输出的大盘风险暴露系数作为行业轮动的“顶层约束”，同时行业轮动结果 反哺择时因子，例如，让三标尺中的指标与多因子择时中的宏观因子形成交 叉验证，考虑大盘对行业影响的同时，修正宏观数据滞后问题。 在财务风险识别领域，AI 的优势在于开创性地融合多维度分析框架。通过 结构化财务指标与非结构化文本情感语调的协同分析，构建数值异常检测、 文本语义解析、交易行为分析的三维风控体系。相比 Benford 定律等传统数 值检测方法，AI 子重要性结果作为训练样本输入 DeepSeek 模型，使其学习因子与市场状态的关联 模式；最后结合当前市场环境，AI 基于历史规律生成初始权重框架，再通过动态 赋权机制进行实时调整。这种方法的优势在于既保留了传统模型的逻辑可解释性， 又能通过 AI 动态适应市场变化，同时避免了直接训练大模型带来的复杂性和资源 消耗。 整个流程体现了"历史规律挖掘-规律映射学习-实时预测应用"的技术路径，通过 XGBoost 业特性（如公用事业的低利润率）误读为异常信号。例如，某公用事业公司的低 毛利率若处于行业正常区间，即使绝对值低于全市场平均水平，模型也会结合行 业标签判定其为合理波动。 然而，这种行业属性处理的局限性在于其依赖行业分类的完整性与样本的代表性。 若某些行业（如金融）的造假样本量过少，独热编码引入的稀疏特征可能无法充 分表征其风险模式。对此，项目中进一步采用行业分位数校准和代价敏感学习进 行补充——情感

的高效信息系统，与单车智能 同为自动驾驶的技术路径，两者相互促进，后者是前者的基础，前者则是后 者的升级，可以弥补单车智能在感知、数据、计算上的短板。我国目前选择 车路云一体化这一路线，我们认为原因在于：1）从技术水平来看，我国车 载高端芯片、自动驾驶算法上较发达国家有差距，仅靠单车智能追赶不易； 2）从基础设施禀赋及国情来看，我国 5G 网络基建完善，智能路侧单元存 量领先，基础设施投资由政府主导，更适合走“系统性”路线。 标， 完整 20 个首批试点城市名录已发布。本次试点在此前车联网先导示范项目 发展的基础上，首次将试点范围拓展至城市全域，我们认为意义在于：探索 并推出一套可跨域使用、可规模化复制、可商业化落地的城市解决方案，以 加速车路云一体化的全国普及。 未来建设重点在于提升“两率”，车路云一体化产业空间可达万亿级 未来车路云建设将主要聚焦于提升：智能路侧基础设施覆盖率和车载终端装 配率，实现通信网 挥作用：1）业务：从中短期的“有人驾驶安全辅助”功能到远期的“高阶智能驾驶”；2） 管理：赋能政府部门进行智慧交通管理，提高道路组织效率及利用效率，实现全局最优。 我国目前选择车路云一体化这一路线，原因在于：1）从技术水平来看，我国芯片、算法较 发达国家有差距，仅靠单车智能追赶不易；2）从基础设施禀赋及国情来看，我国 5G 网络 基建完善，智能路侧单元存量领先，基础设施投资由政府主导。 近期试点

XAI 评级标准）。这种方案已在原油期货市场的实证测试 中展现优势，在 2023 年 1-6 月期间实现了夏普比率 2.7、年化收益 率 23%的表现，且未出现单日超过 1.2%的回撤。其技术核心在于 构建了动态权重分配机制，如下所示的市场状态识别模块： 这种方案的价值不仅体现在直接的经济收益上，更重要的是为 机构提供了符合监管要求的可审计技术路径。根据我们的成本测 算，部署该方案的初期投入约为传统量化系统的 AI 量化交易概述 人工智能量化交易（AI Quantitative Trading）是指通过机器 学习、深度学习等 AI 技术对金融市场数据进行建模分析，并自动 执行交易决策的系统化方法。其核心在于将传统量化交易的数学统 计模型与 AI 的动态学习能力相结合，通过数据驱动的方式捕捉市 场非线性规律，实现收益优化和风险控制。典型的 AI 量化交易系 统包含数据层、算法层、交易层三大模块，形成从市场信号识别到 括单日亏损超过 5%自动暂停、连续 3 次信号失效触发人工干预等 保护措施。 2.2 AI 在量化交易中的应用 在量化交易领域，AI 技术的应用已从辅助决策发展为驱动交易 策略的核心引擎。其核心价值在于通过机器学习、深度学习及自然 语言处理等技术，实现对海量异构数据的高效挖掘与动态建模，从 而提升策略的适应性与收益稳定性。以下是 AI 在量化交易中的典 型应用场景与技术实现路径： 数据预处理与特征工程

），转变为能独立承担责任、解决问题的“正式员工”（ Employee ）或“自动化引擎”（ Engine ）。 生产力回报 从“增量优化”走向“指数飞跃” 以“重塑工作方式”响应“指数飞跃”要求： Agent 的巨大潜力在于，通过自动化过去无法自动 化的、更复杂、更耗时的工作流，能够为企业带来 指数级的效率提升和生产力解放，这直接回应了市 场对于“显著价值回报”的终极期待。 一次安全事故可能引发系统性灾难， 对企业运营、财务和声誉造成重大 损失，需严格验证、风险防范，遵 循“安全始于设计”理念 核心价值在于主动自主性，需配备 更高等级的控制机制、监督体系和 安全护栏，以管理自主行动的风险 安全性重要，但风险通常局限于单 个用户的个人数据泄露 反应式，行为由用户直接控制，天 然限制潜在危害范围 医疗健康 核心 驱动 将沉睡的数据转化为可行动的洞察，不仅呈现“是什 么”，更能解释“为什么”，并预测“会怎样”，让 企业决 策由经验驱动转向数据驱动。 其核心在于 Agent 的多模态理解与逻辑推 理链（ CoT ）能力，能够整合分析不同来 源 的数据并发现深层因果关系。 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理 企业级 AI Agent

户身份与行为数据，才能准确理解用户意图。 3. 在线客服、机器人、呼叫中心、 CRM 、工单一体化，统一的服务后台。 Web 用户 电话用户 微信用户 WAP 用户 APP 用户 提高转化率 关键在于把最佳的用户分配给最佳的客服 1. 不同的用户，存在会员等级、来源渠道、需求类别、关键行为、所处业务节点等差异； 2. 不同的客服，存在分工、响应时长、用户满意度、转化率、工作负荷、在线状态等差异； 可根据用户来源渠道、地域、搜索关键词匹配客服； • 可根据发起页、咨询入口匹配客服； • 可根据客服工作负荷状态分配； • 根据用户满意度、转化率等因素制定客服优先级。 提升用户满意度 关键在于让客服高效工作 1. 客服接待压力大，只有高效工作，快速响应，才能确保用户体验； 2. 智能应答、智能输入、人机配合、共享知识库、跨岗位协同（转接、多人会话、生成工单）， 让客服资源高效协同，是提高用户满意度的必由之路。

局，更通过生态赋能为发展中国家提供了技术追赶的新机遇。 2 、技术普惠：让 AI 不再是巨头的专属工 具 DeepSeek 通过“技术穿透、数据觉醒、模式重构 ”的三重跃迁路径，其核心 价值不仅在于单点效率提升，更在于通过 AI 与产业场景的深度融合，重塑行业决 策 底层逻辑。 二、决策模式从经验驱动向“数据 + AI ” 协同驱动转变 金融风控中，传统依赖规则与经验难 应 对实时风险， DeepSeek 增量索引 人工校正成本高 新数据分块需全量 重建索引 分层分块（粗粒度目录 + 细粒度内容） - 业务规则分类（法律 / 技术 / 行政差异 化） LangChain 智能分块器 分块处理的核心在于平衡语义保留与计算效率，需结合领域特性（如自 然资源文档的跨页表格）动态优化 6 、知识聚库——本地知识库建设 分块阶段常见问题与应对策略表 6 、知识聚库——本地知识库建设 针对海量数据

该方案已在国内某头部寿险公司试点，其重疾险理赔服务效率 提升验证了技术路线的可行性。实施关键点在于初期需投入 200- 300 小时进行保险场景的对话意图专项训练，并建立人工复核机制 处理智能体置信度<80%的边缘案例。 1.3.2 优化风险管理能力 通过接入 DeepSeek 的智能分析引擎，保险行业将实现风险识 别精度与响应效率的显著提升。核心目标在于构建动态风险评估体 系，将传统事后处理模式转变为实时干预机制，具体实施路径包含 DeepSeek 训练要求的 TFRecord 格式文件，单个样本包含 200+维特征字段和 3-5 个业务标签，通过特征哈希避免维度爆炸问 题。 2.2.1 多源数据接入方案 多源数据接入方案的核心在于构建标准化、高可用的数据管 道，实现保险业务系统与外部数据源的自动化对接。本方案采用混 合架构设计，兼容实时流式数据和批量数据同步，通过统一接口规 范确保数据质量与安全。以下是具体实施要点： CDC 技术识别变更数据，降低 90%重复 处理量 该流程已在某大型寿险公司验证，实现将数据可用率从 82%提 升至 99.7%，同时满足实时处理 5000+TPS 的业务需求。关键成功 因素在于建立了动态可配置的规则引擎，支持快速适配各地监管数 据报送要求的变化。 2.3 智能体功能设计 智能体功能设计围绕保险业务全流程展开，通过模块化架构实 现场景化服务能力。核心功能分为交互层、决策层、数据层三层架

是在这一背景下被引入金融贷款评估领域。该技术通过大规模数据 训练，能够自动提取复杂的特征模式，并在高维数据空间中进行精 准预测，从而显著提升贷款风险评估的准确度和效率。 DeepSeek 技术的核心优势在于其能够处理非线性、高维度且 结构复杂的金融数据。传统的评估模型往往依赖于人工设计的特征 和线性假设，难以充分捕捉借款人行为模式和市场动态中的复杂关 系。而 DeepSeek 技术则通过多层神经网络自动学习数据的内在规 力，能够快速 处理和分析海量的结构化和非结构化数据。DeepSeek 平台通过多 层神经网络模型，能够自动提取数据中的复杂特征，并结合金融领 域的专业知识，构建高精度的风险评估模型。其独特之处在于能够 动态适应金融市场的变化，通过学习历史数据和实时数据，不断优 化模型的预测能力。 在金融贷款评估中，DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方 面： 1. 多维数据整合：DeepSeek 4. 可视化决策支持：DeepSeek 提供直观的可视化界面，帮助风 控团队快速理解模型输出结果，并辅助决策。 此外，DeepSeek 平台还支持以下技术特性： DeepSeek 的技术优势在于其高度模块化和可扩展性，能够根 据不同金融机构的需求，灵活定制风险评估流程。例如，对于中小 型金融机构，DeepSeek 可以提供轻量级的解决方案，快速部署并 实现高效的风控管理；而对于大型金融机构，DeepSeek

2023 年 3 月 2018 年 6 月 ChatGPT 取得成功的另一个关键 ，是使用了 Transformer 模型。该模型采用自注意力（ self-attention ）机制 ， 其 优点在于并行度高 ，可一次性处理所有输入数据 ，使 ChatGPT 能对词语序列的概率分布进行建模 ，利用上下 文 信息预测后续词语出现的概率分布。 三种常见模型的特点对比 ChatGPT 成功关键之二：新模型 系统能够完成所有环境条件下的所有驾驶任务 自动驾驶是过去 10 年最火热的赛道 ，但直到 2022 年才有部分企业推出具备 L3 级功能的车型。究其原因， 除法 规发展落后于产业发展外 ，很重要的一点在于自动驾驶系统积累的数据量还不够 ，存在安全隐患。 SAE 对自动驾驶的分级标准 自动驾驶近年来一直未能进入 L3 时 代 资料来源： SAE J3016- 2018 100 亿公里 马斯克曾在推特点赞了这样的观点：

数据领导力的核心是培育企业家的数据素养，提升“数商”，在组织内营造“下属用数据说话，领导 者用数据作决策”的数字组织文化。但是，在企业实践中常常出现数据充足但决策低效，不相信数 据决策结果等现象。笔者认为根因在于数据质量上。学术实证研究中有一个广为人知的词汇：GIGO （Garbage In, Garbage Out），翻译成中文是“垃圾进，垃圾出”，意思是：当输入的数据质量差， 无论借助多么强大的 AI 月孟晚舟首次担任华为公司轮值董事长，在首次公众演讲中分 享了华为数字化转型的经验，特别强调一个观点：“数据治理”是数字化转型的基础。从华为实践中 我们可以得到一个启示：在战略决策中平衡“数据洞察”与“企业家直觉”，关键在于数据洞察能够 真实反映经营管理的实际，而背后得在数据质量上作文章，通过数据治理，实现数据清洁，建立有效 的数据质量度量改进机制，之后才是通过建设数据中台，推动数据服务化，支撑数字化转型。 笔者 重整和数据治理。 006 数智领导力 DIGITAL MANAGEMENT LEADERSHIP 第一章 CHAPTER 1 在复杂性与不确定性交织的时代，领导力不再仅源于权威与远见，更在于将混沌信息转化为清晰战略， 让数据成为洞见未来的“第六感”。 数字管理领导力并非技术的简单叠加，而是数据思维深度融入组织决策基因的范式跃迁。当企业将海 量运营信息淬炼为穿透表象的战略图谱，当领