片后，对接一场三站系统、 上饶本地人脸数据库、上饶重点人员库、上饶本地吸毒人员库、全国制、贩毒 人员库进行对接数据库比对，并调用比对结果。 2.2.4 对接吸毒案件系统 根据案件收录的信息，对比跟踪结果，分析出同一案件下属涉案人员是否 有多个单位进行负责，有多个单位进行负责时进行提示，并可以重新分配负责 单位和跟踪警力。 14 2.2.5 对接数字证书系统 系统在公安内网系统的操 据、并在 应用系统中对人员关系进行挖掘分析，实现重点人员关系分析应用、虚实关联 分析应用等应用。另一方面，通过构建 GIS 离线地图服务，构建人员在地图上 的定位、轨迹等应用，通过大数据系统的对比分析结果，利用短信接口或警务 通完成预警和报警的推送通知，业务应用系统还包含对分级权限和登录账号权 限的管理，实现对区分局、县分局、派出所等不同层级单位的权限分配，应用 22 系统作为通过 app 进行筛选查询或搜索。搜索出结果以后可以进入下一层级，查看搜索对应人员 的所有图片数据，并对图片数据根据拍摄时间（在上传时抓取数据）进行筛选 搜索。 本模块提供手动查询功能，查找到对应图片后点击数据对比按钮后，通过 对接系统（一场三站人脸识别系统和上饶本地吸毒人员库）查询该号码的对应 信息。 4.2.2 通讯录 对 App 收集的本机通信录数据进行保存，并和上传账号的被监管人员进行 数据

择一辆。在此之前，他可能已经在线上浏览、对比过 40 款车型。 相比以前，车企更难获取高成功率的购车线索。整体营销效率 下降成为行业普遍问题。这主要是由于两大结构性变化： 其一，消费者购车决策窗口正在前移。 汽车之家研究院调研数据显示，用户从选车到下订，平均要经 历两个月的时间：在 35 天的海选后确定意向；随后进行线下 看车，在 2 周内订购——当消费者走进 4S 店时，他们可能早 在线上就已经完成了车型的对比、研究、咨询等一系列流程。 而在更具备运营价值的线上选购黄金期，车企正面临激烈的注 意力争夺战。 其二，用户选择呈现能源类型分化。 新能源车用户平均浏览车系数量从 2023 年的 40 款增至 2024 年的 42 款，深入对比 5.9 款；而燃油车用户浏览车系数则由 40 款微降至 39 款，对比 5.7 款。这种分化与新能源车型迭代 提速、价格战白热化直接相关，进一步加剧了车企的精准营销 难度。 与此同时，用户通常不喜欢没有价值的重复推销，给潜客运营 的质量提出了新的要求。 对其他品牌有购车意向 明确不选旧车品牌 90% 59% 首购 增购 换购 用户海选阶段通常从 40 个车型中筛选出 5-6 个加入选购清单进行深入对比 浏览车系数量 40 个 对比车系数量 5.8 个 留资车系数量 1.7 个 浏览 车系数量 对比 车系数量 意向 车系数量 仅看燃油车 仅看新能源车 两者都看 40 5.3 1.7 2023 年 2024 年 39 5.7

被动学：学生被严格限制，千篇一律地学习 无反馈：教学过程无数据反馈，无法精细化管理 课堂分析 AI 分析维度 l 班级行为统计分析 l 班级行为对比分析 l 班级行为趋势分析 l 全校行为统计分析 l 学生专注度对比分析 l 班级专注度对比分析 l 班级专注度趋势分析 l 考试成绩 & 专注度分析 课堂行为分析 课堂专注度分析 课堂分析— AI 分析维 度 阅读 举手 起立 趴桌子 玩手机 走下讲台 板书 多媒体讲授 课堂行为分析—师生行为种类 3 种教师行为 7 种学生行为 课堂行为分析—班级行为统计分析 课堂行为分析—班级行为对比分析 班级名称 行 为 次 数 课堂行为分析—班级行为趋势分析 日期时间 行 为 次 数 课堂行为分析—全校行为统计分析 归一化处理 等比缩放到（ 0,100 ）范围，使数据具有可比性 比如：同一秒去掉钟同一学生有多条数据，只保留一条 课堂专注度分析—专注度分析原理 课堂专注度分析 - 学生专注度对比分 析 " " 离群学 生 学 生 专 注 度 指 数 学生姓名 中位 数 课堂专注度分析 - 班级专注度对比分 析 班 级 专 注 度 指 数 离群班 级 班级名称 中位 数 课堂专注度分析 - 班级专注度趋势分 析 班 级 专 注

.................................................................................43 3.3 与其他 AI 技术的对比分析................................................................................................. 40%，人力成本降低 35%，同时将客户满意度从 78%提升 至 91%。这一成果表明，大模型技术不仅能够解决传统理赔业务的 痛点，还能为保险公司创造显著的商业价值。 以下为试点项目的关键数据对比： 指标 传统流程 DeepSeek 应用 后 提升幅度 案件处理时效（天） 7.2 4.3 40% 人工干预率 45% 12% 73% 争议案件占比 18% 6% 67% “ ” “ 年车险新规中新增的 12 类免责条款，模型可在两周内完成知识库 更新，而传统系统改造通常需要 45 个工作日。 技术落地层面，方案设计充分考虑了业务场景的复杂性。以下 为关键性能指标与现有方式的对比： 维度 传统模式 DeepSeek 方案 提升幅度 材料初审准确率 78% 95% +17% 欺诈识别覆盖率 60%（规则引擎） 92%（模型+规则） +32% 日均处理能力 500 件/人天

习框架， 训练数据无需离开医疗机构本地网络。测试数据显示，在保护患者 隐私的前提下，模型通过迁移学习可使新接入医院的冷启动准确率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 智能体展 现出显著优势： 指标 传统规则引擎 DeepSeek 智能 体 召回率 68% 92% 误报率 23% 8% 响应延迟 120ms 45ms 支持药物种 以上临床数据字段 - 开发智能 数据路由引擎，支持 HL7/DICOM/FHIR 等多协议自动转换 - 构建 增量同步机制，将跨系统数据延迟控制在 5 分钟以内 某试点医院实施数据整合方案后的效果对比： 指标 实施前 实施后 提升幅度 数据调阅响应时间 4.5 分钟 11 秒 85% 跨系统操作步骤 7 次 1 次 86% 医嘱开具错误率 2.3% 0.7% 70% 该方案通过 DeepSeek 45-90 分钟，人工跑签占比高达 60%。 3. 决策支持缺失：医生在制定治疗方案时，需自行查阅文献或指 南，约 70% “ ” 的受访医生表示 无法快速获取最新临床证据 。 以下为人工效率关键指标的对比分析（基于 2023 年行业调 研）： 流程环节 传统模式耗时 理想耗时 效率损失率 病历录入 10 分钟/份 2 分钟/份 80% 检查报告审核 15 分钟/例 3 分钟/例 75% 流程环节

....................................................................................171 8.2.2 技术路线对比................................................................................................... 小时压缩至 2 小时，理 赔自动化率提升至 90%；其次，通过动态用户画像分析，实现产品 推荐精准度提高 40%；最后，利用实时风险监测模型，将欺诈识别 准确率提升至 98%以上。 关键数据指标对比如下： 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 核保时效 48 小时 2 ≤ 小时 理赔自动化率 35% 90% ≥ 产品转化率 12% 17%（+5%） 指标 传统模式 DeepSeek 通过保险专属知识库微调，模型掌握了精算原理、条款解读等专业 领域知识。测试显示，在健康险咨询场景中，DeepSeek 对免责条 款的解释准确率达到 98.7%，显著高于通用大模型的 82.1%。关键 性能对比如下： 指标 DeepSeek 定制 版 通用大模型 条款响应准确 率 98.7% 82.1% 问题解决率 91.2% 68.5% 平均响应速度 1.2 秒 3.5 秒 复杂决策支持

可持续性等方 面的得分。  计算资源消耗：模型训练和推理过程中所需的计算资源，包括 CPU/GPU 利用率、内存占用等。 为了更直观地展示模型规模与性能之间的关系，可以采用表格 形式进行对比分析。例如： 模型规模（参数 量） 设计生成效率（方 案/小时） 设计质量（1-10 分） 计算资源消耗（GPU 利 用率%） 小规模 （10^6） 50 6 30 中规模 用户需求生成多种设计方案，并对方案进行优化以满足用户的具体 要求。 结果展示模块负责将模型生成的设计方案以直观的方式展示给 用户。该模块包括方案预览、方案对比、方案导出等功能。用户可 以通过该模块查看多个设计方案的详细信息，并进行方案的对比与 选择。同时，用户也可以将满意的设计方案导出为常见的建筑设计 文件格式，以便后续使用。 系统管理模块负责整个系统的运行管理与维护。该模块包括用 户 用户交互模块：用户注册与登录、项目创建与管理、设计需求 输入与调整  数据处理模块：数据清洗、数据标准化、数据存储与检索  模型服务模块：模型加载与初始化、模型推理与计算、模型优 化与调整  结果展示模块：方案预览、方案对比、方案导出  系统管理模块：用户权限管理、系统监控与日志记录、系统配 置与更新 通过上述模块的划分与功能设计，系统能够实现从用户需求输 入到设计方案生成的完整流程，并确保系统的高效运行与用户友好

技术已在多家金融机构的贷款评估 中展现出显著成效。例如，某大型商业银行在引入 DeepSeeK 技术 后，其贷款违约预测的准确率提升了 15%，审批时间缩短了 30%。以下是该银行在引入前后关键指标的对比： 指标 引入前 引入后 违约预测准确率 78% 93% 平均审批时间 3 天 2 天 客户满意度 85% 92% 通过这些数据可以看出，DeepSeek 技术不仅提升了贷款评估 的精确 参数设置， 确保读者能够清晰地理解并应用这一技术。 为了进一步说明 DeepSeek 技术的实际效果，本文将通过案例 分析的方式，展示其在多家金融机构中的应用成果。我们将使用真 实的数据集，对比传统评估方法与引入 DeepSeek 后的效果差异， 突出其在实际业务中的优势。 最后，本文还将讨论引入 DeepSeek 技术可能面临的挑战及其 解决方案。例如，数据隐私问题、模型的可解释性要求以及在现有 标包括：  经营活动现金流量净额  自由现金流量 = 经营活动现金流量净额 - 资本支出 在实际操作中，财务报表分析不仅仅是对单一报表的分析，还 需要将三张报表结合起来进行综合评估。例如，通过对比资产负债 表中的资产增长与利润表中的收入增长，可以判断企业的资产是否 被有效利用。同时，结合现金流量表中的现金流数据，可以进一步 验证企业的盈利质量。 此外，财务报表分析还需要注意以下几点：

——2025-04-27 《资金跟踪与市场结构周观察(第六十二期)-交投分化延续》 — —2025-04-22 本报告针对 DeepSeek 在大盘择时、行业轮动、识别财务瑕疵等应用中涉及 到的项目细节、技术原理以及方法对比与优化进行了详细的回答：本文系统 梳理了 AI 技术在策略优化、风险识别与决策闭环中的关键作用，通过动态 学习机制与智能决策框架的构建，AI 能将历史规律挖掘与实时信号解析相结 合，形成具备自我进化能力的智能投研体系。 ................. 7 AI+RAG+Agent 体系与风险控制 ....................................................9 方法对比与改进 ............................................................... 11 风险提示 ...................... 生成式 AI 应用架构 ...............................................................11 图4： DeepSeek 动态赋权与经典模型对比 .....................................................12 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 4 模型训练与权重优化

3 美元以下。但现有对话机器人仅能 处理 45% 的常规咨询，剩余 55%仍需转接人工，主要原因在于语 义理解深度不足和上下文关联能力薄弱。 以下是金融银行业务智能化转型的三大核心需求对比： 需求维度 传统模式痛点 智能化转型目标 服务效率 人工处理耗时，响应延迟超过 30 分钟 实现 90%以上业务的实时自动化 处理 风险识别 依赖静态规则，新型风险漏报率超 40% 在具体业务场景中，DeepSeek 展现出以下核心价值： 1. 智能 客服升级：处理准确率提升至 98.5% ，单次响应时间压缩至 800 毫 秒内，支持同时解析客户意图（如理财产品对比、贷款条件咨询 等） 与实时情感分析 2. 风险管理增强：通过时序数据建模预测违 约概率，在测试环境中将小微企业贷后预警准确率提升 12.7 个百 分点 3. 运营效率优化：自动生成监管报告耗时从 关键信息抽取：从复杂表格、手写体扫描件中提取账户号、金 额、日期等字段，支持结构化输出至后台系统。某城商行应用案例 表明，信息抽取错误率从人工处理的 5% 降至 0.8%。 运营成本对比分析 指标 传统人工处理 大模型辅助 降幅 单笔流程耗时 15 分钟 2 分钟 86.7% 错误率 4.5% 0.6% 86.7% 人力成本/月 ¥320,000 ¥180,000 43.8%