识别与 NLP 文本解析技术提取关键字段，并标注 数据来源与时间戳以确保可追溯性。 典型审计数据源及处理方式如下表所示： 数据类型 数据来源示例 标准化方法 输出格式 结构化数据 财务总账、明细账 字段映射（科目代码→标准科 目体系） 关系型数据库 表 半结构化数 据 电子发票、银行对账 单 JSON/XPath 解析 文档数据库存 储 非结构化数 据 采购合同、审批邮件 冲突率≤3%）、准确性（错误数据占比≤2%）等关键指标。典型 检测规则包括： 1. 数值型字段范围校验（如凭证金额不得为负） 2. 时间序列连续性检查（如凭证日期不得跨期） 3. 关联数据逻辑 验证（如总账与明细账差额阈值控制） 对于结构化数据，采用 ETL 三层清洗架构： - 初级清洗：执行 语法修正，包括字符编码转换（统一为 UTF-8）、日期格式标准化 （YYYY-MM-DD ）、数值千分位符剔除 现对审计风险的动态捕捉与量化评估。该模块以企业财务数据、业 务系统日志、外部舆情信息为输入源，通过三层监控机制构建闭环 预警体系： 1. 数据采集层采用分布式爬虫技术，每 15 分钟同步以下关键数 据： o 财务系统总账/明细账异常变动（如单笔超过阈值 500 万 元的凭证） o 业务系统操作日志（包括非常规时间段的权限变更记 录） o 供应链上下游企业信用评级变动 o 行业监管政策更新内容 2. 风险识别层部署三种并行分析模型：

�� �� 用后，仅该场景下可节省劳效17人年。 （D）落地经验 使用大模型进行信息抽取无需针对性训练，且大模型的领域适应能力强，对非结构化 文本的处理能力便捷准确。在该领域，除了提取赔款支出明细外，利用大模型能力，还能提 取非车常规大险种如企财、雇主、安责险的特约文本信息，通过大模型能力提取条款中的 特约文本进行分析，能细化承保条件用于理赔精细化管理。 ③ 车险智能报价助手 （A）案例概述 图15 太保“搭台”与“唱戏” 图16 太保项目建设蓝图 ��� 图17 太保项目总体技术框架 ��� （1）健康险理赔审核数字劳动力 本案例的目标是独立准确完成健康险理赔案件整案判责和明细费用审核。目前，在整 案责免判定方面，健康险理赔审核数字劳动力判断准确率超过人工预审准确率5个百分 点；在性能方面，可支持健康险自营年处理150万件赔案。 健康险理赔审核流程主要包括定责、判责 工审核的方式，存在效率瓶 颈。因此，为了进一步扩大运营规模，实现降本增效，系统自动判责能力建设的需求强烈。 健康险理赔审核数字劳动力在5月底正式上线。在试点业务中，整案判定准确率达到 93%，明细费用判定准确率经过多轮迭代达到80%，审核案件量达到1万件/月，未来让大 模型通过生产数据不断迭代，提升“自知之明”的水平，目标是99%。达成后，一方面会减少 千万级的审核成本，另一方面，理赔全

BLEU、ROUGE 等指标，图像识别任务可使用准确率、召回率等指标。 5. 自动化反馈机制：在评分完成后，系统自动生成反馈报告，向 用户提供详细的考评结果和改进建议。反馈内容包括： o 得分明细：展示各项指标的得分情况。 o 错误分析：指出数据中存在的问题或不足。 o 优化建议：提供针对性的改进策略，帮助用户提升数据 质量。 6. 系统集成与优化：将自动考评方法集成到整体考评系统中，并

5. 其他成本： o 项目管理和咨询费用：预计成本为人民币 30 万元。 o 不可预见费用：预留总预算的 10%作为不可预见费用， 即人民币 100 万元。 总体预算如下表所示： 成本类别 明细 预估成本（人民币） 硬件成本 服务器、存储设备、网络设备 380 万元 软件成本 操作系统、数据库、开发工具 70 万元 人力资源成本 项目团队、培训费用 470 万元 运营维护成本 日常维护、电力和冷却