......................................................................................144 8.1 效率提升指标................................................................................................... ......................................................................................150 8.2 质量提升指标................................................................................................... 口达 37%。最后，实时审计需求与滞后分析能力的矛盾突出，特别 是在区块链、云计算等新技术应用场景中，传统审计方法难以实现 交易链路的全流程穿透。 以下数据直观反映了审计效能瓶颈的关键指标： 指标维度 行业平均值 监管期望值 差距率 异常交易识别时效 72 小时 ≤24 小时 200% 全量数据分析覆盖率 12% ≥90% 650% 审计调整事项回溯准确 率 68% ≥95% 40%

.........................................................................................71 6.1 考评指标体系......................................................................................74 6.2 考评方法 化。为解决这些问题，有必要构建一套全面的人工智能数据训练考 评系统。 项目的核心目标在于建立标准化的数据训练考评体系，提升 AI 模型开发的质量与效率。具体目标可分为以下几个维度： - 建立可 量化的数据训练质量评估指标体系 - 设计全面的训练过程监控与记 录机制 - 开发智能化的训练资源优化算法 - 构建可视化的评估结果 呈现系统 - 实现训练效果的动态追踪与对比分析 通过本系统的建设，预计可以实现以下具体效果： 效率。具体目标包括： 1. 提升数据训练效率: 通过优化数据处理流程和引入自动化工 具，大幅缩短数据清洗、标注和处理的时间，确保训练数据的 高质量和高可用性。 2. 实现精准模型考评: 设计多维度的考评指标体系，包括准确 性、召回率、F1 值等，结合可视化工具，全面评估模型性 能，确保考评结果的科学性和客观性。 3. 支持多场景应用: 构建灵活的考评框架，使其能够适应不同领 域（如自然语言处理、计算机视觉等）和不同规模的数据集，

2 模型架构设计.............................................................................56 3.1.3 模型评估指标.............................................................................58 3.2 训练数据处理........ 续的模型训练提供高质量的数据基础。数据清洗的关键指标包括： - 数据准确率提升至 99% 以上 - 缺失值处理率达到 98% - 重复数据 删除率不低于 95%。 其次，构建知识图谱与实体关系网络。通过自动化工具和人工 校验相结合的方式，从清洗后的数据中提取实体及其关系，形成结 构化的知识图谱。知识图谱的构建将支持多维度查询和推理，为 AI 模型提供丰富的上下文信息。知识图谱的关键性能指标包括： - 实 体识别准确率达到 学习率 方法来提高训练效果。 在训练过程中，还需要进行定期的模型评估和验证。通过交叉 验证和划分训练集、验证集的方法来监控模型的性能，防止过拟 合。同时，使用如精确率、召回率和 F1 分数等指标来全面评估模 型的性能。 为了进一步提升模型的表现，可以考虑采用集成学习的方法， 如 Baggging 和 Boosting，通过组合多个模型来提高预测的准确 率和稳定性。此外，模型的调参也是一个不可或缺的环节，通过调

赋 能的关键。因此，中国信通院研究团队持续优化综合算力指标体系，在往年基 础上，增加模型能力的呈现，从算力、存力、运力、模力、环境多个维度，更 加准确剖析我国算力产业发展态势。 《2025 综合算力指数》为我们提供了一个全面而系统的视角来洞察我国算 力发展最新进展。通过科学的指数体系构建，将“综合算力”解构为几十余项具 体的指标，映射出我国在算力领域的发展状况，这将为国家制定精准的产业政 升了算力资源的调配效率；此外，模型技术与产业应用的双轮驱动， 进一步加速了算力向现实生产力的转化。 结合算力产业发展现状、趋势和重要影响因素，中国信通院进 一步完善综合算力指数体系，新增“模力”分指数，优化评价指标。 整体上，从算力、存力、运力、模力、环境等维度衡量我国各省级 行政区的综合算力发展情况，并通过算力分指数评估全国各城市的 算力发展水平。 综合算力指数，河北省、江苏省、广东省、浙江省、北京市等 Top30................................................................................... 36 表 目 录 表 1 指标体系与计算口径........................................................................................ 41

以确保部署 的灵活性和可扩展性。此外，项目还将注重数据安全和隐私保护， 遵守相关的法律法规和行业标准。 为了衡量项目的成功，我们将设立一系列关键性能指标 （KPIs），包括但不限于客户满意度、处理速度、错误率和成本效 益等。通过这些指标，我们可以对模型的效果进行量化评估，并根 据反馈进行必要的调整和优化。 总之，通过部署 Deepseek 大模型，我们期望能够显著提升银 行系统的智 以实现高可用性和弹性扩展。银行系统通常需要 24/7 不间断运 行，因此模型的部署方案应考虑到故障转移和自动恢复机制。同 时，模型的监控和日志记录功能应完善，以便于实时监控模型的运 行状态和性能指标，及时发现和解决潜在问题。  支持高并发处理，响应时间控制在毫秒级别  使用高质量金融数据进行训练，优化反欺诈和风险评估  具备强大的数据清洗和预处理能力  遵循严格的数据加密和访问控制策略，保障数据安全 还内置了自动化合规检查工具，能够实时监控系统的运行状 态，确保其符合金融监管机构的相关规定。 6. 监控与报警模块：该模块提供了全方位的系统监控和报警功 能，涵盖了从硬件资源使用情况到模型性能指标的监控。通过 可视化的监控面板，运维人员可以实时掌握系统的运行状态， 及时发现和解决问题。同时，模块支持自定义报警规则，能够 在系统出现异常时第一时间通知相关人员。 7. 用户接口模块：该模块为银行内部人员和客户提供友好的交互

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 . 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？ 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 标 闲聊 问答型对话 我好无聊啊 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 我好无聊啊 . 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

系统日常监控....................................................................................113 8.1.1 性能指标跟踪...........................................................................115 8.1.2 用户反馈机制..... 和故障特征，采用相应的数据特征和算法进行建模和分析。以下为 不同类设备的主要故障类型及其监测指标： 设备类型 主要故障类型 监测指标 机车 电机故障、制动失效 温度、振动、声音等数据 信号设备 信号失灵、延时 通信延迟、信号强度、数据包丢失 供电系统 电压波动、设备短路 电流、电压、负荷情况 设备类型 主要故障类型 监测指标 轨道 轨道变形、磨损 轨道几何、轨距变化、磨耗测量 在预测到故障时，AI 的几何形状、倾斜程度以及磨损情况。此外，使用振动传感器可以 监控轨道以下的土壤和基础结构状态，及早发现潜在的安全隐患。 车辆动态监测同样至关重要，包括车辆位置、车内温度、湿度 及噪音等多项指标。这些数据通过车载传感器实时采集，使得运营 方能够实时了解车辆的运行状态与环境变化。 对于车站人流的监测则多依赖于视频监控系统、红外线传感器 和人脸识别技术等。这些技术不仅能够统计进出车站的人流量，还

......................................................................................104 7.1.1 性能指标..................................................................................106 7.1.2 用户反馈机制 服务端扩展：各个微服务可以根据流量和请求的增长，进行单 独的水平扩展。  功能模块扩展：可以根据业务需求灵活添加新的功能模块，如 新的视频分析算法或用户交互界面等。 为了详细建立可扩展性的评估指标，可以设计如下表格： 指标 描述 目标值 系统最大并发用户数 能够同时处理的最大用户连接数 1000+ 数据处理吞吐量 每秒处理的视频数据帧数 200+ FPS 存储拓展能力 单个存储单元可扩展的最大容量 模型训练：利用训练集对所选特征模型进行训练，采用适当的 优化算法，如 Adam 或 SGD，调整模型参数以最小化损失函 数。  性能评估：使用验证集进行模型评估，采用准确率、召回 率、F1-score 等指标，确保模型在测试集中的表现达到预期 要求。  调参：根据验证结果对模型进行参数调整，优化模型的表现。 最后，通过持续监控和迭代训练，将实时视频数据持续集成到 模型更新流程中，以保持模型的适应性与准确性。通过这一特征提

还支持风险管理的可视化分析，通过生成直 观的风险报告和仪表盘，帮助管理层快速了解风险状况，做出基于 数据的决策。  实时监控和预警系统：通过 DeepSeek，银行可以建立一个 24/7 的风险监控系统，实时跟踪各项风险指标。  自动化报告生成：DeepSeek 能够自动生成风险管理报告，减 少人工操作的错误和时间延迟。  风险模型优化：DeepSeek 的机器学习模型能够根据最新的数 据不断自我优化，提高风险预测的准确性。 型经过大量历史数据的训练，能够识别出潜在的高风险客户，并预 测其违约概率。此外，平台还支持实时更新和动态调整，确保评估 结果的时效性和准确性。 为了进一步提高评估的可靠性，DeepSeek 还引入了外部数据 源，如宏观经济指标、行业发展趋势和市场竞争状况等。这些外部 因素与客户的内部数据相结合，有助于银行更全面地理解客户的信 用风险。 在实际操作中，DeepSeek 平台提供了一系列灵活的工具和界 面，供银行风控 应的应对措施。具体而言，DeepSeek 的市场风险预测方案可以从 以下几个关键方面展开： 首先，系统通过实时监测全球金融市场数据，包括股票、债 券、外汇、大宗商品等资产的价格波动、流动性变化以及宏观经济 指标。这些数据经过清洗和预处理后，输入到深度学习模型中，用 于识别市场趋势和异常波动。模型能够捕捉到非线性和复杂的市场 关系，从而提供更准确的预测结果。 其次，DeepSeek 利用时间序列分析和蒙特卡洛模拟技术，对

登录/注册界面的流畅性：应提供社交媒体快捷登录选项，并 允许用户使用邮箱注册，使得用户能够快速进入平台。  Dashboard 设计：要提供信息清晰，数据展示的仪表板，用 户一进入平台就能查看到重要指标和反馈。  工作流管理：以图形化或卡片的形式展示用户的任务和进度， 提供直观的操作界面，使用户能够随时管理其使用体验。 用户反馈机制也是不可或缺的一部分。应在平台上设计专门的 反馈模块，方 的用法，并提供示 例代码，方便用户快速上手。 接下来是监控与日志模块。该模块提供运行时监控、日志记录 和性能分析等功能，帮助用户及时发现问题并进行调整。用户可以 查看模型的运行状态、各项性能指标及历史日志，以便在出现异常 时迅速定位并解决问题。 最后是用户体验模块。该模块专注于提升用户的操作体验，包 括用户管理、权限控制、界面设计及在线帮助等功能。提供多语言 支持，以满足不同地区用户的需求，并建立完善的知识库，帮助用 数据时，模块应实现分布式数据处理能力，确保训练过程不因数据 体量过大而拖慢速度。 为方便用户监控训练进度，模型训练模块需要提供实时的训练 日志和性能指标展示功能，用户能够随时查看训练过程的状态、损 失值变化和模型评估指标。此模块还应支持可视化工具，使用户能 够通过图表分析关键指标，调整训练策略。 安全性是该模块设计的重要考虑因素。模块应提供多层安全机 制，确保用户数据及模型训练过程的隐私与安全，包括数据加密、