税务决策平台产品 & 建设方案介绍 专注于服务信息化最后 1 公里，引领中国 BI 产品发展！ 总局将完成数据仓库及其应用功 能的设计、开发、试点和推广工 作。主要包括，搭建关系数据存 储（ ROLAP ）平台，统一定义基 础性数据主题和主要业务数据主 题；结合业务需求的积累和提升， 通过抽取工具从“一户式数据存 储（ ODS ）”中，按照主题抽取 点和推广。与此同时，搭建数据 仓库平台，统一定义元数据标准， 建立和完善“多维数据存储 （ MOLAP ）”平台，建立基于数 据仓库的知识库、决策分析模型； 基于数据仓库和数据集市进行数 据挖掘，实现分析、决策类的复 杂税收分析应用功能。 结合金税工程三期应用 系统建设，建立综合数 据分析平台，完成“操 作型数据存储（ ODS 15 年的厚积薄 发 第一阶段综合数据分析平台建设内容示意 MOLAP Data Mart ODS ROLAP 后台管理 纳税人关系 管理 纳税人服务建 议 辅助决策分析 征管质量与效率 分析 社会满意度分析 绩效考核支持 纳税人服务质 量分析 平衡计算 组织考核 个人考核 考核救济 风险指标体系 维护 考核发布与查 询

新基建背景下，智慧园区如何实现招商运营辅助决策？ 导读 在疫后复工复产、提振经济的背景下，新型基建与产业升级将成为未来一 段时间的重点投资建设方向，而智慧园区作为产业升级转型的重要载体，也将 迎来新的发展机遇。作为各地产业发展的重要推进器，智慧园区需要重点考虑 如何通过科学评估、精准招商促进产业集聚、实现产业优化转型升级。本文以 发展为导向，介绍智慧园区体系应如何实现招商运营辅助决策，促进地方产业 优化与发展。 进器，智慧园区需要重点考虑如何通过科学评估、精准招商促进产业集聚、实 现产业优化转型升级。本文以发展为导向，介绍智慧园区体系应如何实现招商 运营辅助决策，促进地方产业优化与发展。 01 智慧园区招商运营辅助决策系统整体解决方案 招商运营辅助决策系统可以从用户识别、需求挖掘、功能细化和框架设计 四个方面入手，提供智慧园区整体解决方案。智慧园区的招商运营管理，涉及 市级统筹、管委会协同、园区 “市政府—开发区管委会—产业园区—企业—员工”五 级统筹设计，基于人口迁移分析、产业集群分析、空间绩效与生产检测等多个 功能板块进行测算 ，辅助城市及产业园区招商运营全流程决策与方案生成。 市政府层级， 智慧园区招商辅助决策系统从全市发展角度全局把控，辅助确定 园区产业功能定位、选址与规模、招商引资战略，进行发展资金测算，辅助确定激 励措施。同时提供全市产业园区情况总览、运营管理状况总览与应急指挥功能。

仓储资源动态监控及优 化配置辅助决策系统 目 录 第一章 方案概述 第二章 功能方案 第三章 技术方案 第四章 风险防范 第五章 服务方案 第六章 费效分析 目 录 CONTENTS 第一章 方案概述 1.1 业务挑战 01 仓储管理信息化水平低 02 信息共享性差，形成信息孤岛 03 信息出错率高，传输效率低下 04 缺乏对仓储信息安全的控制 05 缺乏预警机制，物资浪费严重 准“缺”。 解决方案：建立统一大数据平台，将各业务平台数据的采集打通、资源共享，避免 多平台重复；基于大数据中心，建设综合研判分析平台，整体联动，提升数据有效 利用率，提高分析研判和辅助决策水平，为领导指挥决策提供有价值数据支撑。 软件资源 核心挑战：一是缺乏顶层设计，不同单位单独建设，重复建设、推到重 来现象严重。二是使用硬件设备配套软件系统，造成数据无法共享。三 是网络互联差，单独布网，无法联通。 统一 管理、分析和优化； 利用大数据的数据整合、 数据快速处理、数据深度挖掘等技术，创新后勤仓储部队指挥决策的 手段和方法，提高仓储管理决策的及时性、科 学性、有效性和可靠性，提升军队管理决策质量 效率， 激发军队管理决策的潜力； 能够促进军队管理决 策从“业务驱动”转变为“数据驱动”，让所有决策有 “数据”可循， 有“规律”可循。 对仓库物资信息进行动态监控、提高仓储资源利用率、完善仓储布局、优化仓储资源掉配。

项目编号： 智慧交通行业治理 AI 大模型多场景协同 决策与自适应 设 计 方 案 目 录 1. 交通治理 AI 大模型概述...............................................................................7 1.1 AI 大模型的基本概念............................. .......11 1.1.2 在交通治理中的应用背景..........................................................14 1.2 多场景协同决策的重要性...................................................................15 1.2.1 交通治理的复杂性分析........ 3.2 模型部署方案.............................................................................79 4. 多场景协同决策..........................................................................................81 4.1 场景定义与分类

大模型驱动金融风险决策新范式 同盾科技 / 董纪伟 1 金融风控与决策智能的演变 > 2 AI 重新定义风险决策智能新范式 > 3 起于 AI ，用于智能 : 学会与 AI 协作的风控 实践 > 4 挑战与突破 : 如何构建可信 AI 风控体系 > 5 总结与未来展望 金融风控与决策智能的演变 金融行业，内外部风险因素呈现上升和积聚趋势 金融行业，内外部风险因素呈现上升和积聚趋势 • 传统的风险决策主要 基于边界、规则、策 略为主的静态防御 ， 而将安全检测与事件 响应作为辅助手段 • 在风险行为发生之前， 能够及时精准预警， 实时构建弹性防御体 系，避免、转移、 降 低系统面临的风险 过去 - 人控 + 机控 未来 - - 智控 “ 置于盒中为死棋， 置于局中才主动”， 智能化、高效能、自学习是未来风险决策的提升方向 金融风险决策的趋势及变化 • 基于数据湖、数据 仓库的数据链路，落 表后进行准实时、离 线分析 “ 热挖掘、实时用”， 数据需要完成知识萃 取与实时应用才能更 好的产出价值 策略转变 从“被动防范”转向“主动防御” • 以机器学习、时序分析、 人工智能开展动态风险管理 的“模型对抗”

发展白皮书 AI驱动商业智能决策， 企业数字化转型的智脑引擎 China Artificial Intelligence and Business Intelligence Development White Paper 智能融合新纪元｜ AI 驱动 智能决策 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 研究背景 随着数据成为企业核心生产要素，企 业对数据驱动决策的依赖日益加深， 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 业日益复杂的决策需求，其局限性日 益凸显。在此背景下，人工智能（AI） 与BI的融合成为发展趋势，人工智能与 行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、 智能化能力与BI的数据分析能力，推动 商业智能向智能化引擎升级。 ◼ 研究目标 • 了解ABI的发展现状与代表产品 • 探析ABI当下的应用场景 • 挖掘ABI的行业实践与机遇 • 探索ABI的技术发展方向与落地领域 在法律服务、媒体传播等知识密集型领域， ABI可穿透行业不确定性，系统性提升决策 效率与用户体验 ◆ ABI推动人力操作向知识价值转化，重新定 义数据驱动的商业文明形态，实现商业价 值链深层重塑 03ABI分层突破，三角失衡待解： ◆ AI与BI融合呈现分层态势，其中基础层聚 焦工具升级，战略层重构传统决策链路 ◆ ABI应用的核心矛盾源于"数据-技术-业务 "三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与

通过不断评估和采用数字技术，例如环境隐形智能、增强的互联劳动力、多模式用户界 面 （UI） 和多功能机器人，帮助扩展连接。 2  确定培养“智能”的机会，其中对规模和效率和适应性有很大的需求。这包括代理 AI、 自主数据收集、决策智能 （DI） 和智能仿真。  默认情况下，通过使用严格的治理方法（包括将风险管理作为 IT 创新流程的一部分） 来管理每个数字化转型计划的安全性和可持续性功能。 1.3 2025 顶级供应链技术的趋势和主题 今年的主要趋势分为两大主题：  连接 — 在不同领域中发挥关键作用，推动创新、效率以及人机交互。正在进行的数字 化转型以及对集成和协作的日益重视支撑了其重要性。  智能 — 集成先进技术以优化流程、提高成本效益、改进决策，并在快速变化的业务环 境中创建更敏捷、适应性更强的供应链。 Gartner 对主要战略供应链技术趋势的描述并不是一个趋势比其他趋势更重要的排名列表 （见图 1）。相反，趋势是相互关联的，其重要性不仅因组织成熟度而异，还因行业、业务 产 品质量的提高、安全意识的提高和政府法规的激增，可追溯性变得越来 越重要。 智能标签和传感器将有助于更实时地了解端到端供应链，从而更快地响 应可能的偏差并能够避免中断，从而实现更高的质量和更及时的决策。 部署将为产品认证、库存和资产可见性或货物跟踪提供值得信赖的嵌入 式来源和身份 — 所有这些都以低廉的价格提供。此外，环境不可见智 能将为分析和 AI 提供关键的新数据源，以改进产品和供应链流程。

3.3 结果可视化.................................................................................52 4.4 智能决策支持......................................................................................53 4.4.1 预测模型 优化算法.....................................................................................57 4.4.3 决策建议.....................................................................................60 4.5 系统集成与接口 ..125 1. 引言 随着全球气候变化和人口增长的双重压力，水资源管理和利用 日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力，引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方 案。DeepSeek 作为最新一代的人工智能平台，具备强大的数据处