与数字化转 型业财融合解决方案 总览 ChatGPT 业财融合 数字化企业 1 2 3 3 REA 模 型 WEB3.0 技术 ChatGPT 技 术 4 5 6 基于新技术结合的业财融合案例分享 7 ChatGPT 基于 OpenAI 的 GPT 架构，是一种生成式预训练变压器 （ Generative Pre-trained Transformer ）模型。 通过大量 认知智能（能理解会思考，需要抽象和推理能力） 总览 ChatGPT 业财融合 数字化转型 1 2 3 6 REA 模 型 WEB3.0 技术 ChatGPT 技 术 4 5 6 基于新技术结合的业财融合案例分享 7 战略财务：战略财务是指在企业战略管理过程中，运用财务管理的方法和手段，对企业 战略目标、战略规划、战略实施和战略控制进行分析、评价和决策的活动。战略财务关 注企业长期发 效率，加强内部控制，降低风险。 3.财务预算与业务目标相结合：在制定财务预算时，充分考虑业务目标和战略规划，确保财务预算与业务发展相协调。这样可以帮助企业更好地实 现财务目标，提高企业的盈利能力。 4.利润中心管理：将企业划分为不同的利润中心，实行利润中心负责制。这样可以明确各部门的责任和权益，激发部门积极性，提高企业整体的 盈 利能力。 5.资金管理与业务发展相结合：优化企业的资金管理，确保资金使用的效

调查.首先,分别 介绍了３种主动防御技术的概念、策略和方法,并根据研究内容的不同,对已有的研究成果进行分类.然后,对３种主动防御技 术进行横向对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨如何将它们相互结合和补充,以增强主动防御技术的防护性能.最后,对 ３种主动防御技术面临的挑战和未来的发展趋势进行阐述. 关键词:主动防御;动态防御;移动目标防御;欺骗防御;拟态防御 中图分类号 TP３９３ 中则提出移动目标防御系统可以看作拟态防御系统的一个特 例,它通过一些拟态变换使系统具有动态性特征,但是并没有 应用异构冗余架构;文献[５]中也表达了相似的看法,即拟态 防御思想是将移动目标防御的思想与异构冗余执行体相结合 的产物.从上述研究中的观点可以看出,尽管３种主动防御 技术之间没有明确定义的从属关系,但它们之间却有着紧密 的联系. 现阶段,有关主动防御方面的综述性文章大多是针对单 种技术的,如文献[２ 御 技 术 的 的 概 念、策 略 和 方 法,并 根 据 研 究 内容的不同,对已有的研究成果进行分类.然后,对３种主动 防御技术进行横向对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨 如何将它们相互结合和补充,以增强主动防御技术的防护性 能.最后,对３种主动防御技术面临的挑战和未来的发展趋 势进行阐述. 本文第２章介绍了移动目标防御技术的概念、策略和方 法,并对其技术 进 行 分 类;第 ３章

感窗口等技术，实 现了自适应半衰期调整机制等功能。这种动态赋权体系能够捕捉因子间的协 同效应，在宏观因子与市场情绪的耦合分析中展现独特价值，有效应对市场 突变场景。 AI 能将大盘择时与行业轮动相结合，提升策略解释力与前瞻性。多因子择时 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。 Boosting 集成学习方法示意 ............................................................4 图2： 多因子择时、“三标尺”行业轮动相结合 ................................................ 8 图3： RAG 生成式 AI 应用架构 .......................... 模型，使其学习因子与市场状态的关联 模式；最后结合当前市场环境，AI 基于历史规律生成初始权重框架，再通过动态 赋权机制进行实时调整。这种方法的优势在于既保留了传统模型的逻辑可解释性， 又能通过 AI 动态适应市场变化，同时避免了直接训练大模型带来的复杂性和资源 消耗。 整个流程体现了"历史规律挖掘-规律映射学习-实时预测应用"的技术路径，通过 XGBoost 的先验分析为 AI 模型提供可靠的初始基准，再结合 DeepSeek

化支持。  多语言支持：考虑到我国多民族、多语言的国情，模型需具备 多语言处理能力，能够支持不同语言环境下的政务处理需求。 为实现上述目标，项目将基于现有的 DeepSeek 大模型架构， 结合政务领域的特定语料和知识库，进行模型的微调与优化。微调 过程中，将重点解决以下几个问题： 1. 数据来源与质量：政务数据涉及多个领域，数据来源多样且质 量参差不齐。项目将建立统一的数据清洗和标注流程，确保训 模态的支持上。由于政务服务的对象可能来自不同语言背景，且涉 及的数据形式可能包括文本、语音、图像等多种模态，因此需要对 多语言和多模态的处理能力进行综合考虑。例如，市民提交的咨询 可能包含图片或语音信息，需要结合文本信息进行综合分析和处理。 为了满足上述需求，政务场景的自然语言处理技术需要具备以 下几个关键能力：  高精度的语义理解能力：能够准确理解政策文本、法律条文等 复杂文本的深层含义，进行精准的信息提取和关联分析。 数据隐私保护能力：在数据处理过程中，严格遵守隐私保护要 求，确保数据的安全性和合规性。  多语言和多模态支持能力：能够处理不同语言和多种模态的数 据，提供综合性的分析和决策支持。 通过引入深度学习和大模型技术，结合政务场景的具体需求， 可以有效地提升政务文本处理的效率和质量，助力政府部门实现智 能化、精准化的服务和管理。 1.1.2 DeepSeek 模型的现有能力分析 DeepSeek 模型作为一款先进的人工智能模型，具备多项核心

巨大的潜力。通过深度学习技术，这些模型能够从海量的视频数据 中提取出关键的信息，进行智能分析与判别。这种能力不仅能够提 高监控视频的利用效率，还能在发生风险时提供及时的预警，快速 制定应对策略。结合大数据和机器学习技术，我们能够实现对公共 场所和重要设施的实时监控与反应。 近年来，世界范围内发生的多起安全事件引发了政府以及企业 对公共安全的高度重视。据统计， 自 2010 年以来，城市公共安全 大模型在图像识别和事件推 理中表现出色。这些模型可以基于行为模式识别异常活动，比如聚 众斗殴、盗窃或其他非法活动，提供预警机制，有助于提高第一响 应者的反应速度。此外，将 AI 大模型与现有监控系统结合，能更 快地从历史视频数据中检索到相关信息，为调查和事后分析提供便 利。 在数据整合方面，AI 大模型不仅仅局限于视频监控数据的分 析，还能够与其他类型的数据源进行融合，包括社交媒体、传感器 对于超速、逆行等行为进行识别并发起告警 遗留物品 识别可疑遗留物品，自动标记并发送至安保人员查验 突发事件 人员奔跑、动态聚集等情况，自动触发全局告警并锁定摄像头视角 系统在进行实时分析时，应结合 AI 大模型，实施深度学习算 法以提升对复杂场景的识别能力。特别是，通过训练模型识别不同 光照条件、天气变化等外部环境对视频图像的影响，从而增强系统 的适应能力。 此外，实时处理能力还需与大数据基础设施紧密集成，保证数

深度学习预测设备故障，提前进行维修，降低停机时间。 4. 质量控制与监测：利用计算机视觉与数据分析技术，对生产过 程中的产品质量进行实时监测，及时发现和纠正问题，有效降 低不合格率。 5. 市场需求预测：结合历史销售数据与市场趋势，通过时间序列 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 5. 供应链管理中的 AI 应用：探讨 AI 在整个供应链中的数据整合 及优化。 6. 成功案例分析：总结国内外典型钢铁企业的成功应用案例，展 示 AI 大模型的实际效益。 最后，本文将通过结合实际案例与数据，确保提出的应用方案 具备可行性和实用价值，为钢铁行业的智能化转型提供参考与借 鉴。 2. 钢铁生产流程概述 钢铁生产流程是一个复杂的工业过程，涉及多个环节，通常包 括原料准 铁矿石还原反应，生成生铁： [ _2_3 + 3 + 3 _2 ] 在实际操作中，炼铁过程需要严格控制炉料的投放，监测炉内 温度和气体成分。通过大型传感器和监控系统，可以实时获取这一 信息，并结合 AI 大模型进行数据分析和预测，从而优化整个炼铁 过程。 为了提高炼铁效率和产品质量，可以考虑以下几点优化方案：  原料改进：选择高品位铁矿石和优质焦煤，降低杂质含量，提 高清洁生铁的产出率。

人工智能技术基于对海量数据的“学习”，可以超越人类的经验 感知，更快速地识别特征、做出分析预测。交通数据信息具有异构性、 多样性和海量性等特征，人工智能可以更好地处理多源异构时空数据， 比如结合不同时间地点的道路拥堵、公交、地铁、人流等信息，为大 众提供实时个性化的路径导航服务。认知类的典型赋能场景包括路径 规划、个性化出行推荐、行车导航、主动安全预警、驾驶员行为评估、 违章抓拍、路 类技术的应 用也在迅速推进。 人工智能在完成感知、认知之后，还可以将控制信息实时发送至 相关人员、设备，快速精确的指挥行动，完成流程上的闭环。比如城 市交通中的重要组成部分——信号灯系统，结合车辆速度、数量以及 分布密度等数据，人工智能技术可以实时分析各路段通行情况，精准 调控红绿灯转换，提升信号交叉口通行效率。控制类技术的典型赋能 场景包括智能客服、人机交互、辅助驾驶、信号灯控制优化、电子不 等全生命周期，可以帮助提升基础设施建设和管理水平。 一方面，人工智能、大数据和建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）的使用，可以为建设者提供多种参考解决方案，优 化建设过程；结合环境和建筑监测数据，还能预测建筑结构未来发展 趋势，提前采取措施避免潜在破坏。另一方面，人工智能、传感器、 通信技术的应用，还将有效提升交通基础设施建管养的智能化水平， 比如基于智能终端的养护管理系统，可以及时、准确、大范围地发现

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 题。 在水利工程中，DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： - 实时监测与预警：通过部署传感器网络，DeepSeek 能够实时采 集水文、气象等数据，并结合历史数据进行智能分析，实现对洪 水、干旱等灾害的精准预警。 - 优化水资源调度：DeepSeek 可以 根据多源数据（如降雨量、水库水位、用水需求等）构建动态模 型，优化水资源的分配和调度，确保水资源的合理利用。 基础设 施健康诊断：通过对大坝、渠道等水利基础设施的结构数据进行深 度学习，DeepSeek 能够预测潜在的故障风险，并提出针对性的维 护建议。 - 环境生态管理：DeepSeek 还可以结合生态数据，评估 水利工程对生态环境的影响，并为生态修复提供科学依据。 为更直观地展示 DeepSeek 在水利工程中的应用效果，以下表 格列举了某水利项目实施 DeepSeek 前后关键指标的对比： 据技术，DeepSeek 能够实现对水利工程全生命周期的智能化管理，包括实时监测、数 据分析、预测预警和优化调度等。例如，通过智能传感器和物联网 技术，可以实时采集水位、流速、水质等关键数据，结合深度学习 算法实现对异常事件的快速识别和预警。此外，DeepSeek 还能够 整合多源数据，构建智能决策支持系统，帮助管理者优化资源配 置、提高工程运行效率。 通过上述分析可以看出，水利工程当前面临的挑战亟需通过智

伦理与安全：在模型开发中引入公平性、透明性和数据隐私保护 机制，确保技术的可持续发展。 展望未来，大模型技术将进一步赋能建筑设计行业，通过智能 化的工具和方法，推动设计创新和效率提升。同时，技术的实际应 用需要结合行业需求，注重技术的可行性和经济性，确保能够为设 计师和企业带来切实的价值。 1.3 本项目目标与预期成果 本项目的核心目标是通过将 deepseek 大模型应用于建筑设计 领域，显著提升设 如，在节能建筑设计中，模型可以建议最佳的建筑朝向、墙体材 料、窗户尺寸等参数，以实现最低的能源消耗。 此外，大模型在生成式设计（Generative Design）中的应用 尤为突出。通过结合人工智能算法和参数化设计工具，模型能够探 索传统设计方法无法触及的设计空间。例如，模型可以根据给定的 约束条件（如建筑面积、预算、法规要求等），生成数千种不同的 建筑形态，设计师可以从中筛选出最具创意和可行性的方案。这种 观设计中也有广泛应用。模型可以分析城市的人口密度、交通流 量、土地利用等因素，帮助规划师制定科学的布局方案。例如，在 商业综合体设计中，模型可以模拟人流分布，优化商业业态的布 局，提升项目的经济价值。同时，大模型还可以结合地形数据和环 境因素，生成最优的景观设计方案，增强建筑与自然的融合。 在建筑遗产保护与修复领域，大模型也展现出其独特的优势。 通过对历史建筑的三维扫描数据进行分析，模型可以精确重建建筑 的原

据，快速识别市场趋势和风险因素，从而优化投资组合的配置效 率。DeepSeek 系统通过集成多源数据，包括宏观经济指标、行业 动态、市场情绪以及历史交易数据，构建了一个全面的数据分析平 台。其独特之处在于能够实时更新数据，并结合机器学习算法不断 优化模型，以提高预测的准确性。 在实际应用中，DeepSeek 技术能够通过以下方式提升资产配 置规划的效能： - 数据整合与清洗：DeepSeek 能够自动整合来自 性和对市场条件的敏感性，通常采用定量模型和市场信号来指导资 产权重的调整。例如，在经济复苏初期，投资者可能会增加股票配 置比例，以捕捉市场上涨的潜力。 动态资产配置是一种更为复杂的策略，它结合了战略性资产配 置和战术性资产配置的优点，并通过自动化模型和算法进行实时调 整。这种方法利用 DeepSeek 等先进技术，对市场数据进行实时分 析，动态调整资产配置，以适应市场的变化。例如，当市场波动性 状态。例如，当检测到某一行业即将面临下行风险时，系统会自动 降低相关资产的持仓比例，同时寻找更具潜力的替代资产。 - 风险量化与管理：DeepSeek 能够通过复杂的风险模型，量化不 同资产的风险敞口，并结合投资者的风险偏好制定个性化的配置方 案。例如，通过模拟不同市场情景下的资产表现，系统可以为投资 者提供最优的风险调整后收益。 - 情绪分析与市场预测：DeepSeek 的自然语言处理功能可以分析