人力资源正处于大规模颠覆的边缘。无处不在的移动和社交技术以及个性化重新定义了员工体验的 门槛。随着所有行业商业模式的颠覆 ， 人才获取游戏发生了变化 ， 随着技术变革对工作的影响 ， 对持续学习文化的需求从未如此迫切。 CHRO 站在所有这些需求的交叉点 ， 通常预算下降和持续的运营分心。 正是在这个合适的时刻，人工智能和自动化正变得适合人力资源行业。根据我的经验，它使我们能 够解决 不必要的员工流失，对员工热点做出快速反应 ，将员工和外部候选人与职业机会相匹配 ，为管理者提供更好的薪资投资指导，通过机器人流程自 动化消除福利管理和薪资中的手动任务，并为员工创建一个不可抗拒的学习平台。 有了一些提高技能、道德的操作指南和健康的技术好奇心 ， 人力资源职能现在定位于真正推动战 略优势 ， 同时更好地支持我们依赖的劳动力 ， 将战略付诸行动。 这份报告讲述了什么是可能的以及如何实现这一目标的故事 .......................................................................................14 开发 ： 个性化学习...................................................................................................

自动巡检 主动学习 智慧运维平台 北塔 BTSO 自动 智能 自动分析 自动处理 自动巡检 主动学习 全面巡检管理对象 专家视角检查设备 基于行业模板应用 全面了解管理对象 自动学习运行状态 自动形成管理基线 智慧运维平台 北塔 BTSO 智能 自动巡检 主动学习 全面巡检管理对象 专家视角检查设备 基于行业模板应用 全面了解管理对象 自动学习运行状态 自动形成管理基线 主动学习 生成基线 上偏离 下偏离 基线数据 无需人工参与 告别单一阀值告警 异常提示更准确 智能 生成基线 上偏离 下偏离 基线数据 无需人工参与 自动贴近实际环境 异常提示真实有效 主动学习 智能 智能—网络拓扑 生成基线 主动学习 智能 智能—网络拓扑 智能—主机拓扑 主动学习 智能 智能—主机拓扑 亮点—主机硬件 主动学习 智能 亮点—主机硬件 亮点—主机硬件 亮点—主机进程 主动学习 智能 主动学习 亮点—主机进程 亮点—数据库 智能 主动学习 智能—数据库 智能—虚拟化 智能 主动学习 智能—虚拟化 智能—存储 智能 奠 定 B T S O 实现主动学习基础 第三方运维，真实客观反映各个设备状态 15 年行业积累，具备管理对象广泛性 超过 5000 用户应用，管理指标极大丰富 01 02 03 智能 奠 定 B T

单一或特定模态 ( 文本、图片 ) 多模态、实时传感器数据流 输出 数字信号 ( 文本、标签、概率 ) 物理动作 ( 移动、抓取、说 话 ) 目标 模式识别、内容生成 在环境中完成具体物理任务 学习 基于大规模静态数据集 通过与环境的实时交互和试错 ■ 具身智能的基本概 念 □ 具身智能与传统 Al 对比 ■ 具身智能的基本概念 □ 具身智能、离身智能、反身智能 > 具身智能 (Embodied 年，软银公司发布机器人“ Papper” 。 > 2016 年，法国 Inria Flower 实验室开发的 POPPY 上市。 > 2016 年，美国谷歌公司开源推出 Tesorlow 深度学习平台和 Dopamine 强化学习平台。 > 2018 年 ，中国优必选 WWalkeΓ 系列机器人上市。 > 2020 年，美国 - 敏捷机器人公司 DIGIT, 避障、上下楼梯，配会自动驾驶车辆送快递交付包 发布仿人体骨骼结构 Neo Gamma 机器人。 > ■ 具身智能的发展演进 □ 具身智能的爆发背景 > 一方面， Al 浪潮爆发 ，出现了功能强大的大模型和智能体，能够对大量的感知数据进行高效学习和处理。 Al 越来越强， 但想要将 Al 能力真正用起来，就必须让它在物理世界落地。这肯定需要一个物理载体。 另一方面，传统的自动化机械，只能完成死板的程序指令，大大限制了它的应用场景。引入强大的

环境灾害救援功能、智慧 物流功能等对于视频的需求，采用了以光流场分析技术为基础的智慧视频用于目标 检测、目标识别和行为预判，为提高行为检测和分析的准确程度，设计了基于卷积 神经网络的学习机用于系统的深度学习和在线升级，完成了智慧视频为多项功能服 务的目标，实现信息的互联互通。 文章所采用的 ZigBee 技术很好地解决了智慧园区对于海量无线传感数据的采集 和传输问题，并利用智慧视频技术 ········································· 49 5.4 基于深度学习的智能系统扩充及升级·······························································52 5.4.1 基于深度学习网络的基本技术架构····························································52 因此，如何利用 ZigBee 技术具有的无线传感节点增删灵活、无线传感组网种类多、 节点容量大、能耗低、传输距离远等优势进行无线传感网络设计是文章拟解决的关 键技术之一。 4）设计智慧视频的算法和深度学习机的算法问题。随着科技的发展和技术的进 步，智慧园区会安装越来越多、越来越清晰的视频采集设备，而这些视频数据在多 个功能子系统的共享调用有利于管理者的集中管理和决策指挥，同时这些摄像头还 可以

客户的自然交互，大幅提升客户服务体验。例如，智能客服可以通 过上下文理解客户需求，提供个性化建议，从而降低人工客服的工 作负担。此外，AI 大模型在预测分析方面表现卓越，通过对历史数 据的深度学习，能够预测市场趋势、客户行为以及潜在风险，帮助 保险公司制定更科学的决策。 在具体应用场景中，AI 大模型可以实现以下功能： - 智能核 保：通过分析客户的多维度数据，自动生成风险评估报告，缩短核 精准营销：基于客户画像和行为分析，精准推荐保险产 品，提高转化率。 - 理赔自动化：通过图像识别和文本分析技术， 自动审核理赔申请，减少人为错误和欺诈风险。 - 风险预测与管 理：利用大数据和机器学习技术，预测自然灾害、市场波动等风 险，优化风险管理策略。 据统计，采用 AI 大模型的保险公司在运营效率和客户满意度 方面均有显著提升。例如，某领先保险公司在引入 AI 大模型后， 核保时间缩短了 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 过分析历

符合岗位需求的候选人，已成为人力资源管理的核心挑战之一。传 统简历筛选方法主要依赖人工阅读与判断，不仅耗时耗力，还容易 因主观因素导致筛选结果的不一致性。随着人工智能技术的迅猛发 展，尤其是自然语言处理（NLP）和深度学习（Deep Learning） 的突破，基于 AI 的简历筛选工具逐渐成为人力资源领域的新兴趋 势。其中，DeepSeek 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 DeepSeek 可以在短时间内处理数千份简历，显著缩 短筛选周期。 2. 客观性增强：AI 系统基于数据驱动，避免了人为偏见的影 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 3. 精准匹配：通过深度学习算法，DeepSeek 能够更准确地识别 候选人与岗位的匹配度，减少误筛或漏筛的情况。 4. 成本优化：虽然初期投入可能较高，但从长远来看，自动化的 筛选流程可以大幅降低人力成本，提升整体招聘效率。 背景介绍 在当今快速发展的商业环境中，企业面临着日益增长的招聘需 求和复杂多变的市场环境。随着技术的进步，特别是人工智能和机 器学习技术的迅速发展，人力资源部门正逐步引入自动化工具以提 高招聘效率和准确性。DeepSeek 作为一种先进的简历筛选工具， 能够通过深度学习和自然语言处理技术，快速分析和评估大量简 历，从而帮助企业更有效地识别和吸引高潜力人才。 传统的手动筛选简历方法不仅耗时，而且容易受到人为偏见的

.......................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，不仅能够提升客户互动的质量，还能通过数据驱动的洞察优 化营销策略和客户服务。 能够生成全面的客户画像，帮助企业更 好地理解客户需求和行为模式。此外，其自学习能力使得模型能够 持续优化，适应不断变化的商业环境。 以下是 DeepSeek 大模型在 CRM 中的主要应用场景：  客户细分与个性化推荐：通过分析客户数据，将客户细分为不 同的群体，并为每一群体提供个性化的产品和服务推荐。  预测分析：利用历史数据和机器学习算法，预测客户未来的购 买行为和偏好，提前制定营销策略。 CRM 系统的功能更加强大，为企业带来更大的商业价值。 1.2 大模型在 CRM 中的潜力 在客户关系管理（CRM）领域，大模型的引入为解决传统 CRM 系统中的痛点提供了全新的可能性。通过深度学习和大规模 数据处理，大模型能够从海量的客户交互数据中提取出有价值的信 息，进而优化客户体验、提高销售转化率和增强客户忠诚度。首 先，大模型能够实现对客户行为的精准预测。通过分析历史数据， 模

），即人工打造的智能，旨在通过研究人类 思维方式，归纳人类思考规律，是计算机通过深度学习，能够模 仿人类的思考方式，实现人脑的部分功能，替代人脑解决特定问 题。 —— 深度学习：机器学习的一种，通过模式分析方法，建立能够模拟忍耐进行分析学习 的神经网络，实现机器智能化 1.2 AI 系统特征 （ 1 ）自适应和自我学习 可以根据外部环境任务和 输入数据的变化自主调节参数 并更新优化模型 机器的柔性生产，强调机器能够自 主配合人的工作，适应环境的变化  AI 与大数据：大数据类似于大脑中的记忆和存储的海量知识，是学习的原料  AI 与云计算：云计算充当大脑，完成对知识进行消化、吸收及再造的任务 1.3 云计算、大数据与 AI ※AI 离不开大数据，更需要云计算来完成深度学习 1.4 人工智能分类 （ 1 ）弱人工智能：突出人工智能的工具性，借鉴人类的某些智能行为，减轻人类 在某些领域智力劳动的负担 发展的基础，主要包括芯片、传感器、 算法、大数据等，其中大数据、计算能力和算法被视为拉动 AI 发展的三驾马车，缺一不可。  大数据： AI 发展的基础，是计算机模仿人类思考所需的“原材料”。优质的数据能够 提高深度学习效率，构建“护城河”，如科大讯飞的方言数据  计算能力：衡量计算机硬件的性能，是 AI 发展的核心动力。现实应用中需要解决的具体 问题越来越复杂， AI 算法对硬件计算能力的需求近乎无止境（当前芯片技术、云计算技术无法满足需求）。

...............................................................................17 2.3 DeepSeek 在机器学习中的优势............................................................................................... 多挑战。在这一背景下，引入 DeepSeek 应用方案，不仅能够有效 提升中医药健康产业的技术水平，还能为其创新发展提供强有力的 支持。 DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，具备强大的数据处 理能力和深度学习算法，能够从海量的中医药文献、临床数据和患 者信息中提取有价值的洞察。例如，通过对中医经典文献的智能分 析，DeepSeek 可以帮助研究人员快速识别潜在的药效成分和治疗 方案，从而加速新药的研发进程。此外，在临床应用方 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。 - 系统 开发与部署：开发基于 DeepSeek 的中医药智能诊断和健康管理系 统，并在医疗机构中推广应用。 - 效果评估与优化：通过实际应用

能化，从而显著提 高 HR 工作的效率和效果。 具体目标包括：  提高招聘效率：通过智能匹配算法，快速筛选和推荐符合企业 需求的高潜力候选人，缩短招聘周期。  优化培训体系：利用个性化学习路径推荐，提升员工技能和知 识水平，促进个人与组织的共同成长。  精准绩效评估：基于数据驱动的绩效模型，确保评估过程的公 正性和准确性，激发员工的工作积极性。  增强员工关系：通过构建互动平台，改善员工与企业之间的沟  建立科学的绩效考核体系，通过数据分析与可视化工具，帮助 企业客观评估员工表现，制定合理的晋升与奖惩机制。  推出个性化的培训与发展计划，基于员工的能力差距与职业发 展需求，提供定制化的学习资源与路径。 通过上述目标的实现，企业将能够显著提升人力资源管理效 率，降低运营成本，并最终增强企业的核心竞争力。 1.3 项目范围与限制 本项目旨在为 DeepSeek 人力资源管理系统提供一套完整的应 动化绩效评估工 具，通过数据分析与可视化技术，帮助管理层快速掌握员工绩效情 况。 培训与发展模块将实现从培训需求分析、课程设计、培训实施 到效果评估的全过程管理。系统将集成在线学习平台，支持员工自 主学习和在线考试。同时，系统将提供员工职业发展路径规划功 能，帮助员工制定个人发展目标并跟踪进度。 然而，项目也存在一定的限制。首先，系统的功能实现将依赖 于企业的现有 IT 基础设施和网络环境，因此在实际部署过程中，