商机挖掘 账单查询 办理贷款 查询额度 通知 消费确认 智能营销催收 客户回访 问卷调查 会议邀约 用户关怀 意向筛选 销售转化 营 销 服 务 信用卡办理 账单查询 办理贷款 查询额度 通知 消费确认 智能营销催收 客户回访 问卷调查 会议邀约 金 融 业 细 分 市 场 场 景 覆 盖 保险 证券 消费金融

处理这个问题，我付了款，但是你们没接收，导致我逾期好几个月了。” 预测型分析：同样可以建立指标树完成 预测 统计型 归因型 预测型 决策型 通过归因分析，发现电话进件量、功能访问量、问卷调查评分等因素会导致投诉量变化，进一步 分析，技术支持和投诉建议的通话长度和客户数，以及联系我们 / 在线客服的访问量，可以有效 预测投诉量的变化 归因分析结果 KPI 第一维度：直接影响 第二维度：间接影响 投诉建议客户数 通过率 YY% 投诉建议通话长度 通过率 YY% 业务功能跳出率 YYY 万 业务功能渗透率 XXX 万 在线客服访问量 YYY 万 联系我们访问量 XXX 笔 问卷调查评分 预测型分析：将归因逆向运用即可预测 通过归因分析，发现线上申请总量过低、笔均交易额降低，需要分析具体线上各渠道 申请变化情况，是否有渠道终止合作等；以及笔均交易额的变化情况，是否有渠道或

可视化效果：模型的真实感和细节表现。 3. 反馈响应：系统对用户操作的响应速度和适应性。 4. 用户满意度：通过问卷调查获取用户对模型的总体评价。 接下来，我们将进行定量与定性相结合的评估。定量评估通过 记录用户在使用模型时的操作时间、错误率等数据，以得到具体的 用户行为分析；而定性评估则通过用户访谈和问卷调查收集用户反 馈，了解他们的感受与建议。 在具体实施过程中，我们选择了 10 位具有不同背景的用户进 问卷， 评估内容如下： 评估内容 评分 (1-5) 备注 互动体验 4 操作较为流畅 可视化效果 5 真实感强，细节到位 反馈响应 4 响应速度较快 用户满意度 4 整体满意 从问卷调查和访谈反馈中，大部分用户表示三维模型在细节表 现和互动体验上具有良好的表现。然而，也有部分用户提到在初次 使用时对模型的操作流程感到困惑，因此建议增加更明确的操作指 引和帮助文档，以提高初学者的使用体验。 仅能帮助开发团 队了解用户对铁路沿线实景三维 AI 大模型的实际使用感受，还能 为后续版本的迭代提供数据支持。为了确保反馈的全面性和有效 性，我们将采用多种收集方式，包括问卷调查、用户访谈和数据分 析。 问卷调查将作为主要的反馈收集工具，设计简洁明了的问卷， 以获取用户对系统的操作性、功能性和视觉效果的直观评价。问卷 主要包含以下几个方面： 1. 操作体验：用户在使用系统时的流畅性、易用性等。

奖惩机制 政治生日 排行榜 积分商城 奖惩机制 增值服务 平台功能  直播  党费缴纳  AI 党建助手  视频会议  工会服务  共青团服务  投票选举  问卷调查  微博朋友圈  其它定制功能 特色功能模块建设 -- 大数据中心 平台功能  利用大数据技术提取信息库中的数据，对 党组织党员情况、学习数据、党务工作情 况、平台运营情况等进行汇总统计。

解用户在使用现有智能体时的痛点、期望的功能改进、以及对未来 智能体的期望等。调研范围应涵盖不同行业、不同规模的企业以及 个人用户，以确保数据的全面性和代表性。 其次，选择调研方法。可以采用多种调研方法，如问卷调查、 深度访谈、焦点小组讨论等。问卷调查适用于收集大量用户的反 馈，深度访谈则有助于深入了解个别用户的详细需求和痛点。根据 项目预算和时间安排，选择合适的调研方法组合。 接下来，设计调研工具。例如，设计一份结构化的问卷，涵盖 操作手册：提供详细的操作步骤和截图，确保用户能够按图索 骥。  案例分析：结合实际业务场景，展示智能体在不同情况下的应 用效果。  互动练习：设计互动环节，让用户在模拟环境中进行实战操 作。  反馈机制：通过问卷调查或访谈，收集用户对培训的反馈，持 续优化培训内容。 通过系统的用户培训，用户可以快速上手并充分利用 DeepSeek 智能体的各项功能，提升工作效率和决策质量。同时， 培训不仅为用户提供了技术支持，还增强了用户对智能体的信任感 实践应用：通过实际项目案例，演示如何将智能体技术应用于 具体业务场景。 为确保培训的互动性和参与度，可以采用小组讨论、角色扮 演、案例竞赛等方式，增强用户之间的交流和合作。同时，设立反 馈机制，通过问卷调查、访谈等方式收集用户对培训的意见和建 议，以便及时调整培训方法和内容，提升培训质量和效果。 培训完成后，需要提供持续的支持和学习资源，如在线帮助文 档、常见问题解答库、用户社区等，帮助用户在后续工作中能够自

程中，可以使用以下 方法： 1. 定性访谈：与用户进行面对面的访谈，了解他们对交互设计的 看法和建议。 2. 可用性测试：观察用户在使用原型时的行为，记录其遇到的困 难与障碍。 3. 问卷调查：设计问题对平台的易用性、满意度等进行定量分 析。 通过这些方法，团队可以及时发现潜在的问题，调整交互设 计，以更好地满足用户需求。 总而言之，在人工智能行业大模型 SaaS 平台的交互设计中， 求分析与规 划、平台设计与开发、测试与优化、上线与维护。每个阶段都有明 确的目标、任务及里程碑。 在需求分析与规划阶段，主要任务包括： 1. 收集用户需求：通过与潜在客户和行业专家的访谈、问卷调查 等方式获取用户需求和痛点。 2. 市场调研：分析市场上已有的产品、竞争对手情况、市场规模 及未来趋势。 3. 功能定义：根据用户需求和市场调研，定义平台的功能模块， 优先级，及技术要求。 体验反馈等类别，使得分析更具针对性。  情感分析：利用自然语言处理技术，对用户的反馈内容进行情 感分析，分类确定是积极、消极还是中性的反馈，从而更直观 地了解用户满意度。  定量评价：对用户满意度进行量化，可以通过设计问卷调查， 询问用户对平台各模块的满意度（例如 1-5 分制），并将结果 整理成数据表。 反馈维度 平均分 满意度 功能完整性 4.2 高满意度 性能表现 3.8 中满意度 用户界面 4.5 高满意度

用户可通过电话、邮件或即时通讯工具获得帮助。  建立用户社区和论坛，鼓励用户之间交流使用心得和技巧，形 成互助学习的良好氛围。  定期更新和维护系统，确保模型的性能和功能持续优化。 此外，我们还将定期收集用户反馈，通过问卷调查或访谈的方 式了解用户在实际应用中遇到的问题和建议，不断改进培训内容和 支持服务。通过这一系列措施，我们旨在最大化 DeepSeek-R1 大 模型的应用效果，提升工程造价工作的效率和准确性。 成本，具有显著的经济效益和实际应用价值。 10.4 用户满意度调查 在实施 DeepSeek-R1 大模型于工程造价领域后，为了全面评 估其应用效果，用户满意度调查成为了一个不可或缺的环节。通过 设计详细的问卷调查，我们从多个维度收集了用户的使用反馈，包 括模型的准确性、易用性、响应速度以及对工作效率的提升等。调 查对象涵盖了工程造价师、项目经理以及相关领域的专家，确保数 据的广泛性和代表性。 调查结果显示，用户对 大模型在工程造价领域中 的应用效果，并针对实际应用中的问题不断优化和改进。首先，建 议定期收集用户反馈，特别是来自工程造价师、项目经理和其他相 关用户的使用体验和建议。这些反馈可以通过定期的问卷调查、用 户访谈或在线反馈系统获取，从而识别出模型在实际应用中的痛点 和不足。 其次，应持续改进模型的训练数据集，确保其覆盖更广泛的项 目类型和工程造价场景。可以通过引入更多的历史项目数据、行业

准确的了解，同时也是为行业协会、 政府部门在进行国内审计领域宏观规划时提供有价值的决策支持信息，中国内部审计协会联 合北京谷安天下科技有限公司于 2023 年 10 月初开展了针对数智化审计的问卷调查。本次 调查是通过网上渠道自愿报名方式参加，一共收到 191 名受访者（受访机构）的反馈，涉及 金融、制造、教育、医疗卫生、商业服务业等行业。本调研报告就是在本次调查问卷的统计 分析基础上，结合编者多年的行业经验而编写完成的。

项目的实施将分为多个阶段，每个阶段设定明确的目标与可交 付成果。以下为具体的项目阶段及其对应的时间规划： 1. 需求分析阶段（1-2 个月） o 收集与分析医院现有的工作流程、患者数据和临床决策 过程。 o 通过访谈、问卷调查等方式，识别主要的痛点和改进需 求。 2. 技术准备阶段（2-3 个月） o 选择合适的 AI 生成式大模型，进行初步的技术评估和选 择。 o 与技术团队协作，完善数据准备，包括数据清洗与标 方法可以有效管理风险，并确保各个环节都能按照预定计划推进。 阶段一：需求分析与可行性研究 这一阶段将首先进行需求分析，确定医疗机构及其主要利益相 关者在 AI 生成式大模型方面的具体需求。通过访谈、问卷调查等 方式，我们将收集相关数据，确保充分理解潜在用户的期望和痛 点。此外，还将进行可行性研究，以评估技术、资源和法规的适应 性。 可交付成果：  完成需求分析报告  可行性研究报告 更好地实现 预期目标。以下是一些关键的改进措施建议： 首先，项目启动前应进行充分的需求调研与分析。这包括但不 限于对目标用户群体的深入理解、痛点的识别以及现有医疗流程的 全面评估。通过组织问卷调查、访谈以及实地观察等手段，可以获 取重要的数据支持，确保项目开发出符合实际需求的功能。 其次，在模型的训练过程中，提高数据的质量和多样性至关重 要。应优先选择具有代表性的、经过标注的数据集，并进行数据增

大模型的实施步骤与方案中，首先需 要进行全方位的需求分析与系统评估，以确保充分理解相关部门和 用户的实际需求。此步骤的关键是明确 AI 模型的具体应用场景， 例如智能调度、故障预测、客流分析等。通过问卷调查、访谈和数 据审核等方式，确定优先级高的应用场景。 接下来，基于需求分析的结果，进行数据采集与预处理。这一 阶段需要对原始数据进行质量检查，确保数据的准确性和完整性。 常见的数据来源包括历史运营数据、传感器数据、监控视频等。在 通过以上调研与分析步骤，项目团队能够确保获取全面且真实 的需求信息，为后续的 AI 模型设计、开发与实施奠定坚实的基 础。 需求调研收集的关键数据示例包括： 调研方法 数据类型 描述 问卷调查 定量数据 收集用户对不同功能的需求程度 深度访谈 定性数据 理解用户在实际操作中的痛点 历史数据分析 历史记录 编制出过往的故障与维护记录 在调研的过程中，项目团队还应持续关注行业内的最新技术发