作为一种先进的 AI 技术，具备强大的文本 分析与语义理解能力，能够自动化地处理海量简历数据，并从中提 取关键信息，辅助 HR 人员进行决策。 DeepSeek 的核心优势在于其高效性与精准性。通过训练大规 模数据集，DeepSeek 可以识别简历中的技能、经验、教育背景等 关键要素，并基于预设的岗位需求进行匹配评分。其算法不仅能够 处理结构化数据，还能对非结构化文本（如自我评价、项目描述） 度匹配的候选人，极大地提高了招聘流程的效率和质量。根据市场 研究数据显示，使用 AI 技术的企业在招聘周期的缩短和招聘成本 的降低方面取得了显著成效。 在人力资源管理中，简历筛选是招聘流程中最为关键的一环， 它直接影响到后续面试的质量和最终录用的结果。传统的筛选方法 通常依赖于人力资源专员的主观判断和经验，这种方法在处理大量 简历时效率低下，且难以确保筛选的公正性和一致性。引入 DeepSeek 质量的招 聘结果。这种技术的应用，标志着人力资源管理向更智能化、数据 驱动化的方向迈进，是现代企业提升竞争力的重要策略之一。 1.2 研究目的 在当前人力资源管理领域，简历筛选是招聘流程中的关键环节 之一，传统的人工筛选方式虽然灵活但效率较低，尤其在面对大规 模招聘时，容易出现遗漏和偏差。随着人工智能技术的快速发展， 尤其是深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（NLP）技术

顶层设计方案 Part 1 • 六化原则 • 战略领导力模型 • 4A 架构分解 • 流程体系支撑 数字化转型顶设规划思路 数字经济 数字经济框架，是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素，以现代信息网络作为重要载体， 以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化重要推进力的一系统经济活动，包括产业数 字化和数字产业化两大部分。 传统产业核心生产场景：传统产业应 用数字技术带来的生产数量和效率提 数字化转型 （战法 / 内功） 信息化建设与数字化转型的“六化”原则 市场结果 氛围与文化 关键任务 依赖关系 正式组织 人才 市场洞察 业务设计 创新焦点 战略意图 业绩 机会 差距 战略 执行 领导力 价值观 差距分析 市场洞察 战略意图 创新业务设计 关键任务 支撑体系 差距引发对问题的 思考，引发求变的 动机 因为存在不足，所 以想要改进 环境洞察，寻 达成 我们的客户、产 品、盈利模式、 价值链环节定位、 风险管理等 支持业务设计、尤 其是价值主张的实 现 围绕整个业务流程， 要做什么，如市场 开拓、实施、回款 等 提供坚实后盾保障， 支撑关键任务达成 在组织、机制支撑、 人才、文化、领导 力等方面的要求 WHAT ：战略规划 HOW ：战略执行 WHY ：激发紧迫 差距 使命 愿景 战略目标 决定爬到什么位置 宏观方向趋势分析

分析，发现当前招聘流程中存在简历筛选耗时长、候选人匹配度低 等问题。为提高招聘效率，需引入智能化人才匹配系统，借助自然 语言处理和大数据分析技术，自动筛选和推荐符合职位要求的候选 人。具体需求包括： * 简历智能解析与关键词匹配 * 自动化初筛与 候选人分级 * 职位画像与候选人画像智能匹配 其次，员工发展和绩效管理需要更加科学化和个性化。现有绩 效评估体系存在主观性强、数据支撑不足等弊端，需要构建基于 OKR/KPI 生了深远的影响。首先，人才招聘和保留成为了企业人力资源管理 的首要问题。随着市场竞争的加剧，优秀人才的获取变得越来越困 难，同时员工的流动性也在增加，这使得企业需要投入更多的资源 来吸引和保留关键人才。 其次，员工发展和培训的需求日益增长。随着技术的快速发展 和市场环境的变化，员工需要不断更新知识和技能以适应新的工作 要求。企业需要设计有效的培训体系，以支持员工的职业发展，同 时确保企业能够从员工的成长中获益。 理的效率和质量，还能够增强企业的竞争力和可持续发展能力。 2.3 需求收集与分析方法 在需求收集与分析阶段，采用多种方法确保全面、准确地获取 用户需求和业务需求。首先，通过访谈法深入接触人力资源部门的 关键用户，包括招聘经理、培训主管和薪酬专员等，了解他们的日 常工作流程、痛点和期望。访谈过程中，使用结构化问题清单，确 保讨论的全面性和一致性。同时，结合问卷调查法，设计针对性问 卷，覆盖更广泛的

大模型如何在这些场景 中发挥作用，并给出相应的技术实施框架和步骤。 为了帮助保险公司更好地理解和应用 AI 大模型，本文将提供 一系列具体的实施建议，包括技术选型、数据准备、模型训练、部 署与优化等关键环节。我们还将探讨在实施过程中可能遇到的技术 和管理挑战，并提出相应的解决方案。 最后，文章将展望 AI 大模型在保险行业的未来发展趋势，探 讨其在个性化服务、智能决策支持、跨行业合作等方面的潜在应 机，实现业务 的持续增长和创新。 2. 保险公司 AI 大模型应用概述 保险公司行业场景 AI 大模型应用概述 在保险公司行业中，AI 大模型的应用正逐步成为提升业务效率 和客户服务质量的关键驱动力。这些大模型通过深度学习、自然语 言处理和计算机视觉等技术，能够处理和分析大量复杂的数据，从 而为保险公司提供精准的决策支持和智能化的服务体验。 首先，AI 大模型在保险产品设计和定价中发挥着重要作用。通 在数据隐私和安全方面，必须严格遵循相关法律法规，如 GDPR、CCPA 等，确保客户数据的合法使用和存储。同时，采用 数据加密、访问控制等技术手段，防止数据泄露和滥用。 最后，模型的可解释性和透明性是保险公司 AI 应用的关键要 求。通过使用如 LIME、SHAP 等解释性技术，确保模型决策过程 的透明性，增强客户和监管机构的信任。 通过以上技术与数据需求的有效整合，保险公司能够充分利用 AI 大模型的潜力，提升业务效率和客户满意度，同时确保合规性与

.......................................................................................137 10.2.1 关键成功因素............................................................................................... ....................................................153 1. 引言 在当今快速发展的商业环境中，客户关系管理（CRM）已成为 企业成功的关键因素之一。随着技术的不断进步，尤其是人工智能 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 的效率，还能在激烈的市场竞争中占据先机。这一方案的实施，将 为企业的长期发展奠定坚实的基础。 1.1 客户关系管理（CRM）的重要性 在现代商业环境中，客户关系管理（CRM）已经成为企业成功 的关键因素之一。随着市场竞争的日益激烈，企业不仅需要提供优 质的产品和服务，更需要通过有效管理客户关系来提升客户忠诚度 和满意度。CRM 系统的核心在于帮助企业更好地理解客户需求， 优化客户互动流程，并最终实现销售增长和市场份额的扩大。

GBT24589 国家接口标准、 会计信息化基础规范） yonyou software Co., Ltd. 目录 客户需求和产品应用目标分析 01 V65 财务会计总体解决方案 02 V65 财务会计关键应用场景 03 应用价值 04 yonyou software Co., Ltd. NC6 的目标客户 华润、 中粮、中海油、中国联通、中国建材… 欧莱雅、 南光、 海尔… . 港华燃气… 账表 一体化 财务业务 一体化 国际化 yonyou software Co., Ltd. 目录 客户需求和产品应用目标分析 01 V65 财务会计总体解决方案 02 V65 财务会计关键应用场景 03 应用价值 04 yonyou software Co., Ltd. NC-V65 财务核算解决方案总体应用架构 财务核算 网上报账 存货 核算 固定 资产 应收 管理 委托结算中心集中结算 企业自身资金收付款管理、付款计划排程 yonyou software Co., Ltd. 目录 客户需求和产品应用目标分析 01 V65 财务会计总体解决方案 02 V65 财务会计关键应用场景 03 应用价值 04 yonyou software Co., Ltd.  多级集团大集中  分布式部署  二级核算  多账簿  财务业务一体化  多组织费用管理

...........................................................................................85 7.3 关键里程碑与时间节点........................................................................................... 供定制化的养生建议，包括饮食、运动和心理调适等多方面的内 容，从而全面提升患者的健康水平。同时，该平台还可以通过大数 据分析，为医疗机构提供参考，优化资源分配和服务流程。 在实施过程中，DeepSeek 的应用方案将遵循以下关键步骤： - 数据采集与整合：整合中医药文献、临床数据和患者健康记录， 构建统一的数据平台。 - 智能分析与挖掘：利用深度学习算法，挖 掘数据中的潜在规律和关联关系，为研究和决策提供支持。 技术是一种基于深度学习和自然语言处理的先进人 工智能解决方案，旨在通过大数据分析与智能算法优化，为各行业 提供高效、精准的决策支持。其核心优势在于能够处理和分析海量 的结构化与非结构化数据，并通过深度学习模型提取关键信息，生 成可执行的见解。在中医药健康产业中，DeepSeek 技术能够针对 复杂的医学文本、临床数据、药品研发信息以及市场动态，进行多 维度分析，从而推动中医药的现代化与智能化发展。 在技术架构上，DeepSeek

............... 1 （二）市场需求与技术驱动：从“可用”到“好用” ..................................... 4 二、AI 重塑 CRM 的关键趋势 ................................................................................... 8 （一）大模型驱动下的交互范式变革 ............................. 54 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 1 一、研究背景与转型动因 当前，全球商业正处在一个关键的转折点，宏观经济的结构性调 整、颠覆性技术的加速渗透以及市场动态的深刻演变在此交汇。在这 个全新的时代，企业与客户之间的关系已不再是线性的、可预测的流 程，而演变为一个复杂、动态、多维的生态系统。对于正在经历从高 细阐述 AI CRM 选型研究的背景与动因。 （一）政策法规环境与发展机遇 技术的发展与应用，离不开宏观政策与法规环境的引导和规制。 近年来，主要经济体围绕人工智能和数据安全密集出台了一系列关键 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 2 性政策法规，这为 AI CRM 市场的发展既划定了合规的“红线”，也 指明了创新的“绿灯”，共同构成了其发展的独特机遇期。

求，建设一套能响应未来发展趋势的电子会计 档案管理体系。在此过程中 会计档案标准化 — 实施步骤 现状诊断报告 • 联络利益相关方，组织研讨会 / 工作坊 • 利益相关方提出会计归档修改意见，关键用户决定是否需 作调整 • 整理讨论产出，形成一套集团统一的会计档案管理方案 会计档案管理方案 20 对于仍需要纸质归档的部分，满足线上数据与线下数据的关联勾稽，实现线上线下一体化管理。而对于已支持电子化 认为，跨组织地协调是主数据管理过 程中地最大挑战，如何处理跨组织地数据不一致问题 是数据治理项目规划和实施所面对地关键问题 • 组织和制度建设：在主数据治理地过程中涉及的数据 量较大，需要企业各方资源进行倾斜，如何适当的创 建规则和制度，激发业务部门参与的积极性也是项目 组所面临的关键问题 • 数据封闭：数据增值的关键在于整合，但自由整合的 前提是数据的开放，不开放的数据既是封闭数据。由 于烟囱式的开发架构导致企业中存在诸多数据孤岛 同业对标  主数据体系框架  通过一系列信息收集与分 析手段，确定企业“现在 怎么做”， “做得怎么样” 和“问题出在哪”，以指导 下一步工作  设计访谈问卷  制定访谈计划  进行关键部门访谈  问题分类及剖解  总结形成报告  典型问题解决建议  现状评估报告 主数据标准落地规划  完成基于总体规划下的 各类主数据标准、管理 制度，为未来的项目实 施和数据清洗提供依据

1 业财一体化平台，助力管理深度整合 Oracle EBS 项目建议书 2 2 行业案例分享 3 项目理解及总体方案 4 关键解决方案 5 1 合作历程 目录 实施方法及项目保障方案 6 沟通交流 3 01 公司介绍 4 企业需求不断发展，伴随企业一起成长，不断丰富 IT 服务能力 通用产品 / 方案 商旅 管家 费控 HEC 融租易 HLS Link- 到期责任准备金结算也类似） 关键点 3 – 收入调整 关键点 2 – 担保收入计算和入账  融资担保业务合同管理功能如合同文本中的数 据进行结构化，如担保合同分类，担保金额、 担保期间、保费金额等，这样可以根据合同信 息进行保费收入的计算，并可以基于合同维度 进行全程跟踪。  在业务系统中按照合同维度进行担保收入确 认，核销预收款（预收担保费）。 关键点 1 – 预收担保费（营收稽核 水在资金系统完成人工认领） • 根据实际情况确 定传送至 GL 或 者 AR 3.b 手工录入 收款单 非担保收入收款 10 业务主线三： a. 集中支付结算 - 共管账户支付管理 关键点 1 – 共管账户及支付管理  考虑到行业的特殊性，对于银行发放的贷款需要按共管账户的方式进行管理，因此业务系统中需要对客户的银行账户进行管理。  银行代收代付业务建议直接传送到总账模块形成凭证即可；