项目编号： 企业智慧 CRM 平台重构设计建设项 目 实 施 方 案 1 / 661 目录 第 1 章 项目背景...............................................................4 1.1 需求提出............................................................ 构造新一代运营商领先的数字化运营平台，业务支撑随需而动，向内外部客户 都能提供极致的客户体验,满足未来 5 年以上的市场营销与服务要求。 根据集团《新一代数字化运营平台 3.0 规范》的要求，企业正式启动数字 化运营平台重构工作。在技术方面，规划了“平台+应用”的架构模式，构建云化 数字化运营平台，基于通用的分布式技术平台，按业务聚合特征构建应用能力 中心。在业务方面，企业结合本省实际制定了业务蓝图及演进策略。 目前企业的 平台承载，经过十余年的运行，Siebel 平台的技术架构已经难以支撑战略转型大背景下的电信业务的快速发展，同时 4 / 661 无法满足集团规范刚性落地要求和企业业务蓝图的演进实施要求。 CRM 重构共分三阶段实施完成:  第一阶段从 2018 年 1 月至 2018 年 10 月，主要工作完成 PaaS 组件管 理模块搭建，完成存量经营自动化销售流程、全产品线产销品管理能 力、政企客户关系管理；

.............................03 1.2 我国智慧城市建设进入全域数智化转型新阶段 ....................... 07 1. 智慧城市建设开启体系重构、质效提升新篇章 ....................................................07 2. 智慧城市是推进数字中国建设的综合载体和展示窗口 ........ AI 芯片的突破更使得训练百亿参数大模型成为可能，直接推动了 ChatGPT 、Sora 等生成式 AI 的爆 发。AI 芯片的快速发展已成为推动全球科技变革的核心引擎，其意义远超硬件迭代本身，深刻重构了算力供给模 式、产业竞争格局与社会智能化进程。 语言大模型技术不断取得新突破 在大数据、大算力加持下，大模型逐渐实现从单任务智能到可扩展、多任务智能的跨越。据国际知名人工智能 研究机构 OpenAI 02 AI 发展经历了三次峰谷，正在向人机协同为特征的具身智能 3.0 时代前 进。大模型正在推动知识表示和调用 “ 方式升级，改变未来数字发展的底层逻辑，通过 大模型+ ” 知识库 的方式重构传统数字化应用、赋能千行百 AI Agent 成为人机交互和产业应用的关键载体 AI Agent 依托大模型在感知、认知、推理等方面的优势能力，结合智能体工具调用、智 能体工作流、智能体人 机

理赔效率 作为选择保 险公司的关键指标之一。 在此背景下，人工智能技术为理赔业务优化提供了新的可能 性。DeepSeek 大模型凭借其多模态理解、自然语言处理和复杂决 策能力，能够从以下维度重构理赔流程：首先，通过自动化单证识 别与核验，将材料初审时间从小时级缩短至分钟级；其次，基于历 史数据与规则引擎的深度学习模型，可实现对理赔案件的智能分级 与风险预判，准确率可达 92%以上；最后，通过动态生成个性化沟 模式的能力，而传统规则库每季度更新的机制已明显滞后。与此同 时，监管层对理赔时效的考核标准逐年提升，《保险服务质量指 数》将车险 72 小时结案率纳入核心指标，2024 年达标线已上调至 92%。行业亟需通过 AI 技术重构作业流程，在合规前提下实现精 度与速度的突破。 1.2 DeepSeek 大模型的概述与优势 DeepSeek 大模型作为新一代通用人工智能基座模型，凭借其 千亿级参数规模和行业领先的语义理解能力，为保险理赔业务智能 +17% 欺诈识别覆盖率 60%（规则引擎） 92%（模型+规则） +32% 日均处理能力 500 件/人天 3000 件/系统 6 倍 客户投诉率 12.5% 4.8% -7.7% 实施该方案将重构理赔价值链：前端通过 OCR+语音识别实现 7×24 小时无间断受理，中台依托知识图谱构建涵盖 3000+医疗条 款、5000+事故场景的决策树，后台通过联邦学习在数据隔离前提 下实现跨机构风

锡 2023 年全球保险业报告，78%的保险公司将数字化转型列为战 略优先级，但实际完成核心系统改造的企业不足 35%。这种差距主 要源于三个维度的需求矛盾： 首先，客户行为变化催生服务模式重构。互联网原住民群体更 倾向于数字化交互，其保险产品线上咨询率已达 62%（中国银保监 会 2023 年数据），但行业平均线上转化率仅为传统渠道的 1/3。 这暴露出三个关键痛点：①传统人工服务响应速度平均超过 小时 | <1 小时 | 6.5x | 这种转型需求呈现出明显的技术传导路径：前端需要构建智能 交互层解决服务可及性问题，中台必须建立统一的数据资产中心打 破信息孤岛，后台则需通过 AI 重构核心业务流程。具体表现为： ①对话式交互需支持保险专业术语 90%以上的准确理解；②承保决 策引擎要能在 500ms 内完成多维度风险评估；③理赔自动化系统 需实现医疗票据等非结构化数据的 85%+识别准确率。 验 72 小时 4 小时 78% 客户异议处 理 48 小时 实时响应 85% 优化重点包括： - 建立智能体与核心业务系统的双向校验机制，在保全变更等关键 节点设置三重确认规则 - 重构工单分配逻辑，将简单咨询（占总量 67%）自动路由至智能 体，复杂案件通过 NLP 识别后优先分配专家坐席 - 植入动态监控看板，对智能体处理的每笔业务进行合规性扫描， 异常数据自动触发人工复核

现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 57%，同时将异常交易检出率提升 31%。这种提升不仅来自算法优 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 样和规则引擎，效率与覆盖率难以平衡。以某国际会计师事务所的 实践为例，其年度审计项目中，仅财务报表科目核对环节就需投入 超过 2000 人天，且人工错误率高达 3%-5%，而 AI 技术的成熟为 流程重构提供了可能。 审计智能化的核心痛点可总结为以下三点： 1. 数据异构性：企业 ERP、银行对账单等数据源格式差异大，预处 理消耗 40%以上工时 2. 规则迭代滞后：现行审计准则每年更新，但人工维护的检测规则 15-20%的速度递增（PwC 行业基准数据），但审计质量关键指标 却呈现下降趋势。监管处罚案例中，有 83%涉及传统方法未能识别 的数字化风险（SEC 2021-2023 年处罚分析）。这迫切需要通过智 能体技术重构审计作业模式，将人类专业判断与机器处理能力有机 结合。 2.3 构建智能体提效方案的核心目标 构建智能体提效方案的核心目标是通过深度集成 DeepSeek 的 先进 AI 能力，解决审计行业在效率、精度和合规性方面的关键痛

理时效整体提升 40%，群众满意度调查得分提高 25 个百分点，打 造可复制的政务智能化标杆案例。 1.3.1 提升政务处理效率 通过 DeepSeek 智能体的深度集成，政务系统将实现业务流程 的自动化重构与智能化升级，核心目标为将传统人工处理环节的效 率提升 40%-60%。具体实施路径包括： 1. 高频事项自动化处理 部署智能体完成 5 大类 23 项标准化政务流程的无人值守操作， 覆盖占比达 对于复杂问题的协同处理，采用可视化流程跟踪： 每周五召开跨部门问题复盘会，重点分析三类情况：重复发生 的问题、解决方案被驳回两次以上的问题、涉及流程缺陷的问题。 技术团队需准备改进措施报告，包括代码重构建议、自动化测试用 例补充清单、监控指标优化方案等具体可执行项。所有问题处理记 录自动归档至知识库，作为后续智能体训练的数据素材。 6. 测试与验证 在测试与验证阶段，需通过多维度评估确保智能体在政务系统 68.8 % 模型推理耗时 980 320 67.3 % 数据查询耗时 805 210 73.9 % 系统吞吐量 (QPS) 120 450 275 % 针对结果格式化环节，我们重构了 JSON 序列化流程： 最终通过以下工程措施确保优化效果可持续： - 建立动态熔断 机制，当响应时间超过阈值时自动切换降级方案 - 部署 APM 监控 系统，实时跟踪 50 个关键接口的耗时构成

及时的统计分析、多层次的查询对账功能、包括网上查询在内的多渠道方便灵 活的查询方式、新型的增值业务的管理功能，满足了仓储管理、经营决策的要 求，成为企业其营销和发展的利器。仓储信息化管理系统整合了物流组织体系， 重构仓储管理模式，有效地降低了运营成本，取得了明显的经济效益，同时也 赢得了客户的尊敬与信赖。 在现有仓储环境的基础上，信息网络的建设和信息技术的应用，将使仓储 增值业务水平进一步提高，有效地将各操作环节合理对接，并使综合物流业务

4.数据融合 SFM 算法是一种基于各种收集到的无序图片进行三维重建的离线算法。在 进 行核心的算法 Structure-From-Motion 之前需要一些准备工作，挑选出合适 的图 片。三维重构算法得看试用的是什么传感器，如果是双目相机，一般是极 线几何 加视觉特征配准的算法，优化就是 Bundle Adjustment; 如果是单目相 机，较早 的有 PTAM,DTAM,, 近几年就是 没法做稍大场景的重建以及重建精度不高。3D 重构算法可以描述为当给定某 个 物体或场景的一组照片时，在一些假定条件下，比如物体材料，观测视角和 光照 环境等，通过估计一个最相似的 3D Shape 来解释这组照片。一个完整的 3D 重构 流程通常包含以下几个步骤： 1. 收集场景图片 2. 计算每张图片的相机参数 3. 通过图组来重构场景的 3D shape 以及对应的相机参数 4. 有选择的重构场景的材料等

满足需要，只能通过有限的数据对空间对象进行整体猜想和控制， 空间对象呈现灰色状态。随着时间推移，确定性信息不断加入使得 空间对象由灰色状态不断向白色状态转移，这种变化引起了 GIS 数 据模型的局部或全部重构。我们提出灰色地理信息系统（ Gray Geographic Information System，简称 GGIS）的概念。GGIS 能 够分析和处理灰色空间数据的时空变化，动态修正和快速更新空间 ，如从矿 区、到采区、到水平到工作面，数据形成了若干层次。这些数据的 71 数字化矿山（自动化监控、三维综合管理平台）方案 连通、包含等拓扑关系随着开拓不断在空间上进行扩展，拓扑关系 需要重构或者更新。空间实体间的拓扑关系相当复杂。GGIS 自动生 成复杂拓扑关系，利用拓扑组织有效减少数据存储量，利用拓扑进 行空间特征的查询和分析，有效地协助数据空间和属性的重新组织。 图 3-12 建立地质模型的基础。因此，我们研究了如何建立高精度精 TIN 模 型，并提出了三个方法，即等高线加密后建立地层 TIN 模型；对原 地层 TIN 模型进行局部或整体细分后重构地层 TIN 模型；已知数据 点加入原地层 TIN 模型后重构地层 TIN 模型。另外，对高精度地层 模型的研究还包括三维精细地层模型动态编辑和平面等值线图联动 局部更新的关键技术。其技术路线如图 3-19 所示。 图 3-19

每个分析功能域包括了若干个详细的分析功能，具体描述见下文。以上的分析功能域 划分仅代表众多分类方法的一种，在实际实施时，经营分析系统应能根据各种分析需 求进行功能域内部要素的扩充、新增以及跨功能域的重构。 3.1.1 经营发展概况分析 3.1.1.1每日预下帐收入情况分析 提供各种类型客户每日预下帐收入情况分析，主要用于监测业务收入的变化趋势， 对异常变化进行预警并分析出其原因所在。 3