....................................................................................42 4.1 自动核保与风险识别................................................................................................... ....................................................................................65 5.2 理赔图像与文本识别................................................................................................... 品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来 五年内为全球保险市场带来超过 1.3 万亿美元的经济价值。这一数 据充分证明了 AI 大

人脸识别 ........................................................................................ 63 4.3.6 医院人脸识别系统的前端点位部署 ............................................. 64 4.3.7 医院人脸识别实际应用 医院人脸识别实际应用 ................................................................ 69 4.3.8 大华人脸识别系统优势 ................................................................ 72 4.3.9 直观、自然、非接触性 ............ ................................................................................. 167 9.1.1 视频识别（机动车） ........................................................................167 9.2 地下停车管理（车位诱导与反向寻车）

系统技术架构设计 项目实施及服务 项目实施 需求理解 统一规划 产品 + 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 提供完整、规范的风险管理与内控管理方法  通过系统支撑风险管理与内部控制管理工作 风险管理与内控管理可控  明确管理要求和控制方法  分配到岗的风险责任和控制管理要求 风险管理与内控管理可行  源于流程融于业务的风险识别和控制方法  及时完善风险库、优化管控措施，持续更新 风险、内控管理 内控审计 控制矩阵 流程 子流程 控制措施 控制缺陷 检查点 描述 质量要求 审计报告 以流程为基础，以“风 业务执行过程定义 • 风险识别 • 风险分析 • 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

.......................................................................................62 5.3.2 语音识别与应用................................................................................................ 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。  自动化客户服务：通过自然语言处理技术，实现自动化的客户 服务，如聊天机器人，提高响应速度和服务质量。  风险管理：识别潜在的客户风险，如流失风险或欺诈行为，及 时采取预防措施。 为了更直观地展示 DeepSeek 大模型在 CRM 中的应用效果， 以下是一个示例数据表，显示了在不同行业中应用该模型后的客户 满意度提升情况： 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。 首先，CRM 系统能够整合多渠道的客户数据，包括社交媒 体、电子邮件、电话和面对面交流等，从而为企业提供全面的客户 视图。这种数据整合不仅有助于企业识别高价值客户，还能帮助企 业制定个性化的营销策略，提高客户转化率。例如，通过分析客户 的购买历史和偏好，企业可以精准推送相关产品或服务，从而增加 销售机会。 其次，CRM 系统能够自动化许多日常任务，如客户数据录

特色功能.....................................................................................65 第四章 深度智能人脸识别系统设计.................................................................73 4.1 外来人员管理................ 保证人卡一致，存在代刷、 盗刷问题；报警系统误报率高，报警产生后，无法进行确认和处理；  效果差 系统平台主要针对视频监控为主，缺乏对各子系统的统一整合管理。实现 安防管理业务单一，且智能识别准确率低下，实际应用效果很差。 1.1.2 园区安防未来的发展趋势 针对目前传统安防存在的问题，未来的园区安防发展必须要具备以下几个 条件：  更安全 安全是所有工作、生产的前提和必要保障。在高清监控全面覆盖的前提下， 联动录像，指挥中心报警预案处置。主入口采用高清智能枪球联动摄像机、人 脸识别摄像机、车辆识别摄像机以及人脸识通道等设备，实现对该区域的监控 及对进出车辆的车牌识别存档、进出人员的黑名单布控告警、内部人员的白名 单放行。 第二道防线：园区道路、主要路口、开阔地等公共区域。该部分区域主要 采用全景摄像机、高速球型摄像机、人脸抓拍识别系统、车辆违停抓拍、测速 抓拍系统，来实现对区域内的人员车辆的管理。

如何尽可能地少出问题 首先，需要有一个完善的运维规范和流程来保障运维 流程合规；其次，核心应用需要全局的高可用设计， 从架构层面避免单点故障；最后，企业还应具备完善 的风险管理体系，可以对识别到的风险举一反三快速 闭环，持续提升核心应用的韧性。 如何快速恢复故障 基于核心应用黄金指标的秒级故障感知是故障恢复的 前提；基于调用链分析、日志解析、云服务实例快速 诊断的分钟级故障定位是故障恢复的基础；基于应急 引发后 续事故埋下了隐患。 运维安全管控的技术手段不足 主要表现为，对运维操作入口没有进行技术管控，缺 乏对运维操作过程的有效监管，缺乏对高危操作的拦 截，缺乏对运维操作的记录与审计，缺乏识别恶意操 作的评估手段。 权责不匹配 运维人员的权限过大或者超越自己的职责范围，很容 易引发超出职责范围的误操作，从而带来不必要的运 维风险。 在租户安全方面的挑战包括： 安全攻击无法避免 期望，也是运维人员一直面临的难题。这个问题同样 摆在华为面前。在十多年运维工作中，华为云通过大 量项目实践摸索出了一套预见性风险治理的思路，不 但覆盖了运行时的风险治理，也覆盖了对变更的风险 治理方法，以及对未知风险的识别与预防手段，本文 将详细阐释通过数字化到自动化的转换实现云平台风 险预见性治理的思考。 10 图2.1 运维现代化三大核心能力 存贷款 支付结算 现金管理 理财管理 运行稳定 主动预防 安全可靠

为分别布防；也可对区域入侵的行为进行自动检测，并可对入侵区域的物体的占比进行自动识别， 减少误报率； 摄像机侦测到以上行为后可联动报警及录像等功能。 2) 人脸侦测 图 5. 人脸侦测示意图 智能行为侦测功能支持对跨界入侵的行为进行自动检测，并可对进入区域和离开区域的行 为分别布防；也可对区域入侵的行为进行自动检测，并可对入侵区域的物体的占比进行自动识别， 减少误报率； 摄像机侦测到以上行为后可联动报警及录像等功能。 输部分、数据管理中心几部分组成。 2.4.1.2、 系统功能 车辆管控 固定车辆：车牌识别、远距离卡识别且比对正确，即可进场，无需任何操作。 贵宾车辆：车牌识别或远距离卡片识别任一通过，即可进场，无需任何操作，体现尊贵身份。 临时车辆：停车取卡，抓拍车牌并识别，放行。 布控车辆：嫌疑车辆则系统自动在前端和中心产生报警，同时人工参与处理。 电动挡车器软件控制 出可以根据客户需要提示语音，显示 欢迎信息等。 车牌自动识别功能 系统可自动对车辆牌照进行识别，包括车牌号码、车牌颜色的识别。 车辆信息记录 车辆信息包括车辆通信信息和车辆图像信息两类。 在车辆通过出入口时，系统能准确记录车辆通行信息，如时间、地点、方向等。 在车辆通过出入口时，牌照识别系统能准确拍摄包含车辆前端、车牌的图像，并将图像和车辆 通行信息传输给出

3—— 质量管控能力 机器视觉是与工业应用结合最紧密的 AI 技术 , 机器视觉基础功能分为五大类：视觉识别、视觉定位、尺寸测量、外观检测和行为分析 应用能力 1 ：视觉识别 应用能力 2 ：视觉定位 应用能力 3 ：尺寸测量 应用能力 4 ：外观检测 应用能力 5 ：行为分析 识别出物体并精确 给出物体的坐标和角度信 息。在机器视觉应用中是 非常基础且核心的功能， 主要基于定位算法实现。 重印等）以及表面形状缺 陷（如崩边、凸凹坑等）。 准确识别图像中的 人体相关信息，包括人体 检测与追踪，关键点定位， 行为特征识别等，以方便 高效对人员操作行为进行 管理分析。 对已知规律的物品 进行分辨，包含外形、颜 色、图案、数字、条码等 的识别，也有信息量更大 或更抽象的识别如人脸、 指纹、虹膜识别等。 18 智绘工厂，智造未来 平台服务 4—— 安全生产能力 着 装 检 测 实时检测员工着装规范，保障生产安全和生产规范 如：安全帽、净化帽、工作服、绝缘靴（劳保鞋）佩戴检测等 电 子 围 栏 烟 火 检 测 车间检测到异常火灾或浓烟等突发灾害，智能识别并报警 如：电池破损引起的火苗火灾等 非法闯入监测 如：设备工作区域非法闯入、危险区域非法闯入等 行 为 检 测 实时监控员工行为规范，保证生产安全和作业环境 如：工作过程中使用手机，禁烟区域抽烟等行为检测

的核心，代表的是基于现有 AI 算法的具备扩展性的基础性技术，包括 语音识别、计算机视觉、自然语言处理技术、知识图谱等  语音识别：机器接受、解释、理解或执行口头命令的能力，能够将音频数据转换成文本数据，如 微信语音  计算机视觉：模拟人类眼镜，对图像或视频信息的处理，被广泛用于动态人脸识别、人像库实施检索、 证件识别等，如无人驾驶  自然语言处理技术（ NLP ）：模拟人类对语言的 为基础的智能决策和风险内控 三、人工智能在财务领域的实践运用 财务管理对 AI 的应用与需求最为广泛 ——OCR （光学字符识别技术）：计算机视觉的一种，能够利用光学 设备（摄像机、扫描仪等）将纸质文件上的文字转化为图像，再通过算法 将其转化为计算机能够识别的和分析的编码 3.1 OCR 技术辅助财务审核 利用 OCR 获得文本高度格式化的单据内容→利用相关算法实现单据的智能化审 核 同信息与外部 信息对比 判断合同 条款是否 符合规定 识别出高风 险的进行重 点审计 —— 知识图谱对知识进行学习和开展推理能力，建立复杂的关系 网络和实现更高效的关联查询 3.3 知识图谱协助供应商管理 招标阶段  利用知识图谱，自动审查投标企业 的基础信用，排除不合格企业  追溯历史交易记录、股权关系等，识别招 标黑名单的禁入企业利用隐藏关联 方投标  分析审核，防止供应商关联企业违

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实现的行为检测和识别功能用于多项服务，以这 两项技术为基础的信息平台很好地满足了智慧园区的实际需要。 1 物联网技术的发展现状及关键技术·····································································7 2.1.1 无线射频识别技术························································································· 7 2.1.2 2.2 基于目标建模的目标检测法········································································48 5.3 异常行为识别与检测·························································································· 49 5