通过设置与岗位发展通道相匹配的薪酬体系，解决专业岗位薪酬上升空间不足及体系适 用性差的问题；  根据业务开展模式及岗位职责特点，差异设计激励模式，提升薪酬的吸引力；  基于岗位建立各岗位序列动态的薪酬结构； 建立集团工 资 支出和经营收入、利润相挂钩的模式，合理调整人工成本。 0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 一般管理 2012 年在职 12 个月同岗位不同人员 薪酬水平的平 均值。 37 外部竞争力整体分析：薪酬呈整体分布呈现“燕尾形”特点，水平低于市场 25 分位 线，薪酬外部竞争力明显较弱 外部对标 岗位序列 对比 P50 对比 P75 一线生产 3% -10% 一线管理 4% -8% 生产支持 -39% -52% 一般职能 -20% -37% 一般技术 -46% -54% 一般营销 -45% 职业发展体系建立的过程包括：划分岗位序列 、建立序列发展通道、建立任职 资格体系、制 定 职业发展管理办法。 Step1 ：划分岗位族、岗位序列 Step2 ：建立序列发展通道 Step3 ：建立任职资格体系 Step4 ：制 定 职业发展管理办法 118 划分岗位序列 公司的所有岗位可以划分为管理序列和专业序列，专业序列根据工 作 性质 和工 作 内 容的不同又可以划分为不同的序列 XX 职级体系

通过设置与岗位发展通道相匹配的薪酬体系，解决专业岗位薪酬上升空间不足及体系适 用性差的问题；  根据业务开展模式及岗位职责特点，差异设计激励模式，提升薪酬的吸引力；  基于岗位建立各岗位序列动态的薪酬结构； 建立集团工 资 支出和经营收入、利润相挂钩的模式，合理调整人工成本。 0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 一般管理 2012 年在职 12 个月同岗位不同人员 薪酬水平的平 均值。 37 外部竞争力整体分析：薪酬呈整体分布呈现“燕尾形”特点，水平低于市场 25 分位 线，薪酬外部竞争力明显较弱 外部对标 岗位序列 对比 P50 对比 P75 一线生产 3% -10% 一线管理 4% -8% 生产支持 -39% -52% 一般职能 -20% -37% 一般技术 -46% -54% 一般营销 -45% 职业发展体系建立的过程包括：划分岗位序列 、建立序列发展通道、建立任职 资格体系、制 定 职业发展管理办法。 Step1 ：划分岗位族、岗位序列 Step2 ：建立序列发展通道 Step3 ：建立任职资格体系 Step4 ：制 定 职业发展管理办法 118 划分岗位序列 公司的所有岗位可以划分为管理序列和专业序列，专业序列根据工 作 性质 和工 作 内 容的不同又可以划分为不同的序列 XX 职级体系

岗位 - 薪酬等级 薪酬结构优化 福利津贴政策 薪酬总包管理 薪酬调整策略 解决问题的能力 知识技能 承担的责任 + + = 总价值 职位等级架构表 职等 内部职等 管理及专业支持序列 技术序列 营销序列 作业序列 65 25 总裁 64 24 常务副总裁 63 23 副总裁 营销中心副总裁 62 22 创意中心总监 61 成本会计 室内设计师、平面设计师、水电安装工程师 50 10 资深插画设计师、、 3D 建模师 质检员、产品实验员、印刷、采购执行 依据岗位价值评估 结果，对公司现有 岗位重新按照职业 序列纵向和薪酬等 级横向排列。 组织结构梳理 岗位价值评估 外部薪酬调研 岗位 - 薪酬等级 薪酬结构优化 福利津贴政策 薪酬总包管理 薪酬调整策略 行业薪酬竞争线 行业薪酬调研样本 岗位薪酬表 胜任该层级所需的 过往的工作年限和 经历 1 、行业经验 2 、业务经验 3 、项目经验 4 、管理经验（业 务管 理经验 / 职 能管理经 验） 职业资格 该层级需要具备的 软性能力要求，基 于各序列的素质能 力项，界定该层级 所需达到的素质能 力层级 角色定位 (Do) 可按照该层级在工 作中扮演的四种不 同角色进行分类描 述： 1 、决策 2 、规划 3 、主办 4 、协助

DeepSeek 大模型，企业可以实现以下 几个方面的重要提升：  客户画像的精细化：通过整合多渠道数据，构建多维度的客户 画像，捕捉客户的潜在需求和偏好。  行为预测的精准化：利用时间序列分析和深度学习算法，预测 客户的购买行为、流失风险等关键指标。  交互体验的智能化：通过自然语言处理技术，实现智能客服、 个性化推荐等功能，提升客户满意度。 据统计，采用大模型技术的企业在客户留存率上平均提升了 型偏向某类 数据。 - 对时间序列数据进行分段采样，确保不同时间段的特征都 能被模型学习。 - 对地理位置、行业类型等维度进行分层抽样，确 保数据的广泛覆盖。 此外，数据增强技术可以进一步提升数据的多样性和丰富性。 例如，对于文本数据，可以通过同义词替换、句子重组等方法生成 新的样本；对于行为数据，可以通过时间序列的平移和缩放生成新 的序列。 最后，数据的版本管理和安全性需要严格把控。所有训练数据 。通过对这些数 据进行清洗、分类和标签化处理，模型能够构建出全面的客户画 像，为后续的预测分析奠定基础。 其次，DeepSeek 大模型采用时间序列分析、聚类分析以及分 类算法等多种技术手段，对客户行为进行分类和预测。例如，通过 时间序列分析，模型可以识别客户购买周期和季节性波动规律；通 过聚类分析，能够将客户分为高价值客户、潜在客户和流失客户等 类别；通过分类算法，可以预测客户的购买意向、复购概率以及流

据，生成对环境的全面理解。 · 决策模块：基于感知数据，利用大模型 ( 如 LLM 、 VLM) 进行任务规划和推理。决策模块需要 将抽 象任务 分解为具体的子任务，并生成可执行的行动序列 , · 行动模块：执行决策结果，如移动、抓取、操作等。行动模块需要结合环境的物理特性和智能体的运动 能 力，生成精确的控制指令。 · 反馈模块：通过环境反馈优化感知、决策和行动，形成 > 视觉语言动作模型 (VLA) : 如 VoxPoser, 直接生成可执行的动作指令。 · 实例： VoxPoser 模型被用于机械臂控制，能够根据自然语言指令生成精确的动作序列 , ■ 具身智能的产业 链 □ 产业链 芯片 算法 设备维护 设备保 养 上游：原材料和零部件供应 Al 大模型 芯片 工业制造 交通物流 养老护理 儿童陪拌 中游：制造和集成

、时 间等数据，识别出某些客户或代理人是否存在异常行为。以下是一 些常见的欺诈行为模式及其对应的 AI 检测方法：  异常高频率理赔：某些客户在短时间内频繁提交理赔申请，AI 可以通过时间序列分析识别出这种行为。  金额异常：某些理赔金额明显高于行业平均水平，AI 可以通 过聚类分析识别出异常值。  时间点异常：某些理赔发生的时间点与特定事件或节假日高度 重合，AI 可以通过事件关联分析识别出潜在风险。 常。 为了提升识别精度，可以引入以下技术手段： - 机器学习模 型：通过监督学习和无监督学习算法，训练模型识别已知欺诈模 式，并发现新的潜在欺诈行为。 - 行为序列分析：通过对投保、理 赔等环节的行为序列进行分析，识别不符合常规流程的操作。 - 社 交网络分析：利用社交网络关系图谱，识别与已知欺诈团伙相关联 的个体或组织。 以下是一个典型的异常行为识别流程： 1. 数据采集：从内部 术，模型能够识别出潜在的市场趋势和消费者需求。例如，通过对 社交媒体、新闻报道和行业报告的分析，AI 可以发现新兴的保险需 求，如针对共享经济、网络安全和气候变化的新产品。 其次，AI 大模型能够进行精准的市场预测。通过时间序列分析 和机器学习算法，AI 可以预测未来的市场走向和消费者行为。例 如，基于历史数据和当前市场环境，AI 可以预测某一地区或某一险 种的未来需求，帮助保险公司提前布局。 在具体应用方面，保险公司可以利用

专业岗位的人才能看到； *** 认为，在 HR 系统未来建设中，某公司需要重点关注的地方： 编号 实施序列 范围 主要涵盖功能模块 01 第一部分 系统主模块 组织机构管理、人员信息管理、人员变动管理、人员合同管理、 薪酬管理、时间管理、 HR 自助、 HR 分析报表 编号 实施序列 范围 主要涵盖功能模块 01 第一期 系统主模块 总账、固定资产、财务报表、合并报表  与 ERP 规章制度 新闻公告 团队组织 任务目标 进度跟踪 关键事件 办公文档 其他事务 文档共享 5 、行政办公： OA 功能架构规划 5 、行政办公系统应用情况（ OA 协同系统） 编号 实施序列 范围 主要涵盖功能模块 01 第一部分 系统主模块 基础配置、信息门户、工作流程、知识管理、移动办公 APP 02 第二部分 集成内容 优时流程待办、优时邮件收件箱、治泰流程待办 03 第三部分 服务支持与管理平台 生产执行平台 生产计划、作业计 划、生产实绩等信息 物料编码、物料清单、 工艺路线、质量规范等信息 设备管理 质量管理 产销协同： ERP 应用系统基本情况 编号 实施序列 范围 主要涵盖功能模块 01 第一期 系统主模块 AUTOERP 开发平台、销售管理、应收管理、采购管理、应付管理、仓 库管理、 OA （办公自动化）、进出口管理、总账接口、税控接口、工 作

设计预警 指标 流程 数据 准备 数据 分析 数据 处理 数据 分析 数据 展现 报告 撰写 模型 创建 模型 管理 测试 设计 模型 评估 模型 部署 模型 维护 时间 序列 预测 方法 回归 分析 决策 树 蒙特 卡罗 神经 网络 技术 个案预警 报告 系统性预警 报告 压力测试 报告 风险监控预 警工作报告 报告 风险管理与内控管理系统支撑需求

插件化，在建模过程，只要拖拽插件， 就能构建模型。 降低技术门槛，使得非技术人员，也能 操作建模 开发源组件、预处 理组件、特 征工程组 件、算法组件和模型评估组件 模型可复用 将算法模型插件化，序列化和持久化， 创建共享机制，用 户可以调用 已有的模 型，避免重复建设。 将昂贵的生产资源，转化成公共基础设 施 数据预处 理、特 征工程等工作复用 开源算法补充 集成多种开源算法

荐不仅提升了用户体验，还促进了中医药产品的市场推广。 DeepSeek 还提供了可视化分析工具，能够将复杂的中医药数 据以图表、热力图等形式直观展示，帮助用户更好地理解数据背后 的规律与趋势。例如，通过时间序列图可以展示某种药材价格的变 化趋势，通过网络图可以展示药材之间的配伍关系。这些可视化工 具不仅适用于专业研究人员，也适用于普通用户，使其能够更轻松 地获取有价值的信息。 最后，DeepSeek DeepSeek 不仅 可以分析血糖水平的波动，还能结合中医的体质辨识，判断患者是 否为阴虚火旺、气虚血瘀等体质，从而提供更加个性化的治疗方 案。 在疾病预测方面，DeepSeek 利用时间序列分析和机器学习算 法，对患者的健康数据进行长期追踪，预测未来可能发生的疾病风 险。例如，通过对高血压患者的长期监测，系统可以预测患者未来 发生心血管事件的风险，并在风险等级达到一定阈值时发出预警， 的应用场景： 疾病类型 数据来源 分析方法 预测/诊断结果 干预措施 糖尿病 EHR、血糖监 测、中医体质 辨识 时间序列分 析、机器学习 未来 3 个月血糖控制 不佳风险增加 调整饮食、中 药调理 高血压 血压监测、中 医四诊数据 时间序列分 析、深度学习 未来 6 个月心血管事 件风险高 调整药物、针 灸治疗 感冒 症状记录、中 医辨证 模式识别、中