AI 大模型应用的目标..................................................................................39 3.1 提高生产效率......................................................................................41 3.2 降低生产成本 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 本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维 技术的过程中，钢铁行业可从以下几个方面进行探 索： 1. 生产过程优化：通过实时数据监测和模型预测，对炉料、温 度、时间等进行精确调控，降低能耗提高产量。 2. 质量控制：借助 AI 视觉检测技术，实时监测产品质量，识别 并剔除不合格品，提高产品合格率。 3. 设备维护：利用机器学习分析设备运行状态，实施预测性维 护，降低设备故障率，减少停机时间。 4. 供应链管理：优化原材料采购及库存管理，通过数据分析预测

以适应特定的应用场景。 • 灵活性：能够根据用户输入生成符合语境的回复，适应多种场景和问题。 • 持续学习：随着数据量的增加，机器人可以不断优化和学习新知识，提高回答 质量。 • 提高效率：自动回答常见问题，减轻人工客服的压力，提高响应速度。 • 可定制性：针对特定行业或业务进行定制，满足不同企业的需求。 生成式对话机器人 （ ChatGPT ） CHATGPT 属于自然语言处理、大语言模型（ 规划和目标，确保财务资源的合理分配和利用。 资本结构优化：分析和优化企业的资本结构，平衡债务和权益的比例，降低企业的财务风险。 投资决策：评估企业投资项目的财务收益和风险，为企业制定合理的投资决策，提高投资回报率。 融资策略：根据企业的发展需求，选择合适的融资渠道和方式，降低融资成本，优化企业的财务状况。 企业价值管理：关注企业价值的创造和提升，制定和执行相应的业务战略和财务策略，以实现企业的长期价值增长。 组织结构需要适应数字化 转型的需求，优化业务流程和决策机制，提高效率和灵活性。人才是数字化转型的关 键推动力，企业需要培养具备数字化技能和素质的员工队伍。绩效管理则可以激励员 工积极参与数字化转型，为企业创造价值。 业务流程优化、数据驱动的决策、客户体验和服务创新是数字化转型的具体实践。企 业需要运用数字技术优化业务流程，提高运营效率和客户满意度。通过数据分析支持 决策制定，实现精细化

网络化、数字化、智能化技术 手段与提升精益水平等一系列举措而构建的深度自感知、智慧 优化自决策、 精准控制自执行的高柔性化及自适应的制造体系 智能制造的目的 对内提高制造质量和效率、降低运营成本、减低库存、缩短交 付周期，对外提升服务水平、快速应对市场变化，总体以提高 企业整体经济效益为核心目标 智能制造的手段 在精益管理的基础上，运用先进制造技术与装备，应用先进 数字化技术，支撑企业在制造前中 后段整条价值链上的地位 件和公司目标多重 条件下，生成最佳生产计划；  生产过程：预测性设备维护、生产工艺优化、智能化产品检测、智能搬运等。 通过挖掘和提炼生产中产生的海量信息，优化设备运转、工艺流程、提高检测 效率、提高自动化程度， 减少设备损耗，提高生产效率；  销售 / 售后：利用 AI 技术实现精准营销、快速响应的售后服务等。 Project Content AI 全方位助力制造业发展 解决方案 PART 精细核算激活人：实现事业部核 算，和精细化成本管理 3. 责任清晰激活人：通过组织、管 理流程优化，明确工作标准，落 地到平台、实行管理透明化 4. 阶段效果 达成更高业绩目标 提升生产管理效率 提高设备利用率 全程质量追溯 关键内容 1. 数字仿真系统：数字化模型 + 金 蝶云平台 2. 专家系统：管理体系 + 数字仿真 系统 3. AI （人工智能系统）：专家系统 + 过程自动控制；如设备预防维护、

在制造业面临诸多挑战的背景下，人工智能赋能制造业能够降 本提效，提高制造业产品质量，加速产品创新，提升我国制造业竞 争力。据埃森哲公司测算，到 2035 年，全球人工智能技术的应用将 使制造业总增长值增长近 4 万亿美元，年度增长率达到 4.4%。随着 人工智能技术的不断发展和应用，制造业将迎来更大的变革和发展 机遇。 1.人工智能促进制造业提高生产效率 人工智能能够显著提升制造业生产效率。首先，人工智能替代 够实现高度自动化，减少对人力的依赖，从而提升效率。例如，在 无人矿卡的应用中， 自动驾驶技术替代了传统的人工驾驶，无人矿 卡能够实现 24 小时不间断作业，显著提高了作业效率。此外，通过 人工智能技术赋能质量控制，能够以远超人工质检的速度和分辨率， 显著提高生产效率。其次，人工智能能够通过优化已有生产流程， 帮助制造业提效。人工智能技术能够优化制造业研发设计、生产调 6 度、运营管理等流程，大幅缩短原有流程的时长。例如，人工智能 中的瓶颈，从而调整资源配置，优化生产线布局，提高整体生产效 率。 同时，人工智能技术能够通过分析设备的运行数据，预测设备 故障的可能性，提前进行优化维护，从而减少设备故障导致的停机 时间，提高了生产线的整体效率。 2.人工智能促进制造业提高产品质量 应用人工智能技术能够有效提高制造业产品质量。一方面，人 工智能技术通过优化生产流程和智能控制能够显著提高制造业的产 品的良品率。人工智能

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 DeepSeek，可以实现对海量水利数据的实时分析 与处理，提供精确的预测和决策支持，从而提高工程管理效率和应 对突发事件的反应能力。 当前，水利工程领域面临的主要挑战包括：  数据来源多样且复杂：水利工程涉及气象、水文、地质等多源 数据，传统方法难以高效整合和分析这些数据。  在水利工程管理中的应用也极具潜力。通过 整合物联网设备与人工智能算法，系统能够实现对水库、闸门、泵 站等设施的智能化管理。例如，系统可以根据实时水位数据自动调 节闸门开度，优化水资源调度方案，提高工程运行效率。同 时，DeepSeek 还能够通过分析设备的运行数据，预测设备故障并 进行预防性维护，减少设备停机时间，降低维护成本。 在水利工程设计阶段，DeepSeek 的应用同样具有重要意义。 应用方案的目的在于通过智能化手段提升水利 工程的管理效率、优化资源配置、降低运行成本，并增强对突发事 件的预警和应急响应能力。具体而言，DeepSeek 能够在以下几个 方面发挥重要作用：  提高数据处理的效率与准确性，实现水利工程运行数据的实时 监控与分析。  优化水资源调度与配置，基于历史数据和实时信息制定更科学 的调度方案。  增强对洪涝灾害、干旱等极端事件的预测与预警能力，降低灾

随着税务稽查工作的复杂性和数据量的增加，传统的稽查方法 已经无法满足现代税务管理的需求。税务稽查人员需要处理大量的 涉税数据，包括纳税人申报信息、财务报表、银行交易记录等，这 些数据的多样性和复杂性给稽查工作带来了巨大的挑战。为了提高 税务稽查的效率和准确性，引入先进的技术手段成为必然选 择。DeepSeek 作为一款强大的数据分析工具，具备高效的数据处 理和智能分析能力，能够帮助税务稽查人员快速识别异常交易、发 现潜在风险点，并生成精准的稽查报告。 据处理能力和深度学习算法，能够在短时间内对大量财务数据进行 深度分析和模式识别。通过其智能化的分析引擎，DeepSeek 能够 自动识别异常交易、潜在的税务风险点，并为稽查人员提供精准的 风险提示和审计线索。这不仅大大提高了稽查工作的效率，还能够 帮助税务部门在复杂的财务数据中发现隐藏的违规行为，确保税收 征管的公平性和有效性。 具体而言，DeepSeek 技术在税务稽查中的应用主要体现在以 下几个方面：  理能力，系统能够快速筛选海量税务数据，自动识别异常交易和潜 在风险点，大幅缩短稽查周期。传统稽查过程中，手动分析往往需 要数周甚至数月时间，而智能化系统可将这一过程压缩至数小时或 数天，显著提高工作效率。 其次，增强稽查精准度。DeepSeek 的机器学习算法能够通过 历史数据训练，不断优化模型，提升对复杂税务行为的识别能力。 通过这一技术，稽查人员可以更准确地定位高风险企业或个人，减

使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应 用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集 事件预测与预警：通过历史数据的学习与分析，AI 可以精准 预测潜在的安全风险，并及时发出预警信息。 3. 高效调度与响应：在突发事件发生时，AI 能够帮助指挥中心 快速调度资源，制定响应策略，提高处置效率。 4. 数据整合与共享：通过构建视频数据平台，整合各类监控资 源，为决策提供依据，促进信息共享。 这些措施不仅能够有效预防和减少安全事故的发生，还能够增 强公众对安全管理 在当今信息技术飞速发展的背景下，人工智能特别是大模型技 术，正在为公共安全领域带来深远的影响。AI 大模型在数据处理和 分析能力上具有显著优势，能够从海量视频监控数据中提取有价值 的信息，提高公共安全管理的效率和准确性。对比传统的数据分析 技术，AI 大模型能够在复杂环境中更准确地识别和预测潜在的安全 威胁。 首先，AI 大模型能够通过视频智能挖掘技术，对实时视频流进 行深

优化库存结构：系统结合业务管理逐步实现合理补货、优化库存结构、盘活集团库存资源的最终目标。 u 深化品类管理：实现专业化品类管理。 u 业务财务集成：建设财务业务集成的一体化平台。 u 供应商协 同 机制：打造供应商协 同 平台，提高供应商交互效率，加快供应链速度。 整体业务总览 数据准备和管理 采购和库存管理 基础 数据 财务管理 深化品类管理 门店数据管理 柜组数据管理 商品品类管理 基础参数管理 供应 主数据管理整体目标 整体业务变革和思路 统一平台：统一平台，统一入口，减少多系统重复录入工 作量，减少错误率； 统一管理：梳理业务执行流程，通过系统功能规范录入标 准，减少人为判断因素，提高准确率； 精细化管理：精细化数据管理，增加管理属性，为业务经 营分析提供好的数据基础； 专业化品类数据管理：梳理品类体系，关注特殊品类差异 性管理。 u 统一和规范的数据管理，实现集团级数据共享和信息流打通的最终目的。 供应商 通过系统的对接实现 • 减少重复工作 • 提高准确率的目标 主数据管理整体目标 u 统一和规范的数据管理，实现集团级数据共享和信息流打通的最终目的。 整体业务变革和思路 统一平台：统一平台，统一入口，减少多系统重复录入工 作量，减少错误率； 统一管理：梳理业务执行流程，通过系统功能规范录入标 准，减少人为判断因素，提高准确率； 精细化管理：精细化数据管理，增加管理属性，为业务经

贷款评估领域发挥更大的作用，为金融机构提供更加智能化、个性 化的风险管理解决方案。 1.3 本文的目标与结构 本文旨在详细介绍如何将 DeepSeek 技术应用于金融贷款评估 的全流程，以提高贷款决策的效率和准确性。DeepSeek 作为一种 先进的人工智能技术，能够通过深度学习和数据挖掘，从海量数据 中提取有价值的信息，辅助金融机构进行更精准的风险评估和客户 信用分析。为了确保方案的可行性和可操作性，本文将从以下几个 在反欺诈领域的应用也取得了显著成果。通 过对交易数据的实时监控和分析，DeepSeek 能够识别出异常交易 模式，从而及时发现并阻止潜在的欺诈行为。某金融机构在使用 DeepSeek 技术后，其欺诈检测的准确率提高了 25%，同时减少了 30%的误报率。 此外，DeepSeek 还在客户服务自动化方面发挥了重要作用。 通过智能客服系统，DeepSeek 能够自动回答客户的常见问题，提 供个性化的贷款建 成本。某金融 科技公司在引入 DeepSeek 后，其客户服务响应时间缩短了 50%，客户满意度提升了 10%。  信用评分准确率提升 15%  坏账率减少 20%  欺诈检测准确率提高 25%  误报率减少 30%  客户服务响应时间缩短 50%  客户满意度提升 10% 在具体实施过程中，DeepSeek 技术需要与金融机构的现有系 统进行无缝集成，确保数据的实时性和准确性。同时，金融机构还

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 行时间、优化车辆调度、降低能源消耗以及提高系统的整体可靠 性。 首先，DeepSeek 将整合来自多源异构数据，包括车载传感 器、GPS 定位、乘客流量统计、天气信息以及历史运营数据。通过 这些数据的深度分析，系统能够实时监测交通状况，预测高峰时段 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 险，并通知维护人员进行预防性维护，从而减少突发故障对运营的 分析能力，结合实时交通流量、历史数据和乘客需求，实现动态调 整公交线路和班次，减少拥堵和空驶率，提高车辆利用率。例如， 根据早晚高峰的客流特点，智能调整发车间隔，确保资源合理分 配，同时降低运营成本。 其次，提升乘客出行体验。通过 DeepSeek 的智能预测功能， 乘客可以实时获取车辆到达时间、拥挤程度等信息，减少等待时 间，提高出行效率。此外，系统还可以提供个性化服务，如根据乘 客历史出行记录推荐最佳路线或换乘方案，进一步增强用户粘性。