项目编号： 客户关系 CRM 系统接入 DeepSeek 大模 型应用场景 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标................................................................................................................................ ...................................................................170 1. 项目背景与目标 在当前数字化转型的浪潮中，客户关系管理（CRM）系统已成 为企业提升客户服务效率、优化销售流程的核心工具。然而，传统 CRM 系统普遍面临数据处理能力有限、客户洞察深度不足、响应 效率低下等问题。例如，某零售企业 CRM 系统每月需处理超过 85%以上的意图识别基准准确率。最终交付物将包 含完整的 API 对接文档、模型监控看板以及针对销售、客服团队的 专项培训体系。 1.1 CRM 系统现状与挑战 当前企业广泛使用的 CRM 系统在客户关系管理方面已形成标 准化流程，但面对日益复杂的业务场景和客户需求，传统系统暴露 出多个关键瓶颈。典型 CRM 系统通常包含客户信息管理、销售漏 斗跟踪、服务工单处理等基础模块，但数据分析深度不足，超过

文本 数据 采集 批量 采集 批量 采集 实时 采集 数据仓库 关系型数 据库 信息库 数据存储 HIVE 搜索引擎 数据模型 分析模型 关系型数 据库 数据抽取 数据挖掘 数据汇总 关系型 数据库 图片 实时性要求高 实时性要求丌 高 集市区 收购比例： 49.85% --- 研报名称：拟全资控股北京久安，增强公司市政工程实力 上下游： 1. 分析师：华魏 上下游：碧水源拥有污水处理技术人才及产品研发优势，双方属水处理产 业链上下游关系。 --- 研报名称：拟全资控股北京久安，增强公司市政工程实力 政策： 1. 分析师：庞琳琳 政策名称：水十条 ---- 研报名称：尘埃落地，水处理巨头再起航 2. 分析师：庞琳琳 政策名称：国家推广 用户可以自己定义观察视角，自 定义关注对象、关注领域。 . 同一事物，丌同癿人有丌同癿观 察视角，每个用户可以独立配置 自己癿使用习惯。 . 定义癿关注领域，可以是多层级 癿，用户可以定义具有父子关系 癿多层级领域树。 自定义观察领域树 自定义观察对象 自定义观察对象、观察维度 观察对象 4 观察对象 3 ...... 观察对象 1 观察对象 2 人工智能 金融产品 用智慧发现信息价值

系建设包 括多样花的数据分析结果的预警和报警，案件的关联分析和提醒等。企业监管 包含面向企业使用的信息采集端与企业数据分析和管理端。平台对接主要包含 与其他系统对接。大数据深度挖掘包含吸毒人员关系分析和人员信息分析两部 分。 一是实现“大数据算法+空间大数据算法”相结合的深度挖掘应用；二是实现 对人员的深入挖掘关联，脉络梳理；三是实现对大数据查询发现目标人员、信 息情况综合态势总览及 系统可以对吸毒人员中的学习内容进行管理，现在学习内容使用两种方式， 第一观看视频，第二做题，可以根据不同的人员安排不同的学习方式。 2.1.1.4 实战应用模块 本模块是对大数据的分析结果进行应用展示。如人员关系透视图、通讯录 通话记录短信的同名排名、人员定位、人员轨迹查询、布控图片管理、布控号 码管理等。 2.1.1.5 预警报警模块 报警模块是系统碰到相关报警规则后的处理方式。对于可预见的形式进行 逐步挖掘处理成直接支撑各类应用功能的标签、关系及特征，充分体现数据价 值最大化，同时数据治理兼顾与外部数据的双向对接性，为数据搜集提供辅助 支撑。 2.3.2.1 数据库建设 (1) 建立数据汇集层。汇集曾是所有原始信息的汇集存储，要在存储能力、 数据节点上升级调整，并对各类数据资源实现导入、清洗、汇集存储功能。 (2) 建立实体身份主题库。将原含在实体身份主题库中的关系信息拆出，使 用图数据库单

度小满金融大数据风控模型实践....................................................................70 Fraudar 算法在京东关系网络反欺诈中的应用...........................................85 携程金融自动化迭代反欺诈模型体系........................... 113 机器学习中的隐私保护................................................................................. 144 关系图谱在贝壳找房风控体系的应用与实践.............................................162 新一代联邦学习技术及应用实战.................. DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 13 修改方法中将某一特征与其他所有特征子集进行博弈比较，计算其对于其 他特征子集对预测结果的影响。预测值和各个特征的贡献值之间存在着这 样的映射关系，预测的所有的贡献值求和，代入如上图所示方程式中，得 到对应的一个预测样本。其中红色代表对于预测结果具有最大的优先贡献， 蓝色的与之相反，对应的是负向的贡献，框的长度代表贡献的绝对值的大 小。

衡量的关键绩效指标（ KPI ）。业财融 合 平台可以通过整合业务和财务数据，帮助企业监控和分析这些 KPI ，从而实现战略目标。 战略地图：战略地图是一种视觉工具，用于展示企业战略目标之间的因果关系。业财融合平台可以利用战略地图，将业务和财务数据 与企业战略目标相对应，以提供更全面的决策支持。 战略解码：战略解码是将企业战略目标分解为具体的行动计划和任务的过程。业财融合平台可以通过数据分析，帮助企业确定最佳的 务过程中扮演不同 的角色，如创建、交换或使用资源等。在 REA 理论中，参与者是资源和事件之间关系的主体，它们决定了业务活 动 的参与者和责任。 在 REA 理论中，资源、事件和参与者之间存在着紧密的关系。例如，销售事件中，客户（参与者）购买了产品 （资 源），从而使企业实现收入。通过分析这些关系，企业可以更好地理解业务过程，找出潜在的问题和机会， 为决 策提供有力支持。 总之， REA 理 活动分解为资源、事件和参与者三个基本要 素 及其关系，帮助企业更好地分析、设计和实施信息系统。理解 REA 理论有助于企业提高运营效率和决策质量。 REA 理论（ Resources-Events-Agents ，资源 - 事件 - 参与者）是一种企 业 信息系统建模方法，它通过将企业活动分解为资源、事件和参与者三个 基本 要素，以及它们之间的关系，来描述企业的业务过程。理解 REA 理论 可以帮

1 、语言模型概 述 学习语义关系 理解词语含义：大模型通过大量文本中的使用场景来 理解词语含义。比如，当看到“苹果 ”一词频繁与水 果、食物、红色的圆形物体等描述相关联时，模型就 能逐渐明白“苹果 ”指的是一种具体的水果。 分析句子语义： 以“猫在桌子上 ”为例，模型能识别 出“猫 ”是主体， 在 ……上 ”表示位置“关系， “桌 子 ” 是位置的对象，从而理解句子所表达的空间关系。 是位置的对象，从而理解句子所表达的空间关系。 学习上下文关系：例如，在“小明生病了，所以他没 去学校 ”这句话中，模型通过“所以 ”以及前后句子 的内容，能够明白生病是没去学校的原因，这是因果 关系的一种体现。同时，模型也能理解转折、并列等 其他语义关系。 学习语言模式 观察词语顺序：通过大量文本如“我 爱 吃饭 ” 、 “他 喜欢 跑步 ”等，识别出 主语通常在句首，动词居中，宾语在句 ”则常与“奔跑 ”、 “ 行驶 ”等词搭配。这一过程帮助模型理 解词语间的搭配习惯，从而判断哪些词语 组合更为合理，形成对语言模式的认识。 语言模型训练就是要学习词、句内在的语言模式和语言关系，对这种关系进行 建模。 1 、语言模型概 述 Token ：自然语言中的最小单元 句子： 我是一名 AI 工程师。 字： 我 / 是 / 一 / 名 /

倍。 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模 型 技术成果： 提高模拟精 度 P18 在各类规划规程调度的基础上 ，根据工程调度的需求 ，在流域水利工 程 调度拓扑关系图上 ，针对调度对象和目标 ，可进一步优化水库水闸的 调度方式 不同控制单元 P19 各种水力特性单元开展数值模拟 ， 完整反应洪水调度的物理过程 技术成果： 提高模拟精 度 调度模型精细化模 定指 标（均方根误差、效率系数、相关系数等）动态打分 ，诱 导有序二项式系数多模型集合方法。 技术成果： 提高模拟精 度 多模型评估与集合 水文 - 水动力模型自适应校正 卡尔曼滤波数据同化 四维变分数据同化 结合机器学习与随机模拟的方法 ，基于深度学习构建了洪水模拟的替代模型； 通过替代模型挖掘洪水模拟模型参数空间与对应目标函数空间的响应关系 ， 经多次迭代计算确定相应 目标空间的近似 ，形成流域或区域的水 系程拓扑关系图 ，为后续通用调度模型的构建提供数据底板。 水库 水闸 控制断面 技术成果： 提升建模效 率 水系与工程拓扑关系解析与自动生 成 新建流域水系和工程拓扑关系 拓扑关系自动化生成 和水利工 P24 积木装配式调度模型建模 基于系统连通拓扑关系和通用化标准化模块 ，研发模型自组装技术

组织、流程、文化氛围和人才机制属于新 的生产关系，生产力和生产关系需要相互 匹配、相互促进，才能发挥出新的生产力 的效果。 数字化转型是以价值创新为目的、用数字技 术驱动业务变革的企业发展战略。 创造新的价值 数字技术 实现业务变革 企业发展战略 目标 本质 手段 定位 价值创造：降本增效 | 产品服务数字化升级 | 商业模式创新 数字化转型是建立新的生产力和生产关系 的过程。 www.top100summit 是泛指的，不只是企业适用于企业架构，政府、军队、学校等组织都 可以使用企业架构方法。 企业架构（Enterprise Architecture，EA ），是指一个组织的业务、应用、 数据及技术基础设施及其之间的关系，包括基线的、目标的及过渡的动态关系 描述。 www.top100summit.com 企业架构和系统架构定位不同 www.top100summit.com 企业架构的基本组成 架构治理机制 业务架构 模型自动审批 ✓ 访店管理、打卡 ✓ 业绩看板 ✓ 在线知识库 ✓ OCR应用 ✓ 声纹识别 ✓ 预授信 ✓ 车价预评估 ✓ 断点召回 ✓ 智能电核 ✓ 风控模型自动审核 ✓ 地址、角色排重 ✓ 企业、个人关系图谱 ✓ 数字人自助面签 ✓ 断点召回 ✓ 一键开户绑卡 ✓ 发票、保单、车辆所 有权证、车辆合格证、 其他非标OCR ✓ 长文本阅读 ✓ 电子签章 ✓ 各产品线联合打造车 生态（车后市场、消

解和生成。该模型结合了最新的深度学习算法和大规模数据集，能 够在多领域、多任务场景下表现出色。DeepSeek 模型的核心架构 基于 Transformer，通过多头自注意力机制和位置编码技术，能够 捕捉文本中的长期依赖关系，从而提升模型的语义理解和生成能力。 在电子政务领域的应用中，DeepSeek 模型能够有效处理海量 的政策文件、法律法规、公共服务信息等文本数据，实现自动化分 类、关键词提取、问答生成等功能。通过预训练和微调，模型能够 架构，该架构通过 多头自注意力机制（Multi-Head Attention）实现对输入文本的全 局理解。相比传统的 RNN 和 CNN 模型，Transformer 能够更有效 地捕捉长距离依赖关系，特别适合处理复杂的电子政务文档和查询。 其次，模型使用了预训练与微调的策略。在预训练阶段，模型 通过大规模的无监督学习，掌握了丰富的语言知识和模式。常见的 预训练任务包括掩码语言模型（Masked 预训练任务包括掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。这些 任务使模型能够在不同语境下理解词语的含义和句子之间的关系。 在微调阶段，模型针对特定的电子政务领域进行有监督训练，以提 高在知识库构建和检索任务上的表现。 此外，DeepSeek 模型还引入了知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，

AI 能力 来提升运营效率、支持决策和推动创新，而中小型企业则更关注成 本效益、可用性以及易用性，以便于快速部署和应用。 以下是主要目标市场的特征：  大型企业 大型企业在数据处理、客户关系管理、预测分析等方面对 AI 应用的依赖度越来越高。它们倾向于选择定制化的解决方案， 能够处理海量数据、提供深度学习和自动化功能，以提升创新 能力和市场竞争力。  中小型企业 中小型企业通常面临资源有限的问题，因此对云端 的产品形成有效竞争。此外，Google 强调数据安全和隐私合规 性，吸引了众多企业用户愿意将其 AI 应用托管于其平台。 微软的 Azure AI 也在此竞争中占据了一席之地，凭借其与 OpenAI 的合作关系，推出了多种基于 GPT 的服务。在企业级市 场，微软的全面解决方案涵盖了从开发工具到实际应用场景的一整 套服务，致力于将 AI 技术应用于商务智能、人力资源和客户服务 等领域。同时，微软凭借其全球的商业生态系统，迅速推动了产品 RabbitMQ 或 Kafka）处理异步 任务，提高系统吞吐量和响应速度。 数据层负责数据的存储及管理，确保数据的安全性和可扩展 性。这里主要包括：  数据库：使用关系型数据库（如 MySQL）存储用户信息及模 型元数据，使用非关系型数据库（如 MongoDB）存储大数据 集和训练数据。  文件存储：基于云存储方案（如 AWS S3 或阿里云 OSS）管理 模型文件和用户上传的数据。 