.........................................................................................20 1.3.1 提升客户服务效率............................................................................................. .........136 6.2.1 效率提升量化指标...................................................................................................................................139 6.2.2 客户满意度提升预期..................... ..................................................................................196 10.1.2 行业影响力提升...................................................................................................

....................................155 7.2.1 效率提升..................................................................................157 7.2.2 乘客满意度提升................................................. 运营 压力，如何在有限资源下提升运营效率、优化乘客体验成为亟待解 决的问题。为此，我们提出将 DeepSeek 技术应用于城市公共交通 运营中，以智能化手段实现系统优化。DeepSeek 是一种基于大数 据和人工智能的深度分析工具，能够实时处理海量交通数据，并通 过机器学习算法提供精准的决策支持。本项目旨在通过 DeepSeek 技术，实现以下目标：提升公共交通系统的运营效率、减少乘客出 路线或避开拥堵区域的替代方案。 在能源管理方面，DeepSeek 通过分析车辆的能耗数据，识别 高能耗环节并提供优化建议。例如，在坡度较大的路段，系统可以 建议适当降低车速以减少能耗；在平缓路段，则可通过优化驾驶行 为提升燃油效率。通过与车联网技术的结合，车辆运行状态可以实 时监控，进一步提高能源利用率。 最后，DeepSeek 还具备故障预测和预警功能。通过对车辆和 基础设施的运行数据进行分析，系统能够提前识别潜在的故障风

，优化 产业发 展环境 帮助员工提高工作效率与提 升工作质量 帮助员工提升技能 ，适应企 业发展需求 丰富的 O2O 生活服务 ，衣食 住行购娱玩 ，增加员工归属 感 企业管理移动化、智慧 化 企业服务资源平台化、 多元化 ，政务服务在线化 招人 ，留人 ，技能提升 通过大数据分析 ，为 园区企业实现上下游产业 链快速对接 ，提高营收 打造数字绿色一体化智慧园区 开始对管理运营相关的数据进行 存储和管控。 • 园区业务软件得到迅速发展 ， 数据的融合应用给产业带来极大 的提升。 1.0 自动化园区 自动化应用 • 自动化方案可在一定程度上解 决人力成本增高、 人工效率低下、 生产作业品质不一等问题。 • 但其也存在着系统单一 ，信息 孤岛、 提升上限低、 管理无体 系等多个问题。 智能物联应用 • AIoT 的普遍应用 ， 向园区的管 开展提供支撑。 • 但同时单位产出的能耗不断增 长也加重园区的负担。 数字绿色一体化 • 把园区的业务通过场景化处理 ， 降低单位产出的能耗 ，从节能到 零能再到产能 ， • 提升园区的精细化管理运营 ，促 进园区数字化的转变。 3.0 智能化园区 4.0 数字化园区 中国的城镇化加速 ，城镇所占的 GDP 比重也在增加。 园区作为城市发展的核心主体 ，其演变的过程直接展现了经济发展的过程。

随着全球气候变化和人口增长的双重压力，水资源管理和利用 日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力，引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方 案。DeepSeek 作为最新一代的人工智能平台，具备强大的数据处 理、模式识别和自主学习能力，能够有效应对水利工程中的复杂问 的应用还可以通过可视化工具（如 mermaid 图表）展示数据分析的全过程，为决策者提供更直观的 支持。例如，以下 mermaid 流程图展示了一个典型的水资源调度 优化过程： 通过上述应用，DeepSeek 不仅提升了水利工程的智能化水 平，还为水资源的可持续利用提供了强有力的技术支持。这种技术 的引入，不仅是水利工程领域的一次重大突破，也为全球水资源的 科学管理指明了方向。 1.1 项目背景 随着全 要。传统的水利工程管理方法虽然在历史进程中发挥了重要作用， 但在面对复杂多变的自然环境和日益增长的社会需求时，逐渐显露 出效率低下、数据利用不充分等问题。特别是在水资源调度、洪水 预报、工程安全监测等方面，决策的科学性和时效性亟待提升。 在此背景下，人工智能技术的快速发展为水利工程管理提供了 新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，凭借其 强大的数据处理能力和智能分析功能，能够在水利工程中发挥重要 作用。通过引入

降低生产成本......................................................................................43 3.3 提升产品质量......................................................................................45 3.4 实现生产过程优化 技术带来的潜在转型机会。 在钢铁生产过程中，原材料采购、生产规划、设备维护、质量 监控和市场需求预测等环节均蕴含着丰富的数据资源。通过将人工 智能大模型应用于这些关键环节，企业能够实现数据驱动的决策与 优化，提升运营效率，降低成本并提高产品质量。具体而言，AI 大 模型可以在以下几个方面发挥关键作用： 1. 原材料智能采购：利用机器学习算法分析市场供需关系及价格 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成 分析与模型预测，优化库存管理与出货策略。 实施这些 AI 大模型应用方案，将对钢铁行业的各个环节产生 深远影响，具体效果可通过相关指标进行评估，如生产效率提升百 分比、生产成本降低幅度、产品质量合格率提升等。以某国际钢铁 公司为例，其在推行智能制造后，生产效率提升 15%，运营成本降 低 10%，这些数据充分展示了 AI 技术在钢铁行业所创造的价值。 在未来几年，随着技术的不断进步与应用的深入，钢铁行业需

的解决方案已成为行业共识。DeepSeek 作为一款先进的 AI 平台， 凭借其强大的数据处理能力和智能算法，为金融贷款评估提供了全 新的解决路径。通过 DeepSeek，金融机构可以实现对借款人信用 状况的实时动态监控，提升风险评估的精准度和效率。DeepSeek 的应用不仅能够有效降低贷款违约风险，还能优化客户体验，增强 金融机构的市场竞争力。具体而言，DeepSeek 在金融贷款评估中 的应用主要体现在以下几个方面：首先，通过深度学习技术， 精准性：基于深度学习的信用评分模型显著提升了风险评估的 准确性。  全面性：整合多源数据，覆盖更多维度的风险因素。  高效性：自动化流程大幅缩短贷款审批时间，提升运营效率。 通过引入 DeepSeek，金融机构能够在控制风险的同时，提供 更高效的金融服务，从而在激烈的市场竞争中占据优势地位。这一 方案不仅切实可行，且已在多家金融机构中成功落地，取得了显著 的业务提升效果。 1.1 金融贷款评估的背景与挑战 与此同时，金融市场的竞争日益激烈，金融机构亟需通过技术 创新提升贷款评估的效率与准确性。DeepSeek 作为一种基于深度 学习和大数据分析的智能化解决方案，为解决上述问题提供了新的 思路。通过引入 DeepSeek，金融机构可以自动化处理海量数据， 实现实时风险评估；同时，深度学习的强大特征提取能力可以更全 面地捕捉客户行为、信用记录等多维度信息，显著提升评估精度。 此外，DeepSeek 还可以通过持续学习和优化，动态调整评估模型，

.....................................................................................185 11.2.1 效率提升收益................................................................................................. ......................................................................................243 17. 客户体验提升................................................................................................... 智能分级 与风险预判，准确率可达 92%以上；最后，通过动态生成个性化沟 通话术，显著提升客户服务体验。 为验证方案的可行性，某头部财险公司已在车险理赔场景完成 试点测试。结果显示，DeepSeek 大模型的应用使案件平均处理时 效提升 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。

资本闭环效应驱动供应链数字化 初创期（2019年~ 2024） • 资本闭环效应驱动。风险资本大规模涌入，二级市场交易活跃。平台超越纯交易，通过数字化工具在上下游特定环节或客 户群体中形成小范围的效率提升和价值优化。平台显现出一定的供应链履约数字化价值。 • 典型实践包括，自营+云工厂、采购电商化与数字化、小批量+柔性制造等。 • 阶段局限：供应链主要处于线上化提效。 大范围价值闭环效应发力于“产业AI、产业出海和深度价值链” （营收、GMV）、税收（企业总部迁移带来的稳定税源）与就 业。 • 提升区域产业竞争力：通过引入产业互联网实现产业链的整合、 延伸和升级，构建产业链新生态，促进创新与协同。 目标：地方产业升级 • 对企业： 提供了宝贵的“续命”资金与真实的产业落地场景， 从“烧钱换规模”转向“价值换增长”。 • 对产业： 推动区域性产业集群的数字化整合，提升全要素生 产率与全产业链协同效率。 • 对技术： 促进 资更看重对地 方经济的整体实质贡献而非单纯财务回报。这将为产业互联网企业带来两个明确机会：其一，主动融入区域产业规划，借力地方产业 集群实现自身业务落地与扩张；其二，强化“AI+产业”的深度融合，以提升全链路的效率和价值，从而成为推动区域经济高质量发 展的优选伙伴。 投资方： 江苏盐城市国资背景基金 投资逻辑： • 产业协同： 盐城农业产值超千亿，农信的数智猪场、供应链平台可 直接赋能本地生猪畜牧产业。

比亚迪腾势：邀约效率提升 80%，腾势汽车用 500 个标签解码用户 北汽福田：从“卖车”到“养客”，北汽福田用 600 万保客数据实现增长 一汽红旗：转化率提升 3.5 倍，线索评级让一汽红旗“集中资源办大事” 长城汽车：从“重复答疑”到“秒级响应”，智能客服提效 50% 的实战密码 某车企：一站式邀约辅助工具规范线索跟进流，到店率提升 30% 东风日产：清晰需求洞察，精准邀约让到店率提升 30% 从数据来看，大家更爱买新车了。汽车之家研究院数据显 示，2024 年，全新车带来的销量为 242 万辆，是 2022 年 全新车销量的近 2 倍，占乘用车总销量的占比也从 2022 年的 6.4% 提升至 2024 年的 10.4%。 但对一个新用户来说，刚从驾校教练的桑塔纳上走下来， 就要挑选一台智能汽车，这可能比考科目一还难。面对层 出不穷的新技术名词，选购新车型时，用户比以往更相信 爆款。 户外广告 电梯广告 经销商门店 购物中心展厅 KOL/KOC 内容 社交广告 口碑推荐 汽车销售人员 体验试驾流程 售后维修服务 汽车营销触点概览 用户选购周期 2 个月，抓住黄金选购期，精准施策，提升用户转化 1 个月 1-2 个月 2-3 个月 3-6 个月 6 个月以上 用户从海选到最终订购周期分散，平均用时 2 个月 Q：您从海选阶段开始到决定购买 / 下订经历了多长时间？ 用户选购流程及周期