......146 8.1.1 审计周期缩短比例...................................................................................................................................148 8.1.2 人工工作量减少比例........................ .....151 8.2.1 错误率降低比例........................................................................................................................................154 8.2.2 风险覆盖率提升比例..................... 传统审计方法在长期实践中形成了以抽样检查、人工复核和规 则导向为核心的作业模式，但随着企业数据量指数级增长和业务复 杂度提升，其局限性日益凸显。在数据采集环节，审计人员通常依 赖静态抽样技术，例如固定比例抽样或随机抽样，这可能导致关键 异常数据被遗漏。某国际会计师事务所 2023 年的内部报告显示， 传统抽样方法对低于 5%发生频率的舞弊行为识别率不足 12%，而 全量数据分析能将该指标提升至

化或归一化处理。同时，特征选择也是重要环节，可通过相关性分 析、卡方检验等方式筛选出对模型训练有显著影响的特征。 数据清洗与预处理的最后一步是数据分割。通常将数据集划分 为训练集、验证集和测试集，比例可为 7:2:1，以确保模型训练、 调参和评估的独立性。为增强模型的泛化能力，还可采用数据增强 技术，如文本数据的同义词替换、数据合成等。 以下是一个数据清洗与预处理的示例流程： 1. 原始数据加载 首先，需要对数据集中的缺失值进行全面的识别和分析。可以 通过统计每个特征中的缺失值比例来判断其严重程度。对于缺失比 例较高的特征，建议考虑删除该特征或进行特征的重新设计；而对 于缺失比例较低的特征，则可以采用填充或插值的方法进行处理。 常见的缺失值处理方法包括：  删除法：对于缺失值比例超过预设阈值（如 30%）的特征或 记录，可以直接删除。这种方法适用于缺失值比例较高且对整 体数据影响较小的情况。  填充法： 体、如何标注嵌套实体，以及如何处理缩写词等。 3. 制定质量控制标准 为了保证标注数据的质量，需要制定严格的质量控制标准。包 括： o 标注一致性的衡量方法（如 Kappa 系数、F1 分数） o 标注数据的抽样检查比例 o 标注错误的修正流程和反馈机制 4. 提供标注示例和规范文档 为标注员提供详细的标注示例和规范文档，帮助其快速理解和 掌握标注规则。示例应覆盖常见的标注场景和特殊案例，确保 标注员能够

能影响模型的预测能力，因此需要根据具体情况采取相应措施。常 用的方法包括： 1. 删除缺失值：适用于数据缺失比例较小的情况。 2. 插补缺失值：使用均值、中位数、众数等进行填补，或采用基 于相似观测值的插补方法。 3. 建立模型预测缺失值：通过机器学习算法预测缺失数据，尤其 当缺失数据的比例较高时，这种方法更具有效性。 清洗过程中，异常值的处理也不可忽视。异常值可能由于设备 故障、数据录入错误等原因产生。常见处理方法包括： 编码：用于将分类变量转换为数值格式。  正规化与标准化：消除不同量纲对模型的影响，使数据在同一 尺度下进行训练。 数据切分是将数据集分为训练集、验证集和测试集，以便于模 型的训练和评估。一般推荐的比例为训练集 70%，验证集 15%， 测试集 15%。 最后，在整个数据清洗和处理过程中，建议记录数据处理的每 一步，包括原始数据的特征、清洗规则及其依据。这不仅有助于复 现数据处理过程，还能够在后期迭代中对数据清洗策略进行优化。 态分析，以便及时调整模型参数，提高模型的预测准确性和响应速 度。 表 1 列出了在实际应用中需要考虑的关键指标和优化目标： 指标 描述 等待时间 乘客在站台等待列车的平均时间 准点率 列车按时到达的比例 吞吐量 单位时间内运输的乘客数量 成本 行业内外部运营成本 乘客满意度 乘客对出行的整体体验评分 通过综合考虑上述指标，候选方案经过多轮模拟与优化，可以 为实际运营提供切实有效的决策支持。该方案不仅可以降低运营成

取其中结构化结果。 20 分钟 降为 2 秒 全篇公告： 389 页 收购： 1. 分析师：华魏 是否实施：计划 支付方式：发行股份、支付现金 被收购公司：背景久安建设投资集团有限公司 收购比例： 49.85% --- 研报名称：拟全资控股北京久安，增强公司市政工程实力 上下游： 1. 分析师：华魏 上下游：碧水源拥有污水处理技术人才及产品研发优势，双方属水处理产 业链上下游关系。 基金理财 出国金融服务 结算通卡 保险 贷款 分期 信用卡 总数 产品相关 66 1708 47 83 3396 5300 获客数据 11 74 27 14 24 13 15 75 252 新客户比例 17% 4% 57% 17% 2% 4.8% 案例 - 某国有银行客服数据潜客获取 潜客获取结果（客服语音转文本） 有效数据： 涉及产品： 潜客获取： 11152

模型正在超越 闭源”。 Anthropic CEO达里奥·阿莫迪：我认为一个公平的说法是“ DeepSeek 生产的模型接近 7-10 个月前美国模型的性能，成本要低得多（但远不及人们建议的比例） ” Scale AI创始人亚历山大·王：“DeepSeek可能改变中美在人工智能竞赛中的格局” 游戏科学创始人冯骥：”DeepSeek，可能是个国运级别的科技成果。”“如果有一个AI大  目前的大模型结构和训练机制：基于概率的生成模型，本质上没有理解 自己所学习的内容  缺乏对真实世界的有效建模方式和全息感知能力  训练数据的局限性：数据质量、重要数据的缺失、不同类型数据的比例 n 如何应对（用户角度）  建议1：建立“大模型结果不一定可信”的认知，根据自己的需要，对 于模型的输出进行不同层次的验证（享受便利，控制风险）  建议2：通过大量使用而加深对一款大模型能力边界的理解：知道什么

以 及完全符合法规的流程。 调研数据同时显示，52%的保险公司高管认为，人机协作对于实现他们的核 心战略非常重要；61%的保险公司高管预计，未来 3 年，需要与人工智能合 作的员工比例将会上升；68%的保险公司高管认为，人工智能将对他们的工 作产生积极影响。 流程管理：利用智能自动化颠覆商业模式 7 智能自动化不应该仅仅是将现有的人工流程自动化，弥补现有系统的缺点。

在数据清洗过程中，缺失值填补也是一个重要环节。对于铁路 沿线实景的数据，缺失值可能是由于传感器故障或数据传输中断导 致的。针对缺失值的处理，我们可以采用以下策略：  删除法：直接删除包含缺失值的记录，适用于缺失值比例较低 的情况。  均值/中值填补：对数值型数据，可以用均值或中值填补缺失 值，适用于分布较为正态的数据。  插值法：对于时间序列数据，利用前后值进行线性插值，也是 一种常见的填补方法。 利用高精度的激光扫描数据或摄影测量技术，确保模型的几何 形状与真实对象相符。  针对复杂曲面和边缘，使用细分曲面技术，平滑模型的表面， 以减少锯齿状效果。  对模型的比例进行仔细检查，确保所有构件的尺寸和比例合 理，避免因比例失调造成的现实感降低。 其次，在细节贴图方面，模型的纹理和材质是实现真实感的决 定性因素。我们建议采用高分辨率纹理图，并结合不同的材质属性 进行细致调整：  结  颜色选择：采用高对比度的配色方案，使文字和重要信息更加 突出，确保在不同光线条件下用户仍能舒适阅读。  字体设计：选择易于识别的无衬线字体，并确保各个信息层级 如标题、正文和提示信息的字号比例合理，从而提升信息的可 读性。 在实施这些优化后，继续进行 A/B 测试，将优化前后的界面进 行比较，收集用户操作时间和错误率的数据。例如，可以设定以下 衡量标准： 测试项 优化前平均操作时间

亟需构建绿色低碳体系。一是强化 PUE 管控，严格控制新建大型算 力中心 PUE，提升设备能效，推广应用高效 IT 设备、高效电源模块、 热回收技术等；推进老旧算力中心节能改造。二是优化能源结构， 加大算力中心使用绿电的比例，推动东、西部绿电资源与算力需求 匹配，鼓励算力中心参与绿电交易、碳交易机制，鼓励“源网荷储” 一体化数据中心园区建设。三是推广 AI 节能，利用人工智能技术优 化算力中心制冷、电力分配和负载调度，实现精细化管理节能。 bytes），性能表现常用计量 单 位 是 单 位 容 量 的 每 秒 读 写 次 数 （ IOPS/TB ， Input/Output Operations Per Second/TB），灾备比例是安全可靠的一个重要表现。 3. 运力 是以数据通信网和光传送网等网络基础设施为基础，以数据传 输和交换为核心，以高效化、自动化、智能化网络管理与调度技术 为支撑，实现数据要素在算力中心间、算力中心内部以及用户与算

岁的用户占比超过 56%。前五地区的用户分别是美国、印度尼西 亚、墨西哥、菲律宾和印度。其中活跃用户每天约进行 240 轮对话，平均时长在 2 个小 时。目前网页端的 DAU/MAU 比例为 23%，APP 端 DAU/MAU 比例为 41%。 图35 Character. AI 各年龄段用户占比 资料来源：similarweb 受众人口板块，海通证券研究所 图36 Character

据。例如，对于时间序列数据，可以通过时间窗口滑动生成更多的 训练样本；对于文本数据，可以采用同义词替换、随机删除等技术 增加数据多样性。 在数据处理过程中，数据的划分也至关重要。通常，将数据集 分为训练集、验证集和测试集，比例可以设置为 70%:15%:15%。 为了保证数据分布的均匀性，可以采用分层抽样（Stratified Sampling）方法。 此外，为了确保数据处理的透明性和可追溯性，需要建立完善 的 Training），即同时使用 16 位和 32 位浮点数进行计 算，以减少显存占用并加速训练速度。 模型训练过程中，采用交叉验证技术来评估模型的性能，避免 过拟合。我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，比例为 7:2:1。通过交叉验证，我们能够更准确地评估模型在不同数据子 集上的表现。此外，我们使用早停法（Early Stopping）来监控验 证集上的性能，当验证集上的损失函数不再下降时，提前终止训 时间从原先的 300ms 降低至 150ms，同时准确率仅下降 0.2%。 其次，硬件资源的优化配置同样重要。银行系统通常采用分布 式架构，建议根据业务需求动态调整 GPU 和 CPU 的分配比例。例 如，在面对高并发查询时，可以将 80%的 GPU 资源分配给模型推 理，而在非高峰时段，将部分资源重新分配到训练任务上，以提高 整体利用率。此外，采用高效的负载均衡策略，如轮询或加权负载