分钟/件 流程计时器统计 性能指标 基线水平 目标值 测量方式 模型迭代周期 季度更新 月度更新 版本发布记录追踪 业务层面预期达成三个突破：一是建立行业差异化授信策略， 针对制造业、批发零售业等 6 大重点行业定制风控模型，使行业特 定风险预警准确率提升 40%。二是实现贷后风险动态监控，通过 企业水电费、社保缴纳等非财务数据的实时采集，将风险信号发现 时 间从平均 23 DeepSeek 风控助手可实现：  多源数据自动抓取：对接工商、税务、司法等 8 个官方数据 库，数据获取时间缩短至 20 分钟  动态评分卡生成：基于客户行业特性（如制造业与零售业的指 标权重差异）自动调整评估模型。 授信额度测算场景 针对不同业务类型建立差异化计算模型，通过历史审批数据训练得 出额度浮动区间： 1. ” ” 流动资金贷款：采用 销售收入覆盖率算法 动态阈值监控 系统实时计算不良贷款率并对比行业基准值（例如银保监会公 布的商业银行平均水平），当指标超过预设阈值（ 如 1.8%） 时自动触发预警。典型监控维度包括： o 分行业不良率（制造业/零售业等） o 分产品不良率（信用贷/抵押贷等） o 分区域不良率（华东/华南等） 2. 风险敞口压缩 通过 AI 模型对历史不良贷款的特征分析，系统可识别高风险 客群的共性标签。例如某地区小微企业信用贷的不良率较平均

旅游大数据 全市文旅体产业投资金额（各街道） 数据报送 全市重点文旅体项目投资进度（金额投资进度） 数据报送 全市文化礼堂累计服务人次（按街道） 数据报送 文体产业增加值（文化制造业，文化零售业，文化服务 业） 数据报送 2 图书馆 今日借书人次占比 图书馆接口 今日还书人次占比 图书馆接口 今日入馆人数，本月入馆人数，本年入馆总人数 人流监控 总馆藏，年新增馆藏，月新增馆藏 图书馆接口

#工业 建筑业 第三产业 #交通运输、仓储和邮政业 批发和零售业 住宿和餐饮业 金融业 房地产业 其他服务业

1.4.1法人行业分布信息统计 目标：对全市法人单位按行业分布进行统计分析 维度：区域（6 区 3 县 1 市） 指标：制造业、零售业、教育行业、金融行业、旅游行业、其 他等 展现方式：图表 表 35 法人行业分布统计表 区域名 称 制造业 零售业 教育行业 金融行 业 旅游行业 其他 3.6.1.1.4.2法人类别分布信息统计 目标：对全市法人单位按法人类别进行统计分析

送达率和点击率，即有多少人看到了此广告，并且又有多少人对此广告感兴趣而点击了该广告。 按照现有的统计数据，CPM 类广告由于可携带的营销信息较多、展现形式多样、可视化阅读效果 较好，适合用于零售业的免费 WiFi 覆盖环境。 广告营销的步骤如下所示： 根据酒店行业的实际情况，各类增值业务可以同步推进也可以分步骤推进。营销平台所推送 的增值内容可按照各个区域情况或消费者的消费行为做到差异化推送和精确化推送。各项增值业

应用不仅提高了运营效率，还为企业带来了可观的财务回报。未 来，随着技术的不断进步和应用的深入，商务 AI 智能体将在更多 领域发挥其潜力，为企业创造更大的价值。 15.1 行业案例分析 在商务 AI 智能体应用的行业案例中，零售业是一个典型的成 功领域。通过引入 AI 智能体，零售企业能够实现库存管理的优 化、 客户行为的精准分析以及个性化推荐系统的构建。例如，某大 型连锁超市通过部署 AI 智能体，将商品缺货率降低了 这些案例表明，AI 智能体在多个行业中的应用都具有极大的潜 力。通过合理的设计和实施，企业可以显著提升运营效率、降低成 本和提升客户满意度。以下是一个简单的 Mermaid 图，展示了 AI 智能体在零售业中的应用流程： 通过这些实际案例可以看出，AI 智能体的应用不仅能够提升企 业的运营效率，还能够在多个方面为企业带来显著的经济效益。企 业应根据自身需求，选择适合的 AI 智能体解决方案，以实现最大

境验证 DeepSeek 银行客户经理智能体的核心功能与业务适配性。 测试范围覆盖 3 家分行网点及线上渠道，为期 4 周，目标收集至少 200 组有效用户交互数据。测试团队由总行科技部门、零售业务部 及试点分行客户经理组成，形成技术-业务双线反馈机制。 测试实施分为三个层次展开： 1. 基础功能验证：重点测试智能体在标准业务场景下的响应准确 率与流程合规性，包括产品咨询（如存款利率、理财风险等 人力成本节约：单客户经理年均成本（薪资+培训+管 理）约 25 万元，替换 100 名客户经理可年省 2500 万 元。 o 业务转化提升：智能体 7×24 小时响应，预计提升贷 款/理财转化率 15%-20%，按银行年均零售业务收入 10 亿元计算，可增收 1.5-2 亿元。 2. 隐性收益 o 风险控制：通过标准化话术减少违规销售，降低监管罚 款风险（参考行业案例，年均减少损失 300-500 万 元）。 o

建议采用模块 化架构，便于快速适配银保监会的动态监管要求。 17.2 跨行业借鉴 在跨行业借鉴方面，金融银行业务可以充分吸收其他行业在智 能体应用中的成熟经验，结合自身业务特点进行优化。以零售业为 例，电商平台通过大模型构建的智能客服系统能够实现 7×24 小时 的高效响应，平均响应时间低于 2 秒，客户满意度提升 30%以上。 金融银行可以借鉴其多轮对话设计，将简单的 85%。银行可改造该模型用于存款流失预警，通 过 分析账户活动、产品持有、服务交互等信号，提前 3 个月识别潜在 流失客户，为挽留策略争取关键时间窗口。 在具体实施层面，建议优先引入以下跨行业技术组件： 1. 零售业的意图识别模块 o 支持超过 200 种用户意图分类 o 上下文保持能力达 10 轮对话 o 领域适应训练周期缩短至 72 小时 2. 医疗行业的实体抽取引擎 | 技术指标

位小数并去除千分位符号 2. 枚举值标准化 对离散型数据定义标准化字典，通过查找替换实现语义统一。 例如客户行业分类： CRM 原始 值 标准值 编码 IT 服务 信息技术 IT0 1 零售业 批发与零售 RT0 2 制造 工业制造 MF0 CRM 原始 值 标准值 编码 3 3. 文本规范化处理 o 去除特殊字符（如 HTML 标签、异常空格） o “ ” “ 全角转半角（如

所有必要的投资都在时间起始点（即第一年）进行。 • 每年的支付（如能源成本）保持不变。 建筑物数量 100 总楼面面积 281’500 m2 容积率 0.5 建筑构成 工业 40% 办公室 30% 零售业 29% 酒店 1% 建筑年份 1977 年以前 44% 1977-1984 27% 1984-1995 18% 1995 年以后 11% • 没有来自于向客户出售能源的收入。这个假设可以这