类 优先接入高价值、高频率使用的核心数据系统，包括： o 核心银行系统：账户信息、交易流水、产品数据 o CRM 系统：客户画像、交互记录、投诉工单 o 风控系统：反欺诈规则、信用评分模型输出 障时自动切换至备份供应商，切换时间<15 秒 5.2 数据预处理流程 数据预处理流程是金融银行业务接入 DeepSeek 大模型的关 键环节，旨在将原始数据转化为高质量、结构化的模型输入。以下 是具体实施方案： 1. 数据清洗与标准化 原始数据需经过多级清洗： o 缺失值处理：采用金融场景专用策略，对交易记录缺失 字段通过前后窗口均值填充，客户信息缺失项通过业务 ” 规则默认值补全（如未填写职业编码默认为

4. 机器人联动需求：智能化平台 / 系统对接，如联动控制灯光、 空 调、窗帘、多媒体设备等。 5. 智能终端对接需求：智能咖啡 机、智能家电等 02 探讨 Al 机器人应用在建筑设计中的实施方案 中国电子院 A 奥意建筑 室外条件配合 1. 地面材料条件需求 2. 坡度要求 3. 最大越障宽度和高度 4. 通行宽度要求 5. 是否需要设电动门 持续学习企业知识， 7x24 小时在岗，全年无休 · 数字化管理展厅，动态升级接待服务效率 食 企业展厅导览机器人应用实施案例 1. 需求分析 0 2 探 讨 Al 机器人应用在建筑设计中的实施方案 中国电子院 A 奥意建筑 · 讲解员水平不一，难以标准化 · 人员流动率高，培训学习成本高 · 缺少数据沉淀，服务效果不可知 产品体验区讲解： 1 的身份 信息并主动迎 宾接待。 2. 根据导览路线引导贵 宾 。 .... 02 探讨配合 Al 机器人应用在建筑设计中的实施方案 中国电子院 A 奥意建筑 通信需求： 活动区域为展厅，无需对接 无线双 频 wifi 通信，演示专用电梯层控系统 / 目的楼层控制

上线监控 监控指标 回退机制 上线实施 变更管理 上线保障会议 上线窗口 上线前准备 实施方案评审 测试计划 环境准备 备份方案 上线标准 关键告警清零 平台巡检通过 预警整改完成 云服务许可检查通过 业务 上线 管理 活动 所需交 付文件 实施方案 上线业务清单 系统账号清单 测试报告 上线评审checklist 典型的运维规范包含业务故障等级定义、业务上线 要包括故障处理、平台监测、变更回退等，变更 后主要是业务监控保障。 输出/外部流程 日常运维 1、收集因为监控告警、问题管理、日常主动运维、服务请求带来的变更需求； 2、根据需求制定变更实施方案、回退方案、测试方案，提交变更申请； 3、变更经理对变更申请进行审核，对不符合变更申请规定的变更进行驳回； 4、确定变更类型，分派实施人或提交审核;标准/常规变更，指派实施人安排实 施；紧急 验证是否成功 否 否 是 是 是 标准变更 常规变更 重大变更 紧急变更 图3.4 变更管理流程示例 收集变更需求 1 提交变更申请 2 事件管理流程 问题管理流程 变更实施报告 实施方案 回退方案 测试方案 变更审核 6 变更确认 8 变更关闭 9 变更回退 7 是否通过 分类分派 4 变更评审 5 评审记录 是否通过 漏洞管理：漏洞管理主要是通过漏

在智能审计算法选型中，需综合考虑审计场景的特殊性，包括 数据敏感性、规则复杂性以及结果可解释性要求。核心算法需覆盖 异常检测、风险预测、自然语言处理（NLP）三类任务，并结合审 计知识图谱构建能力。以下是关键选型逻辑及实施方案： 异常检测算法 采用基于深度学习的时序异常检测框架，优先选择 AutoEncoder+LSTM 的组合结构。训练数据需包含历史审计案例 中的异常交易特征，例如： - 输入层维度：根据审计对象动态调整 人日的业务知识梳 理，确保模型决策逻辑符合审计职业判断范式。 6.1 DeepSeek 模型部署方案 在审计领域部署 DeepSeek 模型的核心目标是实现高效、稳定 且可扩展的智能分析能力。以下是具体实施方案： 模型选型与优化 采用 DeepSeek-R1 企业版作为基础模型，针 对审计场景进行三重优化： 1. 领域适配：使用 20 万条审计报告、 函证记录和底稿数据进行监督微调（SFT <200ms、隐私数据误曝露事件为零。所有安全策略均通过自动化 策略引擎实时生效，并配备人工复核流程作为最后防线。 6.2.1 数据加密与访问控制 在审计领域的数据安全与隐私保护中，数据加密与访问控制是 核心环节。以下为具体实施方案： 数据加密 采用分层加密策略，结合国密 SM4 与国际标准 AES-256 算法，确 保数据在传输与存储中的安全性： 1. 传输层加密：通过 TLS 1.3 协议实现端到端加密，密钥交换使用

82、人工复核工作量下降 30%。 4.3.3 系统集成与部署 系统集成与部署是 DeepSeek 大模型在保险理赔业务中落地的 关键环节，需结合现有 IT 架构与业务需求，分阶段实现无缝对 接。以下是具体实施方案： 1. 环境适配与接口开发 基于保险公司现有核心业务系统（如理赔管理平台、客户关系 管理系统），采用微服务架构设计 API 中间层，实现以下关键 接口： o 数据交互接口：通过 RESTful 定期（每周）更新样本增强规则库，适应新型骗保手 段演变 6.3 性能评估指标 在模型训练与优化阶段，性能评估指标是衡量 DeepSeek 大模 型在保险理赔业务中实际效果的核心依据。以下是关键评估维度的 具体实施方案： 模型精度与业务匹配度 采用分类任务中保险行业特有的指标 组合： - 理赔责任判定准确率：通过混淆矩阵计算，需达到 98%以 上阈值以符合监管要求 - 案件复杂程度分级 F1-score：针对不同难 协议中定义的性能基线，并每季度复测以 适应业务增长。 7. 系统集成与部署 在系统集成与部署阶段，需确保 DeepSeek 大模型与现有理赔 业务系统的无缝对接，同时满足高可用性、安全性和性能要求。以 下是具体实施方案： 环境准备与架构设计 部署采用混合云架构，核心数据库保留在本地私有云，模型推理服 务部署于公有云 GPU 集群。通过专线连接实现小于 2ms 的网络延 迟，关键组件包括： - 模型服务层：Kubernetes

78 5.3.2 投资回报评估.............................................................................80 6. 实施方案.................................................................................................. 统，及时识别与评估潜在 风险。 信息整合 整合电子健康记录与多源 数据信息，为决策提供全 面支持。 用户体验优化 通过动态仪表盘和可交互 工具提升信息获取效率与 决策准确性。 在这一系列实施方案中，医务人员在日常工作中获得的支持， 不仅提高了医疗决策的效率与安全性，还为患者提供了更高水平的 医疗服务 Experience。 4. AI 生成式大模型在医疗场景的应用 在医疗场景中，AI 系统能够将医学影像通过算法进行处理，并在短时间内 生成影像解读报告，这样医师只需针对可疑病例进行进一步的评估 与确认。 为了使 AI 生成式大模型在影像分析中更有效地应用，可以引 入以下具体的实施方案： 1. 数据集的多样性：确保使用包含多种影像和病例的数据集进行 训练，以增强模型对不同疾病和病理状态的适应能力。 2. 持续学习机制：引入持续学习功能，使模型在使用过程中能够 不断适应新来的病例，并更新其分析能力。