· · · · · · · · · · · · · 52 3.2.2 保险垂直领域大模型评测体系· · · · · · · · · · · · · · · · · · · 56 � 4.1 综合治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 65 4.2 训练数据· · · · · · · · · · · · · · 66 4.2.1 安全风险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 66 4.2.2 治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 67 4.3 算法模型· · · · · · · · · · · · · 68 4.3.1 安全风险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 68 4.3.2 治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 69 4.4 系统平台· · · · · · · · ·

力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 • 预期效益与 ROI 的弹性资源应对突发的高计算需 求。 结合资源使用监控和成本分析工 具，优化算力资源配置策略，在 满足业务需求的同时，降低硬件 和云服务成本，提升整体经济效 益。 高性能算力资源配置与弹性扩展方案 05 数据治理与知识图谱构建 多源异构数据清洗与标准化处理 数据源整合：银行系统中存在大量多源异构数据，包括结 构化数据（如交易记录、客户信息）和非结构化数据（如 文档、邮件），需要通过数据清洗和标准化处理，确保数 数据标准化：通过建立统一的数据标准和规范，将不同来 源的数据转换为统一的格式和结构，便于后续的数据分析 和应用。 数据质量监控：建立数据质量监控机制，实时监测数据质 量，及时发现和解决数据问题，确保数据治理的持续性和 有效性。 知识抽取 通过大模型的语义理解和推理能力， 将不同来源的知识进行融合，消除知 识冲突，丰富知识图谱的内容和深度。 知识融合 动态更新 利用大模型技术从多源数据中自动抽

注入数十亿海量产业数据和数百个产业链知识图谱， 结合工具集、 知识库和指令微调训练得到产业网链大模型 。 • 底层拥有强大的产业数据和知识图谱数据，避免产业基础能力不足； • 实现智能化、精细化的产业治理模式，推动产业创新与发展， 加强产业创新生态完善； • 具备强大的自动化处理产业信息能力、智能分析与预测 ，提升服务效率，降低人力成本。 产业网链大模型训练过程 产业网链大模型 人才库 大模型 “ 大小模型协同”的智能体框架 任 务 规 划 工 具 模 块 记忆模块 典型应用场景 省级四链融合决策应用实践：浙江省产业一链通 浙江省产业一链通从“产业链治理现代化 ”重大改革出发 ，着眼解决标志性产业 链“优势不突出、链条不完整、循环不畅通、转移非正常”等问题 ，形成强链、补 链、 畅链、 固链四大业务举措。 • 企业用户 6.3 万家 应用实例：市域四链融合决策应用实践 特色 创新 特色 创新 术建设中国视谷产业大脑，驱动政府、园区、企业、人才等多元创新主体共谋产业发展 产业集群四链融合决策应用实践：中国视谷产业大脑 围绕“政府精准治理、产业生态培育、企业创新服务”的需求，运用知识计算、大数据等技 产业集群四链融合决策应用实践：萧山机器人产业大脑 以夯实基础、高效上线、打造亮点为任务，以机器人产业面临的问题为导向，基于萧山机器人产业发展基础和规

算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来，基 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 面做出了持续 的优化创新。 图2 全球企业认为未来2年对业务成果最重要的IT事项 应用可用性 整体安全 风险管理 应用性能 灾难恢复和备份 运营及工具一致性 人才/技能 治理/合规 优化人员生产率 资源利用/密度最大化 成本管理 跨数据中心整合 自动化 快速交付 夸云可视性 n = ���� 来源: Cloud Pulse Survey, IDC ��% 缩、 Serverless以及统一运维等云原生解决方案的效能，实现硬件、算法、平台、服务的协同进 化。例如，在强化弹性伸缩能力时，综合运用编排调度（例如Kubernetes）、服务监控、服 务治理以及相关的配置管理等云原生能力，在提高弹性伸缩的速率的同时，持续增强自动化 预测能力以及优化自适应策略。 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局 面对智能化、全球化、融合化的发展浪潮，国

应急管理体系和能力是国家治理体系和治理能 力的重要组成部分，加强应急管理体系和能力建设， 对于防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾 害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 CONTROL 第11卷 第2期 2025年4月 Vol. 11，No. 2 April，2025 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 径，使其适应人工智能大模型时代的治理要求。 本文在分析大语言模型的知识获取原理与知识 创新的潜能之上，探讨了其在应急管理信息化建设 中的应用前景，针对当前智慧应急中面临的挑战以 及业务系统智能化水平的局限，提出了基于大语言 模型技术重构智慧应急的知识管理模式以及应急大

从运 营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。 在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后， 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 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、流程和治理框架。数据本体或结构化模型有 助于确保每个人（以及每个系统）都以相同的方式 理解数据元素。若缺乏这一点，洞察将会变得支 离破碎，从而拖累决策速度。 统一的方法确保提供精准、可执行的信息，从 企业还应积极拥抱从传统业务单元结构转向 平台型运营模式。这将使内外部利益相关者的跨 职能团队能够在整个供应链范围内更快地协作并 解决问题，而不仅仅在供应链的某一环节。 最后，企业必须重新审视其治理方式和领导 风格，从被动的危机管理模式，转向主动的风险评 估与预防。那些能够前瞻性地思考未来风险并致 力于提升团队效能的领导者，将引领供应链走向 更具韧性和适应性的未来。 归根结底，自主化系统的兴起将从根本上改

......................................................................................127 6.3.1 数据治理与优化.......................................................................128 6.3.2 模型迭代与更新....... ，利 用 ETL 工具（如 Informatica 或 Talend）定期将业务数据从操作 型数据库导入分析型数据库。使用 OLAP 技术进行多维数据分析， 支持复杂查询和实时报告。 在数据治理方面，建立数据质量管理框架，包括数据准确性、 一致性和完整性的监控和校正机制。实施数据访问控制策略，确保 只有授权用户才能访问特定数据集，同时记录所有数据访问和修改 的审计日志。 最后，为了 应对了金融银行领域中的各项挑战，为银行提供了高效、安全、可 靠的智能化服务。 6.3.1 数据治理与优化 在金融银行领域，数据治理与优化是实现业务高效运作和风险 控制的核心。DeepSeek 通过先进的数据治理框架和优化策略，帮 助金融机构解决数据管理中的复杂问题，提升数据质量和使用效 率。 首先，DeepSeek 引入了一套全面的数据治理框架，确保数据 的完整性、一致性和安全性。该框架包括数据标准化、数据分类、

DeepSeek 的 API 文档验证其多模态处理 能力，重点测试表格数据解析准确率（要求达到审计准则要求的 98%+）和自然语言生成合规性，同步对比其他大模型在审计术语 理解方面的表现。 第二阶段：数据治理与沙盒测试（2-3 个月） 建立分级数据管 道：原始凭证通过 OCR+结构化处理进入临时库，财务数据经 ETL 清洗后存入特征库，确保测试数据脱敏且符合《审计数据安全规 范》。沙盒环境部署分三步走： 例入库），每季度进行模型微调（测试集 F1 值波动控制在±2% 内）。最终实现智能体覆盖 70%的常规审计程序，关键审计判断仍 保留人工复核环节。整个实施周期需 12-18 个月，关键路径上的数 据治理和合规验收环节需预留缓冲时间。 5.1 项目启动与团队组建 项目启动与团队组建是确保审计智能体成功落地的关键前提。 需在 3-5 个工作日内完成跨部门资源协调，明确组织架构与权责分 工，同时建立标准化沟通机制。 励。建议在项目启 动阶段即签订跨部门 SLA 协议，明确数据交付延迟的追责条款。 5.2 数据准备与模型训练 数据准备与模型训练是构建审计智能体的核心环节，需围绕审 计业务场景进行结构化数据治理与针对性模型开发。以下是具体实 施流程： 数据准备阶段需完成多源异构数据的标准化处理。首先从财务 系统（如 SAP、Oracle）、电子凭证库、合同管理系统抽取近 5 年 审计相关数据，包括

增加了新的第 9 项战略以强调国际合作。此外，该报告还提出要评估联邦机构 对《2020 年国家人工智能倡议法案》（NAIIA）和《国家人工智能研发战略计 划》的实施情况。 资料来源：清华大学人工智能国际治理研究院，安全内参，海通证券研究所 美国增强型人工智能投资研发保持高增速，AI 战略联盟强大。2024 年美国在该方 面的投入预计为 15 亿美元，NSCAI 希望在 2025 年把这一数字提高到 本等国家构建人工智能战略伙伴关系，未来将会吸引更多 AI 强国加入联盟当中。 图15 美国增强型人工智能研发投资 2015-2030 资料来源：清华大学人工智能国际治理研究院，海通证券研究所 图16 美国及其 AI 盟友 资料来源：清华大学人工智能国际治理研究院，海通证券研究所 3.2 算力规模高增，企业对 AIGC 的投入意愿强 2021 年中国的智能算力规模为 155.2 EFLOPS

大模型时代企业 AI 项目“烟囱式 ”建设痛点越发严重 智能化趋势下：多品牌多场景下的重复造车轮，导致模型算法和镜像等 AI 资产管理分散，无法沉淀复用和统一运用。 底层统一 上层统一 中层异构 AI 治理 集约敏捷的 AI 中台式建 设 业务系统 B 业务系统 C 业务系统 A AI 项目的烟囱式建 设 知识引擎 大模型 API （ DeepSeek/ 客户专属 模型 / 混元