（IIA）的行业报告，78%的审计机构反馈其现有工作流程难以应 对数据量年均 40%的增速，导致项目周期延长 23%以上。具体表 现为三个核心矛盾：首先，海量非结构化数据的处理效率低下，某 央企审计案例显示，仅合同文本抽审环节就消耗了团队 35%的工作 时长；其次，风险识别依赖人工经验导致覆盖不全，证监会披露数 据显示，传统抽样方法会遗漏约 15%-20%的高风险异常交易；最 后，跨系 风险预警的误判率高达 34%。 人工判断的主观性引入系统性偏差。不同审计团队对相同会计 事项的职业判断差异率可达 40%（基于 AICPA 2022 年基准测 试），特别是在金融工具估值、商誉减值等复杂领域。某央企集团 审计档案分析表明，人工复核环节产生的修正意见中有 62%最终被 证明是误判。 规则引擎的僵化性难以适应新型业务。现有审计程序主要针对 传统交易模式设计，面对区块链智能合约、跨境多币种结算等创新 mermaid 状态图实现决策逻辑的可视化管控： 该模块集成审计领域特有的谨慎性原则，设置双重校验机制： 所有高风险决策自动触发人工复核流程，中低风险决策按 5%比例 随机抽样复核。实际部署中，在某央企年审项目中将异常检测效率 提升 17 倍，同时将误报率控制在 3%以下。 3.2 审计数据整合与标准化 审计数据整合与标准化是构建智能体的核心基础，需解决多源 异构数据的统一接入、清洗转换及结构化存储问题。首先需建立覆

更专注于应用场景，发挥自身学情数据、教育业务、行业认知层面的优势，深度挖 掘AI教育模式及产品服务创新。 截至目前，DeepSeek能力主要落地于智能教育硬件产品、AI教育应用、教育内容 制作、客服家校沟通、教育企业内部业务等方向，通过结合通用大模型的能力优势 与垂直数据，突破AI在部分学科/教育场景中的应用瓶颈，赋能降本增效。预计随行 业进入AI深度整合的新阶段，将有更多阶段性原生AI教育软硬件产品涌现，创新教

获胜 ? 什么是思维链 (CoT) • 有些问题，人也很难快速写出思维链，比如： 依靠大模型自己生成思维链并求解 求是小学组织去距离 90 公里的博 物馆春游， 全班同学 8:00 从学 校 坐大巴车出发 。 班主任老师 因为 有事情， 8: 10 自己自驾小 车以大 巴车快 1/3 的速度追赶 ， 结果比大 巴车提前 20 分钟到。 问： （ 1 ）大巴和小车的速度各是多少？

Repository 等平台获取，确保数据的权威性和广泛性。行业报告和 学术文献可通过与行业协会、研究机构合作或订阅相关数据库（如 CNKI、IEEE Xplore）来采集，以获取高质量的领域专业知识。企 业数据库则包括内部业务数据、用户行为数据等，需通过数据脱敏 和合规性审查后纳入知识库。 为确保数据的全面性和时效性，网络爬虫技术可应用于社交媒 体、新闻网站、论坛等公开平台，采集实时信息。爬虫设计需遵循 备份相结合的策略。 其次，备份介质的选择需考虑性能、成本与安全性。建议采用 多介质存储方案，包括本地磁盘、网络附加存储（NAS）以及云存 储。本地磁盘备份速度快，适合高频次的数据备份；NAS 适合在企 业内部网络中进行分布式存储；云存储则提供异地容灾能力，确保 在极端情况下数据的可恢复性。同时，建议对备份数据进行加密， 以保障数据在传输和存储过程中的安全性。 备份数据的验证与恢复测试同样不可忽视。定期进行备份数据 格式校验包括检 查数据字段是否符合预设的标准（如字符串长度、数值范围、日期 格式等），而逻辑校验则重点关注数据的合理性（如时间顺序、数 值范围是否在业务逻辑允许的范围内）。通过自动化工具，这些校 验可以在几秒内完成，确保数据的初步质量。 “ ” 对于通过初步校验的数据，系统会将其标记为 待审核 ，并发 送至专门的审核队列。审核流程通常分为两级：第一级由自动化脚 本进行深度校验，结合预定义的业务规则和机器学习模型，进一步

色彩体系基于 WCAG 2.1 AA 标准设计，关键操作按钮使用品 牌蓝（#2E5BFF）强化辨识度，错误状态采用渐变红色（从 #FF3B30 到#FF9500）实现视觉分级。数据录入字段实施实时校 验，对地址、电话等结构化数据自动格式化（如识 “ 别 13812345678” “ 自动显示为 138-1234-5678”）。 为保障可访问性，所有 AI “ ” 生成内容均附带 解释视图 按钮，点 500 实时推理服务负载均衡使用 对象存储 50TB 标准存储 ¥1,200 客户交互数据冷热分层存储 持续性运营成本 • 模型 API 调用费用：按每日预估 50 万次请求计算，DeepSeek 企 业级 API 阶梯报价为¥0.018/次（百万次以上），月均成本约¥27 万 • 数据清洗人力：需配置 2 名数据工程师（¥35k/人月）进行客户对 话数据脱敏和标注 • 电力与带宽：专线网络年费¥15 跨行业数据表明，模型接入后需注意： 1. 冷启动阶段需导入 至少 5000 条历史优质案例 2. 持续运营中要保证每周更新行业知识 库 3. 人工复核环节应保持在最终输出前 参考某跨国药企的实施日志显示，经过 3 个月调优后，系统在 医药代表拜访场景中： - 客户学术需求识别准确率从 61%提升至 82% - 会议纪要生成完整度达 95% - 随访计划合规性达 100% 这些

LEVEL 4 直接调用 大模型产业生态图 大模型产业链上的生态，根据大模型生态上不同企业的定位，分成了四个等级的企业： • 自研大模型结构的企 业 • 不用训练，直接调 用大模型 API 的企业 • 研发预训练模型的企业 • 基于自己数据 SFT 做自己模型的企业 • 基于开源或者基于国内预训练模型结 实时搜索」于一体 • 分钟级搭建大模型应用 • 集成私域知识库，让 AI 更专业，支持 复杂图文混排文档解析 > 目标客户和场景 : • 面向具备简单开发能力的初级开发者、企 业运营人员。 • 可通过模型选择、提示词模版、 RAG 配 置能 力等加速大模型应用构建，实现与自 身业 务系统的无缝对接。 接入搜狗搜索增强 API ，一键开关，即可让 DeepSeek standard standard-256k 腾讯云行业大模型 精调知识大模型 / 多模态大模 型 金融 / 教育 / 医学行业大模型 腾讯内部产品合作 数智人 企点客服 腾讯学堂 乐享 应用 原子 能力 大 模型 文档解析 - 拆分 - 入库 - 检 索 向量化（ embedding ） ③Agent 模式 调用插件 / 复杂工作流

办事体验差、效率低、满意度低等难题，重塑政务办事流程，持续深化咨询、引导、预填、 预审、办事智能体的应用范围，打造了 AI 咨询导办助理、AI 导服助理、AI 预检助理、AI 综 窗助理、AI 惠企助理等系列政务数字人，构建政务服务“主动式、智能化”新范式。 以安徽合肥政务服务中心为例，深度依托讯飞星火 X1 政务大模型，针对线上业务咨询 导办场景建设了“合小 i”智能咨询导办助理，实现一个入口集成办事问答、政策咨询、事 推服务满意度 提升。 “惠企”方面，针对惠企政策服务信息“搜索难”“回答不精确”“理解困难”等问题， 讯飞还打造了“AI 惠企助理”，利用人工智能技术，提供政策解读、政策推荐、政策演算、 重复申报检测、智能审批等功能，政策推荐从传统的人工建模到 AI 建模，实现“政策找人”， 显著提升政策扶持指向的精准度，助力享惠企服务再提速。 3.2.1.2 华为 ModelMate

例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企 业，则将面临日益严峻的生存挑战，甚至可能被市 场无情淘汰。面对这场席卷而来的自主化变革，是 选择引领未来，还是被动等待？这已是企业决策 者亟需厘清的议题。本篇洞察报告将提供清晰的 路线图，助力您在这场关键的重塑中把握先机。 时至今日，仅仅追求成本效益 已远远不够。供应链亟需在速度、 敏捷与可持续方面实现突破，从而 开拓新的价值高地。 得益于快速发展的AI技术2，自主化正是通往 这一目标的必由之路。我们的研究亦表明，这是企 业缔造长远价值的全新战略。它将是工业发展的 下一个阶段。从蒸汽机驱动的机械化时代到电力 时代，再到计算与数据分析的早期应用阶段，如今 实现自主智能供应链 我们已经步入技术能够支持自主系统的新时代。 在自主化系统中，人类将从事更高阶的工作， 这需要他们掌握全新技能。他们将处于决策环路 之中，负责设计系统、检查、测试、调整和规划，而 不仅仅是完成机器推荐的任务。 这种转变将从根本上改变工作方式。随着企 业快速引入新技术并重新设计流程，他们也必须 为适应数据驱动、技术密集型的工作场所而重塑 其人才与组织模式。 实现自主智能供应链 23 关键建议 构建自主智�供应链始于标准化的数据平 台

· · · · · · · 102 车险出单“星驰”系统· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 107 企微运维机器人· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 108 华农保险大模型微调效果· · · · 的成本和资源来优化检索增强生成系统。 此外，检索过程可能会影响大模型的响应速度，这对于需要快速响应的应用场景来说 是一个重要的考虑因素。因此，性能优化成为检索增强生成技术实施中的一个关键点。企 业需要在保证检索效率和响应速度的同时，确保检索到的信息是准确和相关的。 微调（Fine-tune）是一种在预训练的大型语言模型基础上，针对特定任务或领域进行 进一步训练的技术。它通过利用特定任 �� 图9 应用案例全景图 在普及应用方面，阳光正言GPT将赋能重点落在了企业的办公领域，提高了企业的工 作效率，降低了成本，为企业带来更多的潜在商业价值。 （1）员工服务机器人 已在企微、OA、EHR多入口上线，具有阳光人设，支持基于阳光基础知识、阳光文化进 行回答；在处理客户需求、数据分析和报告撰写等方面工作效率提高40%。 （2）代码开发助手“常青藤” 自动编程可辅助研发

络协议处理、页面加 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 一 致性，这无疑增加了企业全球化发展的难度。 云服务与算力网点布局问题：在本土之外构建云基础设施，可能涉及土地、供电、人力等多 项工作，组织协调难度极大。不同国家基础设施发展水平不一，无论是中企出海还是外企入 华，都会因不熟悉当地环境而困难重重，难以获得理想的云服务与算力支持。此外，合规风 险问题不容忽视，各国对数据存储、跨境传输等有严格规定，稍有不慎将面临巨额罚款和声 誉损失。 规 动汽车的先锋， 其海量车机视频数据的实时处理与分析能力，直接决定了算法迭代与用户体验优化的速度。面对日 均 PB 级数据的切分、转码等预处理挑战，小鹏汽车选择与阿里云弹性计算深度合作，基于第九代企 业级实例 ECS g�i，构建了高效、稳定的数据处理基座。 业务痛点：海量数据的预处理之难 原始数据体量巨大、格式各异，必须经过高效的切分、转码、标注等预处理，才能“喂食”给后续的 AI