保险公司应用AI技术可参考的方法论：通过价值飞轮、价值网和画布等方法，企业可以更好 地理解业务逻辑，识别关键驱动力，并实现更全面的优化。这些方法提供了有效的工具，帮 助企业理清思路，找准业务发展的核心驱动力，确立清晰的策略逻辑。同时，画布法可以将 价值网中的各个要素以图形化的方式呈现出来，更直观地揭示它们之间的关系和互动。这些 方法可以提高企业的运营效率和价值创造，并避免对旧价值网的依赖，持续优化和改进价值 在大周期中，影响科技应用的社会因素也是不容忽视的，这里以“创新扩散理论”，说明技术创新 改变社会的规律。 除了将科技周期和文化适应度纳入考量，帮助企业更好地洞察保险行业的未来走向。三轮规模化 变革，则为企业提供了更为清晰的行业技术发展规模路径： 卡洛塔·佩雷斯（Carlota Perez）的研究总结了科技革命与金融系统的规律。 ►一系列技术革命组成的科技大周期呈现S型的扩散曲线，整体可以分为两个阶段：【导入期】 战略执行 8 • 考察公 司是否 能够有 效实施 长期战 略 • 分析公 司战略 计划与 市场变 化的适 应性 11 能力维度 描述 子能力 AI战略 评估企业AI应用的业务战略和愿景是否清晰明确，是否已经制定了与AI应用相关的 明确目标和计划，同时评估企业在AI应用方面的领导力和组织文化，是否能够支持 AI应用的推广和实现。 数据 指对企业数据的全面评估，主要会包括：数据质量、完整性、安全性等，通过对这

其次，在语言生成能力方面，模型需要能够在生成政务文本时， 保持逻辑严密、语言规范，并符合政务场景的专业要求。例如，在 生成一份政府工作报告时，模型应能够根据输入的关键数据和分析 结果，生成结构清晰、语言简洁的报告内容。为实现这一目标，微 调方案将从以下几个方面进行改进： 1. 模板化生成机制：为不同类型的政务文本（如公文、报告、通 知）构建标准化的生成模板，确保生成内容符合政务文本的格 提出改进建议，并纳入持续改进计划。通过这些措施，确保数据在 清洗和标注过程中的高质量，为后续的模型训练和优化奠定坚实基 础。 为了更直观地展示数据质量控制机制的流程，以下是一个 Mermaid 流程图： 该流程图清晰地展示了数据质量控制的关键步骤和决策点，确 保每个环节都得到有效执行和监控。 2.3 数据增强与平衡 在数据增强与平衡阶段，我们首先针对政务领域的特点，采用 多样化的数据增强策略，以提升模型的泛化能力。对于文本数据， 模型收敛性指标 最终损失值 0.05 0.04 泛化能力指标 测试集准确率 94% 95% 用户满意度指标 用户反馈评分 4.5/5 4.6/5 通过这些详细的评估指标和记录表，我们不仅能够清晰地了解 每种微调策略的实际效果，还能够据此进行策略的优化和调整。此 外，这种系统的评估方法也有助于我们在未来扩展或修改模型时， 提供一个可靠的性能基准。 3.2 微调方法选择 在政务大模型

年）》，科技日报 2024-11-28 02 版。 4 且不可篡改的智能合约与结算体系，对参与者的贡献进行量化 评估，确保参与者获得与其贡献相匹配的经济回报，让数据的 使用、交易等所产生的收益分配清晰可查、准确无误。 “数据”是可信数据空间的核心内容，权威且丰富的数据资源 是可信数据空间的核心所在。权威数据来源于具备公信力的官 方机构、专业的科研院所、行业领军企业等，这些数据经过严 格 续性，不断促进数据产业繁荣发展。 （二）发展定位 服务可信流通——为数据流通交易提供可信可管的主体、 数据、技术平台和规则制度等，支持可信数据空间运营者和接 入者身份可信、数据资源权责清晰、数据质量和价格可信、数 据流通和交易支付过程安全，形成具有多方共识、多元共建共 享共治的规则体系，支持技术中立和公平竞争，构建完备有效 的惩戒机制和应急处置机制。 降低用数成本——为数据流通交易提供低成本的数据产品 模式创新。各类可信数据空间应提供基于共性场景快速构建个 性化场景的便利条件和技术支撑能力，不断积累更新典型场景、 实用案例并示范推广。 4．共识规则体系 可信数据空间运营者应当明确定义参与方角色并建立共建 共治、责权清晰、公平透明的运营规则。数据提供方、数据使 用方、数据服务方等参与方依据既定规则自由选择参与或退出 各级各类可信数据空间。运营规则应当包括但不限于进入/退出、 权利责任、收益分配以及数据确权登记、交易支付、数据协作

“ 写一篇关于 Deepseek 技术与工程审计 ” 为主题 的大纲，它会迅速组织思路，从 多个角度阐述 DeepSeek 技术在工程审计领域的应用、带来的变革以及面临的挑 战，生成逻辑清晰、内容丰富的文章大纲。用户只需根据自己的需求对生成的 大 纲进行适当调整和修改，就能大大提高写作效率。 职场中的工作报告、市场调研报告等， 撰写过程往往繁琐。DeepSeek 可依据 提供的 模型通过 情境（Scenario）-问题（Problem）-行动（Action）-结果 （Result ” ） 四个维度，构建了一种问题导向的分析框架。工程审计中的专项调查 和事故分析往往需要清晰的问题界定和系统化的调查过程，这使 SPAR 模型在此 类场景中具有独特的应用价值。 应用场景：工程质量事故调查 1. 情境（Scenario）：某桥梁工程出现结构安全问题，需要专项调查 关法条自动检索的问答推理思考过程，推理结束后，再将结果输出，如工程审 计问题相关法条自动检索的问答结构化结果所示。 图 5-2 工程审计问题相关法条自动检索的问答结构化结果 从工程审计问题相关法条自动检索的问答结构化结果中可以清晰地看到 DeepSeek 判别审计问题并提供相应法律依据的内过程及结果。 5.2 工程项目智慧造价 5.2.1 智慧造价概述 智慧造价实现仅需向 DeepSeek 提供工程项目的位置、用途、建筑类型等项

1.3. 智能运维的特色功能 1.3.1.智能拓扑 系统采用北塔先进的、且得到近 5000 个现场验证的发现算法，智能发现网络设备和设备间的 真实线路，准确而快速的完成拓扑的构建。 网络拓扑能清晰展现网络的关系，自动布局；并能提供“圆形”“树形”多种拓扑展现方式，便于 用户根据业务关系快速调整到用户需要的展现方式，同时将管理对象的实时性能和告警信息通过 图标的不同状态展现给用户。 智慧 为全 局分析工具，实现对于管理对象增长趋势的全域分析，包含对全域设备的 CPU 业务应用情况的分 析，整体智能分析业务上一段时间内使用的整体趋势变化，以红、黄、绿作为不同区段的显示， 使用户能清晰辨识历史增长异常。 1.3.2.智能采集 ഀ� 采集是运维管理的基础，只有实现了采集稳定和准确，用户才能管理，当采集的量和采集的 正确性得不到保证，运维只能是理论而已。 智慧运维平台采用北塔自主研发的新一代智能采集平台 特殊时段的巡检工作，比如国庆假期的特殊巡检，此类巡检为短时段内，以日为巡检基础单元的 巡检任务；同时提供此不定周期巡检的巡检周期报表。 为巡检过程透明化提供了数据基础，而透明化巡检过程，可以使异常的识别更为清晰；每一 次巡检结果均使用颜色方式显示巡检结果，红色表示巡检异常，绿色显示巡检正常；通过文字说 明当前巡检结果状态；系统应该提供此次巡检任务的健康度评价，以及每一个巡检项目的当前值 和巡检检测值的情况。

数字化人才严重不足 当前，央企面临着双重压力：一方面要应对国际国内市场环 境的变化和激烈的竞争压力，另一方面要应对自身传统发展模 式所带来的经济下行、人才短缺、 战略定位不清晰等问题。这些问题让央企面临着严峻挑战。而 人才不足成为当前央企在数字化转型进程中最为突出的挑战之 一，也是其进一步实现高质量发展的最大障碍。部分企业对数字 化转型重视不够，缺乏培养高素质数字化人才的机制，尤其是复 息系统建设时间长、数量多、业务覆盖面广、信息孤岛问题 严重。 （5） 数字化投资规模大，效率低 在企业内部建设信息化系统时，通常会存在需求复杂、投 资规模大、管理周期长等问题。部分企业数字化转型缺少顶层 设计，转型路径不清晰，制度和规则不健全，难以保障数字化 转型工作顺利开展。 2. AI是推进能源央国企数字化的利器 AI人工智能是推动能源央国企数字化转型的利器，AI能够 帮助企业把数字变为知识表达。知识表达以后就可以用机器识 企业形象 的私人定制。 （4） 数据实时监控，业务动向清晰洞察，数据业务信息实时监控，让上 一秒发生的事情下一秒就知道。 （5） 操作简单，轻松搭建高水准数据大屏，无需定制开发，业务人员 仅需 1个小时即可搭建设计师水准的数据大屏。 2.6 现场服务管理 （1） 实现从提单到售后的售后服务全流程闭环管控，管理更清晰，交付 更透明，响应更及时，为客户提供更优质的售后服务，让客户更

生成式大模型在医疗中的应用，需要建立一套有 效的数据管理和安全使用框架。这些框架应包括数据隐私保护、合 规性审查以及模型的持续监测。医疗数据通常涉及敏感信息，因此 确保数据安全与病人的隐私至关重要。 通过以下几点，我们可以更清晰地理解 AI 生成式大模型在医 疗场景中的实际可行性：  数据来源：利用电子健康记录（EHR）、医学文献和临床试验 数据进行模型训练。  模型类型：根据应用需求选择合适模型，如 GPT、BERT 医学图像数据库中获得预训练的模型，可以显著提升小样本情况下 的分类性能。针对肺部、乳腺、脑部等特定领域，构建专门的分类 模型，能够实现高达 90%以上的准确率。 图像重建技术则主要用于提高图像清晰度和分辨率，尤其是在 低剂量 CT 和 MRI 扫描中。AI 模型如生成对抗网络（GAN）在这一 领域显示出巨大潜力，它能够根据低质量图像生成高质量重建图 像，提升图像的临床可用性。 此外，AI 够有效提高低质量影像的可视化效果，使得关键结构和病变明显可 见。这一过程通常依赖于卷积神经网络（CNN）等深度学习技术， 在实际应用中通过训练模型识别并校正影像中的噪声与失真，从而 提供更加清晰和细致的结果。 在具体实施上，影像生成与增强技术的应用可以按照以下步骤 进行： 1. 数据收集：从医院或医疗机构获取大量高质量的医学影像数 据，包括不同病种、不同阶段的影像样本。 2. 模

智能家居和物联网：在设备智能化、用户交互和数据分析方 面，提升家居生活的便捷性与舒适度。 6. 教育：用于个性化学习方案、教育效果评估及学生行为分析， 优化教育资源配置。 通过行业细分，我们能够更清晰地看到不同领域对人工智能的 具体需求和痛点。这也为大模型 SaaS 平台的产品设计和功能开发 提供了重要的依据。 其次，按照企业规模进行细分，我们可以将市场分为大型企 业、中小型企业和初创公司。大型企业一般具有更为丰富的数据资 而有效地切入目标市场，满足不同客户的需求。 2.1.2 用户需求分析 在人工智能行业中，针对大模型 SaaS 平台的用户需求分析是 设计方案的重要组成部分。通过调研和分析目标用户群体，我们可 以清晰地识别出他们在实际应用中的需求和痛点，为产品的功能设 计和市场定位提供有力支持。 首先，不同用户类型在使用大模型 SaaS 平台时，需求存在显 著差异。主要用户类型可以分为以下几类：  企 可用性和视觉效果。 交互设计是前端设计的重要组成部分。关键功能模块的设计需 要清晰、直观，用户应能够快速找到所需功能，并顺畅地进行操 作。以下是一些设计要点：  登录/注册界面的流畅性：应提供社交媒体快捷登录选项，并 允许用户使用邮箱注册，使得用户能够快速进入平台。  Dashboard 设计：要提供信息清晰，数据展示的仪表板，用 户一进入平台就能查看到重要指标和反馈。  工作流

最后，政府机构和公共服务部门也可以从商务 AI 智能体中受 益。通过引入 AI 技术，政府和公共服务部门可以优化行政审批流 程、提升公共服务质量，甚至在某些领域实现智能化决策支持。 为了更清晰地展示目标客户群体及其需求，以下表格总结了不 同客户群体的主要需求和对应的商务 AI 智能体解决方案： 客户群体 主要需求 商务 AI 智能体解决方案 大型跨国企业 供应链优化、库存管理、个性化 智能体能够提供高级的安全功能，如数据加密、访问控制和异常检 测，以保护企业数据不被未授权访问或泄露。  业务流程自动化  供应链优化  数据驱动的决策支持  数据安全与隐私保护 通过上述分析，可以清晰地识别出商务 AI 智能体的核心需 求，为后续的服务方案设计提供了明确的方向和依据。 3.3 竞争环境分析 在当前商务 AI 智能体的市场环境中，竞争态势日益激烈，主要 参与者包括技术巨头、专业 智能体应用服务中，用户的隐私得到全面、有效的保护。 7. 用户界面与体验 在商务 AI 智能体的用户界面与体验设计中，首要目标是确保 用户能够高效、直观地使用系统，同时获得愉悦的体验。界面应简 洁、清晰，避免不必要的复杂性，减少用户的学习成本。采用响应 式设计，确保在不同设备上均能良好显示，包括桌面电脑、平板和 手机。色彩搭配应符合企业品牌形象，同时考虑到视觉舒适度。 在功能布局上，应遵循用户习惯，将常用功能放置在显眼位

确定航线和拍摄计划，避免在人流密集或禁止飞行的区域进行 航拍。 2. 配备高精度的 GPS 设备，确保航拍图像的地理位置准确，使 数据更具参考价值。 3. 根据天气情况和光照条件选择合适的拍摄时间，以获取更清晰 的图像。 4. 采用多角度拍摄策略，分别从不同方向和高度获取同一地物的 影像数据，增强模型的细节。 与此同时，地面采集将通过专业的测量设备和人员进行。在航 拍无法覆盖或地面特征细节需要更加精确的数据区域，地面采集将 要将所 有数据转换为适合三维建模的软件支持的格式，例如 OBJ、FBX 或 LAS 等。 2. 数据清理：检查数据中是否存在缺失值或异常值，并进行相应 的处理。对点云数据，应去除噪声点，确保清晰度和准确性。 3. 数据整合：如果数据来自多个源，这一步骤需将不同来源的数 据进行整合。采用 GIS 工具能够有效地实现坐标系的统一以 及数据的拼接。 4. 数据回归与修正：对于不符合实际情况的数据，通过比对实地 设定模型精度时，要根据铁路的具体应用场景来选择。高精度 模型适用于需要细致查看的场景，如车站、转辙器等，而一般场景 则可选用中等精度以提升处理速度。 对于纹理分辨率，建议使用 2K 至 4K 的分辨率，以确保模型表 面细节清晰可见，尤其是在铁路周边环境相对复杂的地区。地形细 节级别亦应根据实际地形的复杂度进行调整，通常设置为中等至 高，以兼顾计算效率和地形表现。 光照效果则需根据模型的使用情况进行设置。若模型主要用于