头条驾驶舱 35 份报告 215 个指标服务的订阅 全域数据无缝集成 140+ 分析资产沉淀 14786 个分析页面支撑决策 1000+ 会议议题全面覆盖 指标治理 数据管理 决策效果 数智领导力 008 007 数智领导力 CHALLENGES 管理挑战 传统汇报方式耗时耗力，缺乏便捷可视化手段 0 1 如何呈现企业真实的运营状态，不同人对指标的理解并不一致 02 多数据源、多加工链路难以保证数据准确性 数据质量平台 数据质量规则 数据质量度量 数据质量报告 数据资产平台 分类管理 价值管理 流通管理 风控管理 主数据平台 主数据管理 模型管理 质量管理 标准管理 指标管理平台 指标管理 生命周期管理 运营分析 数据开发平台 数据入湖管理 多维模型开发 数据整合开发 数据服务开发 数据能力平台 数据人员管理 数据资源管理 数据评价管理 顶层会议 数据质量平台 数据质量规则 数据质量度量 数据质量报告 数据资产平台 分类管理 价值管理 流通管理 风控管理 主数据平台 主数据管理 模型管理 质量管理 标准管理 指标管理平台 指标管理 生命周期管理 运营分析 数据开发平台 数据入湖管理 多维模型开发 数据整合开发 数据服务开发 数据能力平台 数据人员管理 数据资源管理 数据评价管理 顶层会议

从一方欺诈演变成更加隐 蔽、实时的三方欺诈。 营销 从个人 / 团体行为薅羊毛，到 职业化的漏洞挖掘与利用。 贷前信审 信贷产品竞争加剧，机器学习可以 挖掘边界客户，实现精准授信。 贷中风控 数据指标变化快，需要实现实时 化的再审核与放款。 贷后管理 贷后管理难度大，需要多种新技 术发现隐性风险，提高管控度。 操作风险 随着银行线上化能力的增强，操 作风险识别从预防人员不合规操 作转为线上流程漏洞和异常行为 支持低代码开发，快速部署实施 • 弹性架构支持三大类场景 ModelOps • 模型全生命周期线上化 ， 提升 风控模型可管理性 平台化 • 统一的 FlinkSQL IDE • 统一实时指标、特征开发管 理 实时化 • 毫秒级 : 事中风控 <50ms • 秒 级 : 准实时风控 < 5s 智能化 • 规则引擎 • 机器学习 • 联合编排 实时风控体系能力模型 决策表 预计算 聚合计算 灵活窗口 实时指标库 实时计算技术 数据清洗 数据加宽 实时维表 窗口计算 指标引擎 规则引擎 模型引擎 实时风控技术选型 Connector Kafka

发展阶段进化到精细化管理阶段，从过去强调网络建设、应用建设和系统建设，逐步认识到增强 管理能力的重要性。 传统的运维管理虽然具备一定的设备管理能力，但从实践中有发现了很多弊端。这些弊端包 括管理设备究竟该管那些关键指标（KPI）？确定 KPI 后运维管理给出的具体数值又代表什么含义？ 设备是正常的？故障的？还是只是需要注意下？最痛苦的是用户会发现管设备节约的人力都投入 到使用运维管理系统中，那么运维管理系统带给用户的价值在哪里呢？ 对系统进行检查的方式来发现系统中存 在的问题。随着系统复杂性和建设规模不断增大，各种复杂设备对人的要求越来越高。初级的运 维管理系统应运而生，这类系统是以“工具”的形式出现，即“我不知道该看什么指标，该管什么设 备，反正我都可以管，具体怎么管用户自己定”。系统投运后，大量的工作都需要用户自己完成， 转变不外乎从登录设备操作改变到登录运维系统进行操作。这样的运维管理系统一旦部署，用户 的工 对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 智慧运维平台以等级为核心进行管理区分，内置不同等级的管理解决方案，从下到上贯彻等 级化，差异化管理模式。 1、 预置不同的指标采集方案和策略，落实差异化采集方式，按需采集提供技术基础，同时 为大节点管理提供理论可能； 2、 预置不同等级的不同风险阈值的设定，落实差异化管理和考核要求； 3、 为高级别设备自动生成统计报表，使用户能方便的关注报表数据；

............................................................................................176 监控指标..................................................................................................177 ...................................................................................256 15.2.1 效率提升指标............................................................................258 15.2.2 客户满意度提升.... 交易识别准确率较现有系统提升 15 个百分点，异常交易响应速度 从分钟级优化至秒级；最后，通过智能流程自动化重构后台运营体 系，预计可减少 45% 的人工复核环节，年节约运营成本约 2800 万 元。 关键技术指标的具体要求如下： 维度 当前基准值 目标值 达成周期 客服响应速度 4.7 分钟 ≤30 秒 Q3 2024 工单转人工率 32% ≤8% Q4 2024 风险误报率 18% ≤5% Q2

进行静态学习，投喂短期模型逻辑以及底稿等核心信息，训练 DeepSeek ； 二是让 DeepSeek 进行动态纠偏，挖掘历史数据中“先验权重”与“真实走势”的差异，迭代优化； 三是让 DeepSeek 进行推理应用，基于宏观指标预测值完成 2025 年全年的指数外推 优化结果：等权重平均组合五个短期模型结果，降维后胜率 38.52% ； AI 赋能权重优化（ DeepSeek-V3 ） ，胜 率提升至 60 资料来源： Wind ，国信证券经济研究所整理 资料来源： Wind ，国信证券经济研究所整理 短周期 判定核心：基于美林时钟、周期叠加、 货币信用、信贷库存、政策组合等框架， 结合综合通胀指标，研判近月股债强弱 应用价值：对短期股票盈利与估值提 供指引，捕捉交易机会，把握市场短期 波动节奏 中周期 判定核心：关注“资产价格”向“内 在价 值”回归的路径，分析经济周期、企业盈 信贷库存框架（票据余额增速 + 贷款余额增速）：类比实体库存周期从金融角度来刻画库存周期的波动 产能库存嵌套框架（ PMI+ 产成品存货 + 产能利用率）：关注库存周期和产能周期两类周期性指标 图 7: 周期降维的思路框架 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 短周期：大类资产配置框架的加法（统筹）和减法（降维） 资料来源： 国信证券经济研究所绘制 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

..................................................................................136 6.2.1 效率提升量化指标................................................................................................... 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 方案目 标 欺诈识别准确 率 85% 98% ≥ 技术实施路径分为三个阶段： 控全覆盖 ，但行业现状显示：①反欺诈识别准确率普遍低于 65%；②合规审查自动化率不足 20%；③监管报送数据错误率高达 8.7%。 为量化转型需求优先级，我们对头部险企的调研结果显示以下 关键指标差距： | 能力维度 | 当前水平 | 行业标杆水平 | 差距倍 数 | |——————|———-|————–|———-| | 核保自动化率 | 28% | 75% | 2

7.1 关键绩效指标（KPI）......................................................................139 7.1.1 效率提升指标...........................................................................141 7.1.2 准确性指标........ 2%，远超通用型大模型 78.5%的基准水平。其知识 蒸馏技术可将 300 亿参数模型压缩至 8GB 显存占用，使三甲医院 的常规 GPU 服务器即可部署，显著降低硬件门槛。 在医疗场景的关键性能指标上，DeepSeek 智能体展现出以下 差异化能力： - 术语理解深度：通过双向注意力机制和领域词典增 强，对 ICD-11 疾病编码的识别 F1 值达 0.91 - 多模态处理：支持 DICOM 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 类 1,200 6,800 该技术方案已通过国家医疗信息安全三级等保认证，支持国产

因子择时 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 重优化模型的路径”具体是如何操作的？ 基于 XGBoost 的权重优化模型路径主要用于从历史数据中挖掘各因子对市场趋势 的影响规律，并将其转化为初始权重基准。该过程首先通过 XGBoost 对历史股债 市场数据（如宏观经济指标、资金流向等）进行特征重要性分析，量化各因子对" 股债强弱走势"的解释能力，筛选出具有长期稳定性的高价值因子；然后将这些因 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 年的跨度基本覆盖了完整的宏观经 济周期，使数据具有较强的代表性，有助于模型充分学习宏观经济在不同时期的 变化规律和特征。 关于过拟合问题，本项目中过拟合相对可控。一方面，从数据维度来看，本项目 仅涵盖五大宏观框架及其核心指标，特征数量有限，远低于常见动辄 50+变量的 高维模型，降低了过拟合风险；另一方面，生成式大模型并非依赖传统意义上的 数据拟合，而是通过推理机制进行逻辑演绎与模式归纳，模拟人类认知过程，从 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

......................................................................................100 6.3 性能评估指标................................................................................................... .....................................................................................256 18.2 关键绩效指标（KPI）达成情况.......................................................................................... 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 通，直接拉高运营成本约 20%。与此同时，客户对快速、透明理赔 服务的需求持续攀升，超过 65% “ ” 的投保人将 理赔效率 作为选择保 险公司的关键指标之一。 在此背景下，人工智能技术为理赔业务优化提供了新的可能 性。DeepSeek 大模型凭借其多模态理解、自然语言处理和复杂决 策能力，能够从以下维度重构理赔流程：首先，通过自动化单证识

...12 （一） 冷却系统智能调优技术的基本要求.....................................................12 （二） 冷却系统智能调优技术相关指标要求.................................................13 （三） 冷却系统智能调优实施要求............................ .................................22 表 目 录 表 1 末端设备智能调优功能指标要求...........................................................13 表 2 冷站设备智能调优功能指标要求......................................................... （2）温湿度精准控制 通过多区域传感器数据融合，动态调整空调送风温度、风量，确 保机柜进风温度均匀，避免局部热点，同时减少过度制冷。 3.能耗分析与节能优化 （1）能效指标监控与优化 实时计算 PUE、WUE（水利用效率）等指标，分析各环节能耗 占比（如冷机能耗、水泵能耗、风机能耗），定位高耗能环节并提供 优化建议（如调整冷却水温度设定值）。 （2）自然冷却策略联动 结合室外温湿度，智能切换自然冷却模式（如免费制冷、混合制