在数据库的域内完成模糊查找、匹配等操作，以满足实时性和数据不出域的要求。 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 全球化业务对企业云计算的规模、弹性以及各项性能指标的要求更高，技术实现相对复杂且成本 高昂。各国家、地区的政策法规、基础设施差异大，同时还要尽量保障全球服务质量和体验的一 致性，这无疑增加了企业全球化发展的难度。 云服务与算力网点布局问题：在本土之外构建云基础设施，可能涉及土地、供电、人力等多 等多 项工作，组织协调难度极大。不同国家基础设施发展水平不一，无论是中企出海还是外企入 华，都会因不熟悉当地环境而困难重重，难以获得理想的云服务与算力支持。此外，合规风 险问题不容忽视，各国对数据存储、跨境传输等有严格规定，稍有不慎将面临巨额罚款和声 誉损失。 规模、性能与弹性需求：不同市场的业务规模差异大，在海外拓展初期，业务波动往往较 大，各地区的增长难以预测，这给云计算的技术需求规划也带来了难题。企业既要避免初期 后果。 数据安全性⸺信任与合规的双重考验：云计算的多租户架构和分布式存储特性增加了数据 被跨域非法访问的风险，在金融、医疗、零售等场景中，数据泄露可能引发灾难性后果。此 外，跨境数据传输需满足各国严格的法规要求，稍有不慎便可能面临巨大的风险。 应用稳定性⸺AI与线上业务的双重冲击：AI应用的普及加剧了云计算的不确定性。模型训 练需要应对海量数据冲击，推理服务对延迟非常敏感。同时，大量的线上业务依赖7×24小

能技术 的研发和应用，涉及资金投入、人才培养和技术创新等多个方面。 这使得人工智能行业的发展得到了良好的土壤。 根据《全球人工智能发展报告》的数据，目前全球主要国家在 人工智能技术上的投入占各国科技预算的比重普遍超过 10%；而中 国政府每年在此方面的投入也不断增加，预计未来将保持在 15%以 上。 总体来看，人工智能行业正迎来新的发展机遇。大模型技术的 普及与应用，将为 SaaS 隐私保护法规 在当前的信息技术环境下，隐私保护法规越来越受到各国政府 和社会公众的重视，因此构建一个合规的人工智能行业大模型 SaaS 平台，需要严肃对待隐私保护法规。这不仅关乎用户数据的 安全性，也关乎企业的品牌信誉和市场竞争力。隐私保护法规通常 要求企业在处理个人数据时，采取合理的措施保护用户隐私，并确 保透明度和用户的控制权。 首先，各国的隐私保护法规存在差异，主要包括欧洲的《通用 数据

数据公司（IDC） 预测，2024 年全球人工智能服务器市场规模为 1251 亿美元，2025 年预计将增至 1587 亿美元，2028 年有望达到 2227 亿美元。 在这一发展趋势下，全球各国愈发重视人工智能产业发展并加 快部署，力求在全球数字经济竞争中抢占先机。IDC 数据显示，目 前，全球超过 70%的组织开始对生成式人工智能技术进行投资或处 于初步测试阶段，已经有 17%的组织将生成式人工智能应用和服务

现技术创新与法律 合规的平衡，为公共安全提供更加智能、安全的解决方案。 5.1.1 数据保护法律 在当前数据驱动的社会中，数据保护法律成为企业实施人工智 能和视频智能挖掘应用不可或缺的框架。各国和地区对数据保护的 立法措施不断完善，以应对快速发展的技术带来的隐私挑战。在系 统引入人工智能大模型进行公共安全数据分析时，企业必须严格遵 循相关法律法规，以确保用户数据的安全性和隐私性。为了有效遵 大模型进行视频 智能挖掘时，保护用户数据安全，营造良好的公共安全环境。 5.1.2 视频监控政策 在引入 AI 大模型进行视频智能挖掘的过程中，遵循相关视频 监控政策是确保合规性和保护数据隐私的重要一环。各国和地区针 对视频监控的法律法规日益加强，尤其是在公共场合使用监控系统 时，需明确合法性、透明性和合规性。 首先，应确保在部署视频监控系统之前进行必要的风险评估与 影响分析，以识别可能的隐私风险。这一过程应涵盖以下几个方

（6）数据安全与隐私保护 在数字化时代，数据安全和隐私保护成为保险公司必须面对的重大挑战。随着客户数 据的日益增多，保险公司需要确保这些数据的安全，防止数据泄露和滥用。同时，保险公司 还需要遵守各国的数据保护法规，保护客户的隐私权益。这不仅需要保险公司投入大量的 资源，也需要他们不断提升数据安全能力。 （7）人才短缺问题 随着数智化转型的推进，保险公司对技术人才的需求日益增加。然而，高素质的技术 业务流程和产品符合监管机构的各项 规定。通过实时监控和数据分析，及时发现并纠正违规行为，降低合规风险。 数据保护与隐私：加强数据保护技术的投入和应用，确保客户数据的安全性和隐私 性。同时，遵守各国的数据保护法规，保护客户的隐私权益。 总的来说，保险行业的数字化转型正在不断深入推进，从技术基础设施的升级、产品 与服务的创新、运营流程的智能化改造到风险管理能力的提升和合规与监管的强化管理

2025 年，90%的企业将采 用 AI 智能体进行个性化营销，显著提升客户满意度和忠诚度。 最后，市场将面临更加严格的监管环境。随着 AI 技术的广泛 应用，数据隐私和安全性问题将日益突出。各国政府将出台更加严 格的数据保护法规，企业需要确保其 AI 智能体系统符合相关法律 要求。这将推动市场向更加规范化和标准化的方向发展，同时也为 提供合规解决方案的企业带来新的市场机遇。 表格参考数据：

的市场趋势预测不仅局限于股票市场，还包括债 券、外汇、商品等多个金融市场。通过对不同市场的综合分 析，DeepSeek 能够为客户提供更为全面的市场趋势预测服务。例 如，在外汇市场中，DeepSeek 可以通过分析各国的经济数据、政 治事件和货币政策，预测不同货币对的走势，为客户的汇率风险管 理提供支持。 此外，DeepSeek 还为金融机构提供定制化的趋势预测解决方 案。根据客户的具体需求，DeepSeek

30%以上。平台将采用模块化架构设计，支持快速部署和灵 活组合：  基础数据层：智能数据清洗和标准化处理  业务逻辑层：可配置的审计规则引擎  应用服务层：按需订阅的功能模块库  监管接口层：自动适配各国审计准则 ” 人才结构转型将成为必然趋势。未来审计团队将演变为 智能 体训练师+领域专家+ ” 合规专员 的新型组合，其中智能体训练师需 要兼具审计专业知识和机器学习技能。这种转变要求行业加速人才

训练，降低了因数据 共享而带来的风险。按照 Gartner 的预测，未来五年内，采取此类 策略的医疗机构预计将提高至少 25%的 AI 解决方案部署率。 另外，政策支持也是推动市场的重要因素。各国政府和监管机 构逐步认识到 AI 在改善医疗质量和降低运营成本方面的潜力，纷 纷出台相关政策和标准。这不仅为 AI 企业提供了良好的发展环 境，也使得医院和医疗机构更愿意尝试和采纳这些新技术。预计到