项目背景与目标 随着数字化转型的加速推进，审计行业正面临数据量激增、合 规要求趋严、人力成本上升等多重挑战。传统审计方法依赖人工抽 样和规则引擎，效率与覆盖率难以平衡。以某国际会计师事务所的 实践为例，其年度审计项目中，仅财务报表科目核对环节就需投入 超过 2000 人天，且人工错误率高达 3%-5%，而 AI 技术的成熟为 流程重构提供了可能。 审计智能化的核心痛点可总结为以下三点： 1. 数据异构性：企业 模型运算层：并行执行随机森林异常检测与 LSTM 时序 预测，输出风险评分矩阵 审计可视化采用动态关联技术，当用户选择某子公司节点时， 系统自动生成关联方交易拓扑图与资金流向桑基图。特别开发的时 间轴对比工具支持跨年度数据叠加分析，可直观显示应收账款周转 率等关键指标的异常波动。 典型应用案例中，某央企审计项目通过智能体可视化模块发 现： - 3 个隐藏的关联方循环交易 - 12 笔超过 500 万元的异常大额 波动区间 风险概率 建议审计频率 存货周转率 5.2 ±0.8 68% 季度专项审计 销售费用占比 12% +1.5%/- 0.7% 82% 月度抽样检查 关联交易金额占比 8% ±2% 45% 年度常规审计 2. 决策树驱动的应对方案生成 当检测到关键指标异常时，系统自动触发决策逻辑树，输出可 操作的审计方案。例如针对收入确认风险升高场景，会按以下 优先级推荐措施：  立即扩大样本量至原计划的

人工监控等，预计年度成本为 20 万至 30 万元人民币。维护成本则 包括系统升级、算法优化以及故障修复，年度费用预计在 10 万至 15 万元人民币之间。 在收益方面，商务 AI 智能体的应用可以显著提升企业的运营 效率和客户满意度，进而带来直接的经济效益。以某电商企业为 例，引入 AI 智能体后，客服响应时间从平均 3 分钟缩短至 30 秒， 客户满意度提升了 15%，年度销售额增加了约 10%的成本节约，第二年及以后年度的成本节约率将稳步提升 至 15%。  间接收益：AI 智能体通过优化业务流程、提升客户满意度以及 增强市场竞争力，为企业带来长期的商业价值。例如，通过 AI 智能体的客户关系管理功能，企业可提升客户保留率，据 预测，客户保留率每提升 1%，企业年收入可增加 2.5%。 为了更直观地展示收益预测，以下为某企业实施 AI 智能体后 的收益预测表： 年度 成本节约率 (%)

• 2022 CSDN 中国开发者影响力项目 • 2022 开源成熟度评估 – 优秀二级 • 2022 开源创新大赛 – 二等奖 • 2023 开源创新榜 优秀开源项目 • 2023 开放原子基金 年度生态开源项目 • 2023 GLCC优秀社区 Nacos 2.0技术架构演进 Nacos 2.0挑战与机遇 功能易用性 安全风险 AI时代 • 构建AI应用部署形态改变 • 原生配置&服务的模型如何支持

型调用次数 和基本的技术支持。收费方式为月度订阅，价格低廉，旨在降 低用户的入门门槛。  专业版：面向中型企业，提供更高的计算能力、模型调用次数 和优先技术支持。用户可以选择月度或年度订阅，根据年度付 款享受折扣。  企业版：针对大型企业和开发团队，提供定制服务，额外的技 术支持和数据分析服务，通常需要单独协商价格，灵活满足企 业的具体需求。 其次，我们将引入按需计费模式，用户可以根据实际使用的模 为了吸引更多用户，我们还将设计免费试用期，允许新的用户 在一定时间内无条件体验平台的服务，成功吸引用户后，将在试用 期结束后转为收费用户。 同时，为了提升客户粘性，我们会设置长期订阅优惠，提供不 同期限的折扣计划，比如半年、年度订阅可享受 5%-20%的折扣， 激励用户在长期内与平台保持合作关系。 另外，针对教育机构和非营利组织，可提供特别优惠方案，鼓 励他们采用我们的模型和技术，助力他们的项目。 最后，需要建立透明的计费系统，确保用户可以清晰明了地看 或 Trello 等工具，以促进团队内部的高效沟通 和项目进度管理。这不仅能够优化项目开发的节奏，还能增强团队 成员之间的互动。 为了保持团队的积极性和高效性，建议设计相应的激励机制， 包括年度绩效考核、项目奖金、股权激励等。同时，定期开展团队 建设活动，以增强团队成员之间的默契与凝聚力。 最终，通过科学合理的人力资源规划及管理，将为人工智能大 模型 SaaS 平台的顺利实施奠定坚实的基础，确保项目目标的达

500 万元人民币。 人员成本涉及项目团队的薪资和培训费用。项目团队包括项目 经理、数据科学家、软件工程师、系统管理员以及安全专家等，预 计总人数为 20 人，按每人年均成本 50 万元计算，年度人员成本为 1000 万元人民币。此外，还需要预留一定比例的预算用于外部咨 询和技术支持服务，预计为 300 万元人民币。  硬件成本：高性能服务器 200 万元，GPU 集群 600 万元，存 万元人民币，用于提升员工 对 Deepseek 大模型的理解和应用能力。运维成本包括系统监控、 故障排除、性能优化以及定期的硬件和软件更新，预计年度运维成 本为 400 万元人民币。此外，还需要考虑电力消耗、冷却系统以及 数据中心租赁或建设的相关费用，预计年度费用为 300 万元人民 币。 为确保预算的合理性和可控性，建议将项目分为多个阶段，每 个阶段的预算分配如下：第一阶段（硬件和软件采购）1500 10 人， 年度人力资源成本为 450 万元。项目预计持续两年，因此人力资源 总成本为 900 万元。 运维成本包括硬件设备的维护、软件的更新和升级、以及数据 中心的电力消耗和冷却费用。硬件设备维护费用预计为硬件总成本 的 10%，即 80 万元/年。软件更新和升级费用为软件总成本的 5%，即 22.5 万元/年。数据中心的电力和冷却费用预计为 200 万 元/年。因此，年度运维成本为 302

心产品线如 WPSOffice、金山文档、WPS365深度融合，为用户提供前沿的数智化办公解决方案。截至2023年12月31日，金山办公主要产品月度活跃设备数 达5.98亿，同比增长4.36%，年度付费个人用户数增至3,549万，同比增长18.43%。AI技术，尤其是大型语言模型的应用，通过减轻开发者的手 动编码负担以及消费者应用，进一步强化了领先企业在市场中的主导地位。在供给侧，LLM驱动

在成本预测方面，DeepSeek 基于时间序列分析、回归模型以 及深度学习算法，能够对未来一定时期内的成本进行精准预测。例 如，平台可以根据季节性波动、市场环境变化以及业务增长趋势， 预测下季度或年度的整体成本水平。这种预测不仅限于整体规模， 还可以细化到各个业务单元或部门，从而为银行的预算编制与资源 分配提供数据支持。 为了进一步优化成本控制，DeepSeek 还提供了智能化的成本 优 组合的多样性，也显著提升了整体的投资回报率。  提高决策速度：利用实时数据分析，决策时间缩短了 40%。  风险管理：通过预测模型，减少了 15%的潜在投资风险。  投资回报：资产再分配策略使年度回报率提升了 5%。 通过这些具体的应用案例，DeepSeek 不仅帮助该银行在复杂 多变的金融市场中保持竞争力，还显著提高了投资管理的科学性和 前瞻性。未来，DeepSeek 计划进一步扩大其分析范围，包括更细

应用，推动保险业务模式的重塑与升级。 经过一年的实践与沉淀，可以看到，2024年是大模型技术在各行各业的应用落地之 年。这一年，我们见证了大模型技术从理论探索走向实际应用，从概念验证进入规模化部 署的关键阶段。因此，本年度《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》的编写，不仅是对过 去一年技术发展的总结与回顾，更是对未来应用前景的展望与规划，旨在为保险行业的智 能化转型提供技术参考和实践建议。 白皮书基于阳光保险的大 难题。相关数据显示，我国保险业在2023年总保费收入超过5.1万亿元，其中科技投入占比 约为1.1%。而在科技投入中，研发人力成本是重要的组成部分，具体金额接近400亿元人 民币，以华农保险为例，公司2023年度研发人力成本投入超过3000万元。因此，考虑到规 模效应和投产比方面的因素，公司经过反复论证和研究后认为，在研发场景下引入大模型 实现工作效率的提升，将是金融保险行业务实落地大模型应用的重要场景选择。此外，开

大模型的运营与维护阶段，确保系统 的高效运作和持续稳定至关重要。首先，定期监测和维护系统设备 是关键。这包括对动力设备、传感器、数据存储和计算单元进行定 期检查和故障排除。建议建立一套详细的设备维护周期，包括日 常、月度和年度检查，确保所有设备始终处于最佳状态。 接下来，数据处理和模型更新是运营的重要组成部分。AI 大模 型需要定期进行数据更新，以保证其准确性与实时性。运用自动化 数据采集技术，可以实时获取铁路沿线的各种信息，如气象数据、