强模型的表达能力。 数据标注是监督学习中不可或缺的步骤，特别是在图像识别、 自然语言处理等任务中。可以通过人工标注或半自动标注工具为数 据添加标签，确保数据具备明确的目标输出。为提高标注效率，可 以采用主动学习（Active Learning）策略，优先标注对模型提升贡 献最大的样本。 为优化数据预处理流程，可以通过以下步骤进行模块化设计：  数据输入接口：支持多种数据格式（如 CSV、JSON、图像文 为保障数据安全性，需建立全面的数据安全防护体系，包括网 络隔离、入侵检测、数据脱敏、数据泄露防护等措施。网络隔离可 通过虚拟局域网（VLAN）或防火墙实现，限制不同网络区域之间 的数据流通。入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）可实时 监控网络安全状况，及时发现并阻止潜在的安全威胁。数据脱敏技 术可在数据共享或展示时对敏感信息进行替换或隐藏，降低数据泄 露风险。 最后，需建立完善的数据管理制度，明确各部门和人员在数据 整体安全性、数据的保密性以及操作的可靠性。首先，系统应采用 多层次的安全防护机制，包括网络安全、数据安全、应用安全和物 理安全。网络安全方面，通过部署防火墙、入侵检测系统（IDS） 和入侵防御系统（IPS）来防止外部攻击。同时，采用虚拟专用网 络（VPN）技术确保数据传输的加密性和完整性。 数据安全是系统设计的核心，数据存储应采用加密技术，确保 数据在传输和存储过程中的安全性。对于敏感数据，使用高级加密

权限原则，确保每个用户只能访问其工作所需的数据和功能。此 外，系统应具备实时监控和审计功能，记录所有用户的操作行为， 以便在发生安全事件时能够快速追踪和分析原因。 为防范网络攻击，系统需部署防火墙、入侵检测系统（IDS） 和入侵防御系统（IPS），定期进行漏洞扫描和安全评估。针对大 模型的特殊性，还应防范模型推理攻击和对抗样本攻击，确保模型 的输出不会被恶意利用。具体措施包括：  模型输入输出的完整性验证，防止数据被篡改。 展，以便在业务量增长时通过增加节点来提升处理能力，而无需停 机维护。 最后，安全性是银行系统不可忽视的性能需求。系统需具备高 效的加密和身份验证机制，确保数据传输和存储的安全性。同时， 系统应能够在不影响性能的情况下，实时检测和防御各种网络攻 击，如 DDoS 攻击和 SQL 注入等。 综上所述，Deepseek 大模型在银行系统中的部署需满足高并 发处理能力、快速推理速度、强大的数据处理能力、高可用性和高 安全性等性 用户只能访问其工作所需的数据和功能。 在数据存储方面，采用高级加密标准（AES-256）对敏感数据 进行加密存储，并定期进行密钥轮换，以防止密钥泄露带来的风 险。此外，部署入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），实 时监控网络流量，识别和阻止潜在的攻击行为。为了防止内部威 胁，实施日志审计和异常行为检测，记录所有用户的操作行为，并 通过机器学习算法识别异常活动。 对于模型本身的安全性，采用模型水印技术，确保模型的版权

数据免受未授权访问、攻击及泄露而设计的程序工具。它通过提供防火墙、加密技术、入侵 检测、病毒查杀、安全审计等多种功能，构建起一道坚固的防线，确保信息资产的安全性和隐私性。这类软件不仅能够实时监控和防御潜 在威胁，还能在事件发生后进行响应和恢复，最小化损害。 摘要 智能软件研发行业专注于开发和应用AI技术，提供智能化解决方案以提升业务效率、优化决策和增强用户体验。行业特征包括技术依赖性强、产品迭代周期短及多样化与跨

、人脸比对和交易风险评估。英特尔 处理器的强大算力确保了 ZOLOZ 服务在极端并发压力下，保持低于 100 毫秒的响应速度。蚂 蚁数科基于“以 AI 对抗 AI”的创新理念，构建的高效智能检测防御体系⸺ZOLOZ Anti-Deep- fake 攻防互动系统，已部署在 ECS g�i 平台上，可为 AI 推理带来最高达 3.3 倍 的性能提升，并 将每瓦性能提升高达 1.7 倍。 ��

才能访问特定数据集。同时，定期进行数据审计和日志记录，以便 在发生安全事件时能够快速追溯和响应。 数据安全方面，必须采用多层次的安全措施，包括但不限于网 络防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）。此外， 对于敏感数据，如个人身份信息（PII）和财务数据，应采用端到 端加密技术，确保数据在传输过程中的安全性。 数据备份与灾难恢复计划也是数据管理的重要组成部分。企业 应制 步骤的引导，确保用 户不会迷失在流程中。 为了提高用户满意度，建议引入个性化设置功能，允许用户根 据自身偏好定制界面布局、主题色等。此外，系统应具备智能推荐 功能，基于用户的历史行为和偏好，主动推荐相关功能或内容。 在数据处理和展示方面，应采用图表和仪表盘等直观形式，帮 助用户快速理解数据趋势和关键指标。例如，使用柱状图、饼图或 折线图展示销售数据，或通过仪表盘实时监控业务指标。确保数据 问题。 此外，为了提升系统的智能化水平，可以引入机器学习技术， 对用户行为数据进行分析，预测潜在问题并提供预防性解决方案。 例如，通过对用户操作模式的智能分析，可以提前发现用户可能遇 到的困难，主动推送提示或建议，从而提升用户体验。 为了确保问题处理与优化工作的有效性，还需定期召开跨部门 协作会议，梳理问题处理流程，优化资源配置，确保各环节无缝衔 接。通过持续改进与维护，商务 AI 智能体应用服务将不断提升其

更好的服务体验。 8.4 安全性设计 在 DeepSeek 智能体开发中，安全性设计是确保系统稳定运行 和数据保护的核心环节。首先，我们采用多层防御架构，包括网络 层、应用层和数据层的安全措施。网络层通过防火墙和入侵检测系 统（IDS）进行实时监控和防御，防止未经授权的访问和攻击。应 用层则通过身份验证、授权机制和输入验证来确保只有合法用户可 以访问系统，并且所有输入数据都经过严格过滤，防止

最后，DeepSeek 的风险管理模块能够帮助银行在运营过程中 实时监控和识别潜在风险。通过分析大量交易数据和客户行 为，DeepSeek 可以快速检测异常交易或欺诈行为，并及时发出警 报。这种主动式的风险管理机制能够有效降低银行的运营风险和损 失。 总之，DeepSeek 在金融银行的运营优化中，通过智能自动 化、预测分析、流程优化、个性化推荐和风险管理等多个方面，为 银行提供了切实 措施。定期对日志进行备份，并确保日志数据的安全性和完整性。 以下是一些关键的安全措施：  使用多因素认证（MFA）增强账户安全性  定期进行安全培训和演练  部署入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）  实施数据脱敏技术，保护敏感信息 最后，与第三方合作伙伴签订严格的数据保护协议，确保其在 数据处理过程中同样遵守安全与合规要求。定期对合作伙伴进行安 全评估，确保其安全措施符合标准。通过这些措施，确保

网 络 ，并 不 断 调 整 网 络 单 元 间 连 接 权 重 来 实 现[9-10]。优势在于从数据中学习的能力，善于处理复 杂的、模糊的问题。 1.1.2 主动学习 与传统结构化的知识获取方式相比，大模型采 用自监督学习方法，主动捕捉训练文本中更深层次 的特征和规律，而非在预设知识结构下的信息抽 取[11]，从而具有突破已有认知局限实现创新的潜能。 1.1.3 数值计算过程 模型通过优化其预测下一个单词（如 化依赖于模型的自监督学习机制通过对海量数据训 练完成，相较于结构化的知识被动获取，大模型对 应急知识的获取不再是信息搜索，而更接近于学习 的本质，是理解、消化、吸收至海量的模型参数中。 所以，模型的自主学习能够不局限于已有的认知结 构，主动捕捉到未曾发现的有关风险以及各类突发 事件的更本质规律，启发新的思路。 应急知识分布于模型的海量参数中，这种统一 的数值表示形式，使得来自不同学科、不同领域、不 同类型的知识在同一个数值向量空间进行分析成为 知识获取 知识类型 知识处理 知识检索 传统知识库模式 符号主义 结构化符号 被动地搜索 显性知识 离散空间的符号操作 结构化查询语言等 大语言模型模式 联结主义 分布式数值 主动地内化 显性知识+隐性知识 连续空间的数值操作 自然语言 龚晶等：基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑 221 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学

供更个性化的服务 • 在线客服：短期的基 于 单一 目的的服务 • 在线助理：更主动的 提 醒，状态问询，精 准推 送，洞察建议等 • 在线客服：简单的被 动 响应，一问一答 • 在线助理：专业咨询、 售前交互、售后服务、 行业洞察等 • 在线客服：以售后服 务 为主 更主动的 双向交互 更丰富的 价值场景 更长期的 伙伴关系 1,800 基于人工智能与自然语言处理技术的在线智能助理产

可通过统一的仪表盘，实时掌握从供应商的订 单、履约和服务情况，到所有仓库的库存水平及 各工厂的计划停机时间，再到需求预测等各类 集成数据与洞察。在建立如此坚实可靠的基础 后，供应链便能从被动响应式决策转向具备自 我优化能力的主动运营模式。AI驱动的系统能 够在潜在中断发生前进行预测，自主调整采购 与物流策略，并实时平衡供需。这种程度的自主 化不仅能提升效率和韧性，更能将人力从应对 日常挑战的“紧急补救”工作中解放出来，专注 性、利用率和整体设备效率等关键绩效指标，从而 及时发现潜在问题并采取行动。 通过集中管理这些先进能力，舍弗勒得以统 一全球团队。其人才将不再仅仅是在车间执行任 务，而是能够以前所未有的效率，主动地实时设 计、监控和优化流程。 实现自主智能供应链 22 重构人与技术的协作模式 以往，企业的组织架构大多以职能为核心， 例如，物流部门管理仓库、销售部门管理销售团 队等。如今，数据正日益打破职能壁垒，为平台型 平台型运营模式。这将使内外部利益相关者的跨 职能团队能够在整个供应链范围内更快地协作并 解决问题，而不仅仅在供应链的某一环节。 最后，企业必须重新审视其治理方式和领导 风格，从被动的危机管理模式，转向主动的风险评 估与预防。那些能够前瞻性地思考未来风险并致 力于提升团队效能的领导者，将引领供应链走向 更具韧性和适应性的未来。 归根结底，自主化系统的兴起将从根本上改 变企业的组织结构，以及人与人、人与技术之间的