.........................................................................................17 2.1.1 实时响应客户问题............................................................................................. .........................................................................................62 3.2.2 实时数据处理流程............................................................................................. 随着金融科技的快速发展和数字化转型的深入推进，银行业正 面临客户需求多元化、服务效率提升以及人力成本优化的多重挑 战。传统客户经理模式受限于服务时间、专业能力覆盖范围以及个 性化服务深度，难以满足现代客户对实时性、精准性和智能化的服 务需求。根据 2023 年银行业协会报告显示，超过 65%的客户期望 获得 7×24 小时即时响应，而传统客户经理仅能覆盖工作时间的客 户需求，且高端客户经理资源集中度不足导致长尾客户服务缺失。

体 育 场 馆 网 络 安 全 等 级 保 护 体 系 智 慧 体 育 场 馆 技 术 规 范 体 系 能耗信息 照明信息 网络信息 时间同步 统一门户 舆情管理 …… 数字孪生 综合态势 实时能耗 平台 智能应急 管理 知识管理 事件日志 管理 权限管理 疫情防控 管理 场馆设备管理平台 环境及水 质监控 智能门禁 管理 消防监测 管理 智慧停车 管理 2的规定。 6.7.3 场馆综合运维管控平台 6.7.3.1 场馆运维管理应用为场馆内设施、设备、能效、环境等监控和管理提供运维保障。 6.7.3.2 场馆运维管理应用包括数字孪生、综合态势、实时能耗平台、资产管理、智能应急管理、智 慧物业管理、数字化办公、大屏可视化管理、知识管理、事件日志管理、权限管理、疫情防控管理等。 6.7.3.3 场馆综合运维管控平台各子应用应符合7.1、7.3的规定。 运行等各类数据的采集、清洗、汇总、利用、实时呈现，为场馆运营管理人员决策和用户消费选择提供 依据和支撑。数据可视化大屏展示应满足本标准 7.3.8 的要求。 6.8.6 场馆运营指挥平台通过物联网、大数据、可视化大屏、广播通讯、监控设备等技术和设备对场 馆赛事活动等运营状况进行实时监控、调度运行、自动控制、应急指挥、数据分析和数据支持等操作管 理，实现远程指挥可视化、实时现场监控、自动数据采集、动态态势展示、系统应用集成化。

群，制定有效策略。 ·库存管理与供应链压力：服装行业上新快、销售周期短， 库存积压风险高。数据显示，2024上半年超半数服饰企业 营收下滑，部分因库存管理能力不足导致成本攀升。企业 需通过实时数据监测和智能预警系统优化库存。 ·渠道分散与流量争夺：电商流量下滑与实体店转型压力 并存。运动品牌B通过电商内容优化提升转化率，快奢品牌 UR则通过强化线下体验（如全球设计师团队）保持竞争力。 3）数据治理与安全风险：数据标准化和质量问题突出，需 通过主数据管理平台统一标准。个性化服务（如虚拟试衣） 与消费者隐私保护的平衡尚未解决。数据同步更新困难导 致决策延迟，传统工具（如Excel）难以满足实时分析需求。 4）成本与政策支持不足：超过50%企业认为转型成本高 昂，硬件、软件及人才投入压力大。39%的企业反馈政策支 持不足，期待更多产业链协同的公共服务体系。 5）产业链协同难题：产业集群间数字化平台建设不完善， 服饰时尚企业使用的系统通常来自不同的供应商，存在技术平台和数据格式的差异。这给系统对接带来了困难，需要克服数据 交换和转换的复杂性，且增加了系统集成的成本和风险。系统之间的信息交互受限，导致数据无法实时、准确地在不同系统间 流动，进一步影响了数据管理的效率和一体化视角的实现。 3）数据一致性问题 由于存在烟囱式系统建设和数据孤岛，不同系统之间的数据可能出现不一致的情况。例如，库存系统和订单系统之间的数据同

排旅游行程；抵达景区后，随处可见语音导览、二维码景点介绍的 推广让游客具有了“专属导游”。同时，在旅途过程中，还为游客提供 了“扫码支付”便捷的支付方式、精准的步行导航、语音导游、一键找 点位、获取活动实时信息等服务，并可以提供景区热力图、人流分 析与调度等功能，帮助景区管理者及时、高效、智慧地解决景区资 源调度问题。 53 （3）建立多元化、多渠道、多层级的智慧旅游建设投融资体系 率先引入财政部主推的 区内的旅游景区则需要对游客、旅游业态的各种信息进行精 准的采集和统计分析，迫切需要能对重点区域的游客流量和流向实 施动态监测为景区安全、管理提供技术上的有力保障，实现景区管 理方式由传统被动管理到实时过程管理的转变；最终实现对景区旅 游产品设计、营销推广的精准化管理。 5.2.3 旅游管理部门需求 主要包括旅游业发展所伴生的行政事务管理；涉旅企业、景区、 游客等主体的涉旅业务办理；旅游景区（点）的统筹与管理；旅游 区旅游品质和体验满意度。游客在旅游 信息获取、旅游计划决策、旅游产品预订支付、旅游体验全程感受 到“智慧旅游”带来的全新服务体验。 通过基于物联网、无线技术、定位和监控技术，实现信息的传 递和实时交换，让游客的旅游过程更顺畅，为游客带来更好的旅游 77 安全保障和旅游品质保障。 推动传统的旅游消费方式向现代的旅游消费方式转变，并引导 游客产生新的旅游习惯。 7.4.2 旅游管理的智慧

它建立了企业与管委会间的沟通渠道，通过在线交互让企 业成为政务流程的节点，透明政务，让园区内企业参与到政务制定 与执行、效果评估和监督之中，使企业成为园区管理的参与者。推 进园区内信息资源进一步开放，实时信息开发利用效率倍增，促进 园区经济质量快速发展。 实现数据融合，打造智慧园区。 本次智慧园区建设真正跨越园区内部管理协同的鸿沟，大大提高 工作效率，降低管委会运行成本。其一，园区内部协同除思想理念 的数字化、网络化和空间可视化，完善能源基础数据体系，为重点 能耗对象建立一套科学完善的能源利用监督、管理、评价体系，创 新能源管理模式，采用智能技术组建数据库、构建智能化的能源管 理信息系统，实现对重点能耗对象能源利用状况进行实时、准确的 12 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 动态监管，以现代技术手段加强节能管理，加大节能监管力度，提 升节能工作的管理水平。实现对园区重点用能单位各类能耗情况的 在线监测和主要 综合安防集成管理平台可以接入视频监控系统、人脸识别系统， 车辆出入口控制系统，车辆测速系统、停车管理系统、人员通道闸 机系统、门禁管理系统、紧急报警、消防报警系统等多种安防的硬 件子系统，对各子系统的数据同步、实时告警上报到指挥中心，在 监控大屏上通过 GIS 地图或三维地图展示告警信息、告警设备、告 警位置，配合使用对讲设备，智能终端等多种手段对告警事件进行 及时处理。 深化企业定级分类管理，推行企业隐患自查自报制度，构建安

智能终端等技术综合应用于城市车位信息的采集、管理、查询、预订与导航服务等， 实现停车位资源的实时更新、查询、预订与导航服务一体化，实现停车位资源利用率 的最大化、停车服务利润的最大化和车主停车体验的最优化。 智慧停车的核心包含两个方面：一是对停车资源的优化和整合，消除停车信息系 统孤岛现象，将分散的停车位数据实时互联，使系统能及时知道空余泊位并进行发布 和停车诱导，在不增设停车位的情况下，减少车位空置率；二是实现车位导航，通过 经达到较高水平。目前，日本停车场基本普及停车诱导、实时信息查询、无人值守和 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 5 自主缴费等应用。具体的，日本所有的停车场都设有醒目的停车诱导标志，自动显示 停车场的空满状态、价格信息等，大部分停车场上传空满状态到停车服务平台，驾驶 员可通过智能终端查看周边停车场的位置、价格等信息。此外，停车管理网络，还可 以实时采集车辆进出、停车场利用率、机器故障等信息，通过运营分析，对不同地区 车资源，集中运营管理，实现有效供 给，提升停车便利性。 基础信息化阶段的典型应用场景包括： 实时车位信息发布：通过部署传感器等感知设备，对路内停车位和路外停车场的 车位使用状况进行采集，通过物联网将采集的信息以统一的数据格式上传至静态交 通大数据平台，经过大数据动态分析后，生成实时车位信息，并通过停车场的电子屏 幕或用户终端 App 进行发布，对车主进行停车诱导。 停车场集中运

来衍生出金融创新业务。 2 前言：金融大模型争相竞逐，百模大战如火如荼 3. 目前同花顺、东方财富、恒生电子、幻方量化所推出的大模型正在火热内测中。 同花顺和东方财富各自推出的大模型都具备实时性较强且能对 内容精准溯源的优势， 同时， 同花顺、东方财富、恒生电子所推出的大模型都实现了海量中文 tokens 的加持 ，金融领域数据覆盖面广。此外， 各类模型还拥有其突出优势。 4. 风险提示： 1 ）监管环境趋严抑制行业创新； 2 ）行业竞争加剧； 3 ）权益市场大幅波动。 发布机构 金融垂类模型 共同优势 突出优势 同花顺 问财 HithinkGPT 、 AIFinD 实时性较强，且 能精准溯源 金融领域数据覆 盖面广 模型训练创新优化 东方财富 妙想金融大模型 高品质金融数据供给 恒生电子 LightGPT （升级） + WarrenQ+ 光 优质预训练数据以及数十万条优质微调数据， 确保数据的实时性和准确性。 2 ）模型训练创新优化。构建了包括数据配比实验方案、 scaling law 实验体系、模型架构优化、分布式训练框架优化、硬件加速技术等 科学高效的大模型训练体系， 能以更低的训练成本高效地完成 HithinkGPT 大模型家族（ 7B 、 13B 、 30B 、 70B 和 130B ）的训练。 3 ） 实时性较强。 AiFinD 中先进大模型叠加

性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 2 ）通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模 型 可能性较小。通用大模型在行业数据量 ，性价比 ，精确性、适用性、实时性、推理速度 ，合规性和风险控制等方面表现欠佳。 通用大模型“ 百模大战 ” ， 头部模型国外领先较大 ， 平均水平国内外差距较小 ， 中文上国内表现更优。 1 ） 国外通用 GPT4-Turbo Amazon CodeWhisperer 。 Anthropic 推出 Claude ，是最接近 ChatGPT 的商业竞品； xAI 发布其首个 AI 大模型产品 Grok ，模型通过 X 平台实时了解世界 ， GrokV1.5 或于 2024 年 3 月发 布。 2 ） 国内通用百度先行 ，多家企 业推出相关产品。百度推出“文心大模型” ，是目前国内预训练大模型应用端生态最好的大模型之一； 解能力，但 是否能达到金融垂类大模型的专业性仍有待验证。 金融领域要求实时性和高效的推理速度。金融领域的决策和分析通常要求实时的响应和快速的推理速度。金融垂类大模型可能会针对这一 需求进行了优化，以提供更快的响应时间。通用语言大模型在处理金融领域的实时应用时可能需要进一步的优化。 金融领域对合规性和风险控制要求极高。金融领域对于数据保护、隐私和

大 数据分析等现代信息技术，实现精准扶贫 • 聚焦民生，发展智慧医疗、智慧教育等服务 智慧城市：问题导向，以数据为核心  发现问题  全面感知 利用多模块的集成传感器，以精细化网格部署实时收集基于地理坐 标的城市数据，如环境数据、人车行为数据等，在时间轴上实现城 市微观环境变化的感知和未来趋势的预测。 国际案例：芝加哥 AOT 传感器项目 AOT （ Array of Things 国际案例： SENSEable City Lab • 所属学校： MIT • 所属学科：建筑 • 研究内容：旨在研究当代数字科技是如何影响人们日常生活及改变 城市面貌的。在海量数据的可视化和实时展示上有比较深入的尝试 与探索。 智慧城市：问题导向，以数据为核心  解决问题  城市数据运营 同衡案例：某市市委城市问题大数据分析研究 利用互联网大数据进行城市问题分析，为市领导提供科学分 集成传感器将测量城市温度、气压、光、振动频 率、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度、臭氧浓度、二 氧化硫浓度、环境声强等实时环境数据 集成传感器结构示意图 集成传感器 数据层 集成传感器 基础平台 应用层 应用端 公共数据库 城市公共信息平台 城市数据实验室 智能环境监控模块 智能环境三维展示模块 实时监控大屏 手机端 电脑端 智慧环境监控技术框架 城市温度、气压、光、振动频率、一氧化碳浓度、二氧化碳

，2024我国在线 电商平台的AI耳机销量有望突破20万副，同比增长488.7%。AI眼镜： Ray-Ban Meta引起市场广泛关注，接入Llama3大模型后，能够实现智能 问答、通话及发送信息、实时翻译等一系列操作，并且能够通过摄像头 对现实场景进行分析并回答用户提出的问题，出货量已超过200万副， Meta及依视路陆逊梯卡在业绩发布会上对AI眼镜发展表态积极。而国产 终端如雷鸟、闪极等品牌亦积极推出相关产品，渗透率有望快速提升。 14 图 27 ：雷鸟创新 V3 拍摄眼镜 .......................................................... 15 图 28 ：雷鸟创新 AI 下棋实时指导功能 .................................................. 15 图 29 ：雷鸟创新 V3 支持边充边用 ................... 5,999 元，S25+起售价 6,999 元，S25 Ultra 起售价 9,699 元。AI 功能方面，国行 S25 系列搭载智谱 Agentic GLM，具备多模态能力，能够支持基于 AI 的实时语音和视频通话， 电子行业深度报告 9 请务必阅读末页声明。 以及基于实现视觉理解和系统功能调用、AI 搜索、文案写作等功能，具备跨应用操作能 力。 图 12：三星国行 S25 系列售价 图