高效筛选与分析，提升面试针对性 • AI 定制化生成测评方案，强化信效度 • AI 输出录用建议与试用期方案 区域简历筛选尺度不一，优质候选人常因 “标准模糊” 被误筛,人才流失率增加 跨区域面试协同成本高，用人经理与 HR 对 候选人评价分歧难调和，决策效率低 候选人录用后融入团队慢，试用期流失率偏 高，招聘与培养成本浪费 制造业行业龙头企业 • AI 在跨区域面试时，实时同步 “岗位能力 “岗位能力 模型要求” 与 “候选人匹配项” 给面试官 区域化岗位标准统一度提升 80% 区域简历筛选的优质人才保留率提升 25% 新人试用期融入速度与岗位适配度明显改 善，试用期流失率降低约 40% • AI 依据岗位能力模型，对各区域简历筛 选规则智能校准 • AI 自动生成候选人综合报告，整合评价 并标注 “亮点 / 风险点” 知识管理与培训方面最佳实践案例 – 绚星睿学 NeoLearning

并发、大数据量等场景，测试系统的响应时间、吞吐量及资源利用 率。例如，通过 JMeter 等工具模拟 1000 并发用户访问，验证系统 在高负载下的表现。 为了确保测试的全面性和可追溯性，测试用例的设计需覆盖功 能、性能、安全性、兼容性等多个维度，并采用自动化测试工具， 如 Selenium、Postman 等，提升测试效率。测试过程中需记录详 细的测试日志和结果，包括测试时间、测试环境、测试步骤、预期 细的测试日志和结果，包括测试时间、测试环境、测试步骤、预期 结果与实际结果对比等，形成完整的测试报告。测试报告应包括以 下内容：  测试目标：明确测试的范围和目的。  测试环境：描述硬件、软件及网络配置。  测试用例：列出所有测试用例及其执行情况。  测试结果：总结功能、性能和安全性测试的结果。  问题清单：列出发现的问题及其严重程度。  改进建议：针对问题的修复和优化建议。 在验收测试阶段，需与业务部门密切合作，验证系统是否满足 Selenium、JMeter）和监控工具（如 Prometheus、Grafana）。 - 人力资源：测试工程师、开发工程师、运维工程师和业务专家组 成的跨职能团队。 测试进度安排如下： - 第 1-2 周：完成测试计划和测试用例设计。 - 第 3-6 周：进行接口测试和功能测试，修复发现的问题。 - 第 7-8 周：开展性能测试和安全测试，优化系统性能。 - 第 9-10 周：进行容错测试和回归测试，确保系统的稳定性和可靠

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随着人工智能技术的飞速发展，企业如何高效、低成本地接入 AI 能力，成为了数字 化转型的关键。2025 年 2 月 14 日起，阿里云 DMS 携手 Dify+DeepSeek，为您准 备了一份特别的心动福利：限时免费试用 Dify on DMS 整整一个月！（*私域部署 DeepSeek 单独收费）。这不仅是一次技术的升级，更是企业迈向 Data+AI 时代的 绝佳机会。 2.1 什么是 Dify+DeepSeek 个性化推荐：基于用户行为数据，提供个性化的产品推荐，提升转化率。 数据洞察：通过 AI 分析海量数据，发现潜在的业务机会和风险，助力企业决策。 2.4 活动内容：限时免费试用，福利价值超两千元！ 在本次活动期间，您将有机会免费试用 Dify on DMS 整整一个月！活动涵盖的资源 包括： · Dify 资源：强大的 LLM 应用开发与管理平台，助您快速构建智能应用。 · RDS- 点击弹窗下方的【活动咨询】，填写表单。） 2) 数据库小助手将通过电话或者微信等方式联系您，确认权益。 3) 确认权益后，回到控制台页面点击弹窗中的【一键开启】，选择对应的数据库 规格，即可免费开启 Dify on DMS 的试用。 4) 活动仅限 50 个名额，先到先得，赶快行动起来，抢占属于您的 AI 未来！ 第五部分：Data+AI 产品及权益 179 3.

中小企业公共服务平台的开发费用 （系统开发及云化应用） 1 套 270 3 中小企业公共服务平台的实施维护费用 （每年实施及维护费用） 1 套 120 合计 690 万元  试用版推广，定制开发策略 让用户对产品产生好感及依赖感，将 办公产品逐渐深入用户实际办公当中。  建立产品体验和售后服务中心 1 ）建立产品体验平台，辅助推广； 2 ）建立应用培训中心。

灵活用工薪资 出勤工时对比 全职兼职对比 直接任务间接任务工时占比 加班工时占比 支援工时占比 年假未休占比 考勤异常占比 缺编店数占比 门店标配率 岗位满编率 岗位年龄分布 灵活用工占比 试用期转正率 主动离职率 人 员 配 置 新老员工占比 关 键 人 才 店长匹配度 店长潜质评估 店长绩效表现 店长储备率 店长保留率 资深店长占比 储备店长占比 店长晋升率 13 ©2025 互联网行业人效评估核心关注指标（部分） 产品 • 产品GMV • 客户数量及结构 • NPS • …… 技术 • 研发交付周期 • 单测通过率 • 线上Bug数 • …… 测试 • 测试用例覆盖度 • 自动化测试覆盖率 • …… 组织 • 产研成本占比 • 新人转正率 • 晋升比例 • …… 产研 • 课程学习时 长 • 技术文档沉 淀数 • 问题解答次 数 •

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��% 金融服务领域对生成式 AI 的采用正在持 续推进，但只有少数企业已超越探索阶段， 已着手在其运营中扩展 AI 的应用。虽然大 多数组织都在以某种方式接触 AI，但大多 数仍处于学习了解、实验和测试用例的早期 阶段，这凸显了扩展 AI 所面临的重大挑战。 表现出广泛的兴趣，但行动有限 几乎所有企业都对生成式 AI 表现出了兴趣 ，其中大多数专注于自我教育或探索潜在用 例。这反映出人们对 AI

WarrenQ-Chat 是一款金融垂直领域的 Chat 产品， ChatMiner 则是一款金融文档挖掘器。 LightGPT ：金融行业大模型，该产品将于 9 月底完成新一轮的能力升级，并正式开放试用接口。 3.4 恒生电子：发布金融大模型 LightGPT 及多项应用产 品 资料来源：恒生电子公司官网、恒生电子公司官微、华西证券研究所

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