机器人通过多轮对话满足用户需 求 . 以需求完成率为评估指标 . 用户没有明确目的 . 机器人也没有标准答案 . 以相关性、趣味性为评估指标 任务型对话 闲聊 问答型对话 帮我订张机票 我好无聊啊 什么是人工智能？ s 种不同的对话类 型 知识库 基于知识库的智能问答 知识库由若干个知识点组成， 每个知识点都包含若干个 语 义相同的问题，这些问 题可 以被同样的答案来回 实际系统中会根据具体情况选择不同的方案 问答型对话技术小结 任务型对话 . 用户希望完成特定的任务 . 机器人通过多轮对话满足用户需求 . 以需求完成率为评估指标 帮我订张机票 . 用户希望得到特定问题的答案 . 机器人回复来自特定领域的知识 库 . 以准确率为评估指标 . 用户没有明确目的 . 机器人也没有标准答案 . 以相关性、趣味性为评估指 机器人回复来自特定领域的知识 库 . 以准确率为评估指标 . 用户希望完成特定的任务 . 机器人通过多轮对话满足用户需 求 . 以需求完成率为评估指标 任务型对话 问答型对话 帮我订张机票 什么是人工智能？ s 种不同的对话类 型 检索式的闲聊对话系统 [Zhou 2016] 生成式的闲聊对话系统 [Huang 2016] • 通常以来自互联网的大量句对作为训练数据

语义内容 复杂的 知识处理 个性化的表 达方式 歧义 上下文 复杂背景 个性化 错误 同义 明天飞北京，订两晚酒店，老习惯 明天面试，两点和三点各一场。 一在公 司，二在星巴克 [ 前文：订一张上海飞北京的机票 ] 有国航的吗 28 号下午三点赶火车，不，是 29 号 [ 外卖 ] 肯德基到公司 [ 语音识别 ]11 月 17 日早上八点见新低

.......................................................................................117 15. 法律与合规................................................................................................... .........................................................................................120 15.2 合规性检查................................................................................................ 并 抽取非结构化数据中的关键信息，如新闻情绪分析、财报数据的语 义解析等，从而为模型提供高质量的输入数据。例如，DeepSeek 能够自动从新闻头条中提取市场情绪指标，并将其与价格数据相结 合，生成更具预测性的特征。 其次，DeepSeek 在量化因子挖掘中的应用也尤为重要。通过 对历史数据的深度挖掘，DeepSeek 能够自动生成多维度、多层次 的量化因子，包括技术指标、基本面因子以及市场情绪因子等。这

........................................................................................104 6.2.2 合规性检查与审计日志........................................................................................... .......126 7.2 内部审计与合规检查............................................................................................................................................129 7.2.1 流程合规性分析................. ................................................................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

实现自主智能供应链 18 通向自主智�供应链 构建坚实安全的数据基础 实现自主智�供应链价值的三项关键举措： 设想这样一个供应链场景：所有决策者均 可通过统一的仪表盘，实时掌握从供应商的订 单、履约和服务情况，到所有仓库的库存水平及 各工厂的计划停机时间，再到需求预测等各类 集成数据与洞察。在建立如此坚实可靠的基础 后，供应链便能从被动响应式决策转向具备自 我优化能力的主动运营模式。AI驱动的系统能

...........................................................................................93 6.3 合规性检查（GDPR 等）........................................................................................ 的深度集成，能够自 动完成从客户咨询识别→需求分类→服务匹配→结果反馈的全闭环 处理。特别在售后场景中，模型驱动的智能工单系统使平均处理时 长从 4.3 小时缩短至 26 分钟。 模型的安全合规特性为 CRM 应用提供关键保障。通过差分隐 私训练和联邦学习技术，确保客户敏感信息在 AI 处理过程中全程 加密。经第三方测评，其数据泄露风险指数仅为传统系统的 1/8， 同时满足 GDPR 迭代训练使模型在垂直领域的准确率达到行业领先水平。成本效益 分析显示，项目投资回收期约为 14 个月，第三年起可产生年均 300 万以上的净收益。风险控制方面，已规划数据隔离方案确保敏 感信息不进入训练集，模型输出均经过合规性校验层处理。 该实施方案特别强调与传统 CRM 工作流的无缝融合，所有 AI 功能均以插件形式存在，支持企业根据实际需求分阶段启用。通过 建立效果监测看板，管理层可实时追踪 ROI 转化情况，确保技术投

发展的迫切需求。 在此背景下，人工智能技术的引入为工程造价行业带来了新的 解决方案。通过深度学习和大数据分析，AI 可以自动化处理大量复 杂的造价信息，提高计算的准确性和效率。同时，AI 技术还可以整 合来自不同来源的数据，打破信息孤岛，实现数据的实时更新和共 享。这将极大提升造价管理的透明度和决策的科学性，为工程造价 行业的技术革新和业务模式转型提供强大动力。 综上所述，工程造价行业正处于技术变革和业务模式创新的关 合理的投标方案。同时，模型还能够对招标文件进行智能解析，提 取关键条款和技术要求，辅助投标方精准响应招标需求。 在评标阶段，DeepSeek-R1 通过自然语言处理和机器学习技 术，能够对投标文件进行自动化评审，识别其中的合规性、技术性 和经济性要素，生成评标报告，大幅提高评标效率和准确性。此外， 模型还可以预测竞争对手的报价策略，为投标方提供更具竞争力的 报价建议。 为了更好地支持招投标管理，DeepSeek-R1 误、成本超支或 质量问题），并量化其发生的概率和影响程度。例如，模型可通过 分析天气数据、供应链信息和劳动力市场动态，预测某项目可能面 临的工期风险，并提前制定应对措施。此外，模型还能自动监控合 同条款的执行情况，识别违约风险并提供法律建议。  合同签订：自动生成合同草案，识别风险点，优化条款。  合同执行：实时监控履约情况，预警偏差，生成履约报告。  合同变更：智能分析变更申请，计算影响，生成变更单。

环境信息。 首先，将使用无人机进行航空遥感采集。无人机凭借其机动性 和高解析度的摄像能力，能够在较短的时间内覆盖广泛区域。通过 在不同高度、不同角度拍摄，获得高分辨率的影像数据。同时，结 合机载激光雷达（LiDAR）技术，可以获取高精度的三维点云数 据，准确描绘地形及铁路设施的空间分布。 其次，地面数据采集也至关重要。我们将配备移动激光测量系 统（MLS）在铁路沿线进行拍摄，特别是对复杂结构（如桥梁、隧 会创建一个新的字段来标识每个数据点是否为异常。例如，我们可 “ 以使用一个布尔值字段，如 is_outlier”，来表示数据点是否异常。 数据修复是处理异常数据的关键步骤之一。为异常数据填补合 理的值可以采用多种策略，比如用邻近数据的均值、中位数或使用 插值方法。此外，可以利用先进的算法进行数据插补，如基于 k 近 邻算法，利用相似数据点为异常值预测合适的替代值。 当某些异常数据无法修复且可能对分析结果产生更大影响时， 数据集可以通过可视化手段呈现，图表展示及 数据层叠的方式非常有效，以帮助相关人员快速理解数据的空间分 布特征。为该阶段的实施，建议采用以下样式进行成果展示： 通过以上步骤的规范化操作，将有效提高 GIS 数据的获取与整 合效率，为后续的实景三维 AI 大模型应用提供坚实的数据基础。 3.3.2 GIS 在模型中的应用 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的构建中，地理信息系统 （GIS）的应用至关重要，它为模型的数据集成、分析及可视化提

......................................137 15.2 合规检查.........................................................................................139 15.3 合规报告............................................. ............................................142 15.4 合规培训.........................................................................................144 16. 成本估算和预算..................................... 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 合银行现有的安全策略，设计多层次的数据加密与访问控制机制， 确保客户数据与交易信息的安全性。 为了实现上述目标，项目实施将分为三个阶段进行： - 第一阶 段：需求分析与模型优化，确定银行系统的具体需求，并对

91 4.3.3 系统部署与监控.........................................................................92 4.4 安全与合规..........................................................................................94 4.4.1 96 4.4.2 系统安全性设计.........................................................................97 4.4.3 合规性审查与认证......................................................................99 5. 案例研究............ 益多样化，金融机构面临着前所未有的挑战。首先，市场竞争的加 剧迫使银行不断提升服务质量以吸引和保留客户。传统的业务模式 已无法满足现代消费者的期望，尤其是在数字化和个性化服务方 面。其次，监管环境的复杂性要求银行在合规性和风险管理上投入 更多的资源，以确保业务操作的合法性和透明性。此外，技术创新 的快速迭代对银行的技术基础设施提出了更高要求，如何有效整合 新兴技术如人工智能、区块链和大数据分析，成为银行提升运营效