健康监测.....................................................................................33 3.2 医务人员需求......................................................................................35 3.2.1 工作效率提升 行更为精准的诊断和治疗。因此，在医疗场景中应用生成式大模 型，具有极高的现实意义与可行性。 当前，面对全球医疗资源紧张、临床决策复杂化等挑战，传统 医疗模式已无法满足日益增长的患者需求。医务人员需要在短时间 内处理海量的信息并做出决策，这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 模型，实现无 缝对接。  合规与安全：制定数据保护政策，确保遵循 HIPAA 等相关法 规，保护患者隐私。 这些策略的实施不仅能够推动 AI 生成式大模型在医疗领域的 应用发展，还将为医务人员提供强大的技术支持，从而更好地服务 于患者。通过充分利用这一新兴技术，我们可以期待医疗领域的进 步，实现更高效、智能的医疗服务。 2.1 定义与特点 AI 生成式大模型是近年来人工智能领域的一项重要进展，其核

战，并 提供切实可行的解决方案。 5. 最后，预期该系统能提高公共安全事件的响应速度和处理效 率，最终实现更高层次的社会安全保障。 通过以上目的的实现，本文章希望为公共安全领域的相关研究 人员和从业者提供实用的参考，助力基层公共安全管理的智能化转 型。 2. 系统需求分析 “ 在 公共安全引入 AI ” 大模型视频智能挖掘应用方案 的系统需求 分析中，我们首先需要明确系统的目标和功能需求，该系统旨在通 和清理策略，以实现高效的存储利用。 o 预警与通知机制：一旦检测到异常事件，系统应能迅速 生成预警信息并通过多种渠道（如短信、APP 通知、电 子邮件等）将其传递给相关人员或部门。 o 数据可视化界面：系统应提供友好的用户界面，支持事 件回放、数据可视化及统计分析，帮助管理人员快速掌 握公共安全状况，做出决策。 o 用户权限管理：应具备完善的用户管理功能，允许多级 用户角色，控制不同用户的访问权限，确保安全数据不  行为识别：能够分析目标的行为模式，识别出可疑行为或异常 事件，例如打斗、盗窃或聚众斗殴等。  事件抽取：从视频中提取出事件信息，生成事件摘要，包括时 间、地点、涉及人员等关键信息。  情感分析：通过对人员表情和行为的分析，判断事件中涉及人 员的情绪状态，辅助事件分析。 数据应用与展示功能同样至关重要。系统应提供友好的用户界 面，支持多种展示方式，便于用户对视频数据和分析结果进行查看

率低，而新兴的人工智能与三维建模技术为我们提供了新的解决方 案。 其次，现有的铁路监测系统多为单点或局部监控，缺乏全局观 与综合效益的分析。通过引入实景三维大模型技术，可以实现对铁 路沿线的全面可视化、动态分析，使得管理人员能够及时掌握沿线 情况，从而提高回应各类突发事件的能力。 最后，随着国家对智能交通系统及数字基础设施建设的重视， 人工智能和大数据的发展为铁路沿线数字化管理提供了技术支撑。 构建实景三维 AI 根据国家统计局数据显示，2022 年，中国铁路货运量达到 38.3 亿吨，占全国货物运输总量的约 30%，显示出铁路在货物运 输中的核心地位。此外，铁路客运量同年达到了 34 亿人次，进一 步印证了其在人员流动中的重要性。相比于公路和航空运输，铁路 运输在能耗和成本上往往表现更为优越，为全面提升国家的运输效 率做出了重要贡献。 铁路运输的重要性还体现在其安全、环保的特性上。铁路作为 固定轨道交 倡议的实施，使中国与世界其他地 区的经济联系更加紧密。 总结而言，铁路运输的重要性体现在多个方面，包括：  便捷的空间连接促进区域经济发达与平衡  大宗货物的高效运输能力支撑工业发展  人员流动的高效性推动社会联系与城市化进程  低碳环保的运输模式支持可持续发展战略 在这种背景下，开发铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用方案 显得尤为重要。该方案不仅将提高铁路运输的安全性与效率，还将

时客户满意度提升 15%以上。 第三，增强风险管理能力，通过 Deepseek 大模型对交易数据 进行实时监控，识别潜在风险并生成预警报告。模型将能够分析复 杂的金融交易模式，识别异常行为，并及时提醒相关人员采取措 施。预期在风险事件的平均识别时间上，能够缩短至 1 分钟以内。 第四，确保系统的高可用性与安全性。在部署过程中，将采用 分布式架构和容错机制，保证模型在高峰期的稳定运行。同时，结 合 其是在模型合规性、数据隐私保护和模型透明度方面，银行需要与 其保持密切沟通。 在项目团队的组织架构中，设定了明确的责任分工和协作机 制。项目总负责人由银行高层管理人员担任，负责整体战略决策和 资源调配。技术团队由银行的 IT 专家和 Deepseek 的技术人员组 成，专注于模型部署和技术实现。业务团队则由各部门的业务骨干 组成，确保模型功能与业务需求紧密匹配。风险合规团队则负责监 督项目的合规性，降低潜在风险。 的稳定性和可扩展性。 在安全需求方面，银行系统对数据安全和模型安全的要求极 高。需求分析中需考虑以下关键点：模型处理的数据需进行加密传 输和存储，以防止数据泄露；模型的访问权限需严格控制，确保只 有授权人员能够访问和操作；模型的输出需进行安全验证，防止恶 意攻击或误导性结果的产生。此外，模型的设计需考虑隐私保护问 题，确保用户数据的匿名化和合规使用。 合规性需求是银行系统部署大模型的另一重要方面。金融机构

客户说：“你们卖的保险比别人家的保险贵，我不想买了。” 应用能力评测：保险营销及服务应用案例 你是一名保险客服人员，当客户有如下表现时，你该如何进行应答，直接给出话术内容，要保证礼貌合规并尽量不流失客户 userid:414195,docid:145186,date:2023-11- 应用能力评测：保险营销及服务应用案例 在此情况下，客服人员需要强调保险产品的价值、特点和差异，确保客户能够理解产品定价的原因。以下是建议的话术内容： 这种回应方式旨在引导客户重新考虑其决策，同时强调产品的价值，以保留潜在的客户。 你是一名保险客服人员，当客户有如下表现时，你该如何进行应答，直接给出话术内容，要保证礼貌合规并尽量不流失客户 客户说：“你们卖的保险比别人家的保险贵，我不想买了。” GPT-4 应用能力评测：保险营销及服务应用案例 作为一名保险客服人员，我会以礼貌和专业的态度回答客户的问题。 话术内容如下： 非常感谢您对我们的保险 的客服团队，我们将竭诚为您服务。 这样的回答既能够满足客户的期望，又不会误导客户，同时也能够保持我们的专业性和礼貌性。 客户说：“你们卖的保险比别人家的保险贵，我不想买了。” 你是一名保险客服人员，当客户有如下表现时，你该如何进行应答，直接给出话术内容，要保证礼貌合规并尽量不流失客户 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5

TensorFlow、PyTorch 等）的兼容性，以及 硬件资源的动态分配与优化能力。系统应支持分布式训练，以提高 大规模数据训练的效率和模型性能。此外，系统还需提供训练过程 的实时监控与调试功能，便于开发人员及时调整训练参数和策略。 在数据考评方面，系统需要构建一套完整的考评指标体系，以 确保模型训练的有效性和科学性。考评指标应涵盖模型精度、泛化 能力、训练效率等多个维度，并结合实际应用场景进行动态调整。 异地 存储  应急响应计划：制定并演练应急响应计划，明确安全事件处置 流程 为确保系统的长期安全性，还需定期对安全策略进行评估和更 新，使其能够应对不断变化的安全威胁。此外，应对系统操作人员 进行定期的安全培训，提高其安全意识和应对能力，进一步降低人 为因素导致的安全风险。通过这些措施，人工智能数据训练考评系 统能够在保障数据安全的同时，提供稳定可靠的服务。 2.2.3 可扩展性需求 偏差。 此外，考评模块还支持人工介入评估。在某些复杂场景下，自 动化评估可能无法完全反映模型的真实表现，此时需要通过专家评 审或用户反馈进行补充评估。为此，模块设计了便捷的交互界面， 支持评估人员手动标注测试结果、添加评语，并将这些信息与自动 化评估结果整合，生成综合考评报告。 为了提升考评的灵活性和可扩展性，模块采用了插件化设计， 支持用户根据需要添加新的评估指标或调整现有指标的权重。同

.....................................203 1. 引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 2.2 传统审计方法的局限性 传统审计方法在长期实践中形成了以抽样检查、人工复核和规 则导向为核心的作业模式，但随着企业数据量指数级增长和业务复 杂度提升，其局限性日益凸显。在数据采集环节，审计人员通常依 赖静态抽样技术，例如固定比例抽样或随机抽样，这可能导致关键 异常数据被遗漏。某国际会计师事务所 2023 年的内部报告显示， 传统抽样方法对低于 5%发生频率的舞弊行为识别率不足 12%，而 成 DeepSeek 的 先进 AI 能力，解决审计行业在效率、精度和合规性方面的关键痛 点。具体而言，方案需实现以下多维度的突破： 效率提升 通过自动化处理重复性高、规则明确的任务，将审计人员从繁琐的 基础工作中解放。例如，智能体可实现： - 凭证扫描与数据录入自 动化，处理速度提升 5-8 倍 - 交易流水异常检测响应时间缩短至分 钟级 - 报告初稿生成效率提高 70%，减少人工校对工作量

式，可以显著提升设备的可靠性和安全性，延长资产使用寿命。 在客流分析方面，AI 大模型通过对乘客流量的实时监测和分 析，能够提供精准的客流预测。这一信息可以帮助运营方优化站点 和车厢内的资源配置，例如增加高峰期间的工作人员数量、调整广 告投放位置及内容等，从而增强乘客的整体出行体验。 此外，智能客服系统的建设也是 AI 大模型在城市轨道交通领 域的应用之一。通过自然语言处理和机器学习技术，智能客服能够 为乘客 划。维护计划可根据设备的当前状态以及故障可能性的高低，制定 最优的检修和更换方案。该方案的实施不仅能有效降低突发故障的 发生，也能提高维护工作的针对性和效率。 在维护过程中，AI 可以辅助维护人员进行故障分析，结合故障 历史记录和当前设备状态，以快速找出问题根源。例如，对某项设 备的故障进行数据驱动的根本原因分析（RCA），能够帮助维护团 队明确修复方向，避免无效的维修行动，进而节省成本和时间。 析，提取关键特征并与历史数据进行对比，从而预测潜在故 障。可以设置阈值，及时报警并生成故障预警。 5. 可视化与反馈：建立可视化平台，将设备状态监测结果和故障 预警动态展示。运用图表和报警灯等方式，确保维护人员能够 迅速获取信息，指导后续的处理和维护工作。 在设备故障监测系统的实施中，数据安全和隐私保护同样非常 重要。因此，制定相应的网络安全策略，确保数据在传输和存储过 程中的安全性也是构建监测系统时不可忽视的方面。

法需要人工监督。事实上，根据埃森哲的研究，68%的保险公司高管预计， 智能技术将在未来三年内为他们的公司带来就业机会的净增长。 如果保险公司想要应用人工智能技术，就需要相关员工(数据科学家、人工智 能开发人员等)具备构建、使用和维护这些技术的技能。这意味着要引入一些 顶级的技术人才，让他们进入一个发展相对缓慢的传统行业。埃森哲通过对 保险科技的研究发现，三分之一的保险公司认为，“缺乏智能技术的专业人才” 化，并从预先编程发展为智能决策。 就保险行业而言，以上转变带来的最明显效益将体现在客户服务上。智能的 端到端解决方案可以将前端和后台连接起来。例如，它会让客服访问相关的 客户数据，或者为索赔处理人员提供建议。这一解决方案将为客户创造无摩 擦的体验，在任何时间、任何设备上提供同样高质量的客户服务。 保险公司预计，人工智能将在未来 3 年彻底改变它们的业务模式。75%的保 险公司高管认为，未来 为智能自动化的进一步发展提供资金。 案例研究——智能的“第一时间损失通知”(i-FNOL)：想象一下，在早上的通勤 途中，你调收音机的时候与另一辆车相撞，你可以拨打保险公司的索赔热线， 寻求相关人员的帮助，并完成基本的 FNOL 报告。索赔顾问会确认事故的责 任方，并要求你通过手机上的应用程序上传事故的照片。 该系统可以利用计算机视觉和机器学习对图像进行分析，确认事故的发生情

接下来是数据安全与隐私保护。在处理数据时，需严格遵守相 关法律法规，如《个人信息保护法》和《数据安全法》。对于包含 个人敏感信息的数据，需进行匿名化或脱敏处理。同时，需建立数 据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问和操作数据。 数据的存储和管理也是关键环节。对于大规模数据，建议采用 分布式存储系统，如 Hadoop HDFS 或云存储服务，确保数据的高 可用性和可扩展性。同时，需建立数据版本控制和备份机制，防止 标注过程中，应建立统一的标注规范，确保不同标注人员之间 的一致性。标注规范应详细说明各类标签的定义、标注示例以及特 殊情况处理方式。为提高标注效率，可采用半自动化工具辅助标 注。例如，利用预训练模型对数据进行初步标注，再由人工审核和 修正。这一过程不仅可以减少人力成本，还能提升标注质量。 为保障标注质量，需建立多级审核机制。初级标注人员完成标 注后，由经验丰富的审核人员进行检查，确保标注的准确性和一致 溯。此外，标注数据的存储应遵循标准化格式，如 JSON、CSV 或 数据库表结构，便于后续处理和导入模型训练流程。 对于大规模标注任务，可以采用众包模式，但需特别注意以下 几点： - 设计清晰的任务说明和示例，确保众包人员能够准确理解 任务要求； - 设置合理的质量控制措施，如设置测试题或引入多标 注共识机制； - 建立激励机制，根据标注质量和数量给予相应奖 励。 最后，数据标注过程中应注重数据隐私和安全保护。对于涉及