生动实 践和典型案例。2024 年，依据乡村振兴实践中的典型性、引领性、创新性、可持续跟踪性四 个维度，在全国范围内从国家部委、地方政府、科研院所、大专院校、涉农企业五大渠道征集 案例，共收到推荐案例 466 个。通过与来自国家部委、地方政府、科研院所、相关高校 20 名 涉农专家的细致论证，确保了内容的代表性与权威性。 《CMG 乡村振兴观察报告（2023-2024）》紧扣年度乡村振兴的核心议题，推出乡村振 谱写乡村振兴“水文章”…………………………………54 推荐单位 ：水利部水库移民司乡村振兴水利工作处 展会助农接续发力 “土特产”搭上消费帮扶快车……………………………………………………………54 推荐单位 ：商务部财务司 科技赋能全域水稻单产提升打造可复制可推广示范样板…………………………………………………55 推荐单位 ：湖南杂交水稻研究中心 油菜“三全高效”打造农业丰收 ………………………………………………………………55 推荐单位 ：中国农业科学院油料作物研究所 浙江大学深化“1+1+N”农推模式 共谱乡村振兴协奏曲…………………………………………………56 推荐单位 ：浙江大学 “金菊花”造就“金银谷”南京农大助力麻江产业振兴………………………………………………………56 推荐单位 ：南京农业大学 苹果新优品种 助力乡村产业振兴…………

eRrQvM6MoMqRuOmPvNwMsQuM 真实世界vs.虚拟/数字世界：不看表面看初衷 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 所谓“真实世界”和“虚拟/数字世界”只是初期表现形式的不同；本质差异在于“中心化”和“去中 心化”的初衷。 ① 以“中心化”为初衷的“真实世界” 而是由其背后生态系统的活跃度、完整性和共识基础决定的。 3 实虚合作、网链融合是趋势；AI+机器人帮助形成闭环 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 ① RWA无所不包，其中法币与土地会构成最具双向影响力的两次“实虚合作” —— 第一次形成“法币 稳定币”；第二次形成“土地链服务商”（类似于云服 香港稳定币经济生态 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 6 稳定币：机制、分类和 风险 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 数字货币的兴起是金融科技领域的里程碑事件 金融创新浪潮

项目目标在于实现以下几个方面的突破： - 构建一个全面、准 确、动态更新的政务知识库，覆盖政策法规、公共服务信息、行政 流程等多个领域。 - 利用 DeepSeek 模型的高效学习和推理能力， 实现对政务信息的高效索引、查询和推荐，提升政务服务的响应速 度和用户体验。 - 通过知识图谱技术，实现政务知识的关联分析和 可视化展示，为政策制定和决策提供数据支持。 - 建立一套完整的 知识库管理和维护机制，确保知识的时效性和安全性，为电子政务 还能通 过数据分析发现潜在的社会问题和风险点，为政府提前预警和干预 提供依据。 再者，知识库的构建和应用能够显著提升政务服务的智能化水 平。通过集成人工智能技术，知识库可以实现自动问答、智能推荐 等功能，极大地方便公众获取所需信息。例如，公众可以通过智能 客服系统直接查询相关政策和办理流程，减少了人工咨询的时间和 成本。同时，知识库还能够根据用户的行为和需求，主动推送相关 的政策信 的数据类型多样，包括政策法规、行政审批流程、公共服务信息等。 因此，知识库需具备以下功能： - 高效存储与检索：支持海量数据的快速存储与检索，确保用户能 够在短时间内获取所需信息。 - 智能问答与推荐：基于 DeepSeek 模型，实现自然语言处理与智 能问答功能，提升用户体验。 - 数据更新与维护：支持动态数据更新，确保知识的时效性与准确 性。 - 安全性与权限管理：设计完善的安全机制，保障数据隐私与系统

DeepSeek大模型的应用场景 3.3 大模型与其他技术在企业中的融合应用 厦门大学大数据教学团队作品 3.1 大模型的行业应用领域 大模型的应用领域非常广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、医疗健康、金融风控、工业制造、 生物信息学、自动驾驶、气候研究等多个领域 （1）自然语言处理 大模型在自然语言处理领域具有重要的应用，可以用于文本生成 （如文章、小说、新闻等的创作）、翻译系统（能够实现高质量的 大模型在语音识别领域也有应用，如语音识别、语音合成等。通过 学习大量的语音数据，大模型可以实现高质量的跨语言翻译和语音 识别以及生成自然语音 （4）推荐系统 大模型可以用于个性化推荐、广告推荐等任务。通过分析用户的历史 行为和兴趣偏好，大模型可以为用户提供个性化的推荐服务，提高用 户满意度和转化率 3.1 大模型的行业应用领域 大模型可以用于自动驾驶中的感知、决策 等任务。通过学习大量的驾驶数据，大模 DeepSeek大模型的应用场景 n 个性化推荐（高频应用） 个性化购物推荐：电商平台使用DeepSeek根据用户购买 历史推荐商品 个性化电影推荐：流媒体平台使用DeepSeek根据用户观 看历史推荐电影 个性化视频推荐：视频平台使用DeepSeek根据用户观看 历史推荐视频 个性化旅游推荐：旅游平台使用DeepSeek根据用户偏好 推荐旅游目的地和行程 个性化内容推荐：内容平台使用DeepSeek根据用户兴趣

..........85 携程金融自动化迭代反欺诈模型体系.........................................................100 微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用.................................................113 机器学习中的隐私保护.......................... 首先，简单介绍下在推荐场景中应用。比如广告推荐，通常上，广告商会给予平 台方用户的用户标签，用户存在用户标签之后，平台方则会将相关类别的用户找 出，然后将广告推送给对应的用户；另一种方式是广告方提供种子包给平台方， 平台方会找到相似的用户，然后将广告推送给相关的用户，常见的应用场景有 Facebook look like、Google similar audiences。 在黑产场景中与推荐场景中的应用类似，主要分为两个任务场景： 黑产用户在被处理后，通常会快速地申请新的账号或使用备用账号，因为在对黑 产的挖掘过程中就不可避免地会出现孤立点，类似在推荐算法中的冷启动问题。 以 node2vec 算法为例，算法通常会通过游走去构造训练的节点段，那么如果孤 立节点没有连边的话，节点是无法出现在训练集当中。为了解决该问题，引入一 个解决推荐系统冷启动的算法——EGES，将每一个节点的属性特征映射到一个 embedding 特征，然后将每一个属性的

语音识别 用语规范 逻辑推理 隐私处理 召回率 语音生成 接口服务 摘要总结 诱导防护 覆盖率 · · · · · · · · · · · · · · · 营销服务应用 营销话术优化 客服话术推荐 综合规划配置 营销素材设计 合规风控应用 智能核保 智能理赔 实时质检 评分说明 大模型名称 公司名称 百度 GPT- 3.5 GPT- 4.0 Claude 1 Claude 2 应用能力评测：保险专业知识问答案例 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 保险营销素材设计能力指数 保险客服话术推荐能力指数 保险营销话术优化能力指数 保险综合规划能力指数 GPT-3.5 ** 大模型 ** 大模型 ** 大模型 ** 大模型 ** 大模型 ** 大模型 ** 大模型 清华智谱 GPT-4 景进行理赔判断， 说明是否要进行理赔，如有金额计算，请给出可理赔金额 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔 实时质检 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔 实时质检 评测结果——国内大模型 聪明贴心“中国通” 答案与我国当前制度情况基本吻合，解答

..................................................................................77 3.4.1 客户画像与精准推荐................................................................................................... 保、理赔、客服等核心场景的 AI 解决方案。目标包括三方面：首 先，提升运营效率，将核保流程从平均 48 小时压缩至 2 小时，理 赔自动化率提升至 90%；其次，通过动态用户画像分析，实现产品 推荐精准度提高 40%；最后，利用实时风险监测模型，将欺诈识别 准确率提升至 98%以上。 关键数据指标对比如下： 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 核保时效 48 小时 2 ≤ - 服务效率瓶颈：人工坐席日均处理咨询量约 50-80 通，高峰时段 响应延迟超过 30 分钟 - 风险管控滞后：车险骗保识别依赖人工审核，误判率高达 18% - 个性化服务缺失：标准化的产品推荐匹配度不足，转化率低于 12% - 运营成本高企：培训新人代理平均投入超 2.3 万元/ 人， ROI 周期 长达 9 个月 技术层面，现有系统存在明显短板：核心业务系统平均年龄达 7

的合理利用。 在市场营销方面，AI 智能体可以通过大数据分析和用户行为预 测，帮助企业制定精准的营销策略。这不仅能够提高市场活动的效 果，还能减少营销成本。例如，AI 驱动的推荐系统可以根据用户的 购买历史和偏好，推荐个性化的产品和服务，提升转化率。 综上所述，AI 智能体在商务场景中的应用具有重要的现实意义。 它不仅能够帮助企业应对复杂多变的商业环境，还能通过智能化和 自动化的手段，提 预测分析、库存优化 减少库存成本，提升供应链效率 客户服务 智能客服、实时响应 提升客户满意度，降低人力成本 内部协作 智能任务分配、流程自动化 提高协作效率，优化资源配置 市场营销 精准营销、个性化推荐 提高转化率，降低营销成本 通过以上分析可以看出，AI 智能体在多个商务场景中的应用能 够为企业带来显著的价值。因此，制定和实施符合企业需求的 AI 智能体应用服务方案，对于企业在激烈的市场竞争中取得成功至关 策。  智能客服系统：部署基于自然语言处理（NLP）的智能客服， 支持多渠道、多语言的即时响应，解决客户问题并收集反馈， 进一步提升服务质量。  个性化推荐与营销：通过用户行为分析和预测模型，为不同 客户群体提供定制化的产品推荐和营销方案，提高转化率和客 户粘性。 本方案的实施范围将根据企业的实际需求和技术基础分阶段推 进，优先选择关键业务场景进行试点，逐步扩展至全业务流程。例

元 1.5G 省内流量半年 包，请问您是否办 理？ 解决问题技术服务 （来电原因推荐分类） 用户评价收集 用户拨打 10010 服务热线 A 套餐一个月有多 少流量？ 好的，帮我办一 个 智能多轮对话 IVR 客服助手 1G 流量 智能分流 智能推荐 多轮对话 百度 AI 基础技术 用户行为预测 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案例 多轮对话机器人 后台知识库 客服助手 智能多轮对话 IVR 实时话术 提示 推荐问题归类 来电诉求提示 语音评价收集 智能话务分流 语音多轮对话 智能 推荐 自然语言处理 用户画像 业务模型 行为模型 智能检索 智能学习 语义理解 语音交互 语音技术 深度学习 用户画像 大数据 用 户 客 若用户来电需转接，需重述问题且长时间等待 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案例 百度多轮对话 IVR 场景三 : 故障受理 场景一 : 智能推荐办理 场景二 : 业务咨询 场景四 : 业务受理 节省 20%+ 人工话务 量 缩短路径，问题直达，自动化业务办理 》》 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案 例 业务查询 障碍申告

3.2.1 客户细分与画像.........................................................................33 3.2.2 个性化推荐系统.........................................................................35 3.2.3 客户流失预警........ DeepSeek 在金融银行中的应用效果，以下 是一些关键数据：  采用 DeepSeek 技术的银行在反欺诈检测中的准确率提升了 30%以上。  基于 DeepSeek 的客户分群模型，使银行的产品推荐转化率 提高了 20%。  在贷款审批流程中，DeepSeek 将审批时间缩短了 50%，同 时将不良贷款率降低了 15%。 综上所述，DeepSeek 在金融银行业的应用不仅可以提升运营 还可以实时监控交易数据，识别异常行为，及时预 警潜在的欺诈风险，确保资金安全。 在投资管理领域，DeepSeek 可以通过机器学习算法分析市场 趋势，为投资者提供个性化的投资建议。例如，根据客户的风险偏 好和投资目标，系统可以推荐合适的投资组合，优化资产配置，提 高投资回报率。 此外，DeepSeek 还可以应用于内部运营管理，优化业务流 程。例如，通过自动化文档处理和数据分析，DeepSeek 可以加快 贷款审批速