工业大数据采集、处理与应用 一、了解工业大数据 二、工业大数据采集 三、工业大数据预处理 四、工业大数据建模 五、工业大数据分析 六、工业大数据可视化 七、工业大数据应用 课程目录 一、了解工业大数据  大数据的特征  工业大数据的主要来源、特点、分类，数据的应用场景  工业大数据平台架构、主要技术 知识目标 技能目标  能够分析生产企业的数据来源、数据类型、数据规模 大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。 维基百科 : 大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为 人类所能解读的信息。 研究机构 Gartner ： 大数据是需要新处理模式才能有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息 资产。 …… 归纳：海量数据集合，已经无法用传统的技术手段和工具进行查询、分 析和挖掘，需要采用新计算模式和技术。 • 规模大 • 增量快 多样性 （ Variety ） • 来源多 • 类型多 价值性 （ Value ） • 可挖掘 • 有价值 高速性 （ Velocity ） • 采集快 • 处理快 大数据的特征 《大数据时代》 [ 英 ] 维克托迈尔 - 舍恩伯格 , 肯尼斯克 耶 一、了解工业大数据 Volume Velocity Variety Value 4V

......................................................................................14 2.1 民意收集与处理的现状问题.............................................................................................. ......................................................................................26 3.2 数据采集与处理模块................................................................................................. ...................................................................................30 3.2.2 数据清洗与预处理...................................................................................................

.......................................................................................34 4.1.2 数据处理层.................................................................................................. 行核算流程涉及大量的数据采集、处理、分析和报告，任何环节的 延迟或错误都可能对银行的运营和客户信任产生重大影响。在此背 景下，引入先进的自动化技术成为提升核算效率和准确性的关键路 径。DeepSeek 作为一款基于人工智能和大数据技术的自动化解决 方案，通过其强大的数据分析能力和智能决策支持系统，为银行核 算流程的优化提供了切实可行的方案。 DeepSeek 的核心优势在于其能够快速处理海量数据，并通过 大量的数据处理、复杂的交易结构以及高标准的合规要求，这些都 需要高效、准确且可追溯的系统支持。然而，传统的手工操作或半 自动化系统往往难以应对日益增长的业务需求，导致效率低下、错 误率较高，甚至可能引发合规风险。在这样的背景下，引入先进的 智能技术成为金融银行优化核算流程的必然选择。 近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在金融领域 的应用逐渐成熟，特别是在数据处理、风险管理和流程优化方面展

.........36 3.2.1 自然语言处理能力.....................................................................................................................................39 3.2.2 多模态数据处理能力..................... ..................................................................................56 4.2.1 自动化理赔申请处理................................................................................................... ...................................................................................67 4.3.1 数据采集与预处理...................................................................................................

2.1 数据采集模块.............................................................................27 3.2.2 数据处理模块.............................................................................29 3.2.3 模型训练模块.... ......................................57 4.3 数据清洗与预处理..............................................................................60 4.3.1 异常值处理..................................................... 在当前数字化转型的背景下，人工智能（AI）技术的飞速发展 已经改变了各行各业的运营和管理方式，尤其是在信息处理和数据 分析领域。AI 大模型作为一种先进的技术手段，其在自然语言处 理、图像识别和复杂数据分类等方面展现了卓越的能力。本文旨在 设计一个 AI 大模型流水分类系统，以提高企业在数据分类和处理 上的效率，进而优化决策支持和资源配置。 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分

资金 & 业务配合流程 第 2页 讨论点清单 讨论点 1 ：影城分账付款的账务处理规则 讨论点 2 ：资金集中管理模式讨论 讨论点 3 ：影城零星资金支出的管控模式讨论 讨论点 4 ：资金支付信息传递方案及系统功能定位讨论 讨论点 5 ：资金收款认领模式讨论 第 3页 影城分账付款的账务处理规则—— 待确认 优势：结算平台单据与 EBS 单据对应关系 较清晰，生成单据规则较清晰，结算平台 卖品采购到付款系统间数据流转示意图 结算平台 采购价格同步 1 ① 采购价格审批 ② 补货申请审批 ③ 采购申请审批 ⑤ 返利及费用确认 ⑥ 结算对账 ⑦ 发票处理 ⑧ 预付款申请 ⑨ 付款申请 + 盘点差异处理审批 EBS ④ 入库暂估 GL 凭 证 ⑤ 确认返利 GL 凭 证 ⑦ 生成 AP 发票 ⑧ 生成 AP 预付款 发票 ⑩ 盘点差异 & 成本 结转的 GL 凭证 D 资金 & 业务配合流程 第 13页 讨论议题 1. 影城销售到收款流程的账务处理原则 – 2.14 讨论 2. 各收款方式的收银核对及入账流程 – 2.14 讨论 3. 赠卡 / 券业务的账务处理原则 – 2.24 讨论 第 14页 销售到收款流程框架——主营业务流程及账务处理原则 借：现金 在途资金 -POS 预收账款 - 支票

• 处理客户 / 网点咨询 • 处理客户 / 网点投诉 • 客户下单 呼叫中心 • 对中心和网点的客服进行 监控、管理、考核；客服 人员的规划 客服 • 处理网点投诉 • 负责赔付奖惩 • 负责保险业务 仲裁 • 处理大客户问题 • 负责培训 • 处理客户 / 网点 投诉 • 负责培训 • 客户下单 • 客户咨询 • 处理客户投诉 • 记录问题件 • 进行投诉 • 处理跨省网点 处理跨省网点 投诉 • 处理问题件 （删除签收） • 负责赔付奖惩 • 负责保险业务 • 处理网点投诉 • 负责赔付奖惩 • 负责保险业务 • 网点业务监控 组织流程剖析 客户 呼叫中心 创建工单 是否 解决 结束 省中心客服 网点客服 创建问题件 结束 网点回复 总部仲裁 创建投诉 是否 跨省 区 省中心仲裁 总部仲裁 删除签收 大客户 客户经理 总部客服 省内 网点客服反应每日工作无重点，需要跟进全量运单 72% 工单转派 • 日均工单数超过 6000 条，各中心客服需处理的日均工 单数超过 100 单 60% 问题件录入与处理 • 12 月 1 日数据：问题件记录总数 1,000,000 条，录 入数接近 100 条 / 人 • 调研反应：接近 60% 时间用于录入与处理问题件数 据 02 客服体系规划 流程全网连接 客 户 呼叫中心 微信 官网

.........................................................................................49 5.3 数据处理模块................................................................................................. .......................................................................................57 6. 数据采集与处理................................................................................................... .....................................................................................62 6.3 数据清洗与预处理...................................................................................................

.......................................................................................17 2.2.1 数据处理能力................................................................................................. ......................................................................................30 4.2 数据集成与处理................................................................................................... ...................................................................................36 4.2.2 数据清洗与预处理...................................................................................................

..........................................................................................57 5. 理赔处理与优化................................................................................................ 大模型能够通过海量数据的分析与 建模，提升精算的准确性和效率，从而制定更加科学合理的保险产 品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 技术在保险行业的应用有望在未来 这一目标，保险公司需要在技术架构、数据治理、人才培养等方面 进行全面升级。  技术架构：构建适用于 AI 大模型的高性能计算平台，确保模 型训练与推理的高效运行。  数据治理：建立完善的数据采集、存储与处理机制，确保数据 的完整性、安全性和合规性。  人才培养：加强 AI 技术人才的引进与培养，打造一支具备 AI 技术应用能力的专业团队。 通过本方案的实施，保险公司将能够充分发挥 AI 大模型的技