ChatGPT的问世，如同一颗石子投入平静的湖面，激起了全球科技领域的滔天巨浪。它不 仅深刻改变了人机交互的方式，更预示着一个由大模型引领的智能新时代的到来。比尔· 盖茨的赞誉、马斯克的断言以及马化腾的深刻洞察，都从不同角度揭示了大模型技术对于 人类社会发展的深远影响。而国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理 暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术 （4）可解释性、可预测性提升。首先对模型内部机制、推理逻辑、技术接口及输出结果 进行全面说明，确保透明化。此外，采用局部解释技术如LIME和SHAP，通过构建简单模型 近似复杂模型在特定预测点的行为，揭示关键特征对预测结果的影响。还可以通过可视化 技术，如激活映射，则直接展示模型在图像分类任务中关注的图像区域，帮助用户理解模 型决策依据。这些措施共同提升了保险模型的可理解性和可预测性。 4.3 和审计方法体系，形成可传承的技术体系。三是面对转型发展的企业，审计内容更加广泛 和深入，需要通过数字员工建设来拓展审计覆盖范围，提高审计效果；四是由于新形势下 企业风险的复杂性和多样性，对内部审计的要求不断提高，包括对重大问题的揭示、对企 业发展的支持等领域，需要通过数字员工建设来聚焦企业核心风险，提升审计成效。 5.1.6.2 大模型应用案例 ��� 5.1.7 华农保险 5.1.7.1 大模型技术布局 自

3. 医疗场景的需求分析 在当前医疗行业中，伴随着技术进步和对高效医疗服务需求的 提升，AI 生成式大模型在医疗场景中的应用展现了巨大的潜力。在 这一部分，我们将分析医疗场景中的具体需求，从而揭示 AI 生成 式大模型在医疗领域的可行性。 首先，医疗行业需要处理大量的患者数据，包括病历、检验结 果、影像资料等。这些数据常常是非结构化的，难以直接提取有用 信息。因此，AI 生成式大模型可以在数据整理和分析方面发挥重要 CT 影像进行自动化筛查。该系统旨在帮助医生提高筛 查效率，降低误诊率。然而，在实际应用中，该模型在某些特定患 者群体中表现不佳，导致了假阳性率的显著上升，进而影响了医疗 决策和患者信任。这一案例揭示了几个关键问题： 1. 数据偏差: 该模型训练时使用的影像数据集包含的样本具有偏 倚，主要集中在某一特定人群和疾病阶段，未能充分覆盖其他 重要的变量（如年龄、性别、基础疾病等），致使模型在面对

在设计好的多智能体追逐游戏中 展示出类似动物的策略和敏捷性. 5 结束语 具身智能作为未来智能系统的关键发展方向, 通过与物理环境的紧密互动, 正逐步展现出超越传 统离身智能的潜力. 本综述聚焦于揭示基础模型如 何推动具身智能的演进. 在感知与理解方面, 端到 端模型实现了对复杂环境的深入理解与动态适应; 在规划层面, 从需求级到动作级, 大模型通过生成 任务计划和序列化动作, 展示了具身智能在复杂任

为突破这些限制，领先机构已开始探索智能审计路径。德勤 2024 年技术展望显示，采用机器学习模型的审计项目将关键风险 识别速度提升 3 倍，但模型可解释性不足导致 35%的审计结论难以 通过监管复核。这揭示出当前 AI 应用需要解决的核心矛盾：如何 在保持审计证据链完整性的前提下，实现技术赋能的实质性突破。 流程自动化（RPA）的局部应用虽能提升基础核对效率，但在 面对非结构化数据（如合同文本、邮件通信）时仍显乏力。某上市

列车运行数据、客流量信息、货运量、设备状态、天气情况等。通 过物联网（IoT）技术，实时收集这些数据，并将其汇总到中央数 据平台，形成数据湖。 其次，利用数据分析工具，可对收集到的数据进行深入分析。 这些分析可以揭示出客流高峰时段、设备故障频率、以及货运需求 变化等重要信息。借助机器学习算法，可以对历史数据进行建模， 预测未来的客流和货运趋势。这一过程不仅能提高指挥调度的效 率，还能有效降低运营成本。