+ 定制 风控融合 提升全面风险管理工作水平 可扩展性 促进风险管理落地 • 通过有效的风险信息收 集手段，识别并规范公 司各类风险信息，定期 对风险进行风险评估， 基于风险等级进行风险 应对，实时通过报表掌 握风险现状，支持业务 决策。通过提高公司风 险防控能力，有力支撑 公司发展。 数据共享 培育风险管控人才 • 通过风险管理和内部控 制的建立和信息化，促 使风险管控人员在项目 • 风险评价 • 风险应对 风险管理 • 控制识别 • 矩阵管理 • 内控评价 • 持续整改 内部控制 监测与评审 沟通与咨询 通过 IT 系统核心落地风险管理与内部控制过程 风险系统开发充分考虑企业内部控制基本规范的要求，搭建风控融合的管理体系及工作流 程。 环境建立 风险识别 风险评估 风险分析 风险评价 风险应对 内控评价 设计有效性 设计有效性 执行有效性 缺陷整改 活动目标 控制识别 风险库 内控矩阵 缺陷认定 1 2 5 6 8 3 4 7 8 风险分析 风险评价 风险应对 利益相关方 内外部环境 风险准则 风 险 事 件 评价结果 风险等级 业务执行过程定义 站在管理角度 站在评估、分数汇总角度 都 已 风 险 事 件 为 载 体 统一管理框架 统一管理框架 全集团共用一套风险分类框架及

• 应采取措施防止感应雷，例如设置防雷保安器或过压保护装置等 • 应对机房划分区域进行管理，区域和区域之间设置隔离防火措施 • 应安装对水敏感的检测仪表或元件，对机房进行防水检测和报警 • 应采取措施防止静电的产生，例如采用静电消除器、佩戴防静电手环 等 • 应设置冗余或并行的电力电缆线路为计算机系统供电 • 应对关键设备实施电磁屏蔽 三级 技术要求 应保证网络各 个部分的带宽 应在网络边界、重要网络节点进行安全审计，审计覆盖到每个用户，对 重要的用户行为和重要安全事件进行审计；  审计记录应包括事件的日期和时间、用户、事件类型、事件是否成功及 其他与审计相关的信息；  应对审计记录进行保护，定期备份，避免受到未预期的删除、修改或覆 盖等；  应能对远程访问的用户行为、访问互联网的用户行为等单独进行行为审 计和数据分析。 技术要求 安全区域边界 6 、可信验证 节进行动态可信验证， 在检测到其可信性受到破坏后进行报警，并将验证结果形成审计记录送至安 全管理中心。 三级 技术要求 安全区域边界 添加标题 添加标题 三级 1 、身份鉴别  应对登录的用户进行身份标识和鉴别，身份标识具有唯一性，身份鉴别 信息具有复杂度要求并定期更换；  应具有登录失败处理功能，应配置并启用结束会话、限制非法登录次数 和当登录连接超时自动退出等相关措施；

零碳产业园区的实施案例分析 05 零碳产业园区的未来展望 PART01 零碳产业园区的时代 使命与意义 应对气候变化与实现双碳目标 气候变化与全球碳减排行动 全球气候变暖导致极端天气频发，国际社 会达成广泛共识，纷纷制定碳减排目标。 中国作为全球最大的发展中国家，提出“双 碳” 目标，体现了应对气候变化的决心和大 国担当。 产业园区碳排放占全国总量的 31% 左右， 推动产业园区向零碳转型，对于实现“双碳” 低企业生产成本，提高竞争力，吸引更多 绿色、创新型企业入驻，促进产业集聚和 协同发展。 零碳产业园区的建设有助于提升城市形象 和品质，改善居民生活环境，带动相关产 业发展，创造更多就业机会，促进社会和 谐稳定。 应对气候变化与实现双碳目标 零碳产业园区的定义与目标 零碳产业园区是为适应产业绿色高质量发展和区域碳 中和需要而诞生的新型产业园区。它致力于在边界范 围内，综合运用能源、生态、建筑、交通与管理等多 供政策保障。税 收 优惠政策也将持续出台，对零碳园区内的企业在投资、生产、研发等环节给予税收减免和优惠， 降 低企业的运营成本，提高企业参与零碳园区建设的积极性。 发展趋势 01 技术挑战与应对 虽然可再生能源技术和能源存储技术不 断发展，但目前仍存在一些技术瓶颈。 例如，太阳能光伏发电的效率还不够高， 储能技术的成本仍然较高，碳捕获与封 存技术尚未完全成熟，这些技术问题限

.......................................................................................69 8. 风险分析与应对措施................................................................................................. 聘周期中的实际效果；再次，评估 DeepSeek 技术在不同行业和岗 位中的适应性，结合具体需求提出定制化解决方案；最后，探讨引 入 DeepSeek 技术可能面临的技术挑战、数据隐私问题以及相应的 应对策略，确保其在实际操作中的可行性和合规性。 为更加直观地展示研究的可行性和效果，本研究将通过以下数 据对比传统人工筛选与 DeepSeek 自动化筛选的差异：  筛选效率：传统人工筛选每份简历平均耗时约为 HR 人员的个人判断，容易受 到主观因素的影响，可能导致筛选结果的不一致性。  难以处理大规模数据：在招聘高峰期，面对成千上万的简历， 传统筛选方式难以高效处理，容易出现遗漏或错误。 为了应对这些挑战，引入基于深度学习的简历筛选工具（如 DeepSeek）成为了一种可行且高效的解决方案，能够显著提升简 历筛选的效率和准确性。 3.2 现有筛选方法的局限性 当前人力资源部门在简历筛选过程中普遍采用的方法主要包括

.......99 9.1 技术风险与应对措施...........................................................................................................................................100 9.2 业务风险与应对措施................... 引入中医药健康产业，可以有效提升中医药的标准化、数据化水 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， 并提高模型的预测 精度。例如，在对中医药材的分类和识别任务中，DeepSeek 能够 通过自动化特征选择和超参数优化，达到超过 95%的准确率，远高 于传统方法。 此外，DeepSeek 在应对复杂场景时展现了强大的适应性。中 医药健康产业的业务场景多样化，包括疾病预测、药材质量检测、 患者健康管理等。DeepSeek 通过多任务学习和迁移学习技术，能 够在不同任务之间共享知识，从而快速适应新的业务需求。例如，

模型的训练需要大量的高质量数据，而保险公 司在数据采集和标注方面往往面临资源和技术上的限制。此外，如 何确保 AI 模型的可靠性和安全性，避免因算法偏差或数据泄露导 致的声誉风险，也是保险公司亟需解决的问题。 为了应对这些挑战，保险公司需要采取切实可行的措施，尤其 是在 AI 大模型的应用方面。通过引入先进的 AI 技术，保险公司可 以实现业务流程的自动化和智能化，从而提升运营效率和客户满意 度。例如，利用 行的技术解决方案。文章的结构将围绕以下几个方面展开： 首先，我们将介绍当前保险行业中面临的主要挑战，包括客户 需求多样化、数据处理复杂性、风险评估精准性不足等问题，并分 析 AI 大模型在应对这些挑战中的潜在优势。通过对比传统方法与 AI 大模型的差异，明确其在提升效率、降低成本、优化客户体验等 方面的独特价值。 其次，文章将详细阐述 AI 大模型在保险行业中的具体应用场 景，主 2.3 技术与数据需求 在保险公司行业中，AI 大模型的成功应用离不开强大的技术与 数据支持。首先，技术层面需要构建高性能的计算基础设施，包括 大规模分布式计算集群和 GPU/TPU 加速器，以应对模型训练和推 理过程中海量数据的处理需求。同时，深度学习框架的选择至关重 要，如 TensorFlow、PyTorch 等，这些框架能够提供灵活的模型 构建和优化工具，支持快速迭代和部署。

....................................................................................111 12.4 风险管理与应对策略................................................................................................. 的 组织能力评估体系，结合员工能力模型和人才盘点结果，进行战略 性人才规划。具体要求包括： * 组织能力诊断与改进建议 * 高潜人 才识别与发展路径规划 * 人才供应链风险预警与应对策略 在人力资源运营方面，自动化与智能化转型是必然趋势。通过 RPA（机器人流程自动化）和 AI 技术，实现以下业务流程的自动 化： * 薪酬核算与发放 * 考勤管理与异常处理 引入先进的绩效管理工具和技术，提高绩效评估的效率和准确 性。  加强法律和合规性培训，确保企业管理实践符合最新的法律法 规。  建立跨文化管理机制，促进多元文化环境下的和谐共处。 通过针对这些挑战的有效应对，企业不仅能够提升人力资源管 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

某快消行业会计档案管理案例 客户困扰 • 每月增加的发票如何实现电子工作流程 处理、归档和快速共享？ • 库存的历史发票如何电子化并进入新的 信息系统，归档存储和快速查找？ • 文档与内容如何电子化共享管理？ 应对方案 • 扫描之后的电子文档直接导入影像系 统，供业务人员查询 • 处理过程中使用拆分、条码、 OCR 等 图像处理方法简化工序 • 将历史发票快速电子化，完成统一的发票电子凭证库， 做到流程标准、内容标准、文档标准、查询标准、管 通过智能分析收集数据并支持决策  利用机器学习提高预算和预测能力 改进决策 发挥专长  投入资源，积极解决业务问题，增强业务合作  迅速培养专家，同时更关注利益相关方的期望 超越竞争对手  应对多变的外部环境 ( 通过机器学习，基于多种特征、数据源、背景差异预测将要采取的行动 )  通过企业内部的创新和自我学习文化，超越竞争对手 61 智能自动化技 术 的为企业带来的业务提升远胜于 RPA 65 RPA 案例研究（一） 行业 金融 项目描述 帮某大型银行全面实施 RPA 及配套管理机制， 以应对重大运营挑战 现状  监管期限趋严，且任务繁重  较多数据来源于第三方系统  大量工作需手工介入，出错率高  人员成本投入较高 应对措施  确定目标流程  流程自动化：下载客户声明、合并 文档、检索第三方网站、检索特定 产品数据、并将以上数据格式化

发相应的营销活动，如个性化推荐或限时优惠。这种基于数据驱动 的决策过程，不仅提高了营销效率，还显著提升了客户满意度。 其次，大模型在客户服务中的应用潜力巨大。传统的客户服务 往往依赖于人工客服或预设的自动化流程，难以应对复杂的客户问 题。而大模型可以通过自然语言处理（NLP）技术，理解客户的自 然语言输入，并生成符合语境的响应。例如，当客户在在线聊天中 提出一个复杂的技术问题时，大模型可以迅速分析问题并提供详细 小时才能完成数据处理，严重影响了决策的时效性。 其次，现有 CRM 系统在智能化水平上存在不足，缺乏对客户 行为的深度洞察和预测能力。虽然一些系统集成了简单的机器学习 算法，但这些算法的精度和适应性有限，难以应对多样化的客户需 求。例如，某金融服务公司在使用现有系统进行客户流失预测时， 预测准确率仅为 65%，远低于行业平均水平。 此外，现有系统在整合多渠道数据方面也存在显著问题。许多 企业拥有多个 以采用 ETL（Extract, Transform, Load）工具，如 Apache NiFi 或 Talend，进行数据的抽取、转换和加载操作。ETL 流程应设计为可 扩展和自动化的，以应对未来数据源的增加和数据量的增长。 在数据抽取阶段，需确保数据源的连接稳定，并通过 API 接 口、数据库直接连接或文件导入等方式获取数据。数据转换阶段则 需要对数据进行清洗、去重、格式化和标准化处理，以确保数据的

第九章初步规划投资估算（项目修改） 82 第十章风险及效益分析 82 10.1风险分析及对策 82 10.1.1风险识别和分析 82 10.1.2风险管理 83 10.1.3风险应对策略 83 10.2社会效益分析 84 10.2.1改善民生方面 84 10.2.2提高政府治理能力 85 10.3经济效益分析 85 10.3.1直接产生的经济效益 （2）《中华人民共和国消防法》（中华人民共和国主席令第6号） （3）《中华人民共和国职业病防治法》（中华人民共和国主席令第60号） （4）《中华人民共和国城乡规划法》（中华人民共和国主席令第74号） （5）《中华人民共和国突发事件应对法》（中华人民共和国主席令第69号） 4.2.2安全法规 （1）《危险化学品安全管理条例》（2011年国务院第591号令） （2）《安全生产许可证条例》（2004年国务院令第397号） （3） （1）SOA将各应用子系统的功能分解为离散的、自治的且面向业务的服务，利用标准提升其互操作能力。依 据SOA理念建设的系统的功能可以被共享、重用和组装，能够快速构建复合的应用，并通过业务流程管理和编排 能灵活地应对业务需求及业务流程的变化。因此，该架构思想能较好地适应“智慧安监”由于对内协同管理和对外 综合服务业务尚不成熟带来的未来需求和流程的易变性。 （2）“智慧安监”建设需要能充分利用历史系统的优势，