金融业 AI 大模型智算网络 研究报告 北京金融科技产业联盟 2025 年 5 月 I 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转 载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。 违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 II 编制委员会 主任： 聂丽琴 编委会成员： 吴仲阳 张 勇 张志鹏 李建高 成晓强 编写组成员： 陈 鹏 余学山 融业务发展提 供更为精准、高效的算力支持。 AI大模型智算网络技术是算力集群的重要基础底座，是新型 算力中的网络运载力，是助力大模型实现跨节点分布式训练，提 升大规模训练效率的重要支撑。 本文深入分析 AI 大模型技术在模型能力、结构、算力、效 率等方面的技术发展趋势，提出作为底座的智算网络所面临的新 问题和新挑战。围绕 AI 大模型智算网络“高性能连接、高效率 传输、高可维网络、高安全保障”等关键技术进行研究，提供一 传输、高可维网络、高安全保障”等关键技术进行研究，提供一 套适应金融特征的覆盖数据中心、骨干及分支的 AI 智算网络技 术方案。结合行业业务及技术发展方向，将金融业 AI 智算网建 设演进划分为打造底座、构建系统、完善生态 3 个阶段，并给出 了新技术发展及创新方向，为金融机构开展 AI 大模型智算网络 规划及建设提供参考。 关键词：大模型训练、智算网络、负载均衡、流控技术、拥 塞管理 IV 目 录

.....................................................................................89 5.2.2 应用划分及部署方式.....................................................................................93 5.2.3 数字化企业集约化管控 .................................................................................155 5.5.1 工业互联网平台及相关基础设施建设行动...............................................155 5.5.2 数字化企业集约化管控建设行动.................. .................................................................................. 184 IV 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 1 概述 人工智能、大数据、云计算、5G、AIoT 等新技术集群正在引领 产业数字化变革走向纵深。目前，数字科技是全球研发投入最集中、 应用最广泛、辐射带动作用最大的技术领域。我国各行业也正积极

项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型 CRM 客户关 系管理系统 应 用 方 案 目 录 1. 引言.................................................................................................................................... ..........7 1.2 大模型在 CRM 中的潜力......................................................................................................................................10 1.3 DeepSeek 大模型的简介............. .........................................................................................15 2.2 引入大模型的必要性..............................................................................................

项目编号： 中医药健康产业基于 DeepSeek AI 大模 型应用 设 计 方 案 目 录 1. 引言........................................................................................................................................ 平，推动产业的可持续发展。 1.3 引入 DeepSeek 的必要性 在当前中医药健康产业快速发展的背景下，传统的信息处理和 分析方法已难以应对日益复杂的市场需求和数据量。中医药行业涉 及大量的历史文献、临床数据、药材信息及患者反馈，这些数据的 挖掘和应用对提升产业效率和创新能力至关重要。然而，现有的技 术手段在数据整合、知识图谱构建和智能分析方面存在明显不足， 导致信息孤岛现象严重，资源利用率低下。 的智能算法能够快速处理海量数据，实现多 源异构数据的无缝集成和统一管理。通过对古籍文献、现代研究论 文及临床案例的深度挖掘，DeepSeek 能够提取关键知识，构建中 医药领域的高精度知识图谱，为科研和临床应用提供有力支持。 其次，DeepSeek 的机器学习和自然语言处理技术能够分析患 者病历、健康档案及社交媒体数据，挖掘潜在的健康风险和市场趋 势。例如，通过分析患者的用药历史和病情变化，DeepSeek

项目编号： 基于 DeepSeek AI 大模型人力资源应用 场景 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.................................................................................................................................... 管理系统。 首要目标是提升企业在人才招聘、员工管理、绩效评估及培训发展 等核心业务流程中的效率与准确性，同时降低管理成本。系统将实 现数据的实时更新与共享，确保各部门间的信息畅通，减少因信息 滞后或错误导致的决策失误。 预期的具体成果包括：  建立一个集成化的 HR 平台，涵盖招聘管理、员工档案、薪资 福利、绩效考核及培训发展等模块，确保全流程的无缝对接。  实现人才招聘的智能化，通过 据质量、 提升分析效果的关键步骤。首先，数据清洗的主要目的是去除或修 正数据中的噪声、不一致性和缺失值，以确保后续分析的准确性。 常见的清洗操作包括处理重复数据、修正错误信息、填补缺失值以 及统一数据格式。例如，员工基本信息表中的出生日期可能存在格 “ 式不一致（如 1990-01-01” “ 与 1990/1/1”），需要统一为标准格 式；同时，对于缺失的字段（如员工工号），需根据现有数据规则

项目编号： 保险公司行业场景 AI 大模型 应 用 方 案 目录 1. 前言........................................................................................................................................................... .........................................................................................6 1.2 AI 大模型的潜力与应用前景.......................................................................................... ....................................................................................10 2. 保险公司 AI 大模型应用概述..............................................................................................

1 CRM数据治理及应用实践蓝皮书 前言 当下，企业竞争的核心要素正经历着从资本、技术到数据的深刻嬗变。企业已从“数字化生存”迈向“数智化共 生”的新纪元⸺数据不再是业务流程的衍生结果，而是企业核心生产资料。尤其在以客户为中心的商业环境下，营 销、销售、服务（以下简称 “营销服”）环节沉淀的业务数据与客户数据，正成为撬动企业增长的“数字杠杆”。 然而，数据价值的挖掘与释放绝非一蹴而就，许 结构化数据成为销售策略的“导航仪”、服 务效率的“加速器”、客户运营的“显微镜”。在渠道管理中，通过统一数据口径、沉淀全生命周期合作数据，实现 “厂商赋能渠道、渠道反哺市场”的双向共赢。 而当大模型应用成为企业提效的标配，数据的安全性、及时性、多模态处理能力成为AI应用落地的前提：不合规 的数据可能引发法律风险，低质量的数据会导致模型输出偏差，非结构化数据的割裂会阻碍智能应用的深度落地。此 时，CRM系统既要具备数据采集、清洗、治理的全流程能力，也要为AI提供可识别、可管理、可消费的数据底座，更 要通过智能应用让数据智能真正转化为业务效能。 本书聚焦“数据治理-数据应用-AI 创新”三大核心维度，深度拆解企业如何从数据沉淀起步，通过治理破局数据 孤岛与质量困境，通过应用赋能销服与渠道管理场景，最终通过AI+CRM实现数据价值的指数级释放。希望本书能为 正在探索数据价值的企业提供方

项目编号： 人力资源管理引入基于 DeepSeek AI 大 模型筛选简历可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言.................................................................................................................................. 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） 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 的进步，引入自动化简历筛选系统已成为提高招聘效率和质量的重

“低成本、高齐套”的材料供应 降本增效 提高库存周转，减少库存呆滞 采购齐套，提升生产供应及时性 3 未来一到两年内，将首先实现“全面集成采购”的目标 ，聚焦于价值链共 赢，打通客户、内部及供应商的业务流； 在此基础上，进一步打造“智慧采购”，全面提升价值链的能力水平， 向 可 预测、智能化方向发展，从而不断健全现代采购能力。 基于大数据快速决策 全面提升价值链的能力 水平  全方位生态圈发展 结合行业发展趋势，明确采购发展目标  规定场景规定权限的机器自主 决策  机器进化和自我修复  敏捷弹性的响应能力  开始强化企业内部采购相关部 门的协同  与外部供应商及客户的协同性 不足 集成的采购 认知的采购 智慧的采购 自我优化 4 • 通过从至上而下的管理体系梳理 ( 从战略定 位 , 业务模式到信息系统 ) ，识别提升方 明确向战略采购智 慧采购管理转型： 采办职能向供需 两 端延展 打造以品类管理为 核心的一体化运作 机制： 实现总成本最低 以目标导向，向战略采购智慧采购管理升级 • 通过对标，明确战略发展目标及路 径 5 敏捷的 需求管理 前瞻性的 战略寻源 可预测的 供应商管理 自动化的 采购执行 可视化的 仓储物流 采购战略 管控 可视化采购管理平台 Dealer