金融贷款评估引入 DeepSeek 应用方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 金融贷款评估的背景与挑战.............................. ...16 2.3 DeepSeek 与机器学习的关系............................................................17 3. 金融贷款评估的传统方法...........................................................................19 3.1 信用评分模型..... ..............................................................................28 4. DeepSeek 在金融贷款评估中的应用方案.................................................30 4.1 数据收集与预处理............................

ICS 35.080 CCS L 77 中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准 GB/T 43439—2023 信息技术服务 数字化转型 成熟度模型与评估 2023-11-27 Information technology service—Digital transformation— Maturity model and assessment 发布 2024-06-01 18 8 评估方法 .............................................................................22 8.1 评估内容 .........................................................................22 8.2 评估流程...... 8.3 预评估............................................................................22 8.4 正式评估..........................................................................22 8.5 发布评估结果.......

加速数字化智能马达 ——BDM数字化成熟度评估模型2.0实践 20年咨询及科技公司从业经历，专注于金融业数字化转型及创新 李颖 安永 金融咨询总监 www.top100summit.com 李颖 安永金融咨询总监 “ 李颖女士具有20年金融业咨询及科技公司从业经历，目前主要 专注于金融行业数字化转型、科技战略变革及金融科技创新领 域，服务于二十多家银行及金融机构。参与著作《区块链在中 链在中 国》、《百信银行数字化成熟度评估模型研究与应用》、《开 放敏捷架构案例研究》等书籍及文章。 ” 请插入 您的照片 讲师简介 www.top100summit.com 亮点介绍 创想 设计 迭代 转化 研发 应用 学 习 研 发 数 字 化 成 熟 度 评 估 模型BDM的设 计思路和方法 如何应用该模型的报告、 指数、策略库、指标库 等快速建设金融机构数 字化转型能力 加速数字化智能马达 BDM数字化成熟度 评估模型2.0 www.top100summit.com 基本概念 加速数字化智能马达 BDM数字化成熟度 评估模型2.0 • 数字化转型：对现有的业务模式、产品、服务或体验 的持续更新，这是由整个企业的数据和技术实现的。 • BDM: Bank Digital Mash的简称，特指本次构建的 数字化转型成熟度评估模型。 • TOGAF®企业架构：The

2025全球人形机器人企业能力画像 [人形机器人整机企业能力评估模型2.0] M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 目录 2 1. 出海启示：人形机器人产业链出海现状与启示 2. 回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展望：未来3-5年各类画像企业成长曲线、商业模式 Reserved. 目录 7 1. 出海启示：人形机器人产业链出海现状与启示 2. 回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展望：未来3-5年各类画像企业成长曲线、商业模式 5. M2具身智能研究院 - 赋能具身智能全产业链企业持续增长 M2 2025 Proprietary and Confidential Reserved. 目录 12 1. 出海启示：人形机器人产业链出海现状与启示 2. 回顾更新：2025全球人形机器人量产现状 & 2030展望 3. 聚焦思考：2025全球人形机器人企业能力评估模型 4. 假设展望：未来3-5年各类画像企业成长曲线、商业模式 5. M2具身智能研究院 - 赋能具身智能全产业链企业持续增长 M2 2025 Proprietary and Confidential

.....................................154 17. 项目评估和验收......................................................................................156 17.1 评估标准............................................... ..........................................157 17.2 评估方法.........................................................................................159 17.3 验收流程......................................... .......................................................................................169 18.4 改进评估.........................................................................................172 1. 项目概述

的核心环节。然而，当前数据训练过程缺乏系统化的评估与考核机 制，导致模型质量参差不齐，训练效率难以量化，资源分配不够优 化。为解决这些问题，有必要构建一套全面的人工智能数据训练考 评系统。 项目的核心目标在于建立标准化的数据训练考评体系，提升 AI 模型开发的质量与效率。具体目标可分为以下几个维度： - 建立可 量化的数据训练质量评估指标体系 - 设计全面的训练过程监控与记 开发智能化的训练资源优化算法 - 构建可视化的评估结果 呈现系统 - 实现训练效果的动态追踪与对比分析 通过本系统的建设，预计可以实现以下具体效果： 1. 数据训 练效率提升 30% 以上 2. 模型质量合格率提高 25% 3. 训练资源利用 率优化 40% 4. 训练评估时间缩短 50% 系统的主要应用场景包括但不限于： - 机器学习模型的训练过 程评估 - 深度学习网络的性能优化 和效果高度依赖于 其训练数据的质量和模型训练的精准度。在当前的技术实践中，数 据训练的效果评估往往缺乏系统性和标准化的考评机制，这导致了 模型训练过程中的效率低下和成果的不确定性。 为了应对这一挑战，本项目旨在构建一个全面的人工智能数据 训练考评系统，该系统将集成数据预处理、模型训练、效果评估等 关键环节，确保每一步操作的透明性和可追踪性。通过引入先进的 算法和评价体系，本项目不仅能够提升数据训练的效率，还能确保

.....45 3.1.1 政务场景特定的任务类型..........................................................47 3.1.2 微调效果的评估指标.................................................................48 3.2 微调方法选择.................. 模型验证与调优..................................................................................76 4.3.1 验证集构建与评估.....................................................................78 4.3.2 模型性能分析与调优策略......... ....98 5.3.2 用户界面与交互设计...............................................................101 6. 项目测试与评估........................................................................................103 6.1 测试计划制定

1.2 模型架构设计.............................................................................56 3.1.3 模型评估指标.............................................................................58 3.2 训练数据处理...... ......................................75 3.4 模型评估与优化..................................................................................77 3.4.1 模型性能评估................................................. ..................................118 5.2 风险评估...........................................................................................120 5.2.1 风险概率评估.............................................

模型优化与效果评估...........................................................................76 4.3.1 性能优化方法.............................................................................78 4.3.2 用户体验评估....... 88 5.2 安全评估与预警系统...........................................................................89 5.2.1 实时监测与报警机制..................................................................91 5.2.2 安全隐患评估流程....... 风险分析与应对措施................................................................................154 9.1 项目实施风险评估............................................................................156 9.1.1 技术风险........

........................................................................... 26 4.5 SAGE 模型： 战略性风险评估 .................................................................................................. 支 持的文件格式依功能和设置而定，常见的有 txt、pdf、docx 等文本类文件。工 程 审计场景中，可上传工程预算书、结算报告、合同文件等。 图 3-5 上传附件界面 上传前，务必评估文件有无敏感隐私数据。若包含个人身份信息（如身份证 号、银行卡号、姓名、联系方式等） 或商业机密信息（如未公开商业计划、财务 报表、客户数据等），需谨慎上传，以防数据泄露，比如工程审计文件中的施 目的（Purpose）：确保项目资金使用的合规性和透明度，识别潜在财务风险 3. 期望（Expectation）：生成详细审计报告，包括资金使用分析、风险评估和改进建议 提示词模板 作为工程审计专家，请你： 1. 行动：详细审核[项目名称]的全部财务文件 2. 目的：评估资金使用的合规性和效率 3. 期望：提供一份包含以下内容的综合报告： - 资金使用轨迹分析 - 预算执行情况 - 潜在财务风险识别