人工智能技术在智能投顾中癿应用 神州泰岳 张瑞飞 金融资讯大数据服务 用智慧发现信息价值 Discover information 用智慧发现信息价值 Discover information 金融资讯大数据 利用人工智能分析挖掘技术，针对金融市场信息获取和分类需求，实现金融资讯大数据癿采集、检索、 路透、万得、彭博、 合作机构数据（保 险、证券等） …… 网页、社交媒体、 论坛 …… 第三斱数 据 文档、图片、影 音 …… 资金、财务、信 贷、员工…… 用智慧发现信息价值 Discover information 日志、交易报文 … … 宏观数据 GDP( 国内生产总值 ), 变劢率 ;CPI( 居民消费价格指数 ), 变劢 率 ;PPI( 工业生产价格指数 数据采集 数据采集范围可定制 用智慧发现信息价值 Discover information 数据范围 数据范围 Discove r 用智慧发现信息价值 information 大数据 ODS 存储区 内存网 格 （ Ignit e ） 数据 分析

应用的服务、配置和AI智能体管理平台 04 Part 1 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 Nacos 简介 Nacos2.0时代：一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台 https://nacos.io/ Nacos社区 2.0发展回顾 • Github仓库突破3w stars • 贡献者突破400 • 开源生态：多语言&集成 社区活跃度 Nacos-Controller : k8s 配置及服务同步 价值 • 可视化管理界面 • 配置变更实时推送 • 配置历史&回滚 • 配置灰度发布 • 跨k8s集群互通 • 非k8s异构发现 快速接入 • helm install & crd deploy • 全量一键双向同步 • 按需部分双向同步 项目地址：https://github.com/naco Registry 3.3 3.2 3.1 3.0 • Prompt 管理 • MCP Prompt • MCP 筛选 • 可重入分布式锁 • 锁订阅 • DNS协议支持 • Agent自动注册发现 • Agent任务调度 • 压缩推送 • 动态数据源 • 服务健康检查优化 • LLM模型参数托管 • 凭据管理 • 增量推送 • 推送反压 • 服务健康检查优化 生态融合探索

问 题。为防范内部威胁，系统应部署日志审计和异常行为检测功能， 记录所有用户操作并实时监控异常行为，如频繁登录尝试、非工作 时间访问等。同时，系统应定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，及 时修复发现的漏洞，确保系统免受已知攻击手段的侵害。 在数据备份与恢复方面，系统需建立完善的数据备份机制，确 保在发生数据丢失或损坏时能够快速恢复。建议采用增量备份与全 量备份相结合的策略，每天进行增量备份，每周进行全量备份，备  开放 API 接口：标准化协议，支持外部系统集成  插件机制：允许用户开发自定义功能模块  可扩展数据库：混合存储方案，支持数据分片和负载均衡 最后，系统应具备良好的监控和告警机制，及时发现和解决扩 展过程中可能出现的性能瓶颈或故障问题。通过引入日志分析工具 （如 ELK Stack）和性能监控平台（如 Prometheus），系统管理 员可以实时掌握系统运行状态，确保扩展的平稳进行。同时，系统 户交互层还提供丰富的可视化功能，帮助用户直观地了解系统运行 状态和模型评估结果。 为提升系统的安全性和稳定性，总体架构还引入了多层次的监 控和容错机制。系统具备实时的性能监控和日志记录功能，能够及 时发现和解决潜在问题。同时，系统采用分布式存储和备份策略， 确保数据的安全性和可恢复性。 以下是系统各层的关键功能和技术选型：  数据采集层：支持多源数据接入，采用 Kafka 和 Flume 实现

35% | | 底稿自动生成 | 按照 AS 2201 标准的结构化输出 | 编制时间缩短 60% | | 准则合规检查 | 实时对照 CAS 21 号等最新准则条款 | 合规问题发现率提高 28% | 具体到审计效率提升路径，DeepSeek 可构建端到端的智能辅 助系统：在计划阶段自动生成风险矩阵，基于被审计单位行业特征 （如制造业存货周转率异常阈值设定为±30%）；在执行阶段实现 ≥ 合规性条款 52% 90% ≥ 关联交易 45% 85% ≥ 操作风险 37% 80% ≥ 第三，系统需要支持 7×24 小时持续监控能力，某跨国企业的 实践表明，实时监控可使重大风险发现时效从平均 14 天缩短至 2.8 小时。这些需求直接指向需要构建具备自然语言处理、多维关联分 析和自动化工作流能力的智能审计系统，而 DeepSeek 的技术架构 恰好能填补现有技术栈的关键缺口—— 实时 监测企业财务数据波动，自动触发预警阈值（如单笔交易超过注册 资本 10% ） 2. 通过 NLP 解析合同条款与会计准则差异，识别潜在 合规风险 3. 建立多维度关联分析引擎，发现隐蔽的舞弊模式（见 下表典型场景） 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 关联交易舞弊 32% 89% 图谱推理+时序分析 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 收入确认异常

训练、调优和验证，选择合适的模型架构和超参数，确保模型在性 能、准确性和泛化能力上达到最优。质量保证专家负责对项目各个 环节进行质量监控和测试，确保数据处理和模型训练的准确性和稳 定性，制定并执行测试计划，及时发现并解决潜在问题。产品经理 负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为技术实现方案， 确保项目输出的成果能够满足业务需求。 项目团队的具体职责分工如下：  项目经理：负责项目的整体规划、进度管理、资源协调和风险 模型训练师：负责模型的训练、调优和验证，选择合适的 模型架构和超参数，确保模型在性能、准确性和泛化能力上达 到最优。  质量保证专家：负责质量监控和测试，制定测试计划，执行测 试用例，及时发现并解决潜在问题。  产品经理：负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为 技术实现方案，确保项目输出的成果能够满足业务需求。 通过明确的分工和高效的协作，项目团队将确保数据处理和 AI 或云存储服务，确保数据的高 可用性和可扩展性。同时，需建立数据版本控制和备份机制，防止 数据丢失或损坏。 最后，数据处理的质量评估不可或缺。通过抽样检查、交叉验 证和与领域专家讨论，评估数据处理的效果。对于发现的问题，需 及时反馈并进行修正，确保数据的高质量。  数据采集：明确来源，确保合法合规  数据清洗：去除重复、纠正错误、填补缺失、统一格式  数据标注：自动化与人工结合，制定标注规范

.......................................................................................133 17.1 主要发现总结................................................................................................. 为了确保智能体的高质量服务，我们实施了严格的质量控制流 程。在开发阶段，每个功能模块都需经过单元测试、集成测试和系 统测试，确保其稳定性和可靠性。同时，我们采用了持续集成和持 续部署（CI/CD）的实践，以便于快速发现并修复问题，减少生产 环境中的错误率。 在智能体的训练和优化方面，我们采用了深度学习与强化学习 相结合的方法。通过深度学习，智能体能够从大量数据中学习复杂 的模式和知识；而强化学习则使智能体能够在不断与环境的交互中 力。企业在运营 过程中积累了海量数据，但如何从这些数据中提取有价值的信息并 转化为有效的决策，仍然是许多企业面临的挑战。商务 AI 智能体 能够通过数据挖掘和预测分析技术，帮助企业从历史数据中发现趋 势、预测市场需求，并为战略决策提供科学依据。例如，AI 智能体 可以通过分析销售数据，识别出潜在的客户群体，并推荐个性化的 营销策略。 此外，个性化的客户体验是企业获取并保持客户的关键。根据

界面、移动应用等），并支 持多语言和多平台兼容性。 为了确保功能的可扩展性和模块化，各个模块之间应采用松耦 合的设计，并通过标准化的接口进行通信。此外，系统应具备良好 的日志记录和监控机制，以便及时发现和处理异常情况。在性能方 面，智能体需要能够处理大规模数据，并在保证精度的情况下实现 高效的决策和执行。 在具体实施过程中，我们可以采用如下技术栈：  数据采集：使用 Python 的 Requests 合行业标准的加密算法（如 AES-256）。此外，定期进行安全审计 和渗透测试，及时发现并修复潜在的安全漏洞。例如，可以引入 OWASP Top 10 标准，确保系统能够抵御常见的网络攻击。 系统的可维护性和可监控性也至关重要。通过日志管理、性能 监控和报警机制，确保系统在运行过程中出现异常时能够及时发现 和处理。采用集中式日志管理工具（如 ELK Stack）和监控平台 （如 Prometheus Jenkins 或 GitLab CI 可以大幅提升开发效 率。监控和日志管理可以使用 Prometheus 和 ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）堆栈，以便及时发现和 解决问题。 综上所述，技术选型需要根据具体需求和团队熟悉度进行权 衡，确保所选技术既能满足当前需求，又能支持未来的扩展和优 化。 3.1 开发语言选择 在 DeepSeek 智能体的开发过程中，选择合适的开发语言至关

软件环境搭建以及模型参数优化，确保模型能够稳定、高效地运 行；第三，完成与银行现有系统的无缝集成，确保数据流的顺畅和 安全性，同时开发相应的 API 接口，便于其他系统调用；第四，建 立完善的监控和维护机制，及时发现并解决模型运行中的问题，确 保系统的长期稳定运行。 项目的技术范围主要包括：使用业界领先的深度学习框架进行 模型训练和优化；采用分布式计算技术，确保模型在大规模数据处 理中的高效性；集成银行现有的数据管理系统，确保数据的完整性 以实现高可用性和弹性扩展。银行系统通常需要 24/7 不间断运 行，因此模型的部署方案应考虑到故障转移和自动恢复机制。同 时，模型的监控和日志记录功能应完善，以便于实时监控模型的运 行状态和性能指标，及时发现和解决潜在问题。  支持高并发处理，响应时间控制在毫秒级别  使用高质量金融数据进行训练，优化反欺诈和风险评估  具备强大的数据清洗和预处理能力  遵循严格的数据加密和访问控制策略，保障数据安全 卡欺诈检测、 贷款风险评估等。  模型更新与版本管理：采用 CI/CD 管道，实现模型的自动化 更新和版本控制。 服务层的关键技术包括：  API 网关：Kong、Zuul  服务发现与负载均衡：Consul、Nginx  安全性：OAuth2.0、JWT 令牌、SSL 加密 应用层的设计要点：  多终端支持：iOS、Android、Web  用户反馈与行为分析：通过日志系统和用户反馈收集数据，持

数据变化，确保数据处理结果的及时性和准确性。 在数据处理过程中，DeepSeek-R1 还提供了可视化工具，帮 助用户直观地了解数据的分布和变化趋势。通过交互式图表和实时 监控面板，用户可以轻松掌握数据处理的各个环节，及时发现并解 决问题。此外，模型还支持多用户协同操作，允许多个用户同时在 相同数据集上进行数据处理和分析，从而提高了团队的协作效率。 以下是 DeepSeek-R1 在数据处理能力方面的关键优势总结： 环节还需关注合同条款的合理性，确保合同价格与预算的一致性， 避免后期变更和索赔风险。 工程施工阶段的造价控制是动态管理的过程。在这一阶段，需 通过实时监控工程进度、材料使用情况、人工成本等，及时发现偏 差并采取措施纠正。大模型可以通过物联网技术和大数据分析，实 时采集施工现场数据，并与预算数据进行对比，提供动态成本预警 和优化建议。此外，还需关注工程变更和签证管理，确保变更费用 的合理性和可控性。 续的 详细预算编制提供了科学依据。 在施工阶段，DeepSeek-R1 能够实时监控项目的成本动态。 通过与项目管理系统集成，模型可以自动采集实际发生的成本数据， 并与预算进行对比分析。一旦发现成本偏差，模型能够快速生成预 警信息，并提出相应的调整建议。例如，当某一分项工程的成本超 支时，模型可以分析原因并提供替代方案，如调整材料供应商或优 化施工流程，以控制成本的进一步增加。 此外，DeepSeek-R1

通过对海量交易数据的实时分析，帮助银行快速识别异常交易行 为，提升反洗钱和欺诈检测的准确性和效率。例如，利用 DeepSeek 的机器学习模型，可以在毫秒级时间内对数百万笔交易 进行筛查，从而及时发现潜在风险。其次，DeepSeek 在客户关系 管理方面也展现出巨大潜力。通过分析客户的历史行为数据和偏 好，银行可以为其量身定制金融产品和服务，提升客户满意度和忠 诚度。此外，DeepSeek 其次，在风险管理方面，DeepSeek 的数据挖掘技术能够实时 监测异常交易行为，识别潜在的欺诈风险。通过对交易模式的分 析，系统可以自动生成风险评分，并根据评分结果触发相应的预警 机制。例如，当发现某笔交易与客户的常规行为模式存在较大偏差 时，系统会立即通知风控团队进行核查，从而有效降低金融欺诈的 发生率。 在信贷风险评估中，DeepSeek 通过整合多源数据（包括客户 的信用记录、收 客户的还款能力，从而帮助银行优化信贷决策流程，降低坏账率。 此外，DeepSeek 还支持对银行运营数据的深度分析，帮助银 行发现业务流程中的潜在问题。例如，通过对柜员操作数据的分 析，系统可以识别出效率低下的操作环节，并提供优化建议。类似 地，通过对客户服务数据的分析，银行可以发现客户投诉的集中 点，并制定针对性的改进措施。 为更好地展示数据挖掘与分析的效果，以下是一个简单的示例 表，展示了 DeepSeek