贷款管理暂行办法》关于风险模型可解释性、数据来源合法性的规 定。通过部署 DeepSeek 的联邦学习模块，在确保客户隐私数据 不出域的前提下，实现跨机构风险特征共享。初期将在消费信贷和 小微企业贷款场景先行试点，待验证模型稳定性后逐步推广至全业 务线。 1.1 银行授信审批风控现状与挑战 当前银行授信审批风控体系主要依赖传统规则引擎与人工审核 相结合的模式，面临效率、精度与适应性三重挑战。在业务实践 中，传统 亿元。该平台同时支持风险决策的沙盒测试，允 许风控人员在虚拟环境中评估新策略对不良率、审批通过率等核心 指标的影响，大幅降低试错成本。通过与传统规则引擎的混合部 署，既能保持已有风控逻辑的稳定性，又可渐进式地引入 AI 模型 的预测能力，实现风险防控体系的平滑升级。 1.3 项目目标与预期成果 本项目旨在通过 DeepSeek 平台构建智能化授信审批风控助 手，实现银行信贷业务全流程的风险防控能力升级。核心目标是通 DeepSeek 搭建风控助手的核心目标是构建动态化、智能 化的审批决策支持系统，实现从经验驱动向数据驱动的转型。 需求分析聚焦三个维度：首先，风险识别需要覆盖申请人的信 用评分、资产负债率、现金流稳定性等 20+核心指标，同时整合工 商、司法、税务等外部数据源。某股份制银行案例显示，引入外部 数据可使违约预测准确率提升 12%。其次，流程效率要求将平均 审 批周期从 72 小时压缩至

首先，构建一个高性能、可扩展的 AI 大模型底座，支持多种 AI 应用场景，如智能客服、供应链优化、市场预测等。通过整合企 业内部数据和外部数据源，训练出适用于企业特定需求的大模型， 确保模型在精度、速度和稳定性方面达到行业领先水平。 其次，实现数据管理的智能化和自动化，提升数据采集、清 洗、标注和存储的效率。通过搭建统一的数据管理平台，确保数据 的质量与一致性，降低数据孤岛现象，为企业决策提供可靠的数据 TensorFlow、PyTorch、Hugging Face 等，保证技术的先进性和 社区支持。同时，架构设计中引入了持续集成和持续交付（CI/CD ）流程，自动化测试和部署，提升开发效率和系统稳定性。 为了进一步优化系统性能，架构设计中引入了模型压缩和加速 技术。例如，通过量化、剪枝和蒸馏等技术，减少模型的计算和存 储开销；结合硬件加速器（如 GPU、TPU）和边缘计算节点，提升 模型的推理速度和响应效率。 大模型底座能够为企业提 供强大的 AI 能力支持，助力其在智能化竞争中脱颖而出。 3.1 整体架构概述 企业数字化转型 AI 大模型底座项目的整体架构采用模块化设 计，确保系统的高扩展性、灵活性和稳定性。架构主要包括数据 层、模型层、服务层和应用层四个核心模块，通过统一的 API 网关 进行集成和管理。数据层负责海量数据的存储与处理，支持结构 化、非结构化和半结构化数据的多源异构整合，采用分布式数据库

许各个模块的独立扩展和维护，确保系统随业务需求的变化能够进 行灵活调整。使用微服务架构使得不同模块可以独立部署和扩展， 这样有利于引入新模型或算法，不影响系统的整体运行。 此外，为保证系统的稳定性与性能，建议在服务层引入监控系 统，对各模块的性能指标进行跟踪与分析，如响应时间、吞吐量 等，以便及时发现并解决潜在问题。 最后，安全性也是架构设计不可忽视的一环，数据传输需要加 密，用户访 等）收集相关数据。这部分需要支持多种数据格式的输入，包括但 不限于文本、图像和视频数据。同时，数据采集模块需要具备实时 数据流处理能力，以便在数据产生的瞬间将其抓取并传输至后续模 块。此模块的健壮性和稳定性直接影响到整个系统的数据质量和及 时性。 数据预处理模块的功能是对原始数据进行清洗和转换，以提高 后续模型处理的效率和准确性。主要任务包括数据去重、缺失值处 理、标准化、归一化、分词（针对文本数据）、特征提取等。这一 存储数据：将解析后的数据以结构化的形式（如数据库或文 件）进行存储，并确保数据的完整性和一致性。 6. 错误处理与重试机制：设计容错机制，例如对 API 调用失败的 情况进行重试，以及制定异常处理策略以提升系统的稳定性。 具体的数据采集流程可以用以下示意图描述： 在实际操作中，建议采用批量请求数据的方式，以提高数据采 集的效率。例如，如果 API 支持分页，设置每次请求最大返回数 量，循环请求时应利用适当的延迟时间（如

最后，提升系统的可扩展性和灵活性。DeepSeek 技术能够根 据银行的实际需求进行模块化扩展，支持未来业务规模的扩大和新 业务的快速接入。通过引入微服务架构，系统能够灵活应对不同业 务场景的需求，确保系统的高可用性和稳定性。  自动化核算流程：实现从数据采集到报表生成的全流程自动 化。  智能化分析：利用机器学习算法进行深度数据分析，提供决策 支持。  安全保障：确保数据在传输和存储过程中的安全，自动生成合 能调度和资源管理功能。通过对核算任务的分析，系统能够自动分 配资源，确保高优先级任务能够及时完成，同时避免资源浪费。例 如，系统可以根据任务量的大小和紧急程度，动态调整计算资源和 人力配置。 此外，系统的安全性和稳定性也是不可忽视的需求。金融银行 核算流程涉及大量敏感数据，因此 DeepSeek 的应用方案必须具备 严格的数据加密和访问控制机制，确保数据在传输和存储过程中的 安全性。同时，系统应具备高可用性和容错能力，能够在出现故障 统无缝对接。  自动化核算流程，减少人工干预  灵活的规则配置，适应多种业务场景  高效的数据集成和处理，确保数据一致性  详细的日志记录和审计功能，提高透明度  高并发处理能力，保障系统稳定性  支持定制化开发，满足个性化需求 通过以上业务需求的分析，可以看出 DeepSeek 应用方案在金 融银行核算流程中的引入，不仅能够显著提升核算效率和准确性， 还能满足复杂的业务规则和监管要求，为金融机构带来实实在在的

链协同创新。然而，随着企业数字化系统复杂度激增，多源异 构数据、跨平台服务交互等问题导致运维风险攀升，传统监 控手段难以精准定位故障与性能瓶颈。在此背景下，构建端 到端可观测性能力，实现全链路洞察成为制造企业保障系统 稳定性、提升生产效率的必由之路。 可观测性技术为制造业注入新动能。博睿数据凭借一体化智 能可观测平台领先的全栈数据采集与智能分析能力，可真正 实现全栈、全链路、全场景的可观测性，精准定位故障根因、 10 豪鹏科技通过引入博睿数据Bonree ONE智能运维平台，构建了覆盖基础设施、网络性能、业务系统的全景式监控体系，实现从被动运 维到主动预防、从人工干预到智能决策的数字化转型，有效提升系统稳定性与运维效率。 ｜ 让IT运营更智能 Bonree ONE 赋能豪鹏科技 打造智能化 IT 运维体系 11 监控范围不足 此前，豪鹏科技使用开源zabbix、prometh 商服务质量的量化评估，打破“厂商自检自评”的弊端，确 保考核公正性，强化管控能力。 17 通过加强可观测性建设，蒙牛集团成功地将基础监控覆盖率提升至80%，并确保核心系统均实现了100%的监控保护，有效提升了运维 效率与系统稳定性。 ｜ 让IT运营更智能 蒙牛集团基于可观测能力 构建IT运维工具体系 18 资产台账质量不一影响系统运维 蒙牛集团资产台账质量参差不齐，缺乏统一的标准，难以有效支持系统运维和数据处理；

.....................................................................................115 5.2.1 系统稳定性保障................................................................................................. 提升服务的精细化水平。 其次，DeepSeek 可以应用于厨房管理，优化食材采购和库存 管理。通过分析历史销售数据和季节性趋势，模型可以预测未来一 段时间内的食材需求，从而减少浪费并确保供应链的稳定性。此 外，模型还可以实时监控厨房设备的运行状态，预测潜在故障并提 前通知维护，减少停机时间和维修成本。 在客户关系管理方面，DeepSeek 可以通过自然语言处理技术 分析顾客的反馈和评论，自动生成有针对性的改进建议。例如，模 型参数和训练数据集，以达到最佳效果。 模型训练完成后，进行系统集成与测试。将训练好的模型嵌入 到餐饮服务系统的相应模块中，如智能点餐系统、个性化推荐系统 等。进行全面的功能测试和性能测试，确保系统的稳定性和可靠 性。同时，收集用户的反馈信息，对系统进行进一步的优化。 最后是部署与监控。将经过测试和优化的系统正式投入使用， 并建立监控机制，实时跟踪系统运行状态和用户反馈。根据监控结 果，及时调

- 视觉对抗样 本可诱导自动驾驶误判交通标志，跨模态数据投毒（如在图像中嵌入干扰噪声影响触觉决 策）威胁工业系统安全。需构建多模态对抗训练框架，强化系统在噪声、遮挡、信息冲突 等极端场景下的稳定性。 隐私与伦理隐忧：多模态数据可能泄露敏感信息（如通过心率监测 + 语音识别推测 用户情绪状态），亟需发展联合学习、同态加密技术，在保护数据主权的前提下实现跨机 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 追 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 9 踪。IMU 可以测量设备的加速度和角速度，提供设备的运动状态信息。将 IMU 数据与视 觉信息相结合，可以提高定位的精度和稳定性，为自动驾驶和室内导航提供关键技术支撑。 在工业机器人和协作机器人领域，精细操作要求机器人具备对物体形状、位置和距离 的精准感知。激光雷达不仅能提供高分辨率的距离信息，还能在物体识别、抓取和装配过 中风复健）、增强现实交 互（沉浸式虚拟触觉）与军事领域（士兵远程操控装备）取得突破，但其大规模应用仍面 临技术瓶颈： 侵入式 vs. 非侵入式技术路径争议：前者需攻克生物排异反应与长期信号稳定性问 题，后者需突破低信噪比限制。 伦理与隐私边界：脑电数据包含深层意识信息，需建立数据脱敏标准与神经隐私保护 法规。 跨学科协同需求：推进神经科学、材料学与 AI 算法的融合创新，例如开发柔性电极

贡献了10.9%的利润。 （3）现金流特征：投入期与回报期的错配高额的研发支出导致企业在成长期 可能面临持续的经营性现金流为负或微利状态。资金的大量投入与盈利回报之间 存在显著的时间差，对资金链的稳定性和长期性提出了极高要求。 3.2 融资需求图谱与渠道偏好 基于上述特征，专精特新企业的融资需求呈现出全生命周期、多元化和战略 性的特点。 （1）融资渠道偏好分析：专精特新企业对单一的融资渠道存在天然的警惕， 牌、数据等核心无形资产进行公允定价和风险缓释评估。 （3）缺乏行业洞察：标准化的评分卡无法体现不同行业、不同技术路线的 差异性，容易将“钻石”与“玻璃”混为一谈。 15 （4）评估维度单一：过度关注现金流的“稳定性”，忽视了对管理团队、技 术壁垒、商业模式、政策契合度等决定企业长期价值的关键非财务因素的考量 。 这种评估范式的滞后性，本质上是导致金融资源难以精准滴灌至优质专精特 新企业群体的核心障碍。 定位、客户粘性与转换成本。 评估方法：产业链调研、客户访谈、市场份额分析、商业模式画布分析。 （3）团队与治理 (Team & Governance) 评估要点：创始人及核心团队的行业经验与执行力、股权结构的稳定性与合 理性、公司治理的规范性、决策机制的科学性。 评估方法：管理层深度访谈、背景调查、对标行业优秀企业治理实践。 （4）财务健康度与预测 (Financial Health & Forecast)

电销/催收 回访/质检 信贷 财富管理 资产管理 保险 Financial Technology 金融科技 39 2024-10 国际金融 INTERNATIONAL FINANCE 稳定性、可解释性方面仍存在较大不足，在直接承 担分析决策任务方面的落地应用较少，面临一定的 监管合规风险。同时，传统 AI 在分析决策核心环 节的应用已较为成熟、效果较好，以大模型替代传 统 AI 服务的高专业壁垒和高精确度要求等因素的制约。 然而，往前看，由于技术迭代发展仍有不确定性， 大模型赋能金融业务的空间可能持续扩张，不能排 除大模型颠覆金融业务模式的可能性。例如，未来， 若大模型通用能力、金融专长、内容生成的稳定性 等方面大幅提升，其对金融行业供给侧的部分场景 和业务可能带来颠覆性影响，作为智能投资中枢进 行盈利预测，在监管合规和风险管理要求的基础之 上完成投资决策并进行资产配置等，进而重塑当前 金融机构的组织架构和展业模式。 相关技术服务商对金融系统的潜在影响力。考虑到 基座大模型通常与部分大型科技公司云业务捆绑销 售，这可能进一步加大金融机构对少数第三方的依 赖。而对于向金融机构提供大模型服务的大型科技 公司，其自身的运营透明度、系统稳定性等均对金 融系统的稳定具有重要影响，实质上具备系统重要 性金融基础设施的特征，有可能形成新型“大而不 能倒”风险。 此外，在金融机构展业过程中，大模型的应用 可能存在利益冲突。例如，在推介产品服务时可能

民营企业三大主体，其采购评估体系存在显著差异。央企在供应商遴选过程中，看重其对业 务运作机制的深刻理解及行业特性的精准把握，因此通常优先选择具备央企背景的服务商，并将政策合规体系完备性、系统安全稳定性与端到端交付服务能力列为核心评估指标。此外，在成 本控制方面，民营企业更为敏感，而央国企容忍度更高，使得RPA厂商的传统低价竞争策略效能显著弱化。供给侧方面，RPA厂商根据企业背景的不同可分为三类：央企背景（央企系创始团 ）、国内互联网大厂背景（互联网系创始团队主导型企业）。 央国企RPA采购关键评价指标 央国企采购RPA主要关注：安全稳定性、交付能力、信创适配以及技术能力 10 目前，央国企在采购RPA产品时，重点关注四大因素：安全稳定性、交付能力、信创适配及技术能力。其中，安全稳定性是央国企的首要考虑因素，主要涵盖安全合规、稳定运行、财务健康 等方面。例如，跨网隔离、权限管理、数据加密、审计追踪及国内 外背景审查等，都是央国企高层决策时的关键门槛。其次，交付能力、信创适配及技术能力也是央国企采购RPA产品时的关 键评价指标。 ➢ 安全稳定性 安全合规 稳定运行 财务健康 安全合规：RPA厂商必须确保其产品符合行业 安全标准和法规要求，以保护企业和客户的数 据安全，包括但不限于跨网隔离、权限管理、 数据加密、审计追踪及国内外背景审查等。 稳定运行：RPA产品应能在多样化应用场景中