5. 语义建模、对话智能和治理正成为关键的不同点 定义可扩展性、信任和负责任的人工智能采用的隐藏促进因素 结论：基础决定未来 前方的三条道路以及为什么坚实的基础决定了你选择哪一条 4. 公司正在重新思考无法扩展的短期、技术优先的人工智能战略 组织如何从早期错误中学习 航空、零售、媒体、医疗保健和科技行业的部门预测，以及人工智能如何重塑运营、创新和 人才 3 转化与现代化的区别被模糊了。许多 GenAI飞行员与POCs GenAI飞行员与POCs 流程自动化与分析 流程自动化与分析 数据平台与治理 数据平台与治理 公司在实际进行现代化时，会谈论转型。他们声称要利用人工智能、数据平 台和自动化来重新创造他们的业务。但在实践中，大多数精力都花在修复旧 系统、清理数据或集成彼此无法通信的工具上。这项工作是必要的，但它不 是转型。 我坚信改进数据管理 是我们客户所有工作 的核心。如果贵企业 的数据是孤立的、难 持久。缺乏 战略性地思考如何使生产路径得以实现，而去策略性地推出一系列用例是有 问题的。企业需要考虑一个三到五年的视野、价值映射、所需业务模式调整 、所需技术以及组织能力的AI战略。 4 公司正在重新思考那些无法扩展的短期、技术 优先的AI战略 组织在不进行战略思考的情况下，追求一系列互不关联的使用案例。现在 ，每个人都声称在从事人工智能和智能体，因为这些强大的功能已经变得 远为普及。然而，大

Q2：如何导出对话记录？ 操作路径：网页版/APP 端点击对话历史→右键选择“导出为 Markdown” Q3：上传文件后 AI 无法识别内容？ 排查步骤： 1.检查文件是否受损（重新保存后上传） 2.确认图片清晰度（建议 300dpi 以上） 3.尝试用“请总结这份文档的三个核心要点”等明确指令 四、高效提示词工程 1.黄金提问法则：像指挥特种兵一样精准 邮件接收→AI 提取关键信息→自动创建待办事项→生成执行方案→推送进度提醒 ⚫ 跨平台协作： Excel 表格+微信聊天记录+邮件内容→自动整合为 CRM 客户档案 3.社会影响：重新定义工作边界 DeepSeek 的普及正在引发结构性变革： ①职业重构 ⚫ 新兴岗位：AI 训练师（年薪 50 万+）、智能流程设计师、数字资产管理员 ⚫ 技能升级：提示词工程师认证考试报考人数突破百万 230% -新疆牧民通过 AI 语音助手实现畜牧疾病远程诊断，死亡率降低 62% 六、未来图景与人类共生 1.技术进化：从工具到伙伴的范式跃迁 DeepSeek 的持续迭代正在重新定义人机关系，其技术发展呈现三大趋势： ①认知协作革命 ⚫ 智能增强：通过脑机接口技术，用户可直接用思维操控 DeepSeek 生成方案，写 作效率提升 10 倍 ⚫ 记忆外延：个人知识库与

数字化转型之际。尽管人工智能技术仍处于发展阶段，但在现实世界中，它 已应用于不同行业。人工智能正被用来解决各种各样的挑战，它使机器和系 统之间的交互更智能、更简单。 保险公司也逐渐进入这一领域，新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新 定义其工作方式，打造创新产品和服务，提升客户体验。与此同时，这一传 统行业接受新技术仍面临多方的挑战。 无论是用智能自动化取代重复性的手动操作，还是帮助员工增强判断能力， 改善与客户之间 改善与客户之间的互动，抑或是设计出智能产品，技术都将推动保险公司的 发展，帮助他们持续地盈利。动脉网（微信号：vcbeat）编译了埃森哲发布 的“AI+保险”行业报告，该报告的重点包括： •人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程，设计创新产品，提升客户体验； •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 能决策支持系统； 产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 人力资源——利用人工智能，让员工合理分配时间，提高他们的工作效率。 通过 20%的非例行工作，创造出 80%的价值。 流程管理——重新审视商业模式和工作流程。通过智能机器不断审查端到端 流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改

将多功能机器人融入全球供应链，彻底改变了传统的物流和制造流程。这些机器人提高了订 单履行的准确性，缩短了交货时间，并使企业能够快速响应市场需求。通过自动化重复性任 务，并促进供应链内部的创新和敏捷性，企业可以将人力资源重新分配到更具战略性的角色。 据 Data Intelo 预测【12】，全球多功能机器人市场规模将从 2023 年的约 80 亿美元增长 至 2032 年的 210 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 确定将代理 AI 添加到对规模和效率有巨大需求且需要适应性的工 作流中的机会。从仅自动化的角度重新思考跨孤岛的整个工作流 程，并在战略点将人员重新添加到新的工作流程中。从可访问高质 量数据、行为可验证且 ROI 高或足以证明投资合理的使用案例开 始。  将 AI 代理视为您委派工作的第 1 层数字同事。重新思考协作模 型、工作流程和团队策略，以最大限度地发挥 AI 代理的优势，这 些代理可以发现人 果。该公司首席产品和技术官 Salvatore Lombardo 表示：“Coupa 正在利用多 智能体 AI 功能动态、自主地匹配买家和供应商的需求，从而改变全球贸易。” “Agentic AI 将重新定义我们的用户体验，释放洞察力并带来令人惊叹的客户 成果。” 2 Blue Yonder（美国） Blue Yonder 刚刚推出了五个人工智能代理作为其新认知解决方案的一部分，具 体如下：

SSLServerSocketFactory” clientAuth=”false” keystoreFile=”/path/to/my/keystore” keystorePass=”runway1@” 重新启动 tomcat 服务 检测方法 1、判定条件 使用 https 方式登陆 tomcat 服务器页面，登 陆成功 2、检测操作 使用 https 方式登陆 tomcat 服务器管理页面 error.jsp 错误页面的程序写法如下: 当出现 NullPointerException 异常时 tomcat 会把网页导入到 error.jsp， 且会打印出出错 信息。 (2)重新启动 tomcat 服务 (3)要求错误页面不能太大 检测方法 1、判定条件 指向指定错误页面 2、检测操作 URL 地 址 栏 中 输 入 http://ip:8800/manager12345 listings true 把 true 改成 false 重新启动 tomcat 服务 1、判定条件 当 WEB 目 录 中 没 有 默 认 首 页 如 index.html,index.jsp 等文件时， 不会列出目 录内容 2、检测操作

正向激励，负向惩罚，促进管理 l 促进安全管理，减少人的不安全行为，创新安全管理手段 l 联动慧眼 AI ，实现自动记录人员不安全行为， 自动负向扣分惩罚 l 可与实名制打通，分值为 0 ，重新学习，通过学习后方可重新获得初始积分 行为安全之星 闭环 管理 安全培训 VR 安全体验 ， Wi Fi 安全教育 行为安全之星 正向激励 ，负向扣分 扣分达到预设值 ，进行再教育 当检测到工地违规行为，系统会主动推送报警信息到手机端、电脑端，并形成管理记录。 l 联动行为安全之星，实现自动记录人员不安全行为， 自动负向扣分惩罚 l 可与实名制打通，分值为 0 ，重新学习，通过学习后方可重新获得初始积分 传统视频监控 7*24 无人值守安全员 云 空间 端 侧算力

方法是确保数据质量的关键步骤。以下是针对缺失值处理的详细方 案： 首先，需要对数据集中的缺失值进行全面的识别和分析。可以 通过统计每个特征中的缺失值比例来判断其严重程度。对于缺失比 例较高的特征，建议考虑删除该特征或进行特征的重新设计；而对 于缺失比例较低的特征，则可以采用填充或插值的方法进行处理。 常见的缺失值处理方法包括：  删除法：对于缺失值比例超过预设阈值（如 30%）的特征或 记录，可以直接删除。这种方法适用于缺失值比例较高且对整 可优化设备间数据传输，减少通信开销。 最后，模型训练完成后，需进行全面的测试和验证。测试集用 于评估模型的泛化能力，同时进行消融实验以分析各训练策略的贡 献。若模型性能未达预期，需调整训练策略或重新设计模型架构， 并进行迭代优化。  学习率调度：余弦退火、线性衰减、多步衰减  正则化方法：Dropout、权重衰减、Layer Normalization  优化器：AdamW、SGD、RMSprop 转、翻转、噪声添加等，提升模型的泛化能力。  特征工程：重新评估和选择特征，可能通过特征组合、降维或 引入新的特征来提升模型表现。  模型结构调整：根据模型的具体表现，调整网络层数、节点数 或激活函数等，以更好地适应数据的复杂性。  超参数调优：利用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法， 系统地调整学习率、批量大小、正则化参数等超参数，以达到 最佳性能。 在每次迭代后，都需要重新评估模型的性能，并与前一次迭代

Making autonomous supply chains real 21 21 实现自主智能供应链 舍弗勒：运用AI与机器人重塑制造业 正发生在舍弗勒工厂内部的一场变革或将 在不久后重新定义全球供应链的运作方式。这 家领先的运动技术公司已成功打造了一项概念验 证，运用实体AI和机器人技术来创建更自主、更 高效的运营模式，同时全面提升员工能力。 通过与微软、Agility Robotics和英伟达等 当前，一些人担心自动化会导致劳动力规模 缩减，AI投资步伐的加快更是加剧了这种担忧。 然而，我们的调研显示，仅有1%的受访者预计员工 数量会大幅减少。与此同时，尽管部分岗位将发生 演变或被重新定义，但劳动力转型带来的整体机 遇远超潜在的冲击。 AI可以赋予员工更大的掌控力，使其能够更 清晰地认识自身影响、对产出负责，并衡量客户满 意度，从而提升工作质量。这种“工匠精神”的复 兴 在自主化系统中，人类将从事更高阶的工作， 这需要他们掌握全新技能。他们将处于决策环路 之中，负责设计系统、检查、测试、调整和规划，而 不仅仅是完成机器推荐的任务。 这种转变将从根本上改变工作方式。随着企 业快速引入新技术并重新设计流程，他们也必须 为适应数据驱动、技术密集型的工作场所而重塑 其人才与组织模式。 实现自主智能供应链 23 关键建议 构建自主智�供应链始于标准化的数据平 台、流程和治理框架。数据本体或结构化模型有

在企业人力资源中的应用白皮书 那么，在这样的背景下，作为文化布道者、组织设计师、人才锻造者的我们，是否应该重新 评估企业的岗位设置，包括：在未来哪些岗位还必须保留，哪些可以用 AI 替代，哪些可以在 AI 的加持下大幅提升效率；基于上面的分析重新评估岗位价值，重新制定编制、预算以及对应的薪 酬激励体系和机制，重新设计组织结构，这些最底层也是最核心的人力资源管理逻辑；并且和业 务部门一起重塑工作流程和人机协作的机制，和 AI 的态度？ 企业在人力资源 AI 投入的预算范围在 面对未来，大家普遍认可人工智能这项新技术对生产力的提升，甚至有些高瞻远瞩的人力资 源高管已经觉察到了 AI，特别是 AIGC 对生产力的重新定义和对生产关系的重构，以及对企业人 力资源管理体系和价值的重塑。积极学习、保持关注已经成为人力资源从业者们的普遍共识。从 具体投入的角度来看，有 15.5% 的参调企业表示会积极投入，42.3% 进行岗位类别划分，对没有匹配到岗位的样本则提取 相似度高且超过一定数量的样本组合成新职位，职位库保持动态更 新。 2）对各类职位的职位描述智能解析，结合行业知识图谱完成知 识 / 技能识别，再将职位描述重新解析后完成本科和研究生专业匹配。 随着行业、城市以及时间变化，所需知识 / 技能也将有所不同。 3）考生基于个人兴趣选择行业、城市、职位了解前景，方便规 划学习与发展方向。 创新案例 案例一

战略分解-风险扫描-优先级赋分 ”模型，通过政策图谱与风险热力图双 维 “ 驱动立项决策，并增加 战略分解颗粒度标准 ” “ 和 热力图更新频率 ”等具体参 数） （4 “ ）针对金融科技重构业务场景的趋势，如何重新定义内部审计的 客观 性 ”内涵，提升对数字化风控模型及算法偏差的审查能力？（如应扩展至算法可 解释性审查，构建数据治理审计框架，明确工具链具体组成（如 SHAP 解释器、 公平性测试模块等）） 、流动性风险管理有效性审计：抽取大额同业负债台账，验证到期日分布 与压力测试假设的一致性；通过资金管理系统追踪日内头寸波动，核查应急融 资 预案的可操作性。 3 、利率风险敏感性缺口审计：提取存贷款重新定价期限数据，构建久期 缺 口分析模型；对比银行利率冲击测试结果与独立模型的预测偏差。 4、表外理财业务穿透审计：使用 NLP 技术解析理财产品说明书，提取底层 资产类型及占比；关联托管系统 、审计方法：一是模型验证：聘请第三方精算机构复算衍生品公允价 21 值， 发现估值偏离度达较高；二是交易链分析：追踪 50 笔大额 IRS 合约对手 方，发 21 现 40%交易集中于 3 家关联私募基金；三是监管指标校验：重新计算风险加权资 产，显示因低估交易对手信用风险导致资本充足率虚高 0.8%。 3 、审计发现：衍生品估值模型未纳入极端市场波动参数，违反《商业银 行 市场风险管理指引》；通过与关联机构签订反向平仓协议，人为制造交易活