员进行数据处理。应实施分层次的访问控制机制，确保严格限 制敏感数据的访问。 3. 数据加密：在存储和传输过程中，对用户数据进行加密处理， 以防数据泄露和未授权访问。采用先进的加密技术确保用户信 息的安全性。 4. 数据匿名化和去标识化：在使用数据进行建模和分析时，应优 先考虑数据的匿名化或去标识化处理，以减少个人身份信息的 暴露。 5. 数据保留和删除政策：建立明确的数据保留和删除政策，确保 策略不仅可以增强用户对此平台的信任感，还可以提高用户转化 率。 在订阅制的工作机制中，用户在注册后需要提供支付信息，以 便自动续费。系统应提供多种支付渠道以适应不同用户的需求，如 支付宝、微信支付、信用卡等。同时，平台需设立自动提醒功能， 以提醒用户即将到期的订阅，并提供一键续订的功能，最大限度地 减少用户的流失率。 为进一步增强用户粘性，平台可以通过引入积分奖励机制，激 励用户在 解我们 的产品。 另外，建立一个客户成功团队，专门负责在客户首次购买后进 行跟踪服务，确保客户在使用过程中得到充分支持，促进客户满意 度的提升。这不仅有助于增加客户的续费率和推荐率，还能建立良 好的口碑，吸引新客户。 最后，重视数据分析，通过监控销售数据、客户反馈和市场变 化，及时调整销售策略。例如，通过定期的数据分析报告，识别销 售漏斗中的瓶颈环节，深入分析客户流失原因，进而优化客户转化

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 还能够优化银行的贷款审批流程。通过整 合多源数据（如征信记录、社交媒体数据等），DeepSeek 可以为 银行提供更全面的客户画像，从而更准确地评估贷款风险，减少不 良贷款率。 在风险管理领域，DeepSeek 的应用同样值得期待。通过对宏 观经济数据、市场波动和客户行为的深度分析，DeepSeek 可以为 名、日期和金额等。这在合同审查和风险管理中尤为重要。例如， 系统可以自动识别合同中的关键条款和潜在风险点，生成摘要报 告，供法律团队参考。 语义搜索技术允许用户在庞大的金融文档库中快速找到相关信 息。与传统的基于关键词的搜索不同，语义搜索能够理解用户的查 “ ” 询意图，返回更准确的结果。例如，用户输入 最近的利率调整 ， “ ” “ 系统不仅能返回包含 利率调整 关键词的文档，还能找到与 通过 DeepSeek 平台，银行可以实现对客户信用状况的精准评估， 从而有效降低信贷风险。首先，DeepSeek 利用大数据技术，整合 来自多个数据源的信息，包括客户的交易记录、财务报表、历史信 用记录以及社交媒体数据等。这些数据通过机器学习算法进行处理 和分析，构建出多维度的客户信用画像。 其次，DeepSeek 平台采用先进的模型算法，如随机森林、支 持向量机和神经网络等，对客户的信用风险进行量化评估。这些模

员等，不同角色对应不同的权限和功能模块。例如，管 理员可进行用户信息的增删改查，培训师可发布和管理 考评任务，学员可参与考评并查看结果。 o 提供用户注册、登录、身份验证功能，支持第三方平台 （如微信、企业微信）的快速登录。 2. 数据管理与上传 o 系统需支持多种格式的数据上传功能，包括但不限于文 本、图像、视频、音频等，支持批量上传和数据预处理 功能，确保数据能够快速进入训练流程。 o 系统中，支持按需查询和分析。此外，系统还设计了实时监控机 制，能够在数据流动异常时及时发出警报，确保系统的稳定运行。 在数据流设计过程中，系统还特别考虑了数据安全性和隐私保 护。通过加密传输、访问控制、数据脱敏等技术手段，确保敏感信 息在流动过程中不被泄露或滥用。同时，系统还支持数据备份和恢 复功能，以应对意外情况下的数据丢失风险。 数据流设计的核心目标是通过高效、安全的数据流动，为人工 智能模型的训练和评估提供可靠的支持，最终提升系统的整体性能 键 步骤。首先，通过交叉验证对模型进行初步评估，确定其在不同数 据集上的表现是否稳定。交叉验证通常采用 K 折交叉验证，K 值一 般设定为 5 或 10，以确保模型在多样化的数据子集上都能表现良 好。 在初步评估的基础上，针对模型的超参数进行调优。超参数包 括学习率、批量大小、正则化系数等，这些参数对模型的训练效果 和泛化能力有直接影响。常见的调参方法包括网格搜索和随机搜 索。网格

AWS：全球数据中心覆盖最广，服务种类丰富，适合需要大 规模扩展的项目。  Azure：企业级服务强，与微软产品集成度高，适合混合云环 境。  Google Cloud：数据处理和机器学习优化，开源社区支持良 好。 最后，团队的技术栈和开发习惯也是选择云计算平台的重要考 虑因素。例如，如果团队已经熟悉 AWS 的服务和工具，选择 AWS 可以缩短学习曲线，提高开发效率。同时，建议在项目实施初期进 维护。接口设计主要分为内部接口和外部接口两部分，分别用于系 统内部模块间的通信以及与外部系统的交互。 内部接口设计主要用于系统各模块之间的数据交换和调用。例 如，数据处理模块与算法模块之间的接口通过消息队列实现异步通 信，确保数据处理的高效性和可靠性。具体设计如下： - 消息格式：采用 JSON 格式传递数据，确保跨平台兼容性。消息 包括消息头（消息 ID、时间戳、消息类型）和消息体（具体数据 内容）。 - 调用方式：通过 密码、邮箱等），并通过邮箱或短信验证码进行二次确认。为防止 恶意注册，可引入 CAPTCHA 验证或第三方认证服务。 登录功能需支持多种认证方式，如密码登录、短信验证码登录 以及第三方平台（如微信、Google）登录。为确保安全性，应采 用 HTTPS 协议进行数据传输，并对用户密码进行加密存储（如使 用 bcrypt 或 SHA-256 算法）。此外，登录成功后应生成并返回一 个安全的

够提高运输效率，保障安全，还能够促进沿线经济的发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 首先，铁路沿线环境复杂多变，涉及到的设施包括轨道、信 号、桥梁、隧道等多种结构，周围环境也包括居民区、商业区等， 这些因素对铁路的安全运营和服务品质有直接影响。传统的人工巡 检与监控方法已无法满足快速发展的铁路需求，且人力成本高、效 率低，而新 合于复杂地形和人力难以到达的地区。 在数据处理阶段，进行数据预处理是确保建模精度的关键步 骤。这一过程包括噪声过滤、数据配准和点云拼接等。首先，利用 先进的算法对采集到的原始数据进行清洗，去除噪声和不相关的信 息。接着，通过多视角的匹配与对齐，将不同位置采集的数据进行 融合，形成完整的三维点云模型。 点云生成后，采用三维重建技术将其转换为可视化的三维模 型。常用的重建技术包括表面重构、高度图生成等，这需要根据具 2. 通过手持摄像机和激光扫描仪对特殊结构（如桥梁、隧道等） 进行详细记录，获取三维点云数据。 3. 实地检查和记录铁路沿线的安全设施、环境状况及其他重要信 息，确保数据的全面性。 航拍与地面采集相结合的最终目标是实现数据的互补，提高信 息的完整性和精度。此方案的实施会遵循以下步骤：  制定详细的航拍方案和地面采集计划，确定各自的时间安排、 人员分工和技术要求。  根据项目需求，

仅深刻改变了人机交互的方式，更预示着一个由大模型引领的智能新时代的到来。比尔· 盖茨的赞誉、马斯克的断言以及马化腾的深刻洞察，都从不同角度揭示了大模型技术对于 人类社会发展的深远影响。而国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理 暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 · · · 104 5.1.8 众安保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 113 5.1.9 信美相互人寿· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 114 5.场景应用与效果篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 113 信美大模型保险垂直应用演进· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 117 信美大模型应用方案· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 118 基于信美Chat-Trust3.0的知识助手· · · ·

： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 | 2 0 2 5 . 03 . 1 3 专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信 中 泰 证 券 研 究 所 n DeepSeek 开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方 法 的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模 储银行、浦发银行、江苏银行等也有较为领先布局应用。 AI 一体机的出现为机构提供了全新的解决方案，凭借其开箱 即 用、软硬件一体化设计等优势， 正在成为很多中小银行智能化转型的重要选择。 n 建议关注：宇信科技、京北方、天阳科技、长亮科技、百融云等。 n 风险提示 ： AI 技术落地不及预期、竞争加剧、信息更新不及时等。 2 核心观点 DeepSeek 开源、低成本、强推 理 助推银行业应用 1 中小银行有望加速部署应用，快速追赶与大行之间差距。 资料来源：信通院、中泰证券研究所 21 落地进展：大行发力早，中小银行推进更快 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% 2022 金融科技投入（亿元） 2023 金融科技投入（亿元） 同比增幅 300 250 200 150 100 50 0 资料来源：信通院、中泰证券研究所 图表：十二家上市银行金融科技投入

长。未来，智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求，开发者将能够开发出更符合用户期望的产品与服务，提高用户满意 度和忠诚度。 按照应用领域可将智能软件研发分为办公软件、嵌入式软件、新兴技术软件、信息安全软件、信创软件。 办公软件是一种集成先进的人工智能（AI）技术的工具，旨在优化和简化日常办公流程。它能够提供自动化任务处理、智能数据分析、实 时协作功能以及个性化的工作辅助，大大提高了工作效率和决策质量。 等领域的 发展为智能软件研发行业提供了丰富的市场机遇，预计市场规模将持续扩张。 行业定义 行业分类 按照应用领域分类 办公软件 嵌入式软件 新兴技术软件 信息安全软件 信创软件 饶 3 信创软件，即信息技术应用创新软件，是指在自主可控、安全可靠的原则下开发的软件产品和服务，旨在减少对国外技术的依赖并提升国 家信息系统的安全性。这类软件涵盖了操作系统、数据库、办公套件、中间 SK海力士半导体（中国）有限公司 江西兆驰半导体有限公司 品牌端 智能软件研发与开发 中游厂商 中国软件与技术服务股份有限公司 用友网络科技股份有限公司 北京金山办公软件股份有限公司 上海宝信软件股份有限公司 北京超图软件股份有限公司 东华软件股份公司 金蝶软件（中国）有限公司 邦正科技股份有限公司 科大讯飞股份有限公司 渠道端及终端客户 应用与服务 渠道端 上游分析 数据存储需求的增长正驱动存储技术的革新。

APP 移动端 数据平台 Modbus 协 议 智能照明 网关 会议管理 会议签到 会议提醒 门口屏信息发布 与企业微信联动 消防监测 火灾自动报警 消防水设施监测 电气火灾 防火门监测 HTTP 协议 HTTP 协议 管理网关 / 平台 Jace 控制器 BACnet 协议 DDC 控制箱 信息域系统 系 统 框 图 运营管理 AI 算 法 大数据分析 BIM/CIM 加 持 访 客 与 信 息 发 布 会 议 管 理 平 台 PC 端 移动端 边缘计算与网关 综 合 安 防 平 搭建架构 南向数据汇聚边缘 北向数据沉淀中台 云边协同软硬一体 设 计 法 则 建设与交付 切块建设 模块化解决方案 实施路径 产品交付 打造生态链 目标客户 第 章 与 信 息 化 建 设 结 合 分 阶 段 建 设 与 验 收 智 慧 城 市 综 合 安 防 平 台 PC 端 设备管理

.................................................................................... 23 3.2.4.1 证券信创项目 AI 计算使能优化服务实践 ........................................................... 23 ................... 23 第一章 产业背景与挑战 1.1 智算产业背景 智能计算（简称智算）产业是以 AI、大数据、云计算和高性能计算为核心的新一代信 息技术产业，旨在为各行各业提供高效、智能的数据处理与决策支持能力。随着全球数字 化转型加速，智算产业已成为推动经济增长、科技创新的关键基石。 政策与市场方面，中国“东数西算”工程、美国“人工智能行动计划 （一）创新技术赋能，打造本地化知识引擎 讯飞文旅大模型突破性地将先进的基座大模型与本地特色数据相结合，构建了本地专属 的文旅知识库。通过深度学习、自然语言处理等技术，对当地历史文化、风土人情、景点信 息、美食特产等进行深度挖掘和结构化处理，形成精准、全面、动态更新的知识图谱。该知 识库不仅能够准确理解用户意图，还能提供个性化、场景化的信息推荐和服务，例如根据用 户兴趣推荐冷门景点、根据实时