85% Q2 技术实现路径上，将重点突破三个核心能力：通过微调 DeepSeek 模型构建超过 200 个金融专属意图识别的对话引擎，集 成 RAG 架构实现实时政策文档检索，并建立客户-产品匹配度动态 计算模型。该方案已在试点分行完成 POC 验证，理财推荐场景的 转化率达成 18.7%，显著高于人工经理的 14.2%基准水平。项目落 地后将分三阶段替代客户经理 60% ” 的工作内容，最终形成 万元（含培训、试错成本），而年均人员流失率达 22%。某股份制 银行 2022 年运营数据显示，人工服务单笔成本为 38 元，是智能渠 道的 7 倍。与此同时，客户对 7×24 小时即时响应、精准产品匹配 的需求年增长率达 40%，传统服务模式已难以持续。 技术层面存在的关键瓶颈包括：自然语言理解准确率不足（现 有系统仅能达到 78%）、多轮对话记忆保持能力有限（超过 3 轮对 话后上下文丢失率 万次客户交互，相当于 500 名人工客户经理的 工作量。测试数据显示，在标准业务咨询场景下，其问题解决准确 率达到 92.3%，远超行业平均水平的 78%。特别是在产品推荐场景 中，通过客户画像与产品特征的向量化匹配，推荐转化率提升 40% 以上。 其次，在知识管理方面，模型通过持续学习机制保持知识实时 更新：  动态同步最新监管政策与行内产品手册  自动归档典型服务案例形成可复用的对话模板 

FAQ 、产品手册），依赖 关键词匹配。 响应不灵活 需预设标准化流程和文案，灵活性差处理能力僵化，难 以应对复杂问题 静态知识体系 更新缓慢，依赖人工，无法自动根据外部变化同步更新 查询效率有限 仅支持简单关键词搜索，对模糊或长尾问题无法精准匹 配，无法挖掘客户隐含需求或主动推荐解决方案 产品定位 现分 理财零售 催收等 … 四维 匹配 效能型 策略型 标杆型 … 坐席维度 服务型 专家型 价值型 卡人画像 精明羊毛档 年轻潜力型 风险用户型 客群属性 高频消费型 分期依赖型 商旅常客 【技术地基】 自然语言处理、 动态学习和智能策略匹配组合 产介 异议处理 促成 开场白 铺垫 核身 结束语 场景维度 场景细分 数字化培训管理 【说明】 1. 每个场景对应不同的话术场景对象； 2. 每个场景中有 3-4 个不同对话， 数据分析洞察 私域运营中心 数据 类别 关 注 交互信息归档 忠诚度管理 行为跟踪 人资关系 简历数据 发展预测 咨询关怀 活动玩法 标签管理 员工助理 人才画像 回巢营销 人岗匹配 岗位分配 做培训 提建议 工具箱 主要目的 u 提升员工能力 ：通过分级资质认证和阶段性培训 ， 可以针对员工进行专项分类培训。 u 激励员工积极性 ：通过绩效评估和资质认证升降级 ，激发员工工作积极性和主动性。

生成等功能。 元数据管理：实现旅游基础地理数据元数据（包括数据字典） 的生成、定义和维护、查询统计、输出等管理功能。 地名地址管理：主要完成地名的录入、生成、编辑修改，地址 编码的录入、修改、查询，地址匹配查找等功能。 系统管理模块：主要包括对系统用户和权限的管理、系统模块 权限的管理、系统参数管理、系统安全管理和备份管理等等功能。 测绘管理模块：主要包括测绘控制成果管理、测量队管理、测 绘资料管理、测区的管理等。 在地图上对视频头空间位置、可视区域进行可视化展现；通过 地图选取视频头，展现该视频头视频画面；通过地图选取监控点或 监控区域，系统自动调取最佳匹配视频头展现视频画面 3）实现基于 GIS 服务的一体化视频联动跟踪功能： 实现通过地图选择监控区域，自动选择最佳匹配视频头进行精 确控制，对准监控区域；实现对移动可疑对象的接力跟踪，系统基 于视频头锁定对象，当对象移动出当前视频头视域范围是，系统自 充分利用中间服务器的计算能力,使多个用户充分共享缓存中的 数据,为管理带来方便,且更易保证数据的一致性。主要部件的性能如 下： 查询处理性能需求：当用户提交查询时, 中间件系统将根据全局 视图对查询进行分解，进行语义匹配，减少中间件与信息服务器的 106 交互,提高系统响应能力。 替换策略性能需求：当新的查询结果产生时,必须对缓存中的数 据进行替换,以保证将访问频率高的数据保留在缓存中,进而确保较高 的缓

以及费用管理等方面，为业务操作提供清晰的指导和依据。 2）对账解决方案 与合作伙伴实现数据的实时共享，通过系统让各方实时更新和共享对账数据，减少对账差异的产生。同时，将对账过程自动 化和智能化，系统可以自动匹配账目，及时发现对账差异，并提供解决方案，从而加快对账周期并减少人为错误。在业务中 台框架下，建立有效的沟通和协调机制，与合作伙伴保持良好的沟通关系，及时解决对账差异和问题，加强合作伙伴间的信 任和合作，减少争议和纠纷的发生。 金利用效率，从而增强企业的竞争力。 2.5.1 商品运营 1)数据驱动的商品策略与爆款矩阵 通过行业趋势分析、客群需求洞察和竞争动态监控，构建 多品类爆款商品矩阵。借助数字化工具（如商品全景运营 看板）进行数据诊断，精准匹配人货需求，快速定位市场机 会和运营问题。 2)会员分层与精细化运营 从“流量运营”转向“用户运营”，重点提升高价值会员占比。 通过设计权益体系（如招募、激活、复购、忠诚全链路），结 合私域 据本地化存储。例如，SHEIN在欧洲投入4亿欧元建设的数据 中心即为此铺路。因此，服饰行业会员运营需以数据为基石，结合“精准匹配+情感服务+全域联动”，从流量获取转向留量 深耕，最终实现会员生命周期价值最大化。 1)人货匹配与情感连接 通过数字化手段实现“人货匹配”，结合线上推荐与线下导购服务，精准满足会员需求。同时注重“有温度”的互动，避免过 度依赖技术，例如通过导购了解客户偏好、提供个性化服务，强化情感联系。

建设、移交、运营中很容易实现平滑过度，降低项目运营过程中沟通、协调等隐性成本。 自营自用确保了项目设计参数与需求的精准匹配。由于投资方、运营方和能源服务 需求方均为同一主体，微电网项目为青岛东软载波自身的信息产业园服务，也保障了微 电网相关设计参数更好与园区生产负荷、分布式能源资源及电价政策实现高度匹配，进 一步提升了项目运行效率。 24 青岛市微电网发展研究—基于典型示范项目的调查 （二） 中德生态园多能互补综合能 制约青岛市工业微电网推广 的主要障碍 （1）微电网初始投资偏高，微电网荷容精准匹配难 微电网初始投资依然偏高。微电网主要面向企业用户级和园区级，主要包括源、网、 变、控、储五部分。尽管储能成本显著下降，但微电网控制系统、变配电设置投资成本 仍然偏高。同时，新兴控制技术在微电网中的应用，后续营运维护成本也偏高，导致微 电网总体投资偏大。 微电网荷容精准匹配难。在园区级微电网建设过程中，对于存量用能主体而言，与 往以最大用能负荷向微电网运营主体提交用能需求，造成微电网设计负荷偏高；对于新 增用能主体而言，新增企业或产业项目导入不如规划预期，也会导致用电负荷无法短时 间内达到预期，也会造成微电网设计负荷过剩。导致微电网荷容精准匹配难，无形中推 高了投资建造成本，降低了微电网设备使用效率和运行效率，进一步影响了微电网项目 的经济性。 （2）微电网关键技术仍不成熟，与大电网协同亟待加强 尽管微电网开展的不少的试点示范，但大都停留在技术应用探索阶段，可推广可复

定制产品、服务运营策略 股票、基金成交量提升 推送千人千面产品 增加匹配产品曝光度与选购率 图表： AI 智能营销精准投送促进市场股基成交额增长逻 辑 图表：君弘灵犀个性化投顾 sop 、广发元始股原宇 宙 资料来源：公司官网，公司 app ，东吴证券研究 所 建立客户标签 安全性。 运营提效创新：借助 DeepSeek 的代码生成与数据分析能力，推动内部流程自动化与决策智能化。 智能交互升级：通过 DeepSeek 构建智能客服与营销系统，实现用户需求精准匹配与响应效率提升。 推动行业从“工具赋能”向“智能体协同”跃迁，加速 AI 驱动的业务模式创新。 时间 公司名称 合作大模型 赋能方向 后续进程 2025 年 2 月 同花顺 DeepSeek 及市场动态 ，提供实时调仓建议、个股诊断和资产配置方案。东方财富、 同花顺等代表性证券科技机构较早布局智能投顾业务 ，其智能投 顾机器人都已经是证券领域落地较为成功的自然语言及语音问答系统。从流量变现到智能匹配 ，提高投资者使用意愿。利用 AI 大模型分析 用户行为数据 ，优化广告投放精准度。 同花顺基于用户画像推荐开户券商或基金产品 ，东方财富通过大模型预测用户投资需求 ，动态调整 广告内容。

景象。国产半导体产业已经加速了“创新车轮”，在端侧围绕计算、感 知、存储等关键环节作充足准备，以迎接人工智能新机遇。 ◼ AI 拓宽 C 端应用场景，推动创新需求。 C 端更注重用户体验和使用场 景的匹配，随着轻量型大模型的发布，AI 应用有望从 PC 延伸到手机、 IOT 等，赋能各类智能终端。举例来看，1、AI 的赋能有望提升 XR 交 互体验和内容生态繁荣，XR 产业有望迎来新发展阶段。2、手机需求放 请务必阅读正文之后的免责声明部分 东吴证券研究所 行业深度报告 10 / 28 2. C 端：AI+拓宽应用场景，推动创新需求 C 端更注重用户体验和使用场景的匹配，随着轻量型大模型的发布，AI 应用有望从 PC 延伸到手机、IOT 等，赋能各类智能终端。 2.1. XR：AIGC 降本增效拓展应用场景，有望提升设备渗透率 2.1.1. 终端设备品牌厂商大力推动应用场景拓展 97%的市场份额。 组装环节，国光电器 6 月 15 日在投资者互动平台表示，公司目前推出的搭载 Chat GPT 的智能音箱是依据云端的算力提供反馈内容的。未来，AI 音箱搭载的是大模型或 小模型，并需要匹配有不同的算力提供方案，公司针对各类型 AI 音箱均有研发、设计 方案。 芯片环节，目前市场上主流的智能音箱主控芯片主要来自：苹果、全志、晶晨、创 锐讯、百度、博通、君正、英特尔、炬芯、杰理、澜至、联发科、美满、瑞芯微等。既

低配 预计未来 6 个月内，行业指数表现弱于市场指数 10%以上 说明：本评级体系的“市场指数”，A 股参照标的为沪深 300 指数；新三板参照标的为三板成指。 证券研究报告风险等级及适当性匹配关系 低风险 宏观经济及政策、财经资讯、国债等方面的研究报告 中低风险 债券、货币市场基金、债券基金等方面的研究报告 中风险 主板股票及基金、可转债等方面的研究报告，市场策略研究报告 中高风险 创业板、科创板、北京证券交易所、新三板（含退市整理期）等板块的股票、基金、可转债等 方面的研究报告，港股股票、基金研究报告以及非上市公司的研究报告 高风险 期货、期权等衍生品方面的研究报告 投资者与证券研究报告的适当性匹配关系：“保守型”投资者仅适合使用“低风险”级别的研报，“谨慎型”投 资者仅适合使用风险级别不高于“中低风险”的研报，“稳健型”投资者仅适合使用风险级别不高于“中风险”的研 报，“积极型”投资者仅

浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 建档回填助手 构建策略 业务痛点：客户建档和面访基本依 靠手动输入和部分OCR识别，且建 档内容和客户KYC内容不完全匹配， 还需要再多次补充。 A 解决方案：增强交互能力，支持客 户经理语音输入，通过ASR语音 转文本技术，再结合大模型提炼对 应结构化数据进行一键填写，对于 客户建档中没有的内容也支持通过 浙江大学人工智能教 浙 以下是对主要金融机构的具体分析： 1. 风险管理 - 平安银行：强化风险管理，通过大数据和人工智能技术建立智慧风控平台， 优化存量资产结构和行业限制。 - 中国平安保险：强调风险收益匹配，进行动态的资本配置，并设立流动性 风险管理体系。 - 招商银行：利用多种工具如重定价缺口分析，确保利率风险控制，在信用 风险方面通过行业前瞻性分析来优化投放。…… 在这些文档的年报中，金融机构在应对经济周期

72%，城市数量达 687 个。一些城市迅猛增长的汽车保有量引发城 市交通拥堵、商业区及居民区停车难等问题，影响正常的交通道路通行和城市建设。 其中，停车资源不足便是主要问题之一。在停车设施建设的增长速度无法匹配停车需 求的情况下，如何改善现有停车设施的使用效率，提供良好的停车体验，缓解停车难 导致的交通拥堵问题，成为城市交通发展和提升新型城镇化建设质量的重要环节。 近几年，国家政府相继出台了多项政策，鼓励加快基础设施建设。2021 图 1-1 路内停车位示意图 图 1-2 路外停车场示意图 由于占用空间的性质不同，路内停车位和路外停车场的功能、运营模式，所需技 术和管理政策等方面存在很大差异。路外停车场建设需要匹配主建筑物功能的需要， 小区及单位车场主要目的是满足常驻车主的停车需要，购物中心及商圈停车场主要 以提供便利促进经验效益，而医院、学校等车场则具有临时性停车的特征。而路内停 车位主要是解决停车位 建 停车场、社会公共停车场建设充电基础设施或预留建设安装条件的车位比例不低于 10%，每 2000 辆电动汽车应至少配套建设一座公共充电站。 如下表所示，可以根据不同场所停车场的用户使用习惯匹配相应数量的快充与 慢充桩。 表 3-2 不同场所停车场的充电桩配置 停车场所 停车时间 充电桩配置 预留容量建议 小区或写字楼 较长 慢充为主， 停车位数量*3.5kW(或7