取及分析，形成完整数据链条，实现数据的资产转化。数据使能，是指类似于 阿里这样的互联网公司，通过提供大量的金融数据挖掘及分析服务，为传统金 融行业难以下手的小额贷款业务，开创新的行业增长点。 第 50 页 总的来说，大数据是"工业时代的价值思维"的批判，也是对范互联网时代 “创新式资产变革”的回应。作为信息时代核心的价值载体，大数据必然具有朝 向价值本体转化的趋势，而它的“资产化”，或者未来更进一步的“资本化”蜕变，

压力测试与回测.................................................................................................50 4. 数据管理与处理方案..................................................................................... 机构提供了符合监管要求的可审计技术路径。根据我们的成本测 算，部署该方案的初期投入约为传统量化系统的 1.8 倍，但运维成 本可降低 37%，且能将合规审计时间从平均 120 小时缩短至 45 小 时。这对于管理规模超过 50 亿美元的基金公司而言，意味着每年 可节省约 280 万美元的合规成本，同时减少因系统故障导致的潜在 损失约 1.2-1.8%。这些切实可见的效益指标，正是推动 AI 量化交 易从实验阶段走向大规模商用的关键动力。 最后，执行环节的可信保障需要硬件级支持。在程序化交易 中，订单执行延迟每增加 1 毫秒，高频策略的胜率可能下降 0.3%。通过 FPGA 硬件加速和交易所直连通道，可将订单响应时间 稳定在 50 微秒以内，同时采用冗余校验机制确保指令 100%准确 传输。某海外对冲基金的实测表明，这套可信执行体系使滑点损失 减少 76%，年交易成本降低 290 万美元。这充分证明，只有将可 信性贯穿

病历），干预方案动态优化 与药企合作 （如赛诺菲） Glytec 未上市 eGlycemic Management System （AI胰岛素剂量推荐，医院级应用） 强化学习模型减少低血糖事件50%， 覆盖ICU/门诊场景 SaaS订阅 （医疗机构采购） Hims & Hers Health HIMS.N 100 AI健康管理平台 （整合GLP-1减肥药+心血管健康服务，个 性化方案生成） 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 线上销售（百万美元） 批发（百万美元） 线上销售同比（右轴） 0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 50 100 150 200 250 订阅用户数量（万人） 平均订单价值AOV（美元，右轴） 开发算法诊断，例 如将患者与临床试 验匹配或填补护理 空缺 分析 诊断 应用 资料来源：Bloomberg，Tempus 4Q24季报，国联民生证券研究所 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 0 20 40 60 80 100 120 140 基因组学（百万美元） 数据与服务（百万美元） 基因组学YOY（右轴） 数据与服务YOY（右轴） 0.0

亿美元，同比增长 0.22% ，主要由于数据中心及汽车领域收入的高速增长抵消了游戏及专业可视化领域所带来的收入减少； 净 利润为 43.68 亿美元，同比减少 55.21% ，主要由于运营费用同比增长 50% 所致，包括与 Arm 交易相关的 13.5 亿美元收购终止费用。公司业务部门 包括计算 与网络事业部和图形事业部， FY23 收入占比分别为 55.86% 、 44.14% 。公司的平台及产品 2017 2018 2019 2020 2021E 600 500 400 300 200 100 0 250 200 150 100 50 0 资料来源：英伟达官网，国信证券经济研究所整理 负载任务量（万个） YoY 数据总量（ ZB ） YoY 表：国内外科技企业发语言模型发布情况 公司 产品 400 300 200 100 0 mm 市场规模（亿元） YoY 2019 2020E 2021E 2022E 2023E 2024E 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 800 700 600 500 400 300 200 100 0 2018 2019 2020E 2021E 2022E

15dB 环境测试数据） - 实时生成带时间戳的多语种字幕（支持 12 种语言同步输出） 系统优化特性 指标 基准值 优化方案 响应延迟 800ms 动态量化技术降至 210ms 并发处理 50 请求/秒 模型蒸馏后提升至 300 请求/秒 内存占用 32GB 参数共享架构压缩至 8GB 知识更新机制 采用增量学习框架实现每周知识库更新，在科 技馆场景测试中： - 新展项资料录入后 知识库管理：构建分级更新的行业知识图谱，包含 超过 500 万实体关系对，支持每日增量更新 关键性能指标如下： 指标 参数 测试条件 并发处理能力 1200 QPS 4 核 16G 云服务器集群 端到端延迟 ≤1.5 秒 50Mbps 网络环境 语音合成自然度 4.2 MOS 中文普通话测试集 指标 参数 测试条件 意图识别准确率 91.7% 百万级真实场景 query 系统通过三层架构实现服务隔离： 实施阶段采用渐进式部署策略，初期在单个场馆实现 洗引擎处理后形成标准化训练语料。 核心模块采用双引擎驱动模式，语音处理链路由以下组件构 成： - 高保真降噪模块：支持 48kHz 采样率，信噪比提升达 20dB，集成回声消除算法（AEC 延迟<50ms ） - 方言识别组件： 覆盖 7 大方言区，特定场景下识别准确率超 92% - 情感合成引擎： 采用 WaveNet 变体结构，MOS 评分达 4.3 分 知识服务层部署 DeepSeek-7B

秒锐减至 500 毫秒。 2 ）削减整体费用：最高能够节省 90% 的费用 ( 前提是针对缓存特性进行优 化 ) 。 即便不做任何优化，按照过往使用数据统计，用户整体节省的费用也 能超过 50% 。并且，缓存所占用的存储无需额外付费。 3 ）保障缓存安全：在设计缓存系统时， DeepSeek 已全面考量各类潜在安 全问 题。每个用户的缓存相互独立，在逻辑层面彼此不可见，从底层架构筑牢 是一种针对大模型的语言理解能力 的测 评，用以评测大模型基本的知识覆盖范围和理解能力。 开源 限制访问 私有 200 150 100 50 0 2022 2023 l 23 年 3 月以来， OpenAI 所发布的 GPT-4 已经具备了多模态理解和多类型内容生成的能力，使得 AI 真正具备了重 塑人 机交互模式、全方位赋能人类生活的可能性。 10% 100 5% 50 0 0% 2023 2024

经济-机器⼈可以解决劳动⼒短缺问题。随着⼈⼝⽼龄化和更为严格的移⺠政策加剧，短 缺问题变得更加棘⼿ 此外，对于功能强⼤的机器⼈来说，投资回报周期相对于⼈类的吸引⼒越来越⼤。劳动 ⼒在全球国内⽣产总值中占⽐超过50%。因此，市场机会可能是巨⼤的 3 改善-技术进步使⼈们摆脱了单调的任务，增加了休闲时间。继续这⼀趋势，⼈⼯智能机 器⼈将为⼈们提供机器⼈清洁⼯、管家、司机、助⼿和护理⼈员等服务 通过分析这些动因，本报告分为3个主要部分： 可调节的水果采摘机器人 图8. 高灵巧机器人示例 来源: ⽥间机器⼈ 来源: 影⼦机器⼈ 触觉敏感性的进展也提⾼了机器⼈执⾏精细任务的能⼒。Touch Lab表⽰，他们的织 物条可以将机器⼈夹持器的灵敏度提⾼50%，使机器⼈能够像⼈⼿⼀样⼩⼼地处理易 碎物品。 另⼀个突破性的机器⼈灵巧发展来⾃剑桥⼤学，研究⼈员开发了⼀种“第三只⼿指 ”，⼏乎任何⼈在试⽤⼏分钟后都能使⽤。 “第三只⼿指”是额外的机器⼈⼿ 根据联合国的划分: 更发达地区14，较不发达地区15 和最不发达地区16. 世界人口分析 根据联合国⼈⼝署的预测，世界⼈⼝在2024年⾄2050年间预计增⻓18.7% 这⼀增⻓速度远远慢于2024-50年间的36.7% 以及2024年之前26年间的53.7%. 更发达地区的⼈⼝数量应保持基本稳定（因为  2013)。诸如⽇本这样的⼈⼝结构具有挑战性的国家，正在将机器⼈视为继续促进国内⽣产 总值增⻓的⽅法。

82 分（百分制）。在产品同质化严重的市场环境下，67%的客户 认为保险条款复杂难懂，理赔流程平均耗时达 5.7 个工作日。 行业主要痛点可归纳为： - 服务效率瓶颈：人工坐席日均处理咨询量约 50-80 通，高峰时段 响应延迟超过 30 分钟 - 风险管控滞后：车险骗保识别依赖人工审核，误判率高达 18% - 个性化服务缺失：标准化的产品推荐匹配度不足，转化率低于 12% - 运营成本高企：培训新人代理平均投入超 渐进式部署：优先从高频率、低风险场景（如保单查询）切入， 再逐步扩展至核保等核心业务。 通过上述应用，DeepSeek 驱动的场景化智能体可帮助保险公 司在保持合规的前提下，将服务效率提升 30%-50%，同时降低 20%以上的运营人力成本。 1.3 项目目标与预期成果 通过将 DeepSeek 先进 AI 能力与保险行业核心场景深度融 合，本项目旨在构建具备行业专业度的智能体解决方案，实现业务 提前 3 个月预测保障缺口，推动转化率提升 15-20%。 技术架构上要求实现三个关键能力：一是支持日均 300 万次 API 调用的高并发处理，响应时间控制在 800 毫秒内；二是构建包 含 50 万保险专业术语的领域知识图谱，确保回答准确率达 95%以 上；三是建立持续学习机制，每月自动更新模型参数以适配监管政 策变化。最终交付物包括可私有化部署的智能体中台系统、标准化 API 接口文档以及配套的运营监控看板。

◼ AI [1]. AI 2 McKinsey Greater China 2023-06-14 32 AI • AI AI • AI AI ◼ AI AI 50% 5% 10% 50% [1] 2 • • AI 1 AI ABeam LLM [1]. https://www.huxiu.com/article/3082157.html 2024-06-05 54 55 57 58 60 61 61 62 63 64 66 66 67 68 68 69 70 70 71 50 52 1.1 [1] [1]. XR • 2021 Facebook Meta PICO • 2023 Apple Vision Pro • 1968 Ivan Sutherland VR VR BC1 VR VR XR * ABeam [1]. - 2024-04-12 70 4.3.1 [1] ◼ 2023 6 Vision Pro 3499 50 Apple Vision Pro ◼ Apple Vision Pro M2+R1 R1 3D 12ms Micro-OLED 8K Vision OS Vision OS

工单转人工率 32% ≤8% Q4 2024 风险误报率 18% ≤5% Q2 2025 文档处理效率 8 页/小时 50 页/小时 Q1 2025 项目实施将分阶段重点突破三个技术难点：第一，解决金融领 域专业术语和监管政策的语义理解问题，通过构建包含超过 50 万 条金融实体知识的领域词典；第二，确保模型输出符合金融合规要 求，建立三级内容过滤机制，包括敏感词库匹配、监管规则引擎和 务 85%标准化业 务 112.5% 合规通过率 人工审核 85% 系统预审 95% 11.8% 项目实施后将产生三层价值体系：操作层实现日均处理能力从 10 万笔提升至 50 万笔，支持同时在线服务客户数从 1 万增至 5 万；管理层通过智能分析平台自动生成 20 类监管报表，管理决策 效率提升 60%；战略层构建 AI 驱动的创新业务模式，预计每年可创 标准，确保模型推理过程全程可审计、 可追溯。 风险控制方面设立双重保障机制：一是建立动态内容过滤系 统，实时拦截 99.9%的敏感信息查询；二是部署人工复核通道，对 涉及大额交易（单笔≥50 万元）的业务强制加入双因素认证。通过 测试验证，系统在压力测试下表现稳定，单节点支持 2000+并发请 求，故障自动切换时间≤30 秒。 2. 业务场景分析与需求梳理 金融银行业务接入