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，跨系统数据协同成本高昂，某会计师事务所测算表明，数据清 洗和格式转换占用了整个审计项目 28%的有效工时。 在此背景下，行业对智能工具的诉求呈现三个关键特征：第 一，处理速度需要达到千万级数据/小时的吞吐量，某四大会计师 事务所的测试数据显示，当响应延迟超过 审计数据的处理流程如下表所示： 处理阶段 技术实现 输出标准 数据抽取 增量日志捕获技术(Capture Change Data) 时间戳标记的原始数据 数据清洗 基于审计规则的异常值检测算法 标准化凭证流水 特征工程 审计指标计算引擎(ROI、周转率等) 多维特征向量 模型层采用 DeepSeek-V3 作为基座模型，通过三阶段训练实 现领域适配。首先在千万级审计报告语料上进行继续预训练，使模 启动数据增强回灌流程 部署阶段采用模型蒸馏技术，将原始 175B 参数模型压缩至 7B 参数级别，推理速度提升 6 倍的同时保持 95%以上的任务精度。通 过审计机构实际测试，优化后的模型在应收账款坏账准备测算任务 中，人工复核工作量降低 82%，关键风险点检出率同比提升 41%。 3.1.3 智能审计决策模块 智能审计决策模块作为 DeepSeek 智能体的核心功能组件，采 用多模态数据分析与

年达到 ZFLOPS 级别（每秒十万亿亿次浮点计算）。预计在 2021-2026 年期间，智能算力增长的 CAGR 为 52.3%。随着算力规模的大幅增长，将会 带动 AI 技术快速发展。根据中国信通院的测算，每在算力中投入 1 元，将带动 3-4 元的 经济产出。在智能体发展中，更强的算力能支持更复杂的模型计算并且给予其更快的响 应速度。当大模型能快速迭代，AI Agent 将会有更强力的基座，相同运行模式下或能显 news 援引海外独角兽团队测算，每个 Query 的推理成本是 chatgpt 的 5% 以下。早在 2023 年 2 月份，Character.AI 就使 用了八位整型做计算，比 16 或 32 位浮点数效率有 4 倍 - 2 倍的提升，这也归功于 创始人 Noam Shazeer 对 AI 技术的独特理解。成本方面，根据 foresight news 援引海 外独角兽团队测算 character 每次交互的成本为

计划与排程，并提供可借鉴的实用建议。 增强型人工决策，实现跨域跨组织的无缝计划变更。 • 超过95%的交易实现自动化流程及问题解决。 • 利用分析工具监督流程以提高流程效率。 • 利用事件和预测算法实现自动化维修计划，并通过人机增强支持高效的任务执行、备件订购和 行动建议。 • 通过问题解决方案、风险分析和基于经验教训得出的行动建议，使人工驱动活动得以增强。 • 高度自动化的仓库运营， 0%，显著增强 了物流效率。 此外，该公司还通过竞争性采购和价值链优化举措，例如，针对物料进行全球招标，以及在棕榈油 和棕榈仁油领域实施“后向整合”项目，节约了物料成本并提升了采购效率。 预测算法和优化器等AI工具能够提供精准的市场价格预测和基于AI的采购情景分析，从而 进一步提升了采购效率。 采购：自主智能化的初步探索 地管理供应商关系，优化数字化成本核算与按成 本设计，并赋能备件采购。例如，通过从旧的用户

图像识别算法（CNN） o 用于实时监控图像的缺陷识别 o 识别轨道、设备及周围环境中的安全隐患  时序预测算法（LSTM） o 跟踪列车运行状态 o 预测列车运行的潜在故障和延误  强化学习算法 o 优化铁路调度和资源配置 o 提高运输效率和削减运营成本  环境监测算法 o 分析气象和环境数据 o 评估对铁路安全的影响并制定预防措施 为确保算法的最佳性能，这些 AI 模型需要不断地进行训练和 对铁路监控视 频进行实时分析，有效识别铁路沿线的设备和障碍物，确保安 全运行。 2. 目标检测与分割：利用 YOLO（You Only Look Once）或 Mask R-CNN 等目标检测算法，对铁路沿线的物体进行精准 定位与分类。这可以帮助运维人员及时发现潜在风险及故障。 3. 场景理解：采用深度学习模型处理三维点云数据，以实现对复 杂场景的理解和重建，从而提高决策的准确性和效率。 到高层次的特征表示，减少人工干预。 特征提取完成后，将数据输入至人工智能模型中。模型的选择 依赖于具体的任务需求，比如目标检测、场景理解等。一般来说， 我们可以采用以下算法：  基于深度学习的目标检测算法，如 YOLO、Faster R-CNN， 实现对图像中目标的快速检测和定位。  利用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）处理 时序数据，实现对列车运行状态的预测和分析。

过 AI 模型的实时数据分析，阿里巴巴实现了智能化的供应链管理和客户服务，显著提升了运 营效率和客户满意度。 跨行业 AI 架构创新 11 预期效益与 ROI 分析 运营成本降低与效率提升测算 自动化流程优化 通过大模型技术，银行可以实现业务流程的自动化建模和优化，减少人工干预，显著降低 运营成本。例如，自动化信贷审批流程可将审批时间从数天缩短至数小时，提升效率的同 时减少人力成本。

行处理，以去除图像噪声。  帧抽样：定期选取关键帧，丢弃重复或冗余帧，以减少数据 量。 接下来的步骤是目标检测和事件识别，这是清洗过程中的核心 环节之一。在这一过程中，基于深度学习的目标检测算法（如 YOLO、SSD 等）会被用来识别和追踪视频中的行人、车辆等目 标。通过对检测到的目标进行过滤，只保留与事件相关的目标数 据，从而减少不必要的干扰。比如，若分析人群密集度，则可只关 注行人及其行为。 面部特征进行分析， 进而通过情感分类模型实现情感的自动识别。具体流程如下： 1. 视频输入：系统获取监控视频流。 2. 关键帧提取：利用算法筛选出具有代表性的帧。 3. 面部检测：采用人脸检测算法（如 Haar Cascades 或 SSD） 定位面部区域。 4. 特征提取：通过 CNN 模型提取面部表情特征。 5. 情感分类：将提取的特征输入训练好的情感分类模型，输出情 感标签。

50mm 管道 缺少材料规格描述 补充材料规格为“PVC” 50mm PVC 管道 此外，DeepSeek-R1 还具备自我学习和优化的能力。通过对 大量历史数据的分析，模型能够不断更新其错误检测算法，提高识 别和修正错误的准确性。这种持续改进的机制使得 DeepSeek-R1 在处理复杂的工程量清单时更加高效和可靠。最终，通过 DeepSeek-R1 的错误检测与修正功能，工程造价团队能够显著减 DeepSeek-R1 大模型的过程中，我们也发现了一些需 要改进的地方。例如，模型在处理极端天气等不可预见因素时的预 测能力还有待提升。针对这一问题，我们计划结合气象数据，进一 步优化模型的预测算法。 综上所述，DeepSeek-R1 大模型在工程造价领域的应用效果 显著，不仅提高了成本估算的准确性，还优化了风险管理与资源配 置。未来，我们将继续完善模型，使其在实际应用中发挥更大的价

5%的收入增长。 此外，AI 智能体在自动化流程中的应用将进一步提升企业的运 营效率。例如，在财务管理中，AI 智能体可自动完成发票处理、账 目核对等重复性工作，减少人为错误的同时提高工作效率。根据初 步测算，实施 AI 智能体后，财务部门的运营成本可降低 25%，同时 将财务处理时间缩短 40%。这将为企业节省大量时间和资源，使其 能够专注于核心业务的发展。 在收益预测方面，考虑到 AI 智能体的广泛应用，企业可通过

收集用户反馈以 持续优化系统。其功能包括性能监控、异常检测及反馈处理。 o 性能监控：通过 Prometheus、Grafana 等工具对系统 性能进行可视化监控。 o 异常检测：采用异常检测算法或规则引擎对系统异常进 行实时告警。 o 反馈处理：收集用户反馈，并通过自动化流程将其转化 为模型优化或功能改进的建议。 该模块的输出为系统运行状态报告及优化建议，供开发团队参 考。

时监控和分析，系统能够快速识别出异常行为。例如，当检测到某 个客户的账户在短时间内于不同地理位置的设备上进行交易时，系 统会立即触发警报，提示可能存在身份盗用风险。 其次，DeepSeek 平台采用了基于机器学习的异常检测算法， 这些算法能够自动学习客户的正常行为模式，并在此基础上识别出 与之偏离的行为。具体来说，系统会构建客户的行为基线，包括交 易频率、交易金额、常用设备、常用 IP 地址等。当某个交易行为