ties）[5]，不仅能够理解和生成自然语言，还具有抽象 和推理的能力[6]，能在艺术创作、代码编写、科学研 究等多个领域展现出类似人类水平的创造力。这些 能力的涌现，使得知识创新不再受限于个体的认知 和经验，能够打破学科和专业的壁垒，加速知识的 融合和创新，预示着知识生产方式正在经历一场深 刻的变革，将引领我们进入了一个人机协作的知识 生产新模式 [7-8]。 1.1 知识获取 1.1.1 联结主义学习 大语言模型的知识获取基于联结主义的学习观 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 可能，打破了传统知识壁垒，有利于知识的连接和 融合，促进了应急知识的创新。相比较于知识的符 号化表示，数值表示的知识能反映更复杂、更细微 的事物本质及其变化规律，能通过数值空间的向量 操作来完成特定知识任务，这使得应急知识的应用

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 组织的崛起提供支持。在这种组织中，跨职能团 队将围绕数据资产进行重组。这种新兴的组织结 构转变，加之供应链自主智能化的实现，必将对 人才产生影响，但其影响方式与许多领导者的设 想有所不同。 企业能够通过将AI融入运营，在复杂流程间实现 工作流的统筹协调。AI智能体可以执行常规、高频 的任务，整合多种职能并综合分析数据，甚至能够 全程监督整个流程。这些智能体能够提升效率， 驱动战略性工作流，并打破部门壁垒，从而创造出 全新水平的运营智能和可扩展性。 企业应首先针对物流、制造、需求预测和库存 优化等关键领域的特定痛点，启动目标明确的试点 项目。从小处着手，企业可以快速展现价值、优化方 法，并有效应对挑战。

码生成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异。 DeepSeek 推动国产模型达到新 的高度 开源模型比肩头部闭源 60%+ 指标优于 Llama3.1 Claude-3.5 GPT- 4o 打破大模型技术壁垒 重挫美国科技公司股价，英伟 达市值下跌 5900 亿 更高效资源利用 使用 ~2,000 GPUs, 竞品使用 10,000+ GPUs 人工智能的 Sputnik 时 刻 被美国及其盟友列入各种限制

企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 帮助企业明确业务能力和技术需求，推动战略目标与业务执行的紧密结合。 实现战略落地 • 通过企业架构模型，银行能够打通业务与技术的壁垒，实现业务流程与 IT 系统的高效协同。 • 提升业务敏捷性，使银行能够快速响应市场变化和客户需求，增强竞争力。 促进业技融合 • 企业架构建模帮助银行梳理和整合各项业务能力，形成全面的能力地图，为数字化转型提供

递的威胁，这些都可能对保险业务的稳定性和效率造成不良影响。 （4）供应链安全风险。保险科技产业链呈现出高度全球化的分工协作格局。然而，个别 国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施，试图构建发展壁垒，恶意阻断全球AI供应 链。这种行为给保险行业带来了显著的芯片、软件、工具等关键资源的断供风险，对保险科 技的持续发展和创新构成了严峻挑战。 4.4.1 安全风险 4.4.2 治理措施 中国太保大模型项目建设目标一是打造稳定高效的大模型基座，二是探索数字劳动 力应用。具体项目范围包括四部分：一是建设保险行业首个自主可控的支撑千亿级大模型 优化的全信创基础设施；二是建设百万量级高质量的保险知识运用数据壁垒，补足基础大 模型在保险领域的水平；三是集约化建设包含领域专家和数字工作环境的大模型中台，为 高效开发前台数字岗位提供支撑；四是建设行业首个具备服务能力和专业深度的数字劳 动力Agent。

对于关键风险点（如监管合规），建议引入第三方认证机构进行合 规性评估。 9.2.1 团队协作问题 在实施 DeepSeek 智能体的过程中，团队协作问题可能成为关 键风险点，主要体现在跨部门沟通壁垒、角色认知偏差以及技术- 业务协同效率不足三个方面。以下是具体分析及应对方案： 跨部门协作障碍 审计团队、IT 部门与第三方技术供应商的协作链条中，存在以下典 型问题： 1. 目标不一致性：审计部门关注风险覆盖率提升，IT