升级计划.........................................................................................114 12.3 版本管理.........................................................................................116 12.4 模型层的设计原则包括：  模型预训练：在通用语料和银行业务语料上进行大规模预训 练。  微调优化：针对具体业务需求进行微调，如信用卡欺诈检测、 贷款风险评估等。  模型更新与版本管理：采用 CI/CD 管道，实现模型的自动化 更新和版本控制。 服务层的关键技术包括：  API 网关：Kong、Zuul  服务发现与负载均衡：Consul、Nginx  安全性：OAuth2.0、JWT 令牌、SSL 化，以降低计算资源消耗和响应时间。此外，模块还集成了异 常检测功能，能够在推理过程中实时监控模型的表现，确保结 果的可靠性和稳定性。 4. 模型管理模块：该模块用于管理多个版本的模型，支持模型的 版本控制、更新和回滚操作。通过模型管理模块，银行可以根 据业务需求灵活切换不同的模型版本，同时还可以对模型进行 定期的评估和监控，确保其在实际应用中的性能持续满足要 求。 5. 安全与合规模块：由于银行系统对安全性要求极高，该模块专

..........................................................................................99 12.2 版本管理与更新.............................................................................................. 自动化机器学习（AutoML）：采用 H2O.ai 或 Google AutoML，简化模型训练与调优流程，降低 技术门槛。 o 模型部署与管理：使用 MLflow 进行机器学习模型的全 生命周期管理，包括实验跟踪、模型版本控制及部署。 3. 自然语言处理（NLP） 商务 AI 智能体需要强大的文本分析与生成能力，因此需选用 高效且灵活的 NLP 工具库： o 文本处理：选用 spaCy 和 NLTK 进行文本分词、词性标注 智能体的应用提供坚实的数据基础。 6.2 数据安全策略 在商务 AI 智能体应用服务中，数据安全策略是确保业务连续 性和客户信任的核心环节。首先，所有数据传输必须通过加密协议 （如 TLS 1.2 及以上版本）进行，确保数据在传输过程中不被窃取 或篡改。同时，存储的数据应采用 AES-256 加密技术进行加密， 确保即使在物理介质被盗的情况下，数据也无法被轻易解读。 为了进一步保障数据安全，应实施多层次的访问控制策略。通

制。每月组织两次技术分享会，内容涵盖最新技术动态、项目经验 总结等。同时，与外部科研机构建立了长期合作关系，定期邀请专 家进行技术指导。 团队采用敏捷看板进行任务管理，使用 GitLab 进行代码版本 控制，通过 Jira 进行缺陷跟踪，确保开发过程的透明度和可控性。 为提升协作效率，团队配置了专业的开发环境，包括高性能计算集 群、数据存储系统及测试平台。每个成员都配备了符合开发要求的 工作站，确保开发过程的顺利进行。 性化设置以及高级数据分析功能。这些需求在资源允许的情况下应 尽快实现。 可以有的需求通常是一些附加功能或优化，虽然不紧急，但能 够增强产品的吸引力。例如，智能体的社交分享功能、交互界面的 美化设计等。这些需求可以在后续版本中逐步实现。 最后，不会有的需求是指那些在当前阶段不切实际或不必要的 功能。例如，过于超前的技术实现或与产品目标不符的功能。这些 需求应明确排除在开发计划之外。 为了更直观地展示需求优先级，下表列出了典型需求及其分 适合简单、标准化的接口，而 GraphQL 则适用于 需要灵活查询的场景。为了确保系统的安全性，OAuth 2.0 和 JWT（JSON Web Token）是身份验证和授权的可靠选择。 此外，版本控制工具如 Git 是必不可少的，而 CI/CD（持续集 成/持续部署）工具如 Jenkins 或 GitLab CI 可以大幅提升开发效 率。监控和日志管理可以使用 Prometheus 和

据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问和操作数据。 数据的存储和管理也是关键环节。对于大规模数据，建议采用 分布式存储系统，如 Hadoop HDFS 或云存储服务，确保数据的高 可用性和可扩展性。同时，需建立数据版本控制和备份机制，防止 数据丢失或损坏。 最后，数据处理的质量评估不可或缺。通过抽样检查、交叉验 证和与领域专家讨论，评估数据处理的效果。对于发现的问题，需 及时反馈并进行修正，确保数据的高质量。 数据清洗：去除重复、纠正错误、填补缺失、统一格式  数据标注：自动化与人工结合，制定标注规范  数据增强：技术手段增加数据多样性和规模  数据安全：严格遵守法律法规，进行匿名化处理  数据存储：分布式系统，版本控制与备份  质量评估：抽样检查、交叉验证、专家讨论 通过以上步骤，可建立一个高质量、高可靠性的知识库，为后 续的 AI 大模型训练提供坚实的基础。 2.1 数据来源及采集 在知识库数据 注后，由经验丰富的审核人员进行检查，确保标注的准确性和一致 性。同时，应定期对标注数据进行抽样评估，计算标注一致率（如 Kappa 系数）和错误率，及时发现并纠正系统性问题。 在标注数据的管理方面，应采用版本控制机制，记录每次标注 的变更历史和责任人信息。这有助于在出现问题时快速定位和追 溯。此外，标注数据的存储应遵循标准化格式，如 JSON、CSV 或 数据库表结构，便于后续处理和导入模型训练流程。

JSON 格式的中间表示， 字段映射准确率达 98.6%。 审计知识库构建采用双通道更新机制，包含以下关键组件： - 法规标准库：实时同步财政部最新审计准则、企业会计准则等权威 文件，版本控制精确到修订条款级 - 行业风险特征库：按制造业/金 融业等 15 个细分行业分类，包含 4200+ 典型风险场景的量化指标 - 历史案例库：结构化存储 3.2 万份审计报告中的关键发现，支持相 中文预训练模型，微调时加入审计术语词典 （覆盖率需达 85%+ ） - 票据识别：CRNN+Attention 结构，支持 增值税发票等 12 类票据的字段抽取 - 问答系统：基于 DeepSeek- 7B 的审计专用微调版本，响应需包含法规条款引用 知识图谱构建 采用动态权重图谱技术，实体关系权重按审计周期自动更新。典型 节点配置示例： - 企业节点：工商信息+财务指标+ 处罚记录 - 交易 节点：金额/时间/ 时间序列交叉验证 （TimeSeriesSplit n_splits=5） 2. 模型调优层 生产级优化措施 - 部署阶段采用模型快照（Model Snapshot）机制，保留最近 10 个迭代版本供审计追溯 - 推理性能 优化：TensorRT 加速使 GPU 推理延迟<50ms/ 万条 - 漂移检测： 每月计算 PSI(群体稳定性指数)，阈值超过 0.25 触发模型重训练 模型监控指标需满足：

为提高清单编制的透明度和可追溯性，建议采用以下工作流程： 1. 模型初步生成清单并提交给项目团队。 2. 团队进行复核和调整， 重点检查异常数据。 3. 模型根据复核结果进行二次优化，并生成 最终清单版本。 4. 最终清单通过审核后，进入预算编制阶段。 通过上述流程，工程量清单编制不仅能够提高准确性，还能够 显著缩短编制时间，为后续的造价管理工作奠定坚实基础。 3.2 预算编制与审核 预算编 首先，合同签订阶段的关键在于明确各方权责、条款细节及风 险分配。DeepSeek-R1 可基于历史合同数据和行业标准，自动生 成合同草案，并通过语义分析识别潜在风险点。例如，模型可快速 对比不同版本的合同条款，标记出差异部分，并提供优化建议。此 外，模型还能根据项目特征和市场价格波动，自动调整合同中的工 程量清单和单价，确保合同的合理性和可行性。 在合同执行阶段，DeepSeek-R1 能够实时监控合同履行情况， 此外，DeepSeek-R1 支持多语言版本的投标文件生成，这对 于跨国工程项目的招投标尤为重要。模型可以根据目标市场的语言 需求，自动翻译和生成相应的投标文件，确保文件的准确性和合规 性。 以下是 DeepSeek-R1 在投标文件自动生成中的关键功能列 表：  自动化生成投标文件大纲  智能填充和优化投标文件内容  语法、术语和格式的自动检查与修正  支持多语言版本的投标文件生成 通过以上功能，DeepSeek-R1

TensorBoard 集成，帮助用户直观分析训练 效果。 为了提高训练效率，系统应支持断点续训功能，允许用户在训 练中断后从最近一次保存的模型状态继续训练，避免重复计算。同 时，系统需提供模型版本管理功能，允许用户保存和管理不同训练 阶段的模型，便于后续评估和部署。对于大型训练任务，系统应支 持分布式数据存储和读取，减少数据传输时间，提高训练速度。 在模型验证方面，系统需支持交叉验证、留出验证等多种验证 模型训练层基于数据处理层输出的高质量数据集，采用多种机 器学习算法和深度学习框架进行模型训练。该层支持多节点分布式 训练，能够根据任务需求动态调整训练资源和参数设置，确保模型 训练的快速收敛和高性能输出。模型训练层还支持模型的版本管理 和自动化部署功能，方便模型的迭代和更新。 考评分析层负责对训练好的模型进行评估和优化，采用多种考 评指标（如准确率、召回率、F1 值等）对模型性能进行全面评 估。该层还支持模型的可视化分析，帮助用户深入理解模型的表现 数据管理模块是系统的核心之一，负责数据的采集、存储、清 洗和标注。该模块支持多种数据格式的导入和导出，并提供自动化 的数据清洗和标注工具，确保训练数据的质量和一致性。同时，数 据管理模块还提供数据版本控制功能，便于追踪数据变更历史。 训练管理模块提供模型训练的全流程支持，包括训练任务创 建、资源配置、训练过程监控和模型评估。该模块支持分布式训 练，能够充分利用计算资源，提高训练效率。训练管理模块还提供

平台显著降低了企业的初始投资成本。通过按需付费的 订阅模式，企业可以根据实际使用情况和需求灵活调整支出，避免 了前期的高额软件授权费用和硬件投资。 其次，SaaS 平台支持自动更新与维护。这意味着用户始终可 以使用到最新版本的软件，而无需亲自进行复杂的安装和更新过 程。此外，服务提供商会负责软件的安全性和漏洞修复，进一步减 轻了企业的 IT 负担。 第三，SaaS 平台具备优秀的可扩展性。企业可以根据业务的 发 集成性：用户需要平台能够与现有系统无缝集成，方便数据传 输与资源共享。 接下来，在功能模块的设计上，我们可以将 SaaS 平台的核心 功能划分为以下几个主要模块：  数据管理模块：提供数据上传、清洗、存储和版本管理功能， 支持多种数据格式和大规模数据的处理。  模型训练模块：包括模型选择、超参数调整、训练监控和训练 结果分析等功能，支持用户自定义训练和预训练模型的使用。  模型部署模块：支持将训练好的模型快速部署到生产环境，并 数据分析与可视化模块 应用层则是具体实现业务逻辑的核心部分，主要包含 AI 模型 的调用与管理、用户权限控制和报表生成功能。其设计要点包括：  模型管理：支持多种 AI 大模型的上传、下载、更新和版本控 制。  任务调度：提供任务管理机制，能对用户请求进行调度和执 行。  权限管理：确保不同用户在系统中具备不同的操作权限。 服务层则是承载业务逻辑和 AI 模型的运行环境，核心是微服

等），采用多任务学习框架，使模型 在多个任务中共享知识，提高整体效 率和效果。 领域自适应（ Domain Adaptation ）技术实现 增量学习策略 反馈闭环优化 自动化监控与评估 版本控制与回滚 设计增量学习机制，使模型能够 在不遗忘已有知识的基础上，持 续吸收新的金融数据和业务规则， 确保模型始终与银行业务的最新 发展保持同步。 建立用户反馈机制，将银行业务 人员和客户的反馈信息纳入模型 构建自动化监控系统，实时跟踪 模型在业务场景中的表现，通过 关键指标（如准确率、召回率、 响应时间等）评估模型性能，及 时发现并解决问题。 采用严格的版本控制机制，记录 每次模型更新的内容和效果，确 保在模型出现问题时能够快速回 滚到稳定版本，保障业务连续性 和稳定性。 持续学习与模型迭代更新机制 08 风险控制与合规管理 模型可解释性与监管穿透要求 模型透明化 通过大模型的可解释性技术，确保

上升的成本。目前 GPT4 的价格是 GPT3.5 turbo 的十倍，而且由于智能体之间交互的 特性，在输出过程中往往伴随着更高的 token 消耗。若最终输出的长度超出模型 token 限制，则不得不调用更高版本的模型例如 GPT4-32K，成本又是 GPT4 的两倍。 图10 OpenAI 不同模型 tokens 消耗价目表 资料来源：OpenAI，海通证券研究所 在实际测试中，使用搭载 92%，有超过一半的人愿意为后续产品付费。其付费模式 分为按月付款（19.99 美元），按年付款（69.96 美元），以及终身会员（299.99 美元）。 开通 Replika Pro 之后可以解锁更高版本的语言模型、无限的语音消息、图片生成等。 图30 Replika 付费模式 资料来源：Replika 用户注册界面，海通证券研究所 Replika 吸引欧美中年男性居多。根据 天工大模型能力展示 资料来源：天工开放平台官网，海通证券研究所 SkyAgents 智能体拥有成本优势，tokens 价格低于 OpenAI。天工大模型 3.0 版本 0.01 元/千 tokens，2.0 版本 0.005 元/千 tokens，价格普遍比 GPT4o 更加划算，但天工 3.0 价格略贵于 GPT3.5 turbo。若按照 2000 个 input tokens，输出