同 的风险收益特征，投资者需根据自身的风险承受能力、投资期限以 及财务目标，确定各类资产的配置比例。 以风险偏好为例，投资者可以分为保守型、稳健型和进取型。 保守型投资者倾向于低风险资产，如债券和现金；稳健型投资者则 在股票和债券之间寻求平衡；而进取型投资者更注重高收益，可能 将较大比例的资金配置于股票和另类投资。目标设定则包括短期目 标（如购房、教育资金）和长期目标（如退休规划、财富传承）， 境、经济周期以及投资者个人情况的变化，都会影响资产配置的合 理性。因此，定期对投资组合进行再平衡至关重要。例如，当某一 资产类别的表现超出预期比例时，需要减持该资产，增持表现较弱 的资产，以维持既定的风险收益目标。 以下是一个简单的资产配置示例，适用于稳健型投资者： pie title 资产配置比例 "股票" : 50 "债券" : 30 "现金及现金等价物" : 10 "另类投资" 在实施资产配置规划时，还需考虑税收、流动性以及交易成本 等因素。例如，某些资产类别可能带来较高的税收负担，投资者需 通过合理规划降低税务成本。流动性需求较高的投资者应增加现金 及现金等价物的比例，以确保在需要时能够迅速变现。 此外，资产配置规划并非一成不变，而是需要根据市场变化和 个人情况进行动态调整。通过引入 DeepSeek 等先进技术，投资者 可以更加精准地分析市场数据、预测未来走势，从而实现更科学的

000公里以内的行程为例。 图13 | 出行eVTOL在城市空中快线场景下的主要特点 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 18 民航客运量 目标客舱比例 eVTOL转化率 年度监管 放开比例 机场接驳 245 695 778 2025估 2030估 2035估 2040估 0 年度总需求 平均单次 载客人数 每台日均 飞行时长 年均运营 天数 单次平均 2025–2040年 • 预计商务 座与一等座 旅客为目标 客群 • 假设未来 该比例保持 不变 • 预计2025年– 2030年，高 铁客运量增 速为7%， 2031年– 2040年为5% 80% 2025–2040年 • 参考铁路局 管辖范围内 行程占所有 行程的比例 • 假设未来该 比例保持不 变 0.6 包括抵达、 巡航、起飞 200 主要受 天气因素影响 4 0 106 1,139 2,330 eVTOL年销量 2025–2040（估），单位：台 55 305 324 +19% 高铁客运量 年度监管 放开比例 eVTOL 转化率 短途行程 比例 （铁路局管辖 范围内） 目标车厢 比例 （商务座与 一等座） 来源：中国国家铁路局；文献调研；专家访谈；BCG分析。 图15 | 出行eVTOL城市空中快线（高铁接驳）场景销量预测 波士顿咨询公司

语境中，或许更应关注 AI 幻象 问题，而非过拟合问题。 问题 3：从宏观信号到组合构建中，短周期模型得出的“打分指示”如何转化 为具体的战术配置权重（股债比例调整）？ 将短周期模型的“打分指示”转化为战术配置权重，核心是通过风险资产暴露系 数实现动态股债比例调整。综合打分区间（-1 至 1）被划分为若干风险等级，例 如得分小于或等于-0.5 时，定义为极端风险环境，此时股票仓位压缩至 20%以下， 债券及现金类资产占比提升至 转化过程中需同步分析各维度因子（如宏观、资金、情绪）对当前打分的贡献度， 形成“核心驱动因子矩阵”。例如，若宏观因子（如通胀领先指标）权重骤升， 则针对性增加周期股配置比例；若情绪因子（如市场热度得分）超过阈值（如 0.8）， 则动态调高债券对冲比例以抑制过热风险。这种分层逻辑既保留了不同风险等级 下的资产边界约束（如股票仓位上下限），也为宏观周期切换和投资者风险偏好 变化提供了弹性调整空间。 问题 4： 某金融企业的情感分数若处于同行业后 10%分位，即使其绝对值高于其他行业， 仍会被标记为异常。 为进一步优化模型对行业分布不均的鲁棒性，可引入行业分层采样与迁移学习的 组合策略。分层采样要求从每个万得一级行业中按比例抽取等量的正负样本（如 强制金融行业抽取与通讯服务行业等量的造假案例），以均衡化训练集分布。同 时，对样本稀缺行业（如公用事业），通过迁移学习复用相似行业（如能源）的 语料特征，结合行业独热编码的差异化标签进行领域适配。

大模型，可针对性解决上述痛 点：其多模态识别能力能实现医疗票据、交通事故照片等材料的智 能解析，将单证处理时间压缩 90%以上；内置的保险条款知识图谱 能自动完成责任匹配，使标准案件自动化处理比例提升至 70%。 2.1.2 人工审核成本高 传统保险理赔业务中，人工审核环节存在显著的成本效率问 题。理赔案件通常需要经过多级人工复核，从材料初审、验真、定 损到最终赔付决策，每个环节均依赖大量专业核保人员的投入。以 万元医疗费拆分为 5 次 2 万元索赔，此类案 件识别率不足 12%。 为量化现有问题，以下是某保险公司车险理赔欺诈识别数据对 比： 检测手段 识别准确率 误判率 平均处理时长 覆盖案件类型比例 规则引擎 38% 15% 0.5 小时 100% 人工审核 61% 22% 3.2 小时 45% 第三方调查 89% 5% 72 小时 8% 解决这一痛点的技术路径需满足三个核心要求：第一，建立多 等交通事故关键要素，实现 95%以上的实体识别准确 率。 模型支持的多模态输入处理能力显著提升了材料审核效率： - 文本材料：自动提取报案表、责任认定书中的 37 类关键字段（包 括时间、地点、责任比例等） - 影像资料：配合 OCR 技术解析医 疗发票，识别发票代码、金额、诊疗项目等核心数据 - 语音数据： 将通话录音转写文本后，同步标记情绪特征和争议焦点 理赔场景常见的语言处理挑战及解决方案对比如下：

金流量表， 这些报表共同构成了分析的主体框架。 首先，资产负债表是评估借款人财务状况的起点。通过对资产、 负债和所有者权益的分析，可以了解借款人的财务结构和资产质量。 例如，总资产与总负债的比例能够反映企业的资本结构，而流动比 率和速动比率则能够衡量企业的短期偿债能力。在实际操作中，通 常会计算以下关键指标：  流动比率 = 流动资产 / 流动负债  速动比率 = (流动资产 - 为了优化模型性能，我们进行了详细的超参数调优。通过交叉 验证（Cross-Validation）方法，我们调整了 GBDT 模型的关键参 数，如树的深度、学习率和子样本比例。这些参数的优化能够显著 提升模型的预测准确性和泛化能力。 模型训练过程中，我们将数据集分为训练集和测试集，比例为 8:2。训练集用于模型的构建和参数学习，测试集用于评估模型的 性能。我们使用均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）作为评 估指 20-30, 30-40 等） 客户年龄分段 财务信息 月收入 归一化 客户的月收入标准化处理 信用历史 信用评分 直接使用 客户的信用评分 行为数据 还款准时率 计算过去 12 个月的准时 还款比例 客户的还款行为表现 宏观经济 GDP 增长率 直接使用 客户所在地区的 GDP 增长率 最后，通过特征重要性评估和交叉验证，进一步优化特征集， 确保所选特征能够显著提升模型性能。特征选择与工程的最终输出

固安县现有常住居民 40 多万，县城常住人口按照未来 5 年发展规划 8 万人计算。按照国家人口年来分布比例计 算，具备无线上网能力和需求的人口约占 50% （这一比例 相对较高），约 4 万人。 按照无线用户对城市公共无线上网需求，接入用户不超 过 60% ，按照同时在线用户收敛比 70% （这一比例相对较 高，考虑到 40% 挂机行为）计算，同时在线用户不超过 1.5 万人。

采用强化学习框架构建的核保决策树，可同步分析投保人健康告 知、医疗历史、职业风险等 18 个维度的数据。某寿险公司试点数 据显示，模型将高风险保单识别率从人工核保的 76%提升至 94%，同时将自动化核保比例从 15%提升至 63%。 实时交互优化 对话系统支持动态意图识别，在客户服务场景中实现多轮精准追 问。例如处理车险报案时，模型能通过 5 轮交互完整采集事故时 间、责任认定等关键字段，交互效率较传统 | WebSocket | 1000+ | 模型持续学习框架 建立数据闭环系统，每日处理： - 2300+真实对话样本自动标注 - 15 分钟级模型增量训练 - A/B 测试流量自动分配（比例可配置） 模型迭代周期从传统 2 周缩短至 72 小时。 各模块通过服务网格（Service Mesh）进行通信，采用断路器 模式保证单个组件故障不影响整体服务。性能指标通过 Prometheus 披露技术减少客户输入负担 o 模型决策：应用 XGBoost 算法（准确率 92.7%）综合评 估风险等级，输出核保结论与费率浮动建议 典型核保决策矩阵示例如下： 风险因子 阈值范围 加费比例 特殊条款触发条件 胆固醇水平(mg/ dL) >240 15%- 25% 心血管疾病除外 驾驶违规记录 3 次/年 10%- 18% 夜间行驶限制 职业风险等级 4 级以上 拒保

炼铁过程是钢铁生产中至关重要的环节，是将矿石中的铁矿物 转化为生铁的关键步骤。整个炼铁过程通常在高炉中进行，需要一 系列复杂的物理和化学反应。首先，将铁矿石、焦煤、熔剂（如石 灰石）和还原气体（如氢气或一氧化碳）按照一定比例进行配料。 这些原材料的选择和配比直接影响炼铁的效率、质量和成本。 在高炉内，铁矿石在高温下被还原。首先，焦煤在高炉底部燃 烧，生成一氧化碳，这一过程为后续反应提供了必要的热量和还原 气体。 高炉的主要组成部分包括炉身、炉顶、炉口、冷却装置和出铁 口等。炉内的主要反应是将铁矿石（通常是赤铁矿和磁铁矿）与焦 炭反应，生成生铁，这一过程是在高温（约 1500-1600°C）下进行 的。在高炉的进料口，原料按一定比例分层加入，通常为：  铁矿石（红色）：70%  焦炭（黑色）：20%  石灰石（白色）：10% 使用干燥的焦炭作为燃料，其在高温下燃烧产生的热量交替地 加热上下层铁矿石，焦炭气化生成的一氧化碳则用于还原矿石中的 要。优质焦炭不仅提供热量，还能减少炉料中的杂质。一般而言， 焦炭的挥发分、灰分和硫分应控制在合理范围内，挥发分最好低于 10%，灰分应低于 15%，而硫分应在 0.5%以下。此外，焦炭与铁 矿石的比例对于熔融状态的形成、炉温的控制及提高金属的还原程 度都有直接影响。通常情况下，焦炭的用量是铁矿石用量的 60%- 70%。 石灰石在炼铁过程中的作用主要是作为助熔剂，帮助去除炉料 中的硅和磷等杂质，以改善铁水的质量。石灰石的

（售后） 外呼机器人 （初筛） 智能质检 3-5 年 落地技术 当前 人力规模 附：选自《人工智能时代中国就业的挑战与应对》 等 可节约人力成本 替代人力比例 252 亿 84 亿 54 亿 AI 为客户服务行业带来更多可能性 • 全面捕捉客户数据 • 语音导航 IVR 智能对话 IVR 业务系统 业务系统 + 转人工比例下 降 交互时长缩短 客户表达其他诉求，机 器人匹配自助业务流程， 与用户语音交互。 我要去美国，想开 个国际漫游 您正在为 18612345678 办理 国际漫游，请输入 —— 某运营商案 例 业务查询 障碍申告 业务办理 业务咨询 » 》 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案 例 反应速度 承接天津 10010 约 50% 话务量，对比传统模式，转人工比例下降明显，人工通话总时长下降 27.67% 天津联通智能客服项目综合 AI 感知和认知全方面技术，包括语音识别 / 合成、自然语言理解、知识库、用户画像 等 » 》 百度智能客服实施案例 ——

2024 年 数据来源：汽车之家 一年卖出 242 万辆全新车系，3 年间销量增长近 2 倍 3 天出 1 款新车， 用户：记不住，根本记不住 心智建立难 全新车系占零售总量比例 近三年全新车系销量占汽车零售总量比例变化 乘用车销量 全新车销量 占比 6.4% 2022 年 0 500 万 1000 万 1500 万 2000 万 2500 万 2024 年 占比 10.4% -11% 卖车堪比“大逃杀” 潜客运营难 15 数据会说话：AI 时代汽车全域营销实战手册 | 14 | 数据会说话：AI 时代汽车全域营销实战手册 汽车之家研究院数据显示，老车主增换购比例在 2024 年从 56% 增长至 60%。作为汽车消费主力，老车主理应是车企 极度重视的高价值人群。 一方面，过去数年，中国消费者在换车时始终维持着极高的 升级热情。汽车之家研究院发布的《2024 车主想尝新，59% 明确不选原品牌 2016 70% 44% 40% 12% 48% 60% 11% 45% 7% 23% 2023 2024E // 2023 年增换购比例达 56% 预计 2024 年增换购比例突破 60% 数据来源：汽车之家 Q：您不会继续买旧品牌的原因是什么？ 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