网闸 外网应用 内网应用 终端响应 边界防护 边 界 防 护 INTERNET 网站 Web 服务 0Day 漏 洞 暴 力 破 解 钓 鱼 邮 风险、威胁 保护资产对象 …… 外部威胁 威胁 高级威胁 业务异常 数字化转型下的安全建设应对思路 升级安全架构 进化安全能力 优化安全模式 从传统以被动防御为主的架构升级到主动检测、 积极响应的动态防御架构。 利用新的技术手段在攻击工具持续升级的趋势 下提供新的对抗手段。 从安全建设模式以堆砌硬件盒子设备到安全能 力级构建的模式。 解决思路 - 安全体系如何匹配数字转型 交付模型转变 企业安全战略规划 端点检测响应系统（ EDR Endpoint Detection & Response） VMware 安全加固 数据安全 应用安全 主机安全 DLP 、完整性保护、生命周期保护 Web 安全防护、防篡改、漏洞扫描 OS 安全加固、基线核查、端点杀毒 安全运营体系： 事前：威胁预防 事中：积极防御 事后：检测响应 服务流程 咨询规划

✗ 缺攻防经验，负责人以项目经理为主 ✗ 缺乏磨合，临时组建无实战配合 ✗ 已有安全厂商设备，IP封堵为主 ✗ 设备能力层次不齐 ✗ 价低者中标 ✗ 部分单位租借或友情支持 ✗ 情报滞后，响应较晚 ✗ 虚假情报满天飞，干扰分析精力 ü 战场主动权，随意选择攻击目标 ü 技术精湛，各单位优秀渗透人员 ü 团队作战，各人才分工明确高效 ü 专业攻防协作平台及工具集 ü 更多攻防数据挖掘平台（社工、云等） 误配置 （产品/系统/应用不当配置） 暴力破解 （暴力破解成功） 木马事件 （木马/病毒/webshell等） 反弹shell （命令执行、远程提权） 漏洞扫描任务 配置检查任务 入侵响应事件 报告 A 报告 B 事件 C 邮件报告 发送报告 发送工单系统 工单催办告警 IM 提醒 复扫 秘钥泄露事件 阿里云RDS数据库暴露路径 合规挑战：移动应用、供应链科技风险成监管关注的重点方向 金办发[99]号，是仅次于“金发”的二级发文，属于高标准要求；可见总局对此方向的重视程度。 金融监督管理总局99号文响应策略 覆盖范围 责任边界 兼容性 网络安全 数据安全 再次强调 问责机制 深度解读 1 1. 覆盖范围广，涵盖了之前发文没有涉及的更多金融机构 不仅涵盖了传统的政策性银行、国有大

......................................................................................112 5.1.3 应急响应机制................................................................................................. 常激烈，行业平均利润率仅为 5%左右。传统餐饮企业普遍面临人 力成本上升、原材料价格波动、消费者需求多样化等问题。此外， 随着数字化浪潮的推进，消费者对餐饮服务的期望也在不断提升， 尤其是在个性化体验、快速响应和食品安全方面。 在技术层面，许多餐饮企业仍依赖于传统的管理系统，无法有 效整合线上线下资源，导致运营效率低下。例如，订单处理、库存 管理和客户关系管理往往分散在不同系统中，缺乏统一的数据分析 化、个性化的客户服务体验。首先，DeepSeek 大模型可以集成到 餐厅的智能化客服系统中，通过自然语言处理技术，实时响应顾客 的咨询和反馈。例如，当顾客通过餐厅的在线平台或移动应用提出 问题时，系统能够快速理解其意图，并提供准确的解答，如菜品推 荐、营业时间查询、预订服务等，从而减少人工客服的压力，提高 响应效率。 此外，DeepSeek 大模型还可以通过分析顾客的历史消费数据 和行为模式，提供个性化的服务建议。例如，对于经常光顾的老顾

主要痛点可归纳为以下维度： 挑战维度 具体表现 典型数据支撑 数据整合 能力 跨系统数据孤岛导致客户画像不完整，40%的银行 仍 无法实时获取税务/海关数据 银保监会 2023 年行业 调研报告 风险响应 滞后 传统模型对新兴风险（如跨境电商暴雷事件）的预 警延迟达 2-4 周 某城商行风险事件回溯 分析 挑战维度 具体表现 典型数据支撑 长尾客户 覆盖 小微企业非结构化数据（ 波动）的捕捉灵敏度不足，导致不良贷款形成后才发现问题的案例 占比超过 45%。 技术债务积累问题突出，多数银行风控系统仍采用基于 SQL 的离线计算架构，导致审批决策依赖 T+1 ” 数据，与互联网信贷 秒 级 ” 响应 的需求形成尖锐矛盾。某民营银行实测表明，将实时数据 处 理能力嵌入审批流程后，优质客户流失率下降 21 个百分点，但 现 有技术栈的改造成本平均需要 800-1200 人日投入。这些现状迫切 传统风控系统表 现 DeepSeek 增强效果 典型应用场景 非结构化数据 处理 依赖人工标注 自动提取 83%关键特征 财报/合同/舆情分析 动态风险评估 日批处理模式 分钟级风险事件响应 供应链金融异常交易监测 长尾客户覆盖 需强担保物覆盖 通过替代数据建模实现 无抵押科技企业信用贷款 模型可解释性 黑箱决策 提供关键特征贡献度热 力图 监管合规审查 在模型持续学习方面，DeepSeek

深度剖析业务交互数据，快速 定位问题根因 快速锁定故障业务操作人员，时效性 由原来2小时缩短至5分钟 优化代码质量，提高应用性能 有针对性的优化代码执行效率，协助 开发人员将SCM生产管理系统的响应 时间降低46.2% 降低运维难度，提高运维效率 帮助运维人员快速发现、定位问题， 由数小时缩短至16分钟 3 中国铁塔通过部署博睿数据一体化智能可观测平台，实现覆盖43套核心业务系统的 时间内定位问题，精准还原领导在审批流程系统的操作路径与 故障现场；结合Web应用核心指标分析（请求数/响应时间）及系统级代码分析，快速定位前端操作类问题。 2 2 3 4 ｜ 让IT运营更智能 5 全链路性能追踪与深度分析 服务追踪：涵盖Web服务状态监测（响应时间/错误率/吞吐率/告警数）、外部服务性能分析及调用链检索，支持长调用链的快速过滤定 位； 基础设 基础设施监控：实现关系型数据库SQL追踪（含最慢SQL分析）、NoSQL性能监测（Redis/MongoDB、Hbase等数据库）、消息队列全 链路分析（生产-消费关联/吞吐量/响应分位值）； 异常诊断：实时追踪应用在当前时间段内的错误和异常信息，包括包括请求错误率和错误数变化趋势等；内存溢出等严重异常时，具备 内存溢出时的线程剖析和dump记录能力。 3 ｜ 让IT运营更智能 6 ｜

造。 在项目初期，我们将重点分析企业当前的数字化水平和业务痛 点，明确 AI 大模型的应用场景和预期目标。例如，在客户服务领 域，AI 大模型可以通过自然语言处理技术实现智能客服，大幅提升 响应速度和服务质量；在生产制造领域，AI 大模型能够通过预测性 维护和智能排产，降低设备故障率和生产成本；在市场营销领 域，AI 大模型可以通过精准的用户画像和个性化推荐，提高营销转 化率和客户满意度。 域任务上表现出色。该模型的训练将基于大规模、高质量的数据 集，确保其在各类业务场景中的泛化能力和准确性。项目完成后， 预计该模型在关键业务指标上的准确率将达到 95%以上，推理速度 将优化至毫秒级，能够满足企业对实时响应的需求。 其次，项目将实现模型的自动化和智能化部署，支持企业在云 平台和边缘设备上的无缝集成。通过引入自动化部署工具和容器化 技术，企业可以在不同类型的硬件资源上进行快速部署和扩展。预 计部 完全满足市场需求，尤其在数据驱动决策、智能化运营和个性化服 务等方面存在明显短板。企业现有的 IT 系统架构较为分散，信息 孤岛现象严重，数据集成度低，导致业务部门之间协同效率低下， 难以快速响应市场变化。尽管企业已经引入了部分数字化工具，但 其功能相对单一，无法形成整体解决方案，且不同系统之间的数据 交互与整合能力较弱，导致数据分析的深度和广度受限。 从技术角度来看，企业现有的基础设施主要以传统服务器和本

其在竞争激烈的市场中保持领先地位。 1.2 金融银行核算流程现状 当前，金融银行核算流程面临着日益复杂的业务需求和技术挑 战。传统的核算方式主要依赖手工操作和分散的信息系统，导致效 率低下、错误率高、响应速度慢。特别是在多币种、跨部门、跨地 区的交易中，核算流程的复杂度显著增加，手工处理难以满足实时 性和准确性的要求。此外，随着金融监管政策的不断收紧，银行需 要更加透明、可追溯的核算机制，以确保合规性和风险控制。 数据核对：人工核对易出错，且无法满足实时性需求。  凭证生成：凭证生成依赖于手工操作，存在操作风险。  报表输出：报表生成周期长，无法及时响应管理需求。 此外，现有核算系统在处理大规模数据时，性能瓶颈明显，尤 其是在月末、季末和年末的高峰期，系统响应速度显著下降，影响 整体业务效率。为了应对这些挑战，银行亟需引入智能化、自动化 的技术解决方案，以提升核算流程的效率和准确性。 在技术层 进行即时核算处理。例如，在客户完成一笔交易后，系统可以立即 更新相关账户的余额和账务记录，确保数据的实时性和准确性。这 一功能特别适用于高频交易场景，如证券交易、外汇交易等，能够 显著缩短核算周期，提高响应速度。 最后，DeepSeek 的自动化报表生成功能可以显著减少财务人 员的工作负担。系统能够根据核算数据自动生成财务报表、税务报 告、审计报告等多种文档，并根据预设的模板进行格式化处理。这

动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 1. 提高数据分类的自动化程度，降低人工干预。 2. 提升分类准确性，减少误分类带来的影响。 3. 提供实时响应能力，以应对快速变化的市场环境。 4. 实现系统可扩展性，允许根据业务需求进行灵活调整。 在构建这个系统时，我们将采用以下技术和方法： 。尤其是在面对海量 数据时，人工方法几乎无法胜任。因此，引入依赖于深度学习和自 然语言处理等技术的 AI 大模型流水分类系统，实现智能化和自动 化的分类处理，能够显著提高生产、仓储和配送环节的响应速度和 准确率。 根据 2023 年的行业调查数据显示，约 72%的企业已开始利用 机器学习针对大数据进行分类和分析，以提升信息处理的效率。这 一趋势表明，AI 技术在企业级应用中的需求正在逐步上升，越来越 的优势。针对流水分类系统的设计，通过引入 AI 大模型，旨在构 建一个高效、精确且可自我优化的分类系统，以满足行业对数据处 理的高要求。此外，随着信息量的激增，传统的数据分类方式越来 越显示出其局限性，无法满足快速响应与高准确率的需求。因此， 推动基于 AI 大模型的流水分类系统的实施，具有重要的现实意 义。 首先，该系统可以显著提升分类的准确性。凭借深度学习和丰 富的训练数据，大模型能够捕捉复杂的数据特征，并进行更为精准

印象，重塑品牌价值。传统服务模式存在反 馈滞后、数据孤岛、管理闭环缺失三大痛点，导致客户声音无法有效转化为服务提升的动 力。为此，集团自主研发“随时评”客户服务系统，旨在构建一个“实时感知、高效响应、 数据驱动”的现代服务管理新范式，将客户反馈转化为企业核心资产。 图 1“随时评”智能客户评价系统后台界面 二、实施流程 本项目是技术、组织与流程深度融合的系统性工程。 标准。三是分析智能化。后台自动归类分析数据，生成报表，精准定位服务痛点。 - 8 - 图 2 各终端网点广泛布设的评价二维码 2.组织制度保障。确立“首问负责制”，建立专员负责人到分管领导的敏捷响应机制， 并将响应与办结率纳入绩效考核。同步修订客户服务管理办法等相关制度，为系统运行提 供机制保障。 3.推广落地。五一前期组织开展全集团范围的专项培训，统一标准，上线前完成所有人 员配置与物料布设，确保系统五一期间顺利上线。 月上线四个月时间，已收获真实客户反馈 438 条，并催生 具体运营优化。一是效率提升。平均响应时间从小时级缩短至 15 分钟内，处理效率提升 50% 以上，客户满意度达 95%。二是精准优化。数据驱动服务改善。例如，根据反馈优化母婴 室陈设、服务台布局、精准调整商场空调温度。在合家福超市，一例生鲜标签质疑在 2 分 钟内得到现场响应，体现极致效率。三是降本增效。流程的自动化与线上化减少内部沟通 成本，通过

深入 挖掘运营数据中的价值，为管理层提供决策支持。例如，某工业园区通过分析设备运行数据，预 测设备故障并提前维护，将设备停机时间减少了 30%。另一方面是实时监控与敏捷响应。智慧园 区通过实时监控关键性能指标，能够快速响应市场变化和突发事件。例如，某物流园区通过实时 监控货物流转数据，优化了仓储和运输流程，将物流效率提升了 15%。 厂商能力要求： 智慧园区解决方案的成功实施高度依 爱分析·央国企数字化厂商全景报告 备故障，甚至自动化调整园区内的环境参数（如温度、湿度）。云计算和大数据技术则为数据的 存储、处理和分析提供了强大的支持，使园区管理者能够实时监控运营状态并做出快速响应。 智慧园区每天产生的数据量巨大，涵盖能源消耗、设备运行、人员流动等多个维度。厂商需具备 高效的数据处理能力，能够从这些数据中提取有价值的信息。例如，通过分析历史能耗数据，厂 商可以帮助园区 技术更新迭代速度极快。厂商需具备强大的研发能力，能够持续进行技术创新和产品升级，以满 足客户不断变化的需求。 智慧园区市场不仅受到技术发展的驱动，还受到政策、经济和社会环境的影响。厂商需具备敏锐 的市场洞察力和快速响应能力，能够根据市场变化及时调整产品策略。例如，某厂商在疫情期间 迅速开发了基于 AI 的园区健康监测系统，帮助客户实现了人员体温检测和异常行为预警，赢得 了市场的高度认可。 入选标准： 1