......................................................................................25 3.3 数据安全与隐私保护需求............................................................................................... .......................................................................................72 6. 数据安全与隐私保护................................................................................................. .........................................................................................76 6.2 用户隐私保护策略...............................................................................................

.......................................................................................65 7. 数据安全与隐私保护................................................................................................. ...........................................................................................68 7.2 隐私保护策略............................................................................................... 技术在提高筛选准确性、减少人工干预以及缩短招 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

市场的发展既划定了合规的“红线”，也 指明了创新的“绿灯”，共同构成了其发展的独特机遇期。 首先，数据隐私法规日趋严格，为 AI CRM 设立了新的准入门槛， 合规成为核心竞争力。自欧盟《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR）生效以来，数据隐私保护进入新纪元。 进入 2025 年，GDPR 针对 AI 系统的特定规定进一步细化，明确要求 提出了明确要求。例如《个人信息保护法》要求在处理敏感个人信息 或进行自动化决策时，必须进行个人信息保护影响评估。这些法律法 规实质上确立了强制标准：任何 AI CRM 解决方案均须在产品架构与 功能设计环节遵守相关隐私和安全设计原则。这不仅是法律要求，也 是构成客户信任的基础。对于企业而言，选择深度整合合规能力的 AI 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 3 CRM 平台 往需要调整自身的业务流程去适应软件的预设功能，而不是让软件来 匹配业务，这对于业务流程复杂或独特的企业而言是一个巨大的挑战。 其次，尽管服务商投入巨资保障云平台安全，但数据存储在第三方服 务器上，始终引发企业对数据主权、隐私和潜在泄露风险的担忧。此 外，多租户架构下普遍面临单一租户资源过载影响整体服务性能的问 题，并且与企业内部复杂异构系统进行深度集成时较为困难。因此， SaaS 模式在扩大 CRM 应用覆盖面的同时，客观上导致了客户管理流

.....................................................................................32 4.2 数据安全性与隐私保护................................................................................................. 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， 可能需要对企业的硬件设备和网络进行一定程度的升级和优化。其 次，系统的数据安全和隐私保护将是一个重要的挑战，必须严格遵 守相关法律法规，并采取必要的技术手段，如数据加密、访问控制 等，确保数据的安全性。 项目的实施周期预计为 6 个月，具体分为需求分析、系统设 计、开发与测 计应具备高度的可扩展性和灵活性，能够适应不同规模、不同行业 的企业需求，并能够随着企业的发展进行动态调整。 数据安全与隐私保护是方案设计中不可忽视的重要原则。我们 应采用先进的数据加密技术和访问控制机制，确保企业的人力资源 数据在传输和存储过程中的安全性。同时，严格遵守相关法律法 规，保护员工的隐私权益，避免数据泄露和滥用。 方案的实施应注重成本效益，确保企业在投入与产出之间达到 最佳平衡。通过采用

于客户分群和个性化推荐。  外部数据源：如气象数据、经济指标、信用评级等，用于增强 模型的预测能力和泛化能力。  社交媒体和舆情数据：用于情感分析和品牌管理，提升客户满 意度和品牌形象。 在数据隐私和安全方面，必须严格遵循相关法律法规，如 GDPR、CCPA 等，确保客户数据的合法使用和存储。同时，采用 数据加密、访问控制等技术手段，防止数据泄露和滥用。 最后，模型的可解释性和透明性是保险公司 险客户，可以通过风险管理措施降低潜在损失；对于流失客户，可 以通过客户挽回计划重新激活其投保意愿。 为了优化细分效果，保险公司应持续监控和评估细分模型的性 能，并根据市场变化和客户行为动态调整细分策略。此外，数据安 全和隐私保护也是实施过程中不可忽视的重要环节，确保客户数据 的合法合规使用是保险公司赢得客户信任的关键。 通过数据驱动的客户细分，保险公司不仅能够提升营销效率， 还能够优化客户体验，最终实现业务的可持续增长。 品，则可以根据驾驶记录、车辆信息等数据进行风险评估。这种灵 活性使得自动化核保系统能够适应多样化的业务需求，提升整体核 保效率。 以下是一个简化的核保流程自动化工作流示例： 在实施核保流程自动化过程中，保险公司还需注意数据的隐私 保护和合规性。特别是在处理敏感信息（如健康数据、财务数据） 时，必须确保数据传输和存储的安全性，并遵守相关法律法规。此 外，自动化核保系统应具备一定的可解释性，使得核保人员能够在 必要时理

.....................................................................................106 8.1 数据安全与隐私保护................................................................................................. 次，如何在保 证数据隐私和安全的前提下，充分利用客户数据也是一个亟待解决 的问题。此外，大模型的可解释性和透明度也需要进一步提升，以 增强企业对模型决策的信任度。 为了解决这些问题，我们提出了基于 DeepSeek 大模型的客户 关系管理应用方案。该方案不仅结合了最新的技术趋势，还充分考 虑了企业的实际需求和操作可行性。通过模块化设计、分布式计算 框架以及隐私计算技术，我们能够在保证性能的同时，最大限度地 的历史购买记录中提取购买频率、平均消费金额、最近购买时间等 特征，作为模型输入。特征工程的自动化工具（如 Featuretools） 可以帮助简化这一过程。 此外，数据集成与处理阶段还需要考虑数据的安全性和隐私保 护。企业应确保在数据传输和存储过程中采用加密技术，并遵守相 关的数据保护法规，如 GDPR 或 CCPA。数据访问权限应严格控 制，确保只有授权人员才能访问敏感数据。 为了实现数据的实时处理和分析，可以引入流处理技术，如

联网产业联盟理事单位，拥有强大的产业影响力。 中国科学院沈阳自动化研究所在边缘计算理论与应用方面有着雄厚的基础，是目前边缘计算架构和 边缘智能的主要提出者，直接推动了边缘计算产业的发展；在边缘侧AI智能、边缘侧大数据分析、边缘侧 隐私保护等边缘计算关键技术领域，形成国际领先的产品解决方案，已推广至汽车、特种装备、军工等行 业。研究所未来将面向国民经济的重大需求，围绕产业链打通创新链，力争建设成为集“科学研究、工程 应用、检测 数据跨域流转使用是数据要素市场化的核心环节之一，目前数据合规可信流转面临着四个主要痛点 安全问题：（1）数据共享隐私安全隐患，导致数据跨域流转意愿不强。（2）数据跨域流转后即不可 控，很难禁用、销毁分享后数据。（3）数据跨域流转后无法可信追溯，数据之后被谁用、在哪用、何时 用无从知晓。（4）业界落地的安全计算主要基于密码学的隐私计算为主，总体来说计算性能相对较低， 无法规模性使用。 本平台目标旨在解决以上4大痛点 信任和隐私保护、溯源等难题。 平台规模性应用于政务、金融、医疗等领域隐私数据的全生命周期安全保护场景中，累计支持10亿 级别数据的高性能密态计算与处理。 案例亮点 case HigHligHts 1 密态计算性能比业界基于密码学的隐私计算提高2个数量级 2 业界首次支持跨域后数据的管控，并技术上提供可验证的证明 3 主机、网络、内核攻陷情况下依然能保证应用上层数据隐私安全

基准，难以客观衡量不同具身智能系统的智能水平和 能力边界。构建科学的评测方法和指标体系有助于 发现技术短板，指导研发方向，为用户选型提供依据。 c）安全与伦理保障。具身智能系统直接在物理 环境中运行，涉及人机共处、安全防护、隐私保护等问 题。制定相应的安全设计规范、数据安全要求和伦理 准则，可确保系统在设计、部署和运行过程中的安全 性和合规性。 d）产业生态构建。统一的标准体系有利于上下 游企业分工协作，形成从核心器件、整机制造到应用 标准应支持模块化构建与动态更新，能够灵活扩展新 能力维度（如迭代学习、跨平台迁移等），保持与技术 发展的同步性。 e）安全性、伦理性与合规性保障。评测内容和方 法应严格遵循安全保护、数据隐私、公平性原则等伦 理与合规要求，避免诱发系统行为产生的不良影响， 特别是在交互、协作等场景下，应确保行为合法、安全 可控。 3.2 具身智能核心技术与关键评估维度 具身智能系统作为融合了“感知—认知—行动— 自适应学习与知识迁移 多模态人机交互与社会行为感知 具身智能 核心技术 语义同步成功率 通信时延 空间语义建图 模型识别率 迁移成功率 历史知识保持率 自然语言理解率 意图识别精度 合规性 隐私数据隔离 因果推理准确率 任务规划成功率 动作精度 执行能耗 模块操作失败率 平台兼容性 魏家馨，马瑞涛，滕一阳，王 芃 具身智能标准化研究与评测方法探索 本期专题 Monthly

基于事件模型 • 行为附属信息 • 设备信息收集 • 固化业务模型 一 ● 上报机制 • 缓存机制 • 上报频率 • 云控开关 • 用户隐私合规 • • SDK 注册授权 • 上报数据加密 上报规范 • 命名规范 • 数据类型 • 上报时机 上报安全 APP 埋点管理平台 维度信息 数据大小 生命周期 报表引用 任务依赖 运行信息 表抽象 数据口径 血缘关系 数据热度 任务逻辑 调度周期 数据资产管理平台 衍生元数据 数据加密 审计日志 用户隐私 安全等级 数据权限 使用管控 系统信息 资源数 据 生产数据治理 目录

构建AI模型与智能体系的核心在于打造“设计-训练-部署-监控” 的完整闭环流程。设计阶段融合多技术路线构建混合架构，并融入领 域知识指导模型生成，保障关键行业应用可控可靠。训练环节依托分 布式计算平台，结合隐私保护技术，确保数据安全下的高效学习。部 署阶段应用模型优化技术，实现模型跨计算环境的灵活适配。监控环 节建立全生命周期自查与 AI 互查机制，持续优化模型效果并降低 AI 幻觉。同时，实现多智 可视化的组合工具，支持非技术人员快速搭建所需的业务解决方案。 同时建立“技术可行性评估框架”，从多个维度系统评估集成方 案的适用性：计算资源需求（专用硬件支持程度）、响应时效要求（严 格/宽松的时间限制）、数据安全等级（隐私保护需求）、协议标准 化程度（特殊协议处理难度）、系统依赖性（外部系统接口数量）、 容错机制（系统恢复时间要求）。可帮助各类组织根据实际需求选择 最适合的技术集成路径。 （二）核心能力建设：覆盖全生命周期的智能化能力矩 括开 发标准化 API 接口实现与主流工具链的无缝集成，构建支持功能模块 的灵活迭代架构，通过开放技术栈降低定制成本，使 AI 能力可快速 适配敏捷开发等多样化管理场景；严格控制敏感数据访问，隐私数据 脱敏，确保 AI 决策符合内控与行业法规，同步建立覆盖数据、模型、 应用的全链路防护体系，筑牢智能化运行的信任基石。 （4） 场景应用能力建设推动管理活动智能化升级 项目策划阶段构建战略模拟系统，支持业务决策、业务需求分析