能够确定有针对性的干预措施，以缩小技能差距。 人力资源中的 AI 业务案例 17 “我们已经迈出了新领域的第一步，在这个领域，人工智能有潜力帮助员工持续增长并提高他们的绩效。未来将会 看到一个巨大的进步，即值得信赖的、无所不在的人工智能教练工具会对每时每刻的表现提出富有同情心的建议 ，而不仅仅是关于下一个最佳机会的建议。竞争工作机会最成功的人将是那些拥抱性能提升 AI 的人。. " — Richard 保持问责制并提高速度。 应该注意的是 ， 尽管这些步骤可以以线性方式进行 ， 但可能会进行一 些迭代。例如 ， 您可能最初选择构建自己的技术 ， 但是在评估所需的 技能之后 ， 您可能会确定从值得信赖的合作伙伴那里购买产品是更好的 选择。 IBM 如何获得资金的示例 IBM 在 HR 中实施 AI 的初始业务案例和相关资金始于业务线的 HR 从业者 ， 而不是企业 HR 。这是因为在业务线 Smarter Workforce Institute. Accessed at: http: / / ibm. biz / decode _ HRanalystics. 7 IBM （ 2018 ） 。值得信赖的商业 AI 。访问网址 ： https: / / www. ibm. c om / watson / ai - ethics / 81019981 - USEN - 00 © 版权所有

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标识产品 档次等 策略提高品牌溢价能力（ 品牌知名度、 品质认可 度、 品牌联想、 品牌忠诚度） 通过对现有新型搭建的冷链产业园资源资产经 过一定周期的智慧化规范化管理及数字化经营 ， 使其价值得到一定的提升。 PART 2 ：智慧冷链产业园综合服务平台建设方 案 资产增值 品牌溢价 市场增容 n 项目建设效 益 聚人 + 聚财 + 聚物 + 资源 = 构建智慧冷链产业园综合服务生态圈

这些案例表明，AI 大模型在保险公司行业的应用具有广泛的可 行性和显著的效益。通过借鉴这些成功经验，其他保险公司可以根 据自身业务需求，逐步引入 AI 技术，从而在竞争激烈的市场中占 据先机。同时，值得注意的是，尽管 AI 大模型的应用带来了诸多 优势，但其部署过程中仍需关注数据隐私、算法透明度及合规性等 问题，以确保技术的可持续发展。 11.2.1 案例分析框架 在保险公司行业场景中，AI 大模型在产品设计与创新中也发挥了重要作用。通过 对市场趋势与客户需求的深度挖掘，保险公司能够快速开发出符合 市场需求的新型保险产品，从而在竞争激烈的市场中占据先机。同 时，AI 大模型在内部运营管理中的表现同样值得关注，通过自动化 流程优化与智能决策支持，显著提升了公司的运营效率与决策质 量。 然而，AI 大模型的应用并非没有挑战。数据隐私与安全、模型 的可解释性以及技术实施成本等问题仍需要引起重视。为了充分发

9001 认证的 800 免费电话支持热 线，同时软件研发测试中心、用户技术咨询服务等部门专门进行售后服务工作，定期对现有用户进行访 问并提供技术咨询，帮助解决疑难问题。 PTC 全球服务组织经验丰富，值得信赖，全心投入  服务中国市场 18 年以上 _________________________________________________________________________

一味投钱上系统，买软件， 造成成本越来越高，企业 难以承受； 信息部未能保障业务部门 正常的业务工作； 提的需求总是没法实现， 现在的系统难以满足要求； 大到系统上线，小到装机 器、杀病毒，每天都在忙 着救火，价值得不到认同； 部门很难对其内部人员形 成有效的激励，面对外界 的高薪和地位的诱惑，技 术骨干流失的情况严重  企业对信息部实行的是一种粗放式的管理，在投入成本的时候很少注重收益的实现，因此带来企业层面资

依赖于复杂的算法和大量 数据进行训练，这可能导致模型在处理某些特殊情况时表现不佳。 例如，面对非标准格式或内容不完整的简历，系统可能无法准确提 取关键信息，进而影响筛选结果的准确性。此外，算法的偏见问题 也值得关注。尽管 DeepSeek 在设计时会尽量避免偏见，但由于训 练数据的局限性，仍有可能在筛选过程中对某些群体产生不公平的 倾向。 为应对这些风险，企业可以采取以下措施： - 定期对算法进行

容的认知调查中，多数员 工 倾向于任务的完成情况。 • 不同岗位层级的人员再考核 内 容的诉求上有所差异，管理岗位的员 工 希望在考核 内 容包含对能力的评价；一线管理 人员也表达了这种倾向，但值得注意 的是，工 作 能力是通过 一组行为或技能来表现的，通过工 作 过程 最终转化 为工 作成果，它在短期内难以得到快速提升。建议对生产一线的人员 的能力考核 尽可能通过行为要素来体现，以符合其

智慧视频监控算法的框架 智慧视频监控计算主要研究如何从摄像头采集的视频画面中提取出符合人类认 知的语义理解，也就是说让计算机模拟人的思维，甚至和人一样理解和分析视频数 据。比如：场景中那些信息是感兴趣的，哪些是值得关注的，目标从事了哪些行为， 他的历史轨迹等等，智慧视频监控对视频数据和视频图像的处理一般情况下可以分 为底层、中层和高层，如图 5-1 所示[49]。 图 5-1 智慧视频监控算法流程图 （1）