5% 可能的波动范围 正负 0.5% 01 需求分析定义 工作内容 1. 明确具体应用场景； 2. 明确各种功能需求； 3. 确定对应的用户画像； 4. 明确各种性能指标。 工数占比 15% 可能的波动范围 正负 2% 03 编程实现 工作内容 1. 开发各模块代码； 2. 设计各模块的对应接口； 3. 对代码和各接口进行集成测 试。 工数占比 30% 可能的波动范围

求 执行策略分发 执行结果反馈 10:15 11:30 12:45 14:00 15:15 16:30 17:45 19:00 20:15 21:30 22:45 10:15 11:30 12:45 14:00 15:15 16:30 17:45 19:00 20:15 21:30 22:45 调节能力 执行反馈 450 0:15 1:30 2:45 4:00 5:15 6:30 7:45 9:00 0:15 1:30 2:45 4:00 5:15 6:30 7:45 9:00 调节策略 调节策略 调节需求 100 0 21:15 22:45 18:15 16:45 15:15 13:45 19:45 12:15 10:45 0:15 9:15 4:45 4:45 6:15 3:15 7:45 1:45 21:30 20:15 22:45 16:30 14:00 12:45 11:30 19:00 17:45 10:15 15:15 4:00 0:15 0:00 9:00 2:45 6:30 5:15 7:45 1:30 政府 电网公司 省 综 合能源公司 虚拟电厂 响应单元 响 应 资 源 需 求

提下支持业务规模化增长。该系统的实施将显著提升银行在以下关 键领域的竞争力： 1. 数据整合能力：打破传统信贷系统中客户信息、交易数据、外 部征信数据的孤岛状态 2. 实时决策支持：对工商司法、税务缴纳、行业景气度等 15 类 动态指标进行分钟级更新 3. 模型自优化：基于 DeepSeek 的机器学习框架，实现风险评分 卡每季度自动迭代 项目实施后将分阶段达成以下关键指标，首年重点完成系统基 础能力建设： 阶段 风险识别准确率 审批时效 人工干预率 上线 6 个月 85% ≤12 小时 35% 上线 12 个月 90% 8 ≤ 小时 25% 上线 18 个月 92% 4 ≤ 小时 15% 项目设计特别关注监管合规要求，严格遵循《商业银行互联网 贷款管理暂行办法》关于风险模型可解释性、数据来源合法性的规 定。通过部署 DeepSeek 的联邦学习模块，在确保客户隐私数据 不 30% 、审批时效缩短 50% 、人工复核工作量减少 40%的量化指标。 在技术实现层面，系统将完成三大能力建设：首先建立多维度 客户风险评估模型，整合央行征信、税务、工商、司法等 15 类数 据源，通过深度学习算法生成客户 360°风险画像，关键指标包括 资产负债率预测准确率≥92%、现金流异常识别率≥88%。其次开 发 自动化审批决策引擎，支持 200+风控规则的动态加载与实时计

12 韩国 24.80 13 12.59 12 12.22 13 瑞典 23.09 14 11.11 14 11.98 14 印度 21.14 15 11.00 15 10.14 15 比利时 15.02 16 6.41 17 8.61 16 奥地利 13.94 17 7.18 16 6.76 20 以色列 12.89 18 3.2 10 0.3 20 3.3 6 9.9 4 0.9 8 1.1 12 1.6 10 日本 32.9 9 1.2 20 1.9 13 4.5 7 7.1 9 2.5 15 1.5 7 5.9 3 6.9 11 0.3 19 0.7 17 0.4 35 西班牙 32.2 10 1.7 14 1.7 17 3.2 10 9.6 6 2.6 13 12 0.7 15 3.0 6 瑞士 26.5 12 1.8 13 3.0 8 4.1 8 2.8 16 1.9 19 0.9 14 1.4 12 5.4 12 2.4 3 2.0 7 0.9 26 韩国 24.8 13 2.0 11 0.8 22 1.8 18 3.9 13 3.9 6 2.7 6 3.0 7 2.8 19 0.4 15 2.2 6

com.cn 股价走势 市场数据 收盘价(元) 11.38 一年最低/最高价 7.51/12.50 市净率(倍) 1.57 流通A股市值(百万元) 15,677.02 总市值(百万元) 17,982.54 基础数据 每股净资产(元,LF) 7.24 资产负债率(%,LF) 33.46 总股本(百万股) 1,580 .................................................................................................. 15 请务必阅读正文之后的免责声明部分 公司深度研究 东吴证券研究所 3 / 17 图表目录 图 1： 千方科技发展历程............ 千方鲲巢·智能路口解决方案介绍....................................................................................... 11 图 15： 公司 AI 重载普货监管助手指令集 ...............................................................................

...................................................................................................15 2.1 量化交易的定义与特点................................................................................... 其次，模型层面的可信性需通过多维度验证：  动态适应性：采用在线学习机制，实时监测市场状态切换（如 牛市/熊市/震荡市），调整模型参数阈值  风险暴露分析：通过压力测试模拟黑天鹅事件，确保最大回撤 不超过预设阈值（如 15%）  逻辑可解释性：使用 SHAP 值分析特征重要性，避免深度学习 ” ” 模型成为 黑箱 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  流动性探测：盘口深度预测模型  异常熔断机制：基于波动率突变的动态止损 实际部署时需要解决三个核心问题：首先，过拟合控制需通过 Walk-Forward 分析，保持样本外测试年化衰减率<15%；其次， 实盘延迟要求从信号生成到订单提交全程<50ms；最后，需建立动 态仓位管理系统，根据凯利公式调整风险敞口，单策略最大回撤控 制在 8%以内。通过模块化设计，AI 量化系统可实现周级迭代更

...................................................................................................15 2. 方案概述.......................................................................................... ..............................................................................................195 15. 迭代升级规划........................................................................................... 级博物馆的调研 显示，63%的参观者反映无法获取最新临展内容的深度解读。 当前市场存在三个核心痛点： 1. 多语言服务缺口：中小型景 区平均仅支持 2-3 种语言讲解，而跨境游客占比已达 15%-20% 2. 内容更新效率低：传统录音更新需 48 小时以上流程，无法应对临 时展项调整 3. 个性化服务缺失：92%的标准化录音讲解无法响应 游客的实时问答需求 智慧景区建设标准（GB/T

���������������������� �� 1�1980-2003�������������������� ������������������������������� �������� 1997 ����� I-15 ������������� ������������������������������� �� Dickmanns ����������� 100 ����������� NavLab ������ ������������������������ �������������������GDPR�[13]����� ������������������������������� �������[14]����������[15]���������� -14- � ������������������������������� ����������������[16]������������� ������ ������������������������������� [18]��������������������vulnerability�� ���threat�������������������������� -15- � �������������������������������� ������������������������������� �������������������������������

...................................................................................................15 2.1 DeepSeek 大模型与 CRM 系统的兼容性..................................................................... ..............................................................................................161 15. 附录............................................................................................... 65%提升至 92%以 上；其次，建立动态客户画像系统，通过模型自动提取交互记录中 的消费偏好、投诉倾向等 20+维度特征；最后，打造智能工作流引 擎，使销售线索响应时间从平均 4.3 小时缩短至 15 分钟以内。项 目成功实施后，预计可为企业带来客户满意度提升 40%、销售转化 率提高 25%的直接效益。 关键数据对比： | 指标 | 传统 CRM 水平 | 目标水平 |