效率。二是智能运 营数据洞察，深度学习算法与大数据分析融合，人工智能能够深入 分析历史生产数据并实时监控生产流程信息，通过洞察和统管各环 节的数据，对生产活动进行规划、组织、协调和控制。特别是大模 型技术，让生产经营数据按需洞察成为可能，不同于传统的数据库 25 检索方式，大模型可以让用户以按需的方式实时洞察生产经营数据， 从而降低数据洞察门槛和提升企业决策效率。三是知识管理，依托 1：中国巨石应用大模型实现交互式生产数据分析洞察。 中国巨石股份有限公司是专业玻璃纤维制造商，其生产工厂在实 现了数字化和信息化后，面对海量的生产数据，对数据洞察的需 求更加迫切。传统的生产场景中，需要专人制造上百张动态报表 来分析生产情况，但仍然很难涵盖管理者的全部需求。 巨石将基 于工业大模型的产品结合工业软件打造智能生产制造数据分析方 案，实时获得海量生产数据的深度洞察，其支持多种格式的数据 服务质量，增强企业在市场中的竞争力。 （四）产品服务环节 27 人工智能赋能制造业产品服务环节，帮助提供定制化服务、提 高售后效率。一是客户数据分析，通过深度学习和数据挖掘技术， 27 能够从海量的客户交互数据中提取洞察，分析客户行为模式和偏 好， 为企业提供精准的市场细分和个性化服务策略。二是智能产品 营销 服务，依托大数据分析建立用户画像，通过客户历史数据分析 建立 用户画像，为客户提供个性化的产品推荐或定制服务，增加客

价值的数据资产和数据产品。 然而，由于数据来源、类型、规模以及流通和展现形式的多样性，要求提供多样化的数据开发工具进行支撑，包 括统一的数据服务门户和智能化数据分析工具。 可视分析 实时监测 智能洞察 智能问数 动态分析 推理预测 融合场景 统一数据服务门户 图 12 智能 BI 体系架构 · 统一数据服务门户 传统工具在设计时通常只关注各自领域和阶段的数 智能数据分析功能架构 开展智能数据分析时，将数据可视化与 AI 问答相结 合，实现智能化的数据分析与洞察。在企业运营中，能 够实时分析销售数据与市场趋势，生成动态的可视 化报告，并通过自然语言交互提供业务建议。这种 技术不仅提升了数据分析的效率，还为企业决策提 供了更加直观的支持。 智能数据洞察提供可视、实时、易用、安全的企业智 能分析数据服务，以最自然高效的方式获取业务见 解，支撑业务实时高效决策。适配云上云下多种数 户只需提出分析需求，agent “ 智能化完成数据到洞察报告的端到端流程，将传统 提需求 - ” 等开发 的天级周期压缩至 “ ” 分钟级，真正实现了 所思即所得 。 Data Agent 是指用户可以通过生成式 AI 技术，灵活构建自己的对话式数据助手，通过自然语言交互的方式获取 对应数据，并生成各类可视化报表和洞察报告。实现从原始数据到生成洞察报告的端到端智能化处理，加速数 据价值释放。 27

.......................................................................................18 2.2.2 客户洞察深度................................................................................................. 和机器学习的飞速发展，企业开始寻求更为智能和高效的 CRM 解 决方案。在这一背景下，引入 DeepSeek 大模型作为 CRM 的核心 技术，不仅能够提升客户互动的质量，还能通过数据驱动的洞察优 化营销策略和客户服务。 DeepSeek 大模型的优势在于其强大的数据处理能力和精准的 预测分析。通过整合多源数据，包括客户行为数据、交易历史、社 交媒体互动等，DeepSeek 能够生成全面的客户画像，帮助企业更 少人工客服的负担，同时提高服务效率。 - 情感分析：识别客户在 沟通中的情感变化，帮助企业及时调整策略，避免潜在的服务风 险。 此外，DeepSeek 大模型还具备强大的数据处理能力，能够实 时分析海量的客户数据，生成有价值的洞察，为企业的决策提供支 持。例如，通过对客户反馈的分析，企业可以发现产品或服务的潜 在问题，及时进行优化。同时，模型还能够预测客户的行为趋势， 帮助企业制定更具前瞻性的营销策略。 为了确保模型的高效运行，DeepSeek

170 1. 项目背景与目标 在当前数字化转型的浪潮中，客户关系管理（CRM）系统已成 为企业提升客户服务效率、优化销售流程的核心工具。然而，传统 CRM 系统普遍面临数据处理能力有限、客户洞察深度不足、响应 效率低下等问题。例如，某零售企业 CRM 系统每月需处理超过 50 万条客户咨询，但仅能通过预设标签进行简单分类，导致 30%的潜 在商机因未能及时识别而流失。与此同时，大语言模型技术的突破 求，传统系统暴露 出多个关键瓶颈。典型 CRM 系统通常包含客户信息管理、销售漏 斗跟踪、服务工单处理等基础模块，但数据分析深度不足，超过 68%的企业反馈系统仅能提供历史数据统计，缺乏预测性洞察。在 客户交互层面，约 42%的坐席人员需要同时打开 5 个以上子系统才 能完成客户画像构建，操作效率低下直接导致平均响应时间延长至 6.8 分钟。 主要技术挑战集中在以下方面： - 数据 时触发扩容 3. 应用场景规划 在 CRM 系统中接入 DeepSeek 大模型的应用场景规划需围绕 客户生命周期管理展开，覆盖从获客到售后服务的全流程。以下是 核心场景的详细实施方案： 智能客户洞察与分层 通过大模型分析客户历史交互数据（通话记录、邮件、工单），自 动生成客户画像标签体系。例如，对电商行业客户可提取购买偏好 “ ” “ （如 高客单价数码产品倾向者 ）、服务敏感度（如 物流时效敏感

逐渐成为企业提升效率、优化决策和增强竞争力的关键策略之一。 商务 AI 智能体作为一种集成先进算法和数据分析能力的工具，不 仅能够自动化处理复杂的业务流程，还能通过深度学习和大数据分 析提供精准的商业洞察。因此，设计一套切实可行的商务 AI 智能 体应用服务方案，对于企业在数字化转型中保持领先地位显得尤为 重要。 首先，商务 AI 智能体的核心优势在于其能够通过自然语言处理 （NLP）和机器 业务流程自动化：通过 AI 智能体自动处理重复性高、规则明 确的任务，如订单处理、库存管理和财务核算，降低人工成本 并减少错误率。  智能决策支持：利用机器学习和大数据分析技术，从海量数 据中提取有价值的商业洞察，协助管理层制定更科学的战略决 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 整合自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、数据分析等多种 技术，为企业提供智能化的服务支持。商务 AI 智能体不仅能够自 动化处理日常任务，还可以通过深度学习和大数据分析，为企业提 供精准的商业洞察和预测。 在实际应用中，商务 AI 智能体可以广泛应用于客户服务、市 场营销、供应链管理、财务管理等多个领域。例如，在客户服务 中，智能体可以通过聊天机器人实现 24/7 的在线支持，快速响应

深度学习等，这些算法能够自动识别数据中的模式和趋势，预测未 来的市场走向。此外，DeepSeek 还能够通过自然语言处理技术， 理解和分析非结构化数据，如客户反馈和市场新闻，从而为银行提 供更全面的市场洞察。 DeepSeek 的云计算平台采用了高性能的计算资源，保证了数 据处理的速度和效率。通过云计算的弹性扩展能力，DeepSeek 能 够根据数据处理的需求，动态调整计算资源的配置，确保在处理高 另外，金融银行在进行核算时，通常需要对大量数据进行分析 和预测，以支持决策制定。因此，DeepSeek 的应用方案应具备高 级的数据分析功能，能够通过机器学习和数据挖掘技术，从海量数 据中提取有价值的洞察。这包括但不限于：风险评估、趋势预测、 客户行为分析等。 为了进一步优化资源分配，DeepSeek 的应用方案还应具备智 能调度和资源管理功能。通过对核算任务的分析，系统能够自动分 配资源， 例如，用户可以通过索引快速查找某段时间内的所有交易记录或某 个客户的账户变动情况。 数据分析与挖掘模块则利用机器学习和大数据分析技术，对清 洗和存储后的数据进行深度挖掘，为银行提供有价值的洞察和决策 支持。该模块可以应用聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等 多种算法，识别潜在的风险点、优化核算流程、预测客户行为等。 例如，通过分析历史交易数据，系统可以预测未来的资金流动趋 势，帮助银行更好地进行资金调度和管理。

提取访问关系信息； 能够解析常见的应用层协议，能够识别通讯数据的具体内容。 2.3.3.4 沙箱检测 通过部署沙箱检测系统为警务应用提供降低未知威胁和针对性攻击风险所需的全网范 围的可见性、洞察力和控制力。通过实时监测和动态分析技术，提供侦测、发现、和抵抗 这 些攻击所需的深入分析和行动情报。 沙箱检测系统集成网络封包、应用内容、文件过滤、 云 计算安全、动态模拟分析等多种检测引擎，可以在威胁生命周期的各个阶段，识别标准 能够解析常见的应用层协议，能够识别通讯数据的具体内容。 沙箱检测 19 新一代信息网安全方案设计 通过部署沙箱检测系统为警务应用提供降低未知威胁和针对性攻击风险所需的全网范 围的可见性、洞察力和控制力。通过实时监测和动态分析技术，提供侦测、发现、和抵抗 这 19 新一代信息网安全方案设计 些攻击所需的深入分析和行动情报。 沙箱检测系统集成网络封包、应用内容、文件过滤、云 计 能够解析常见的应用层协议，能够识别通讯数据的具体内容。 23 新一代信息网安全方案设计 沙箱检测 通过部署沙箱检测系统为警务应用提供降低未知威胁和针对性攻击风险所需的全网范 围的可见性、洞察力和控制力。通过实时监测和动态分析技术，提供侦测、发现、和抵抗 这 些攻击所需的深入分析和行动情报。 沙箱检测系统集成网络封包、应用内容、文件过滤、 云 计算安全、动态模拟分析等多种检测引擎，可以在威胁生命周期的各个阶段，识别标准

做更好的决策  前瞻性的解决问题  更高效地行动 我们对于城市综合运行管理应急联动指挥平台解决方案，在架构方式与智慧的地球更透 第16 页 彻的感应和度量、更全面的互联互通、更深入的智能洞察主题相协调方面做了更深层次的研 究和应用探索，如图所示。 图 4.1-1 应急指挥平台综述  更透彻的感应和度量：基于传感器的系统将我们的可视性扩展到现实世界的交通、 公用事业、水资 源。  更全面的互联互通：事件处理软件从传感器输入的原始数据流提取业务相关事件， 与此同时，集成中间件将这些事件置于所需的业务背景之下，实现对现实世界运行 系统实际行为的全新洞察。  更深入的智能洞察：可视化配合业务规则及分析的运用，可以优化这些运作系统。 不管是改善交通流量，最大化使用水电公用事业，还是在这些基础城市进程中实现 创新，都能用到。 在城市综合运行管理应急联动指挥 减少向上游发送事件请求进一步处理所占带宽。更全面的互联互通层面通常根据接近实时的 处理约束添加事件服务，这些服务将传感器输入与业务相关事件一一对应，建立本地分析和 特定领域数据模型来完成事件的关联、存储、规则触发等工作。更深入的智能洞察层面在更 广范围内处理业务相关事件，往往通过某个基于 SOA 的模型与多个遗留应用程序及资产管理 系统进行交互。该层面通常还包括面向人员的各种功能，通过可视化、仪表板与工作流程编 排来实现。

在组合中分 散风险。 - 风险指标：如 VaR（风险价值）、最大回撤等，用于评 估组合的潜在风险。 通过上述步骤，DeepSeek 系统不仅能够高效处理海量数据， 还能从中挖掘出有价值的洞察，为投资者提供更加精准的资产配置 建议。 4.1.1 数据源的选择 在资产配置规划中，数据源的选择是至关重要的一步，直接决 定了后续分析的质量和决策的准确性。DeepSeek 应用方案中，数 据 自身的风险偏好和投资目标，灵活调整分析参数，获得更加符合自 身需求的建议。 4.2.1 市场趋势分析 在资产配置规划中，市场趋势分析是至关重要的一环，它能够 为投资者提供未来市场走势的洞察，从而优化资产配置策 略。DeepSeek 通过其强大的数据处理和机器学习能力，能够从海 量历史数据中提取有价值的市场趋势信息，并结合当前市场动态， 提供精准的趋势预测。 首先，DeepSeek 通过集成先进的智能技术，能够显著提升投资决策的精准性和效 率。首先，DeepSeek 的深度学习算法能够处理和分析海量的市场 数据，包括历史交易数据、市场趋势、经济指标等，从而提供更加 全面和深入的市场洞察。这种数据驱动的决策过程减少了人为偏见 和错误，使得资产配置更加科学和合理。 其次，DeepSeek 方案的应用能够实现资产配置的动态优化。 通过对市场实时数据的持续监控和分析，系统能够及时调整资产组

更加个性化和有效的服务。情感分析技术基于自然语言处理 （NLP）和深度学习算法，能够从客户的文本或语音中提取情感信 息，如积极、中性或消极情绪。这种技术不仅可以提升客户体验， 还能为银行提供有价值的洞察，帮助优化服务流程和产品设计。 首先，情感分析可以通过对客户在聊天、邮件或电话中的语言 特征进行实时分析，判断其情感倾向。例如，当客户在咨询账户问 题时表现出焦虑或不满情绪，系统可以自动触发相应的处理流程， 构，集中存储结构化、半结构化和非结构化数据。通过数据湖，可 以灵活地应用不同分析工具和技术，挖掘数据价值，为金融决策提 供支持。 通过上述策略的实施，金融银行能够在保证数据安全和合规性 的同时，提升数据处理效率和业务洞察力，从而在竞争激烈的金融 市场中保持领先地位。 4.2 模型开发与训练 在模型开发与训练阶段，首先需要明确业务目标和数据需求。 通过与业务部门的深入沟通，确定模型的应用场景和预期效果，如 低交易的中间成本和风险，同时提高交易的可追溯性和不可篡改 性。 大数据技术的进一步发展也将为 DeepSeek 带来更多的应用场 景。通过对海量数据的实时处理和分析，DeepSeek 能够提供更加 全面和深入的客户洞察，帮助银行更好地理解客户需求，优化产品 和服务。此外，大数据技术还可以用于风险管理和合规监控，通过 实时分析和预警，帮助银行及时发现和应对潜在风险。 云计算技术的普及将为 DeepSeek 的部署和扩展提供更大的灵