项目编号： AIGC 生成式大模型医疗场景应用可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍....................... ..................................60 5. 可行性研究.................................................................................................62 5.1 技术可行性............................................ 1.2 模型训练与优化.........................................................................68 5.2 法律与伦理可行性..............................................................................70 5.2.1 数据隐私保护......

时 刻 被美国及其盟友列入各种限制 更低的研发成本 * $5.6M vs. OpenAI’s $100M+ 投资浪费 业务系统 A 对外出入口 A 应用逻辑 A 算法 算力 适应性差 业务系统 B 对外出入口 B 应用逻辑 B 算法 算力 项目周期长 业务系统 C 对外出入口 C 应用逻辑 C 算法 算力 统一出入口 应用模板（ A/B/C… ) 算法池（ Angel 推理加速 指标监控 鉴权 / 限流 流量分配 实时掌握服务性能、调用量、资源消耗等关键指标 自动调度符算力资源，弹性灵活应对业务峰谷 HPA 扩缩容 定时扩缩容 组合扩缩容 提供多种扩缩容策略，满足不同场景的灵活资源需 求 纳管资源组 按量计费算力池 大模型专属 GPU 算力 包月独享 核心收益 长上下文 (64~128K) 超大模型启动加速 内置蒸馏方案，开箱即用 内置全系模型，一键精调 多 验证成本高 算力投入大，优化成本长期存 在 配置自主可控，快速验证并发用量 统一资源纳管，灵活切换 启动阶段 痛点 一键多副本，快速线性扩缩容 持续升级推理加速，降本增效 故障多，无法长时间稳定运行 规模扩大，人 / 物料管理难度高 开源资源分散，准备周期长 解决技术问题，体验效果滞后 工具链易上手，快速验证效果 统一资源纳管，灵活腾挪算力

持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需求的大幅增长做好准备。 在AI高速发展和在线业务快速膨胀的时代，企业用户对云基础设施的性能、成本、稳定性、安全 性等方面提出了全新的要求。为适应企业创新、降本增效以及业务出海等需要，云服务商不断通 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所做的数字化进程与业务成果调研中，应用的可用性、综合安全性、应用的性能等都成为企业 核心关注的目标。 趋势：云服务能力持续跃升 加速企业数智化转型与创新 01 IDC预计，云数据中心数据增长在2025年为58.1ZB，����年将翻4倍，达到228

后端性能优化......................................................................................80 8.4 安全性设计..........................................................................................82 9. 智能体算法开发 项目的核心目标是通过模块化设计和可配置策略，为企业提供 定制化的智能体开发服务。智能体将具备自主学习能力，能够根据 业务需求动态调整其行为模式，并支持多任务并行处理。此外，方 案特别注重系统的可扩展性和兼容性，确保智能体能够无缝集成到 现有的企业信息化系统中，降低实施成本。 在技术架构方面，DeepSeek 智能体开发通用方案采用分层设 计，主要包括数据感知层、智能决策层和结果输出层。数据感知层 或自动化操作的形式反馈给用户或系统。 为了确保方案的实际应用效果，项目团队将采用迭代开发模 式，结合敏捷管理方法，分阶段实现功能模块的交付与优化。每个 阶段都会进行严格的测试与验证，确保智能体在不同场景下的稳定 性和可靠性。此外，方案还将提供详细的技术文档和培训支持，帮 助企业快速掌握智能体的部署与运维技能。 在成本与收益方面，方案的经济效益主要体现在以下几个方 面： - 通过自动化处理与智能决策，大幅减少人力成本与操作失

......................................................................................104 6.2.2 合规性检查与审计日志............................................................................................. ....................................................................................129 7.2.1 流程合规性分析.................................................................................................. ...............................................................................191 10.2 与其他技术的融合可能性....................................................................................................

......................................................................................62 8. 集成与互操作性.................................................................................................... ...................................................................................109 14. 法律法规与合规性.................................................................................................... .......................................................................................113 14.2 合规性检查..................................................................................................

低下，难以满足业务需求。 DeepSeek-VL2 等多模态 模 型具备高精度的文档解析能力，能够提取文档中的 关 键信息， 高效完成合同质检、条款比对等工作，大 幅 提升工作效率与准确性。 n 江苏银行已成功本地化部署微调 DeepSeek-VL2 多模态 模型、轻量 DeepSeek-R1 推理模型， 分别运用于智能 合同质检和自动化估值对账场景中。 资料来源：上海证券报，搜狐，中泰证券研究所 图表：江苏银行 AI 布 局 n AI Coding 能够替代低效工作 ，充分释放开发者的价值。未来可能会由 AI 承担部分基础工作， 而开发者则转向更高层次的 架构设计和业务规划，专注于更复杂、更创造性的任务， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看， 澳新银行对 1000 名软件开发人员进行了为期六周的 AI 编程助手试 用实验。实验发现，当软件开发人员使用 30 25 20 15 10 5 0 n 风控管理是银行业务经营的的核心任务之一， DeepSeek 拥有卓越的推理能力，能够助力银行显著提升风险识 别 的效率与准确性，快速剖析风险因素并生成详尽的分析报告，全面增强银行的风险管控能力。 n 重庆农村商业银行借助腾讯云大模型知识引擎的能力，率先在企业微信上线基于 DeepSeek 模型的智能助手应

客户服务 办公辅助 专业知识问答 保险常识 法律知识 医疗知识 应用能力 业务场景 基础能力 多模态 文生图片 图像识别 交互性 多轮对话 上文关联 应用性 语言生成 语言理解 安全性 违规识别 有害识别 准确性 准确率 稳定性 语音识别 用语规范 逻辑推理 隐私处理 召回率 语音生成 接口服务 摘要总结 诱导防护 覆盖率 · · · · · · 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 4 5 保险常识问答能力指数 应用能力评测：保险专业知识问答 知识问答主要评测大模型的交互性、准确性等基础能力。国内外头部大模型在基础知识问答能力上的表现整体较好，国内头 部大模型基于中文语境优势，能力指数已实现超越 法律知识问答能力指数 医疗知识问答能力指数 文心一言 清华智谱 GPT- 性质和目的 : 社会保险具有社会保障性质 , 旨在维护社会稳定、保障劳动者基本生活和促进经济发展 , 属于非营利性、公益性事业。商业保险则以盈利为目 的 , 属于市场化经营行为。 3. 保费负担者 : 社会保险的保费由用人单位和劳动者共同承担 ( 灵活就业社保由个人承担保费 ), 具有强制性。商业保险的保费则由投保人个人承担 , 自愿购 买。 4.保障程度和灵活性 : 社会保险的保障程度相对较低

深度学习网络的性能优化 - 训练数据的质量控制 - 计算资 源的最佳分配 - 训练效果的持续跟踪与改进 项目将在现有技术基础上，整合多方资源，采用模块化设计思 路，确保系统具有良好的扩展性和适应性。通过本项目的实施，将 建立起一套科学、规范、高效的人工智能数据训练考评体系，为 AI 技术的进一步发展提供有力支撑。 1.1 项目背景 随着人工智能技术的迅猛发展，其在各行各业的应用日益广 据训练的效果评估往往缺乏系统性和标准化的考评机制，这导致了 模型训练过程中的效率低下和成果的不确定性。 为了应对这一挑战，本项目旨在构建一个全面的人工智能数据 训练考评系统，该系统将集成数据预处理、模型训练、效果评估等 关键环节，确保每一步操作的透明性和可追踪性。通过引入先进的 算法和评价体系，本项目不仅能够提升数据训练的效率，还能确保 训练结果的一致性和可靠性。 项目实施的必要性主要体现在以下几个方面： 数据质量控制的标准化：通过标准化的数据清洗和预处理流 程，减少噪声和异常值对模型训练的影响。  模型训练的优化：采用自动化工具和算法，优化模型训练参数 和过程，提高训练速度和准确性。  效果评估的系统化：建立多维度、多层次的评估体系，全面衡 量模型的性能和适用性。 此外，本项目的实施还将促进人工智能技术在更广泛领域的应 用和推广，通过提供可靠的训练和评估工具，支持企业和社会各界 在人工智能领域的创新和实践。项目的成功实施将直接推动相关技

拍照、视频记录 活动记录 记录活动过程 / 上传活动材料 / 心得分享 平台功能  微课随学：微课形式体现，通过碎片化时间学 习，让学习党课无时无刻。  学而致用：每个课时学习完成都有匹配课时内 容的考试，时刻了解党员学习成果。  寓益于学：信息展示、交流互动，帮助党员收 获更高价值，多维度的排行榜机制，促进创新 争优。 平台功能 党校及教育学习  权威、专业、丰富、生动的教育资源