自主化指数：50%~75% 自主化指数：> 75% 作业流程主要依赖人力。 作业流程主要通过人工执行 （使用需要人工干预的大型 传统IT系统，或手动操作的 机器）。 • • 作业流程日趋自动化，将人力 从繁琐任务中解放出来。 但是，各项决策和指令均由 人工做出。 • • 作业流程通过智能决策辅 助系统得到增强，该系统能 提供操作建议与洞察以优化 决策。 作业流程可部分实现自动化。 • • 自主化运营流程/自我优化。

视化逾期风险分布 - 智能抽样替代随机抽样，使高风险样本覆盖率 提升 40% - 自动生成符合审计准则的询证函和工作底稿 通过流程图的业务逻辑建模可以清晰展现智能体的工作机理： 这种技术路径不仅解决了审计作业中的效率瓶颈，更重要的是 通过数据驱动的分析方式，将审计重点从事后检查转向事中监控。 某国际会计师事务所的实践表明，接入人工智能系统的审计项目， 其关键风险点识别时间平均提前了 15 个工作日，使客户能够及时 凭证抽查的智能分层抽样，某试点项目证明可使抽样量减少 45%同 时保持 95%的置信水平；在报告阶段支持自动生成管理层建议书初 稿，包含可操作建议点数量平均提升 3 倍。该技术特别适用于年审 期间的高强度作业，实测显示审计团队在连续工作时长超过 8 小时 后，AI 辅助下的工作错误率仍能控制在 2%以下，显著低于人工操 作的 7%基准值。 流程优化效果可通过以下 mermaid 图呈现： 技术部 基线水平 一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 85%+ 95%+ 全量扫描占比 18% 60% 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 转变为 AI ” 驱动全量分析 ，最终使高风 险事项识别准确率提升至 92%以上，同时将项目平均交付周期压缩 40%。技术落地路径将优先聚焦应收账款核对、关联交易穿透、费

管理模式。 2.1 实景三维建模技术 实景三维建模技术是铁路沿线实景三维 AI 大模型应用方案的 核心组成部分，主要用于收集、处理和生成铁路沿线的三维空间数 据，以支持网络可视化、环境监测及作业管理等多种功能。该技术 方案依托于高精度的传感器与先进的数据处理技术，能够实现快 速、准确的建模。 首先，该技术涉及到数据的采集，主要采用激光雷达 （LiDAR）、高清摄像机与无人机等设备进行数据收集。激光雷达 新技术的学习曲线陡峭，团队对新工具的掌握速度较 慢。 2. 管理风险 o 项目管理不当导致资源配置不均或进度延误。 o 变更管理不善，项目范围不明确，造成项目目标偏移。 o 团队沟通不畅，信息传递失真，影响协同作业。 3. 市场风险 o 需求变化，导致项目投资回报率低于预期。 o 竞争对手推出更先进的技术产品，占领市场份额。 o 政策法规发生变化，对项目进行限制或影响。 4. 环境风险 o 自然灾害对数据采集和设备安装造成影响。 队能够主 动进行线网检修与管理，避免意外事故的发生。 接下来，在运营维护流程中，三维 AI 模型不仅能够提升检修 作业的效率，还能够通过虚拟仿真技术进行培训与演练。维护人员 可以在三维虚拟环境中熟悉设备与线路情况，掌握应急处理技能。 这种预先的培训可以显著提高现场作业的反应速度。 从长远来看，本方案的实施将为铁路运输的可持续发展奠定良 好基础。随着技术的不断进步，我们可以预见未来在这一领域将会

的应用。AI 系统能够整合各类 设备的维保信息，进行预测性维护。借助机器学习技术，模型可以 分析传感器数据，提前识别设备潜在故障，降低非计划停运的风 险。通过这种方式，维护团队能够更有效地安排维护作业，减少对 运营的影响，从而实现设备使用效率的最大化。 为了具体实现这些功能，建议构建以下几个核心模块： 1. 数据采集模块：对轨道交通系统中的各类设备、乘客流动、环 境因素等数据进行实时采集，提供数据基础。

大模型应用案例 ��� 5.1.11 中科万国 5.1.11.1 大模型技术布局 中科万国主要在涉医保险领域，提供深度技术赋能。通过利用大模型的能力，结合长 期积累的行业知识、业务数据、规则和作业流程，基于传统的行业痛点、业务处理流程以 及服务品质，在理赔端进行多个应用的探索、挖掘以及传统流程再造和自动化处理，可以 帮助保险公司实现更快速、更准确的理赔处理，包括根据客户提供的理赔申请材料和保