周边环境的融合 进行分析，模型应能够提供城市风貌、交通流量、环境影响等方面 的预测与评估。 为了更好地了解用户需求，我们采用了多种调研方法，包括问 卷调查、深度访谈、用户观察及数据分析。在问卷调查中，我们针 对不同用户群体设计了有针对性的问题，收集了大量关于用户期 望、使用场景及痛点信息。通过深度访谈，我们进一步挖掘了用户 在建筑设计过程中的具体需求与挑战。用户观察则帮助我们了解用 通过模拟高并发用户访问和大量数据处理场景，评估系统的稳定性 和扩展性。测试结果显示，在 500 个并发用户访问下，系统能够保 持稳定的响应时间，且无崩溃或数据丢失。 用户体验评估同样重要，我们通过用户反馈和问卷调查收集意 见，评估系统的易用性和实用性。以下为用户反馈的部分要点：  95%的用户认为模型提供的设计建议具有较高的实用价值。  85%的用户对系统的响应速度和交互界面表示满意。  10 性和 高效性。 9.3 用户体验评估 在用户体验评估阶段，我们采用定量和定性相结合的方法，以 确保系统设计能够满足用户需求并提升使用体验。首先，我们通过 问卷调查收集用户对系统界面、功能操作、响应速度等方面的反 馈。问卷调查分为五个维度：易用性、功能性、效率性、满意度和 学习成本，每个维度采用 5 分制评分。例如，易用性评分 4.3，功 能性评分 4.5，效率性评分 4.2，满意度评分

准确的了解，同时也是为行业协会、 政府部门在进行国内审计领域宏观规划时提供有价值的决策支持信息，中国内部审计协会联 合北京谷安天下科技有限公司于 2023 年 10 月初开展了针对数智化审计的问卷调查。本次 调查是通过网上渠道自愿报名方式参加，一共收到 191 名受访者（受访机构）的反馈，涉及 金融、制造、教育、医疗卫生、商业服务业等行业。本调研报告就是在本次调查问卷的统计 分析基础上，结合编者多年的行业经验而编写完成的。

其次，用户反馈收集主要通过以下方式进行： 1. 用户访谈：选择具有代表性的政务工作人员进行深度访谈，了 解他们在使用模型过程中遇到的困难、模型的优点以及改进建 议。访谈内容应涵盖模型的功能性、易用性、响应速度等方面。 2. 问卷调查：设计涵盖模型各项功能的问卷，面向广大政务工作 人员进行发放。问卷应包括开放式问题和封闭式问题，开放式 问题用于收集详细意见和建议，封闭式问题则用于量化用户对 模型的满意度。问卷结果将通过统计分析，形成用户反馈报告。 为了系统化地整理和分析用户反馈，可以建立如下反馈收集表： 反馈类型 反馈内容 反馈来源 反馈时间 处理进度 功能需求 增加政策法规解读功能 用户访谈 2023-10- 01 进行中 性能问题 模型响应速度较慢 问卷调查 2023-10- 05 已解决 使用体验 界面友好，操作简便 场景测试 2023-10- 10 无需处理 通过以上方法，能够全面、系统地收集用户对模型的反馈信息， 为模型的持续优化

明确项目目标：首先需要清晰界定 AI 大模型在钢铁领域的具 体目标，例如提高生产效率、降低成本、优化库存管理等。 2. 识别利益相关者：根据项目目标，列出可能受到影响的利益相 关者。这可以通过头脑风暴、访谈或问卷调查等方法进行。 3. 分析利益相关者：通过分析利益相关者的需求、期望和影响 力，形成利益相关者地图，以识别其在项目中的角色和重要程 度。 4. 优先级排序：根据利益相关者的影响力和受影响程度，对利益 户的紧急问题。  知识库建立：创建一个涵盖常见问题及解决方案的知识库，定 期更新并对用户开放。 其次，用户反馈渠道的畅通是持续支持的重要部分。建议建立 以下机制以收集用户反馈：  定期问卷调查：每季度对用户进行调查，了解用户在使用 AI 大模型过程中的体验与建议。  反馈会议：每半年举办一次用户反馈会议，邀请用户分享使用 体验，并进行问题讨论和经验交流。 为不断提升用户的操作水平与应用效果，定期培训是不可或缺

据如下：  传统方法平均处理时间：15 分钟/单  DeepSeek 模型平均处理时间：4.5 分钟/单 这一改进不仅加速了贷款审批流程，还显著降低了运营成本。 在用户体验方面，通过问卷调查和深度访谈，我们发现用户对 DeepSeek 模型提供的即时反馈和透明的决策过程给予了高度评 价。90%的用户表示，模型的决策逻辑清晰易懂，增强了他们对贷 款审批结果的信任感。 此外，模型

领先于同行及传统 企业 2 5 4 3 24 个月 37 个 月 9 个 月 75 月 1 本报告中的行业数据、市场预测和相关分析主要来源于甲子光年研究团队通过桌面研究、专家访谈、 问卷调查、公开数据整理及甲子光年产品数据等方式获得，部分数据通过甲子光年自主统计预测模型 进行估算。我们已尽合理努力确保数据的准确性、完整性与可靠性，但甲子光年不对其作出任何明示 或暗示的保证。在

生、技术人员及病患的深入沟通，我们能够全面了解产品在实际应 用中的表现，并识别出需要改进的关键点。首先，定期组织用户反 馈会议，邀请不同层级的用户参与，包括临床医生、放射科专 家、IT 管理人员等，确保反馈的全面性和代表性。通过问卷调查、 访谈及现场观察等方式，收集用户对产品性能、界面设计、数据处 理能力、易用性等方面的意见。 在需求分析阶段，我们将用户反馈进行分类整理，根据紧急程 度和影响范围，确定优先级。例如，用户普遍反映的操作界面复杂

人工智能技术在资产配置中的巨大潜力。 7.1.2 实施过程 在资产配置规划中引入 DeepSeek 应用方案的实施过程主要分 为以下几个关键步骤。首先，明确客户需求和目标，通过深度访谈 和问卷调查，收集客户的财务现状、风险偏好、投资期限和目标收 益等信息。在此基础上，利用 DeepSeek 的数据分析模块，对客户 的资产状况进行全面评估，识别当前配置中的风险点和优化空间。 接下来，实

排除方法，用户可通过搜索快速获取所需信息，减少对人工支持的 依赖。 为了持续优化支持服务，我们将定期收集用户反馈，分析支持 服务的使用情况和用户满意度，并根据反馈结果进行改进。反馈收 集将采用问卷调查、用户访谈和数据分析相结合的方式，确保全面、 客观地了解用户需求和服务中的不足之处。同时，我们将设置服务 级别协议（SLA），明确响应时间和问题解决时限，确保支持服务 的规范性和可预期性。

在复杂环境下的表现。实地测试中，用户的使用体验和反馈将作为 重要的评估依据。 为全面评估用户体验，我们将采用以下指标：  操作效率：用户完成核心功能（如购票、查询）所需的时间。  用户满意度：通过问卷调查和访谈收集用户对应用的整体满意 度评价。  系统稳定性：应用在高峰时段或网络不稳定情况下的表现。  功能实用性：用户对各项功能的实用性和易用性评分。  信息准确性：应用提供的实时信息（如车辆位置、到站时间）