保障系统网络的安全可靠性， 避 免遭到恶意攻击和数据被非法提取的现象出现。 XXXX 解决方案 第5页 ? 开放性原则 系统建设必须按照开放性和标准性原则设计； 提供全套的技术资料和全面的 技术培训，以满足系统与其它系统协同运行以及系统功能扩展的需求。 ? 扩展性原则 技术选型除了考虑先进、 实用，还必须考虑系统的扩展性， 系统容量应该有 可持续发展的考虑。 ? 稳定性原则 从系统

单拆分与下发，负责服务厂商服务的定期考核 专家顾问组：由多名资深技术专家组成，主要负责对数据中心的规划设计，对用户提供安全评估、性能评估、稳定性评估、可靠性评 估、可用性评估，隐患预警报告；高级技术培训 技术资源部：由几十名资深专业技术人员组成，负责项目的规划；项目工程的实施；日常运营维护的远程、现场支持服务；用户故障 的诊断排查； 服务支持手段 心 为 客 户 提 供 7×2

+ Grafana，实时监控系 统性能，及时发现并解决潜在问题。 o 安全扫描：定期使用 Nessus 进行安全漏洞扫描，确保 系统运行环境的整体安全。 6. 团队培训与文档管理： o 技术培训：为运维和开发团队提供系统部署和管理的专 项培训，确保团队成员熟练掌握相关技术。 o 文档编写：编写详细的系统部署手册、运维指南和故障 排除文档，便于后续维护和升级。 通过以上步骤，确保系统部署环境具备高度的稳定性、安全性 采购成本为 230 万元。  软件许可：数据库管理系统许可（50 万元），机器学习平台 许可（30 万元），开发工具许可（20 万元），预计总软件许 可成本为 100 万元。  培训费用：技术培训（20 万元），管理培训（10 万元），预 计总培训费用为 30 万元。  运维成本：日常运维（50 万元/年），设备维护（30 万元/ 年），预计总运维成本为 80 万元。 综合考虑各项成本，项目总预算预计为 析，识别潜在问题并纳入优化计划。优化内容包括但不限于：算法 调优、数据库索引优化、服务器负载均衡配置等。同时，系统将支 持无缝升级，确保在升级过程中不影响用户正常使用。 为提升运维团队的专业能力，每半年组织一次技术培训，涵盖 最新的人工智能技术、运维工具和安全防护策略。建立知识库，积 累常见问题及解决方案，便于快速查找和复用。 以下为系统支持与维护的关键指标：  系统可用性 ：确保全年系统可用性

企业类型 其他股份有限公司(上市) 成立时间 790358400000 品牌名称 用友网络科技股份有限公司 经营范围 电子计算机软件、硬件及外部设备的技术开发、技术咨询、 技术转让、技术服务、技术培训；计算机系统集成；销售打 印纸和计算机耗材；物业管理；企业管理咨询；数据库服 务；销售电子计算机软硬件及外部设备；设计、制作、代 理、发布广告；自营和代理各类商品和技术的进出口，但国 家限

略，防止未经授权的访问和数据泄露。 在人员配置方面，建立专门的技术支持团队，提供 7x24 小时 的运维服务。团队成员需具备深厚的 AI 模型和银行系统知识，能 够快速响应和解决各类技术问题。同时，定期组织技术培训和演 练，提升团队的技术能力和应急响应水平。 最后，建立反馈机制，与业务部门保持紧密沟通。通过定期收 集业务部门的反馈，了解模型在实际应用中的表现和不足，及时调 整维护策略和优化方向。同时，将业务需求和系统改进纳入到维护 势和常见问题，制定预防措施和优化方案，从而不断提升系统的稳 定性和可靠性。 最后，通过以下措施进一步优化问题跟踪机制： - 引入人工智 能辅助分析工具，自动识别问题模式和潜在风险。 - 定期对支持团 队进行技术培训，提升其问题解决能力。 - 建立用户反馈机制，收 集系统使用中的问题和改进建议，持续优化系统性能和功能。 通过上述方案，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的稳 定运行，并在问题发 Deepseek 大模型部署到银行系统的过程中，为确保系统的 顺利运行和持续优化，培训和支持环节至关重要。首先，针对银行 内部的技术团队、业务团队以及管理层，设计多层次的培训计划。 技术团队需要通过深入的技术培训，掌握模型的架构、部署流程、 日常维护以及故障排查等核心技能。业务团队则侧重于模型的功能 应用、数据输入输出管理以及如何利用模型优化业务流程。管理层 的培训则更侧重于战略层面的理解，包括模型对业务的价值、风险

识 库 。 · 个性化学习路径与培训路径构建： 生成式 AI 能够根据个体员工的职能和生产线需求，提供个性化的学习路径。不仅能够提高员工的 学 习效率，还可更针对性地满足了制造业复杂多样的技术培训需求，使员工更好地适应特定工作场景。 智能化知识沉淀 实时指导与支持 工业知识与经验传承可持续 可视化与协同工作 趋势

可以及时解答用户在使用过程中遇到的技术问题。用户在使用过程 中可能会遇到数据处理、模型预测准确度、软件功能等不同方面的 困难，技术团队需要提供 24/7 的电话和在线支持，以便在紧急情 况下迅速响应。 其次，定期的技术培训也是保证用户能够充分利用系统的重要 环节。技术支持团队应定期组织线上或线下的培训课程，让用户熟 悉系统的各项功能和使用技巧。课程内容包括但不限于以下几个方 面：  基本操作指南：如何有效使用系统种种功能。 以 确保项目的顺利进行和预期目标的实现。 首先，在技术层面，建立健全的技术评估和测试机制是关键。 在模型开发和应用的各个阶段，进行严格的技术审核，确保模型的 稳定性和准确性。同时，定期组织技术培训，提升项目团队的技术 能力，确保各成员能够熟练操作相关工具和技术。在技术故障发生 时，快速响应并备份数据，制定技术应急预案，确保可以在最短时 间内恢复正常工作。 其次，针对数据安全风险，应实施全方位的数据保护措施。具 召开协调会议，分析形势，调整项目计划，以保障项目的继续推 进。 为了更直观地展示应对方案与预案，以下是风险类别及对应应 对措施的汇总表： 风险类别 应对措施 技术风险 1. 建立技术评估和测试机制 2. 定期技术培训 3. 制定技术应急预 案 数据安全风险 1. 敏感数据加密 2. 严格身份认证与权限管理 3. 定期进行安全审 计 人员操作风险 1. 制定操作规程 2.

战。DeepSeek 模型的开发和维护需要高水平的算法工程师和数据 科学家，而这在部分机构中可能难以满足。为此，建议通过外包或 合作的方式，引入外部专业团队进行技术支持。同时，内部团队应 加强技术培训，逐步提升自主开发和维护能力。 最后，法律法规和合规风险也需引起重视。不同国家和地区的 金融监管政策可能存在差异，使用 DeepSeek 进行资产配置时，需 确保其符合相关法律法规的要求。尤其是在涉及敏感数据或跨境业 模型透明度和用户信任：提供简要的解释或可视化的决策路 径。  过拟合风险：采用交叉验证、正则化等技术，定期进行模型评 估和调优。  技术和人力资源不足：通过外包或合作引入外部专业团队，加 强内部技术培训。  法律法规和合规风险：确保符合相关法律法规，特别注意数据 隐私和网络安全。 通过以上措施，可以有效降低引入 DeepSeek 应用方案的风险 与挑战，确保其在资产配置规划中的成功应用。

pSeek 将严格 遵守相关法律法规，确保技术应用的合规性。同 时，DeepSeek 还将支持金融机构进行合规性审查，降低监管 风险。  技术培训与人才培养：为了充分发挥 DeepSeek 的技术优 势，未来需要加强对金融从业人员的技术培训，提升其对人工 智能技术的理解与应用能力。  跨行业合作：DeepSeek 将与金融科技公司、高校研究机构等 开展广泛合作，共同推动金融银行领域的技术创新与应用。

时，建立定期的沟通机制，如每周一次的团队会议和每两周一次的 项目进度汇报，确保信息透明且问题及时解决。 此外，团队成员的培训与能力提升也不容忽视。针对 DeepSeek-R1 大模型的应用特点，安排相关技术培训和行业知识 分享，确保团队成员能够快速上手并高效协作。通过以上措施，确 保项目在启动阶段即具备坚实的基础，为后续实施阶段铺平道路。 9.2 数据准备与预处理 在数据准备与预处理阶段，首先需要明确数据来源与类型。由 市场拓展方面，我们将通过以下策略逐步扩大应用范围：  试点项目推广：选择具有代表性的工程项目作为试点，展示 DeepSeek-R1 的实际效果，积累用户信任。  培训与支持：为合作企业提供技术培训与支持，确保其能够熟 练使用系统，并通过其反馈持续优化模型。  行业峰会与展会：积极参与国内外工程领域的峰会和展会，展 示技术成果，扩大品牌影响力。 最后，我们将建立用户反馈机制，定期收集用户的使用体验与