对 行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营 模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重要的支持。未来，随着技术的不断发展，AI技 术将推动科技产业价值规律的变化，更加注重应用的创新与服务的提升。 • 保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提 高运营效率，包括在产品设计、市场营销、核保及理赔等环节。AI应用研发框架的流式会话 ，因此，针对每一个问题的解释 回答，不仅要聚焦一个重要的因素，同时在一些必要阶段需要进行升维/抽象化，使得最终的问 题具有通用性。在这个例子中，最终可能会将问题抽象聚焦为：“看不清楚未来的趋势和规律” “缺乏明确的定位”“无法有效识别机会”等。 挖：洞见问题本质 在当前不确定的环境中，保险 企业在经营上面临的挑战之一 是消费者行为的不断变化，这 些变化都包括什么？ • 数字化互动增加：消费者 在大周期中，影响科技应用的社会因素也是不容忽视的，这里以“创新扩散理论”，说明技术创新 改变社会的规律。 除了将科技周期和文化适应度纳入考量，帮助企业更好地洞察保险行业的未来走向。三轮规模化 变革，则为企业提供了更为清晰的行业技术发展规模路径： 卡洛塔·佩雷斯（Carlota Perez）的研究总结了科技革命与金融系统的规律。 ►一系列技术革命组成的科技大周期呈现S型的扩散曲线，整体可以分为两个阶段：【导入期】

基于短周期的大类资产和风格配置规律图 图 11 : 四象限下股债配置和风格 / 行业规律 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 资料来源： Wind ，国信证券经济研究所绘 制 中周期：聚焦资产比价 中周期框架下的资产配置以均值回归为核心思想。均值回归认为，资产价格在长期会围绕其内在价值波动，即使短期内出现偏离，最 终也会回归到长期平均水平。这种规律在金融市场中普遍存在，是资产配置的重要依据 产配置的重要依据 中周期框架强调在中期维度（ 3-5 年）进行资产配置。与短期波动不同，中期维度的资产价格比价关系更稳定，均值回归规律也更为明 显。通过压缩观察窗口，投资者可以更好地捕捉资产价格的阶段性偏离，并据此调整配置策略 图 12: 中周期配置思路 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 资料来源： Wind ，国信证券经济研究所整 理 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 第三步 历史回溯，挖掘先验权重对未来的解 释程，以及与实际变化的差异 这一过程实质上是在探索“权重优化路 径”，以便为 AI 提供学习依据，指导其 在未来动态调整权重的规律 这一过程是 AI 的学习过程，让 AI 基于底稿中 的历史数据进行“静态学习” ，并挖掘先验 权重与实际变化之间的差异进行“动态纠偏” 这一过程是 AI 迭代学习成果的应用， 使 AI 基于当前（或预测）的周期和宏

在大盘择时、行业轮动、识别财务瑕疵等应用中涉及 到的项目细节、技术原理以及方法对比与优化进行了详细的回答：本文系统 梳理了 AI 技术在策略优化、风险识别与决策闭环中的关键作用，通过动态 学习机制与智能决策框架的构建，AI 能将历史规律挖掘与实时信号解析相结 合，形成具备自我进化能力的智能投研体系。 AI 通过非线性建模技术重构动态赋权机制，显著提升市场适应性。不同于经 典风险平价模型的静态风险分配逻辑，AI 融合 XGBoost 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 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 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 的推理能 力实现权重的动态优化，在保证模型稳定性的同时提升对市场变化的适应能力。

同时提供详尽灵活的数据分析工具，可以实现单设备 1 年、1 季度、1 月、1 周整体趋势分析，从 历史层面分析出业务运行规律，方便的发现业务运行异常；多指标相对分析，实现管理对象的纵 向比较，找到影响具体的异常指标集。 通过对历史记录分析，为管理方式改进提供基础数据，贴合业务指标变化的规律，整合人力 资源，实现关键时段重点关注的优先级理念；为用户年度管理数据的统计提供可能，配合北塔快 速报表开发能 传统运维关于被管对象“警戒值”，而一旦超过警戒值意味着一定程度的“损失”已经发生，有没 有办法在提前一点发现风险呢？答案有多种，通过业务基线的偏离判断异常就是其中一种。 智慧运维平台能根据历史记录自动生成基线，并可按照业务变化规律，形成以日基线、周基 线的数据对比，一旦实时数据大于基线比对点一定范围，即生成智维事件，便于分析；当出现多 次越界后，系统主动通知用户，提示运维风险。 ഀ� 基线方式的引入，降低了用户对于“ 了解昨日关键指标波动最大的 5 个资源，便于本日重点分析 ഀ� 主机 CPU 波动分析 网络设备 CPU 波动统计 线路流量均值波动统计 2.4.1.4. 日常运维 在运维过程中，运维系统在后台进行规律性监测，但是由于业务上的定期整修、环境的变化， 管理要求的提高均需要运维管理人员对于系统运维工作进行干预操作，为了更好的实现日常运维 的各项管理，BTSO 提供日常运维菜单，为用户提供场景化工作入口，包括对现行监控方式的查看、

以用户为中心的一体化云协同研发，通过多软 件的融合，打破了行业竞争给用户带来的云上 信息孤岛，建立起以客户为中心的协同研发设 计互联网环境 Project Content 智能决策 通过深度学习和算法，发现和寻找规律对未知的数据进行分析和预测，可 以提供数据服务和决策支撑。 算法 | 决策 互联网技术以及数据分析技术，实现对企业的智能化、数字化、图像化、 分阶层的实时管理 行为 | 分析 通过对业 流程管控 支持对跨部门事件处理工作的全流程把控， 通过将办公流程或预案流程的相关要素以 及当前状态进行可视化管理 决策支持 支持对工厂管理部门既有海量数 据资源，提供栅格、聚簇、热图、 活动规律等多种可视化分析手段 联合指挥 深度整合各级别、各部门、各地区 联动资源，对大规模联动资源进行 可视化管理 监测预警 对工厂运维管理各领域的核心指标进行态势监 测与可视分析，全面描绘工厂运行现状

大数据技术分析和评估区域的各类旅游资源，包括自 然景观、文化遗产、旅游设施等。通过大数据分析，可 以了解不同地区的旅游潜力和特点，帮助规划者进行 目标定位、资源整合和旅游线路规划。通过对游客的 行为数据进行分析，可了解游客的流动规律、停留时 间、消费行为等信息 ［10］，有助于旅游管理者更好地调 整旅游资源配置，提高游客满意度，优化旅游服务。 总的来说，大数据在全域旅游中可快速、高效地 处理海量数据，实现全域数据的横纵共享联动，提供 b）游客流量监测分析。统计外埠游客每日流量， 分析客源地分布情况，监测主要景区和文化场馆的实 时流量以及时间变化趋势，为错峰限流、疫情防控提 供依据。 c）交通枢纽游客流量分析。分析进出站客流量， 研究游客的行为规律，通过大量的游客信令数据形成 并完善游客交通流量模型，为未来客流量预测提供数 据支持。 3.3.4 文旅公共服务平台 文旅公共服务平台利用多源海量数据构建游客 画像，实时掌握游客动态。沉淀分析游客搜索记录，

智能化 商品化 社交化 交通仿真 在线模拟、再现真实交通环境 拥堵治理明星 • 实现常发性拥堵疏导方案生成和评估 • 生成影响区域不同时间点和空间点的疏导方案 • 可预见、可预判拥堵规律信息和车流动态信息 • 精准提供抑制出行需求对策建议 • 车辆拥有限制、出行时段限制、出行范围限制 • 拥堵收费、停车收费、收费道路、公交专用道 • 区域拥堵治理模型对策 • 堵点拥堵治理对策

公共交通系统的运营管理模式应由“扁平粗 放式”转为数据驱动的精准化运营组织及管理， 围绕便捷性、时效性、可知性、可靠性、经济性 及舒适性等多样化出行需求，运用大数据、人工 智能等新技术，全面掌握人们出行需求时空分布 规律，针对既有客流提升服务质量，同时精准 挖掘潜在客流；建立完善的 RAMS （Reliability, Availability, Maintainability, and Safety, 可靠性、可 字技术为支撑，增强公共交通系统可视化程度， 可以在设计层面为应对未来突发事件预留空间， 以应对行驶工况不确定性和自然灾害等突发事件。 挖掘外部环境 （道路及交通状态变化、灾害影响 等） 干扰下公共交通系统韧性演变规律，解析城 市工程设施条件与跨模式功能互补替代间的耦合 关系，提升公共交通系统面对实际发生的风险时 迅速响应能力、及时调整能力、资源冗余储备能 力、柔性多样化能力、不同模式协同调整的稳健 能

风险评估：基于历史数据和行业特征，构建风险评估模型，对 纳税人进行分类，并生成风险评分，为稽查重点提供依据。  可视化分析：通过可视化工具，将复杂的数据关系以图表形式 展示，帮助稽查人员直观理解数据背后的规律。 此外，DeepSeek 还支持与现有税务管理系统的无缝对接，确 保数据的安全性和隐私性，满足税务部门的合规要求。通过引入 DeepSeek，税务稽查工作不仅能够大幅提升效率，还能在防范偷 和一致性。通过这一步骤，系统能够有效消除噪声数据，提升后续 分析的准确性。 在数据预处理完成后，DeepSeek 采用多种先进的数据挖掘算 法，如关联规则挖掘、聚类分析和分类算法，深入挖掘税务数据中 的潜在模式和规律。例如，关联规则挖掘可用于发现不同税种之间 的关联性，帮助企业或税务机关识别潜在的合规风险。聚类分析则 可以将具有相似特征的纳税人进行分组，便于税务机关针对不同群 体制定差异化的稽查策略。 此外，DeepSeek 过大 的单笔交易或短期内金额突增的交易，这些往往是异常交易的 重要信号。  交易频率的异常变化：分析交易频率的变化趋势，发现短期内 交易次数显著增加或减少的异常情况。  交易时间的异常规律：检查交易时间是否在非工作时间或节假 日频繁发生，这些异常时间点的交易可能存在风险。  交易对象的异常关联：利用社交网络分析方法，识别出与高风 险企业或个体有频繁交易往来的对象，这些关联可能是异常交

可灵活按照部门、业务系统等方式明细容量分配。 明确可回收容量大小，避免容量浪费。 告知当前容量使用情况，预测将来容量使用情况。 运维趋势管理 内置管理策略，开箱即用 通过深度学习建立智能基线 结合业务规律，专属定制运维 帮助用户识别业务异常 趋势预测 技术优势 在传统运维管理功能的基础上 运筹帷幄 智慧共赢 发现数据运维之美 共享智能运维未来