【填写说明：简要描述被测对象承载的业务功能等基本情况，包括被测 对象的子系统情况，建议不超过 300 字】 安全状况描述 【填写说明：根据实际测评情况简要描述被测对象的整体安全状况，包 括最主要的中高风险安全问题及数量，建议不超过 400 字】 【参考示例】 本次安全等级测评采用访谈、核查和测试等测评方法，对【被测对象名 称】的【物理机房、网络架构、网络设备、安全设备、系统管理软件、 主机操作系统、 据定期备份】等安全技术措施。在安全管理方面【制定了信息安全管理 体系及相关制度和流程，具备实施记录，组建了安全运维团队】。 本次安全等级测评共发现【被测对象名称】存在高风险问题【X】个， 中风险问题【X】个，低风险问题【X】个。【被测对象名称】技术方面 尚有一些问题需要整改和完善，信息安全管理体系执行情况还可以进一 步提高。 等级测评结论 III 报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX 已有安全控制措施汇总分析...........................................................................7 3.1.2 主要安全问题汇总分析...................................................................................8 3.2 安全通信网络

December 2023 数据 + AI开启经验规模化复制时代 目录 焦点透视：AI狂潮中的大变革 • AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 • 可能问题头脑风暴 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问 题都有哪些 • 定义核心问题 • 洞见问题本质 洞察问题，探寻本源 • 找到本质解 • 制定解决方案 设定锚点，行动实践 人工智能正在经历新的发展浪潮。某头部公司正在转向AI Agents支持平台，结合第4代人工智能 和生成服务（AIGS）的领域。保险行业 面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。 • 保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖 掘其本质，以找到精准的解决方案。通过聚焦主要原因并进行必要的升维/抽象化，可以找到 问题的根本原因，使问题具有通用性。 • 保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对 行业和产业的 以及鼓励投资于风险减少等措施来加强网络保护与信息安全。 AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 3 二 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些 在AI技术的驱动下，保险行业站在了充满机遇与挑战的十字路口。关键问题接踵而至，这些问题 不仅深刻影响着行业的运营模式，还在决定着未来的发展方向。面对这些问题，进行深入思考， 探讨有效的应对策略。 • 采取必要的精简：保险公司需要简化销售和运营流程，并消除不必要的步骤。险企可通过

百度智能客服解决方案 传统客服行业面临诸多挑战 • 客服人员流失率高 • 客服经验沉淀难 • 多渠道管理能力低下 • 信息整合难度大，数据价值尚未 充 分挖掘 • 客户信息安全问题 • 传统在线客服拟人度低 ，客户体验 差 • 缺乏主动、个性化客户管理 传统金融客服中心运营模式面临诸多 挑战 • 业务迭代快 ，知识更新难 • 专业性语料库搭建难度大 • 来电诉求预测 实时话术提示 王先生，上午好， 欢迎致电中国联通。 您的套餐内流量已 用尽，现有 30 元 1.5G 省内流量半年 包，请问您是否办 理？ 解决问题技术服务 （来电原因推荐分类） 用户评价收集 用户拨打 10010 服务热线 A 套餐一个月有多 少流量？ 好的，帮我办一 个 智能多轮对话 IVR 客服助手 用户行为预测 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案例 多轮对话机器人 后台知识库 客服助手 智能多轮对话 IVR 实时话术 提示 推荐问题归类 来电诉求提示 语音评价收集 智能话务分流 语音多轮对话 智能 推荐 自然语言处理 用户画像 业务模型 行为模型 智能检索 智能学习 语义理解 语音交互 语音技术 深度学习 用户画像

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。 在财务风险识别领域，AI 的优势在于开创性地融合多维度分析框架。通过 结构化财务指标与非结构化文本情感语调的协同分析，构建数值异常检测、 文本语义解析、交易行为分析的三维风控体系。相比 Benford .................................................12 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 4 模型训练与权重优化 问题 1：报告中提到用 XGBoost 确定初始权重，能否简述基于 XGBoost 的“权 重优化模型的路径”具体是如何操作的？ 基于 XGBoost 的权重优化模型路径主要用于从历史数据中挖掘各因子对市场趋势 在实时决策中的优 势。 图1：Boosting 集成学习方法示意 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 问题 2：DeepSeek 训练所用的数据样本量（时间跨度，如 3 年/5 年/更长）大概 是多少？多大的训练样本或特定的训练方式可能导致过度拟合？是否有相关经 验？ 关于数据样本量的问题，本项目训练 DeepSeek 所使用的数据样本从 2015 年 9 月开始，数据频率为月度。首先是分析师底稿数据从该时间开始较为完备，这保

日益丰富和复杂化，如何在海量信息中快速、准确地获取所需知识， 成为当前电子政务系统面临的一大挑战。传统的政务知识库建设往 往受限于信息处理能力和资源整合效率，难以满足日益增长的知识 需求。为了解决这一问题，本项目旨在引入先进的深度学习和知识 图谱技术，构建一个基于 DeepSeek 模型的电子政务知识库，以提 升政务信息的智能化处理和应用水平。 项目目标在于实现以下几个方面的突破： - 构建一个全面、准 年，中国政务服务移动应用用 户规模已突破 8 亿。尽管电子政务取得了显著成效，但仍面临诸多 挑战，如数据孤岛问题、跨部门协同效率低、智能化水平不足等。 为进一步提升电子政务的智能化水平，需引入先进的人工智能技术， 构建高效的知识库系统，以支持政务决策和服务优化。以下是当前 电子政务发展中存在的主要问题和需求： 1. 数据孤岛现象严重：各级政府部门、不同的业务系统之间数据 共享不足，导致信息重复录入、资源浪费和服务效率低下。 用户需求多样化：随着公众对政务服务的要求日益提高，单一 的服务模式已无法满足用户需求，亟需个性化、智能化的服务 能力。 4. 信息安全与隐私保护：在数据共享和开放过程中，如何保障数 据安全和用户隐私成为亟待解决的问题。 为应对上述挑战，构建基于 DeepSeek 模型的知识库系统成为 当前电子政务发展的重要方向。该系统将融合自然语言处理、知识 图谱、深度学习等前沿技术，实现对政务数据的智能化管理和应用，

...................................................................................16 2.1 当前公共交通运营问题.......................................................................18 2.1.1 效率低下.............. .......................185 1. 项目概述 随着城市化进程的加速，公共交通系统面临着日益增长的运营 压力，如何在有限资源下提升运营效率、优化乘客体验成为亟待解 决的问题。为此，我们提出将 DeepSeek 技术应用于城市公共交通 运营中，以智能化手段实现系统优化。DeepSeek 是一种基于大数 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 公共交通中的广泛应用能够切实提升运营效率和服务质量。 1.1 项目背景 近年来，随着城市化进程的加速和人口密度的增加，城市公共 交通系统面临着前所未有的挑战。交通拥堵、资源浪费、乘客满意 度下降等问题日益突出，传统管理模式已难以满足现代城市的需 求。据统计，2022 年全球城市平均通勤时间较十年前增加了 15%，其中拥堵导致的延误占比高达 30%。与此同时，公众对公共 交通服务的要求也在不断提升，期望获得更高效、更智能的出行体

找保险公司进行申请理赔，但是其中有一小部分客户他会制造假的就医记 录或者带病投保到保险公司骗取保险金，怎么样保证正常投保客户能够正 常理赔的保险权益，同时避免骗保客户给公司带来的经济上的损失成为了 一个十分关键的问题。近几年，随着 AI 的蓬勃发展和数据的不断积累， 从算法技术来讲，很多行业在欺诈风险识别中表现出了非常优异的效果， 产生了一些非常好的价值。但由于算法本身属性的原因，模型的结果却难 以解释， 成就百万数据科学家！ 9  模型的开发和构建。企业模型解释在优化模型的期间，是一个优化 模型的一个非常重要的手段。在实际的模型构建的过程中，这种 bad case 分析寻找模型优化方向还是一个比较困难的问题，如果模型可 解释，可以对出错的样本采取针对性的措施对模型进行优化。  我们的模型试运行上线期间。模型的可解释性能够提升模型的可信 度，同时有利于业务的推广。  模型推广期间，模型预测真正人融入到具体的业务环节流程之中。 蓝色的与之相反，对应的是负向的贡献，框的长度代表贡献的绝对值的大 小。 5. 模型解释性方法-选型 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 14 实际的使用过程当中，还需要面对一个选择的问题。两个方面需要考虑：  解释方法的适用范围：在实际场景中，其实我们能希望某一种解释 方法与模型无关，或者说至少适用于实际的我们使用的模型算法。  解释方法的运行效率：在实际场景中，需要根据场景对运行效率的

1.1 定期调研................................................................................195 14.1.2 问题跟踪................................................................................197 14.2 功能扩展规划. .......................................227 1. 项目背景与目标 随着建筑行业的快速发展，传统设计方法在面对复杂项目时逐 渐显现出效率低、创新性不足等问题。数字化技术的引入为建筑设 计带来了新的可能性，尤其是人工智能技术的应用，能够显著提升 设计效率和智能化水平。DeepSeek 大模型作为一种先进的 AI 技 术，具备强大的数据处理、模式识别和知识推理能力，能够在建筑 中，利用大模型的模拟和分析能力，辅助设计师进行科学决 策。  降低设计成本：通过自动化和智能化手段，减少人工成本，同 时避免设计错误和返工，降低整体项目成本。 本项目将重点围绕以下核心问题进行探索和解决： 1. 如何将 DeepSeek 大模型与现有的建筑设计软件无缝集成， 确保数据的高效流转和协同工作。 2. 如何构建高质量的建筑设计数据集，为大模型训练提供充分的 支持。

智能策略实现管理实例落地...........................................................................34 2.4.2.4. 专项智维方案快速实现问题排查....................................................................36 2.4.3. 系统智能运维............ 综上所述，传统运维管理软件的弊端必然带来新的变革，这种变革趋势包含以下三个方向： 1） 人工运维向自动智能运维转变 传统运维工作是以人工处理为主，通过各种专业的人对系统进行检查的方式来发现系统中存 在的问题。随着系统复杂性和建设规模不断增大，各种复杂设备对人的要求越来越高。初级的运 维管理系统应运而生，这类系统是以“工具”的形式出现，即“我不知道该看什么指标，该管什么设 备，反正我都可以管，具体怎 虽然大多数用户建设信息系统时采用的设备、技术都有相似性，但是系统的复杂性、耦合性、 环境多样性都导致每个用户的运维管理重点与难点是存在较多的差异。这种差异既有实际环境中 带来的各种现实问题，也有不同发展阶段不同运维要求带来的实际问题。这些都要求运维管理系 统提供全面、深入的管理能力同时还需要具备开放性，能够根据用户自身运维经验提供“私人专属” 的定制运维策略能力，将用户历史的运维经验，目前的管理重点都通过智能运维策略自动实现，

......................................18 2.2.1 数据管理问题.............................................................................19 2.2.2 运行效率问题..................................................... 工程在保障水资源安全、防洪减灾以及生态平衡中的作用愈发重 要。传统的水利工程管理方法虽然在历史进程中发挥了重要作用， 但在面对复杂多变的自然环境和日益增长的社会需求时，逐渐显露 出效率低下、数据利用不充分等问题。特别是在水资源调度、洪水 预报、工程安全监测等方面，决策的科学性和时效性亟待提升。 在此背景下，人工智能技术的快速发展为水利工程管理提供了 新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，凭借其 预测精度不足：现有的洪水预报、水资源调度等模型在复杂环 境下往往难以提供高精度的预测结果。  实时性要求高：水利工程管理需要快速响应环境变化，传统方 法在数据处理和决策支持方面存在滞后性。 为解决这些问题，DeepSeek 通过其深度学习算法和大数据技 术，能够实现以下目标： 1. 数据集成与清洗：整合来自不同源头的数据，并进行高效清洗 和预处理，确保数据质量。 2. 智能分析与预测：利用深度学习模型对历史数据进行训练，生