“DeepSeek注入声誉风险管理新动能”主题沙龙圆满落幕
2025年3月12日下午，清博智能系列沙龙第三十一期活动在上海圆满举行。本次活动以“DeepSeek注入声誉风险管理新动能”为主题，清博智能数据创新事业部总经理戴绪围绕DeepSeek等大模型的应用、从理论知识到应用场景、多模态智能体Zeelin究竟有多智能三个方面带来细致讲解与分享。清博智能研究院副院长魏莹娜带来主题为AI助力互联网声誉风险管理进入“新范式”的主题演讲，围绕声誉管理的各个环节以及AI驱动下的新变化娓娓道来。01 一小时玩转DeepSeek
在本次沙龙中，戴绪作为首位分享者，在一个小时的时间里，带领参会嘉宾深入探索了DeepSeek的独特魅力与强大实力，让大家充分了解了DeepSeek及其他领先大模型的多维度能力。同时，还介绍了最近被广泛讨论的Manus，详细阐述了Manus是什么，它与DeepSeek和其他AI大模型的区别是什么，最后分享了数个企业级的各行业应用案例。
从2022年ChatGPT的问世到如今DeepSeek R1的推出，AI大模型正以惊人的速度蓬勃发展。而DeepSeek作为国产开源的低成本大模型，在众多大模型中脱颖而出。它不仅推理成本极低，每百万token仅需1块钱，更是基于H800 GPU集群部署，通过动态调整节点资源实现效率最大化，单日理论收入可达562,027美元，展现出巨大的商业潜力。（*来源于DeepSeek官方在其知乎号上发布的《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》）
DeepSeek的应用场景广泛且深入，其基础模型（V3）适合快速获取信息，深度思考（R1）擅长复杂推理和深度分析，联网搜索（RAG）也能满足不同用户的实时信息分析需求。
如何让AI为我所用，驾驭AI呢？她的答案是：好的答案从好的问题中来。提示语的结构与使用技巧固然重要，推理大模型发展至今，用户已经能够像聊天一样轻松自然的和AI对话。只需要平衡详细度、明确关键点，AI自己会推理背景信息。也可以指定风格如“说人话”“锐评”等，利用多轮自主调优，让AI不断优化回答，直至达到理想效果。但是，仍需警惕AI幻觉，AI虽然可以加速数据处理，但最终结果需要人工审核。AI输出文本无法直接满足专业需求，需反复检查和调整。
在企业级应用中，大模型+知识库的表现同样令人惊艳。戴绪分享了来自垂直行业的多个案例，例如企业客服能够提供千人千面的7x24小时专属服务，有效提升客户体验；
在文旅推荐方面，它可以为用户量身定制个性化行程，让旅行更加便捷愉快。
戴绪通过生动的案例，以图片、音频、视频的形式展示了DeepSeek和其他多款AI应用结合使用的多样化效果，例如AI音乐、AI微短剧、数字人的生产制作环节与应用场景，还有AI海报、AI制作PPT等。
最后，分享了清博团队推出的多个大模型及智能体，例如服装设计垂直领域的“元裳”，一句话生成分镜及视频的“元镜”，在介绍“元镜”的环节进行互动，现场生成视频，让嘉宾有直观体验。
总之，以DeepSeek为代表的AI产品，作为一颗新星，正以其独特的优势和广泛的应用前景渗透进社会的方方面面。组织变革需要时间，我们需要把握机遇，让我们一起拥抱技术变革，探索更多可能！
02 AI助力互联网声誉风险管理进入“新范式”
在当今数字化与智能化时代，人工智能（AI）已成为互联网声誉风险管理的关键力量。随着技术的飞速发展，诸多现实难题被逐步攻克。清博多年来致力于推动舆情监测与管理的智能化与高效化。主要体现在两大方面：全媒体数据的底层中枢构建以及声誉风险全息诊断体系的建立。
全媒体数据中枢将碎片化数据转化为可量化数据，实现了对新闻、社交平台、短视频等千亿级数据源的毫秒级采集能力，日均处理非重复信息超过5亿条，提供坚实的数据支持。
声誉风险全息诊断体系，目前已经实现全域覆盖监测、智能归因与靶向修复，通过使用AI工具矩阵不仅提升舆情服务效能，而且推动行业管理体系进阶升级。
AI在声誉风险管理中的应用日益精细化和智能化。例如，通过事件的溯源追踪、传播量的裂变评估、关联账号跟踪与传播热度风险预测等技术，AI能够融合多模态数据并进行动态建模，从而实现对舆情的精准感知和智能干预。
在声誉风险管理领域，AI发挥着多主体协同治理、生态优化、资源共享和技术整合等关键作用，促使治理模式从“单点应对”向“系统防控”转变。同时，魏莹娜重点分享了AI在数据主权保护中的技术机制，以应对数据流动和隐私安全问题，并和参会嘉宾讨论了AI技术深度应用下声誉风险管理场景中的责任归属问题，倡导构建技术与法律协同的治理框架。
在舆情分析领域，报告的撰写与分析正经历着从基础到协同的演进过程。最初，舆情报告处于 “原生基质态”，侧重于对舆情数据的初步收集与简单呈现，为后续分析奠定基础。随着分析方法的逐渐成熟，进入 “稳态共生系” 阶段，此时不仅对数据进行多维度分析，还能综合各方观点，实现信息的相互印证与补充。进一步发展则达到 “创生协同式”，打破部门壁垒，实现跨领域、跨平台的智能协同分析，使报告更具前瞻性与深度，为决策提供有力支持。
在此过程中，“全维策略联动” 成为关键，通过整合多源数据、运用智能算法，构建一体化分析体系，让舆情分析从传统模式迈向智能化、协同化的新阶段，充分展现了人工智能在舆情分析领域的深度应用与独特价值。
舆情分析师的角色也正在悄然发生转变，AI模型的驾驭与掌握成为必备技能，从数据清洗到算法优化，分析师逐渐成为连接业务与技术的桥梁，引领舆情预测与决策支持系统的迭代升级。同时，清博研究院的培训体系也在AI化，培训工具的升级、内容的结构化重构、以及实战模拟与演练模式创新，都将改善培训效果和提升员工能力。
最后，魏莹娜分享舆情分析师与数字人在未来的共生发展，新生代舆情服务管理体系中，人机协同尤为重要，构建智能化信息发布体系，优化舆情处置全流程，展示AI在舆情管理中的创新应用，实现舆情管理的智能化和高效化是现阶段的目标与主要任务。
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