美图数据中台建设实践 陈满意 - 高级技术经理 目录 01 02 03 04 数据服务 数据中台 中台 数据平台 初期痛点 基础建设 数据治理 服务建设 总有一款美的产品你感兴趣

.......................................................................................97 4.2.3 用户满意度调查................................................................................................ 够预测食材需求并生成采购建议，从而减少浪费和提升供应链效 率。 此外，DeepSeek 大模型还能够帮助餐饮企业实现精细化的顾 客关系管理。通过对顾客反馈的智能分析，系统可以快速识别顾客 的满意度，并生成针对性的改进建议。同时，模型还可以支持多渠 道的互动，例如通过智能客服系统实时解答顾客的疑问，提升顾客 的服务体验。 总的来说，DeepSeek 大模型的引入不仅能够解决餐饮行业当 加智能化的解决方案。DeepSeek 大模型作为一种先进的人工智能 技术，具备强大的数据分析、自然语言处理和图像识别能力，可以 广泛应用于餐饮服务的各个环节。 餐饮行业的运营效率和服务质量直接影响到顾客的满意度和企 业的盈利能力。传统的餐饮服务模式依赖于人工操作，容易因人为 因素导致失误，并且难以应对高峰期的大规模客流。此外，消费者 的个性化需求，如特殊饮食要求、口味偏好等，往往难以通过传统 方式得到精准满足。DeepSeek

、对养老机构、服务商（个人）监管 平台可对各类养老服务机构、护理院、社会服务商（个人）等的服务情况统计、 分析一目了然监管服务机构的服务情况。 服务质量 服务响应时间 服务时间 收费数额 市民满意度 服务行动轨迹 3 、对服务经费进行监管 B 一旦出现经费支出不符常理 ，就会出现报警； D 可按地区、单位、行业随时监管经费支出情况； A 每一笔费用均有记录、备案 ，有据可查； 服务质量 响应时间 市民满意度 社会服务联盟体 四、监督管理 严格考核评价 规范服务行为 滚动淘汰机制 2 、 服务机构考评 提高服务质量 保障老人权益 收 费 数 额 服 务 质 量 响 应 时 间 服 务 内 容 市 民 满 意 度 四、监督管理 3 、 服务人员考评 地图平台实时监控服务人员服务轨迹 我公司始终将“客户的满意才是我们的成功”作为追求 ，客户满意一方面来自对工程质量的满意 ，客户满意一方面来自对工程质量的满意 ，更 重要的是今后长时期的售后服务满意度。 为此 ，我公司坚持提供全面、 完善的售后服务和支持。 提供软件技术支持 （包括数 据维护 、 数据修复 、 系统出 错等的免费维护） 。 用户操作错误引起系统故障问 题或数据出错， 我公司提供 软件的数据维护 、 数据修复。 提供软件安全解决方案， 帮 助用户尽量降低或避免因为外 部因素造成的不利影响。 电 脑 的 操 作 系 统 不

特别希量海对我们的工多堤出意见与建识，可将意见与此表一起返圆， 3. 为毕重地的意足及保证此次明空的事 观 性与公信力，请想格填妇的 未格 反塘至调查人员。 客户满意度调查问卷 尊 收 的 客 户 ： 首先，对千您入驻以来对我们工作的太力支持，淡们深表途意 ! 为提高此们圆区的管理水平，改进我们的工作，网时为您提慎更高品质的 原务，热 请您在百忙 之中 填写此 8. 为尊重您的意见及保证此次调查的事 见 性与公修力，请您势填好的 感反 游里调量人质 回 区 服 务 人 员 的 服 务 患 魔 来 电 正 血 ， 客户满意度调查问卷 尊 啦 的 客 户 ： 首先，对子海入融以来对我们工作的大方支持，我们深去附意 ! 为提画我们国区的管理水平。改进我们的工部，同时 助您 提供更高品盾的 服务，易 请您在百忙 之中 与此燕一超返回 也可以任何方式肉我们提出，我们期神您的画想 ； 3, 为非重您的意见及保证此次调查的客观性与公信力。请爆将瞑好的 教 兽反馈蛋调查人员， 客户满意度调查网卷 尊 顺 的 客 户 ： 首先，对千您人胜以来对我们工作的大方支情，我们深表诣意 ! 为提高使们围区的管理水平。改进流们的工惨，网时为地提供更高品原的 原务，热清您在百忙之中 端写此

.........................................................................................84 9.3 客户满意度提升................................................................................................ 数据处理时间（小时） 10 2 80% 错误率（%） 5 0.5 90% 报表生成时间（小时） 8 1 87.5% 通过以上方案的实施，金融银行的核算效率将得到显著提升， 不仅能够降低运营成本，还能够提高客户满意度，为业务的持续增 长提供有力支持。 2.2 降低人工错误率 在金融银行的核算流程中，人工操作错误是影响核算准确性和 效率的主要因素之一。传统的手工核算方式依赖于人为判断和数据 录入，容易 为提升用户体验，建议定期举办用户交流会，邀请典型用户分 享操作经验及优化建议，促进用户之间的互动与学习。同时，通过 数据分析监测系统的使用情况，识别高频问题及用户痛点，及时调 整培训内容和支持策略，确保系统的稳定运行和用户的持续满意 度。 7.1 用户培训 在引入 DeepSeek 应用方案后，为确保金融银行核算流程的顺 利过渡，用户培训是至关重要的一环。首先，针对不同用户群体的 需求，培训将分为三类：基础用户、高级用户和管理层用户。基础

万元。目前拥有 25 家子公司，连锁门店广泛分布 于浙江、江苏、安徽、山东、湖南等地，门店数量近 4500 家。坚持“以人为本”的经营理 念，把“便民、利民”作为经营宗旨，以“商品丰富、物美价廉、顾客满意、便民利民”为 经营目标。在运营过程中遇到一些挑战： 1. 便利店痛点：零售店“人工贵、招人难、守店累”，如何解放人工成本是当务之急，且 营业时间非 24 小时制，压缩夜间利润，增加营业时间，意味着营收增加。 抗等在内的 12 类健康标签体系。这一战略不 仅顺应健康消费趋势，更将健康从政策理念转化为可落地的商品标准和购物体验，通过商 品精选、场景升级、数字化赋能等一系列创新，提升消费者的决策效率与购物满意度。在 这一过程中，天虹旗下灵智数科与汉朔科技作为天虹的数字化合作伙伴，共同构建了从前 端触点到后端系统的全链路数字化能力，推动健康零售的创新实践落地。三方在健康消费 场景的数字化协同创新实践，也成功入选“2025 系统上线后成效显著，自 5 月上线四个月时间，已收获真实客户反馈 438 条，并催生 具体运营优化。一是效率提升。平均响应时间从小时级缩短至 15 分钟内，处理效率提升 50% 以上，客户满意度达 95%。二是精准优化。数据驱动服务改善。例如，根据反馈优化母婴 室陈设、服务台布局、精准调整商场空调温度。在合家福超市，一例生鲜标签质疑在 2 分 钟内得到现场响应，体现极致效率。三是降本增效。流程的自动化与线上化减少内部沟通

的运输方式，具有快速、高效的特点。依据一些市场数据，预计到 2025 年，无人机在物流配送中的市场规模将达到数百亿美元。通 过建立无人机配送网络，企业可以在短时间内完成商品送达，提高 客户满意度，降低运营成本。 在监测领域，无人机被广泛应用于环境保护和灾害监测。通过 装载高分辩率的相机和传感器，无人机能够进行空气质量监测、水 体监测和森林火灾监测，为环境保护提供及时的数据支持。与此同 续改进教学质量和实现自我提升。与此同时，提供更多的进修和学 习机会，如资助教师参与国内外学术交流和培训。 为了确保上述措施的有效实施，可以采取以下的评估与反馈机 制： 1. 每学期对培训课程进行满意度调查，获取教师的反馈； 2. 设置培训效果评估标准，包括教学评价、学生的学习成果等； 3. 定期召开教师发展研讨会，检讨培训的有效性与计划的调整。 通过上述措施，教师不仅可以增强专业知识，也能不断提升教 用于偏远乡村或交通不便的地区，实现了物流的全面覆盖。 在城市配送的案例中，无人机的快速反应能力已被证明：  配送效率：平均每个配送点的配送时间缩短 60%。  成本降低：人力资源节省达 25%。  顾客满意度：满意度提高至 90%以上。 再者，在基础设施监测与维护方面，低空经济同样展现出广阔 的应用前景。通过无人机对高压电线、桥梁、管道等基础设施进行 定期巡检，可以有效降低人工检查带来的风险，并提高巡检的频率

.....................................................................................190 14.2.2 服务满意度调查................................................................................................ 共服务领域的重要工具。传统语音服务存在响应速度慢、语义理解 能力有限、多语言支持不足等问题，尤其在博物馆、景区、政务大 厅等场景中，难以满足用户对个性化、实时性及高准确率的需求。 据统计，2023 年国内公共服务领域的语音服务满意度仅为 62%， 其中 43%的投诉集中在语义误解和交互延迟上。 为突破这一瓶颈，本项目基于 DeepSeek 大模型构建智能语音 讲解系统，旨在通过先进的自然语言处理技术提升公共服务的智能 Accuracy（意 图识别准确率）从 82%提升至 94%，Entity F1（实体抽取）从 76%提升至 89%。 - 在线 A/B 测试：通过流量分流（5%线上请求）验证效果，微调模 型相较通用模型的用户满意度（CSAT）提升 12 个百分点。 最终部署时采用模型蒸馏技术，将教师模型（67B）压缩为学 生模型（13B），在保持 95%性能的前提下，推理速度提升 3 倍， 完全满足公共服务场景的并发需求。

智慧城市 的建设。 在实际效果评估中，实施后的信号灯优化方案应通过分析车流 量的变化、交通事故发生率的减少及居民出行满意度的提升来进行 量化评估。例如，某城市在实施优化策略后，某些路口的平均通行 时间减少了 20%，交通事故发生率降低了 15%，居民的满意度调 查显示满意率提高至 80%以上。 总结而言，交通信号灯的优化是智能交通系统中至关重要的一 环，切实可行的方案不仅可以提升路口的通行效率，还可以优化整 更加科学、系统的应急管理支持。 在车辆、人员、设施等资源的有效联动下，事件响应联动机制 不仅能够提升应急管理的实时性与有效性，还能在全面提升道路交 通安全水平的同时，增强公众出行的安全感和满意度。 2.3 交通预测分析 在智能交通管理系统中，交通预测分析是关键环节，其主要目 的是通过数据驱动的方法对交通流量、拥堵情况及其它相关交通参 数进行准确预估，以便于优化交通资源配置，提升交通管理效率。 在自动驾驶技术的应用中，驾驶习惯学习是实现个性化驾驶体 验和优化自动驾驶系统的重要方面。通过对驾驶习惯的深入分析， 系统能够识别和适应特定驾驶员的行为模式，从而提高安全性和舒 适性，增强乘客的信任感与满意度。 驾驶习惯学习主要包括对驾驶员行为的数据采集、分析与建 模。首先，自动驾驶系统通过车载传感器（如加速度计、陀螺 仪、GPS 等）进行数据采集，这些传感器能够实时记录车辆的运动 状态和驾驶环境的信息。具体采集的数据包括：

上；其次，建立动态客户画像系统，通过模型自动提取交互记录中 的消费偏好、投诉倾向等 20+维度特征；最后，打造智能工作流引 擎，使销售线索响应时间从平均 4.3 小时缩短至 15 分钟以内。项 目成功实施后，预计可为企业带来客户满意度提升 40%、销售转化 率提高 25%的直接效益。 关键数据对比： | 指标 | 传统 CRM 水平 | 目标水平 | 提升幅 度 | |———————|————|———–|———| 人时。以下是关键效益指标的量化对比： 指标项 现状基准 目标值 提升幅度 客服响应速度 8 分钟 3 ≤ 分钟 62.5% 销售转化率 18% 27% 50% 工单处理效率 15 件/人天 22 件/人天 46.7% 客户满意度(CSAT) 82 分 89 分 8.5% 技术实现路径采用模块化部署策略，第一阶段完成对话引擎与 知识图谱的对接，6 个月内实现基础功能上线；12 个月周期内通过 迭代训练使模型在垂直领域的准确率达到行业领先水平。成本效益 DeepSeek 大模型后，自动回复与工单处 理能力将实现质的飞跃。通过自然语言处理技术，系统能够理解客 户咨询的上下文意图，自动生成精准回复，同时根据问题复杂度智 能分配工单，显著提升服务效率与客户满意度。 核心功能实现路径如下： 1. 意图识别与分类 DeepSeek 模型通过分析客户输入的语义特征，自动识别问题 ” ” ” ” 类型并打标。例如，将 发票怎么还没到 归类为 物流查询 ，