TD Cowen, 相 关 企 业 访 谈 15-30 25-40 35-55 3-5 8-11 5-8 5 AI 在制药领域的应用 25-40 将现有分子重新利用于靶点 5-7 -35-40 % -25-30 % -40-50 % -40-50 % -30-40 % -30-50 % 2-3 10-15 5-7 15-20 维护 / 服务 内部 物流 广泛收益 AI 能提高一系列生产关键绩效指标 (KPI) 20-40 % 例如： 基于机器视 觉的安全区域 安全性 & 工作时 长 20-40 % 20-40 % 10-35 % 例如：灵活的 自动化解决方案和 工厂布局 5-20 % 生产灵活性 高达 25 % 收入提升 AI 的生产解决方案收 益 例如：基于视觉的自动化质量控制、手动 工作流程自动化、基于视觉的装配自动化 例如：机器参数优化以提高设备综合 效率 (OEE) 并降低能源消耗 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 例如：搭载 AI 车辆、路线规 划优化 例如：通过机器参数优化减 少废弃物料 7 AI 在制药领域的应用 10-30 %

...................................................................................................40 2.3 智能体功能设计...................................................................................... 保、理赔、客服等核心场景的 AI 解决方案。目标包括三方面：首 先，提升运营效率，将核保流程从平均 48 小时压缩至 2 小时，理 赔自动化率提升至 90%；其次，通过动态用户画像分析，实现产品 推荐精准度提高 40%；最后，利用实时风险监测模型，将欺诈识别 准确率提升至 98%以上。 关键数据指标对比如下： 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 核保时效 48 小时 2 ≤ 小时 理赔自动化率 平。某中型财险公司测算显示，每单保费中约有 38 元消耗在人工 流程成本上。 这些痛点表明，保险行业亟需通过 AI 智能体实现：业务流程 自动化率提升至 80%以上、核保决策速度加快 5 倍、欺诈识别准确 率提高 40%等突破性改进。DeepSeek 的智能体技术可针对性解决 上述系统性问题，具体技术路径将在后续章节详细阐述。 1.1.2 数字化转型需求分析 当前保险行业正面临前所未有的数字化转型压力，传统业务模

...................................................................................................40 3.2.3 高精度预测与决策能力................................................................................. 试点测试。结果显示，DeepSeek 大模型的应用使案件平均处理时 效提升 40%，人力成本降低 35%，同时将客户满意度从 78%提升 至 91%。这一成果表明，大模型技术不仅能够解决传统理赔业务的 痛点，还能为保险公司创造显著的商业价值。 以下为试点项目的关键数据对比： 指标 传统流程 DeepSeek 应用 后 提升幅度 案件处理时效（天） 7.2 4.3 40% 人工干预率 45% 12% 73% 争议案件占比 保险行业理赔业务的现状与挑战 当前保险行业理赔业务普遍面临效率瓶颈与服务质量的双重挑 战。传统理赔流程依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7 个工作日，车险案件人工核损环节耗时占比超 40%。根据 2023 年行业白皮书数据，Top20 财险公司理赔纠纷投诉中，67% 源于时效延迟或核损偏差，直接推高运营成本—— 行业理赔管理费 用率中位数达 12.8%，较承保利润率高出 4.3

23 年行业采购数据显 示，语音讲解设备的投入占比已从 19%上升至 34%，成为智慧化 改造的第二大支出项。某东部沿海景区引入 AI 讲解后，二次消费 转化率提升 22%，平均停留时间延长 40 分钟，证明技术投入可直 接产生经济效益。 1.2 公共服务领域的技术痛点 在公共服务领域，智能语音技术的应用面临多重技术挑战，直 接影响服务效率与用户体验。当前痛点主要集中在以下方面： 多语言与方言适配不足 加密，存在数据泄露隐患。2023 年第三方测试显示，40%的政务 语音应用未通过 ISO/IEC 27001 安全认证。 多模态协同能力缺失 服务流程常需跨平台跳转（如从语音导航切换至在线填表），但当 前系统多采用孤立架构。测试表明，用户需平均重复 3 次指令才能 完成跨系统操作，任务完成率下降 62%。 痛点维度 典型表现 影响指标 语言覆盖 方言识别准确率≤60% 转人工率上升 40%+ 语义理解 专业术语错误率 专业术语错误率 31.7% 工单处理时效延长 2.5 倍 系统稳定性 500QPS 时延迟≥8 秒 服务中断概率增加 75% 安全合规 40%系统未达到加密标准 数据泄露风险评级 C 级及以 上 这些技术瓶颈导致公共服务数字化进程受阻。某省会城市调研 显示，68%的受访者因语音系统体验差转而选择线下办理，额外增 加政府每年约 1200 万元的人工成本。突破这些障碍需构建具备深 度语义理解、

2023 年 12 月 2024 年 12 月 2024 年 12 月 2024 年 12 月 2024 年 12 月 单车零售价格：万元 -5.0% -1.1% -6.4% -12.7% 40 35 30 25 25 20 10 5 0 2023-2024 年不同能源类型单车平均零售价格走势 22 20 18 16 14 12 10 1 ​ 2 ​ 3 ​ 4 ​ 5 ​ 数据会说话：AI 时代汽车全域营销实战手册 “决赛圈了，到底该选哪个？”当一个想要买车的年轻人在评论 区打出这句话，代表他已经下定决心在四到五款车型中最终选 择一辆。在此之前，他可能已经在线上浏览、对比过 40 款车型。 相比以前，车企更难获取高成功率的购车线索。整体营销效率 下降成为行业普遍问题。这主要是由于两大结构性变化： 其一，消费者购车决策窗口正在前移。 汽车之家研究院调研数据显示，用户从选车到下订，平均要经 而在更具备运营价值的线上选购黄金期，车企正面临激烈的注 意力争夺战。 其二，用户选择呈现能源类型分化。 新能源车用户平均浏览车系数量从 2023 年的 40 款增至 2024 年的 42 款，深入对比 5.9 款；而燃油车用户浏览车系数则由 40 款微降至 39 款，对比 5.7 款。这种分化与新能源车型迭代 提速、价格战白热化直接相关，进一步加剧了车企的精准营销 难度。 与此同时，用户通常不喜欢没有价值的重复推销，给潜客运营

............................................................. 40 一、AI 赋能央企数智化转型未来展望 ................................................. 40 AI 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 3 前言 当前，全球正处于一场由人工智能引领的产业变革浪潮中，中央企业 AI 发展战略定位，将三维支撑纳入央企中长期规划重点，划 定能源、制造等重点应用领域，提出算力基础设施建设与数据治理的总体方向。2024 年深 化部署阶段，国资委启动“AI+”专项行动，发布首批 40 个战略性高价值场景清单，引导 央企加速数据中心向智算中心转型，推动行业数据产业共同体组建，明确三维支撑的具体 实施路径。2025 年落地推进阶段，政策聚焦成效强化，扩大高价值场景覆盖至超 500 入硬考核 2025.2 中央企业“AI+”专项行动深 化部署会 央企‘十五五’规划中明确 AI 投入占研发总投入比 例不低于 20%，启动“战略性高价值场景建设专 项”，发布首批 40 项央企 AI 高价值场景 AI 纳入长 期 战 略 规 划 2025.3 央企业人工智能深度应用 专项行动计划 国家军民融合产业投资基金（二期）规模为 996 亿元， 布局

60% ，而基于大模型的智能风控系统可将准确率提升至 85%以上。例如，某国有银行试点数据显示，通过大模型分析非结 构化数据（如客户行为日志、社交媒体信息），其反洗钱预警效率 提升了 40% ，误报率降低 25%。 客户服务方面，银行业平均单次人工客服成本高达 5-8 美元， 而智能客服可将成本压缩至 0.3 美元以下。但现有对话机器人仅能 处理 45% 的常规咨询，剩余 ： 需求维度 传统模式痛点 智能化转型目标 服务效率 人工处理耗时，响应延迟超过 30 分钟 实现 90%以上业务的实时自动化 处理 风险识别 依赖静态规则，新型风险漏报率超 40% 动态建模覆盖 95%以上的复杂风 险场景 个性化能力 标准化产品推荐转化率不足 15% 基于客户画像的精准推荐转化率 提升至 35% 从技术实现角度看，银行业务智能化需要突破以下关键能力： 的实时交易监测系统，异常交易识别效率提升 40%，误报率 控制在 0.5%以内；三是业务流程自动化改造，实现贷款申请、票 据处理等 15 类高频业务的智能审批，平均处理时效从 48 小时缩短至 4 小 时。 维度 基线指标 目标指标 提升幅度 服务效率 5 分钟/单 90 秒/单 70% 人力成本 100%人工 30%人工介入 70% 业务覆盖率 40%标准化业 务 85%标准化业

黑盒模型与白盒模型..........................................................................................40 3.2.2 模型解释性技术.................................................................................... 系统能够发现人工难以捕捉的微观市场规 律，并在毫秒级响应时间内完成交易决策。 当前 AI 量化交易系统的核心价值体现在三个维度：  风险控制精度提升：基于强化学习的动态仓位管理系统可使最 大回撤降低 40%-60%  策略迭代效率突破：遗传算法优化的神经网络策略研发周期从 传统数周缩短至 72 小时内  收益稳定性增强：集成学习模型在标普 500 指数上的年化波 动率较传统策略下降 35% 交易系统的自主决策。 在此背景下，构建可信的 AI 量化交易方案具有显著的经济价 值和技术突破意义。从实践角度看，可信方案需要实现三个维度的 平衡：  性能维度：年化收益波动率比传统策略降低 40%以上  稳定维度：在极端市场条件下最大回撤控制在 8%以内  透明维度：满足 MiFID II 等法规对算法交易的事前报备要求 通过融合联邦学习框架与市场机理模型，我们提出将预测准确 率提升至

......... 40 4.2.4 ෻౟ۤٗ໭ᆑ௶ᆇၗڕसफ೴࡬ ................................. 40 4.2.5 ٲߙᆑ௶ᆇၗࢳ༰೴࡬඘ຂ ......................................... 40 4.2.6 ٫຺࠼ޖಀݖcఆࣇc֥ఆԉෳϦ೴࡬ ..................... 40 4.3 ෗ࠩ೴࡬ݘࡪcᄭसူకۦ ݮᄩcьೇڳි ࣂ޷ԉᅥົԸА޳Љ೴࡬Ϣծמؖd෻ю௦ڳ“స௕సຬ”ܣՇރୣ ೴࡬࣏ߙಁd໹ю௦੖ൎပᆑ௶ᆇၗᆇСூА 600 ဥّລೋԤю ڴdћ༣ٗ໭௦ڳᆑ௶ᆇၗۤϢՎС௲௣Ԉޚ೴࡬ēఐ࢈40 ฃΓd ћ༣ٗ໭௦ڳဈԙcဈ࣠cဈںcဈӻۤЉݛcԙ࢞cڟܣ໻ྜڕ स೴࡬ēભ࢈200 ฃߑd ೴࡬ݘࡪѺϤಬຣēᆑ௶ᆇၗ“ྡྷ჆෍”ݮ·ߙोdඹڶၽຬ׻ ๠c஍ᄢݯcशຬࢪͽԉֺ಴ಬຣࠈխ໿೴࡬ݘࡪēݮ·໹юྻಬ सc໰ဈ඘ຂԉᅖඕ࣏dݮဟܚ॓ฉْۤफ๞॓ฉēϰނݘࡪ໶௟ ԤďPOIĐc್ݯ໰গcสᄢ೴࡬cܚ॓ฉဤெԉঠ಴೴࡬d̟༓٫ ຺ୣ൐Ϧਪԅ࠼ޖcఆࣇcᆑ௶ၹڽcි௻cෳࣿ๞ᄵԉອڑ୔Аc ԸАۤ޳Љ೴࡬d — 40 — ¤ ¤ 4.3 ෗ࠩ೴࡬ݘࡪcᄭसူకۦ ߙोߒ௦೴࡬ᆇၗંৃc႓ఉூӦᄥէē່҂೴࡬Σनۤ೴࡬ ཕҴē෗ࠩ೴࡬ᅖՎcഈЮcಬನݘࡪd௦ੋඔಖ೴࡬ᄭसટॏē ௲ͬ೴࡬ᄩ२ۤ೴࡬̝௦ēಇܤ೴࡬కۦēඔಖ೴࡬؎ટ໒ဈd