。首 先，银行内部的核心参与者包括信息技术部门、风险管理部门、业 务运营部门和客户服务部门。信息技术部门负责模型的硬件基础设 施搭建、系统集成和日常运维；风险管理部门确保模型的应用符合 监管要求，并对模型输出进行风险评估；业务运营部门利用模型优 化业务流程，如信贷审批、客户分群和产品推荐；客户服务部门则 通过模型提升客户体验，例如智能客服和个性化服务。 其次，外部参与者也扮演了关键角色。模型提供商 大模型在银行系统的部署能够顺利实施 并取得预期效果。 2. 需求分析 在银行系统中部署 Deepseek 大模型需要首先明确需求，以确 保解决方案能够满足银行业务的复杂性和安全性要求。银行业的特 殊性决定了其对数据处理、模型精度、响应时间以及合规性有着极 高的要求。因此，需求分析应从功能性需求、性能需求、安全需求 以及合规性需求四个方面展开。 首先，功能性需求方面，Deepseek 大模型需要支持多样化的 银行 在安全需求方面，银行系统对数据安全和模型安全的要求极 高。需求分析中需考虑以下关键点：模型处理的数据需进行加密传 输和存储，以防止数据泄露；模型的访问权限需严格控制，确保只 有授权人员能够访问和操作；模型的输出需进行安全验证，防止恶 意攻击或误导性结果的产生。此外，模型的设计需考虑隐私保护问 题，确保用户数据的匿名化和合规使用。 合规性需求是银行系统部署大模型的另一重要方面。金融机构 需遵守严格的监管要求，包括数据保护法规（如

..............................................................203 1. 引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT 控制的强化要求，该方案已通 过三家监管机构的合规性评估，为规模化应用扫清了制度障碍。 1.1 审计行业的现状与挑战 近年来，审计行业在全球化与数字化浪潮下面临着前所未有的 变革压力。随着企业业务复杂度提升、数据量呈指数级增长，传统 审计模式在效率、覆盖面和风险识别能力上的局限性日益凸显。根 据国际内部审计师协会（IIA）2023 年报告，78%的审计机构表示 现有技术工具难以应对跨系统数据关联分析需求，而监管机构对审 计时效性与准确性的要求却逐年提高，例如美国公众公司会计监督 委员会（PCAOB）将重大错报风险检测窗口期缩短了 30%。 审计行业当前的核心痛点集中在三个维度：首先，数据处理的 低效性导致人工成本居高不下。以财务报表审计为例，审计师平均

挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 3.4 性等方面提出了全新的要求。为适应企业创新、降本增效以及业务出海等需要，云服务商不断通 过协同创新升级全栈服务品质，同时也利用自身融合发展的经验优势，助力企业积极开展国际化 布局。 �� 1.1 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 验，可以整合跨境物流、支付等环节的资源，为跨境电商企业提供一站式的解决方案。在信 息服务方面，具备强大的数据分析工具，能够帮助跨境电商企业精准洞察不同地区消费者的 需求和偏好，优化选品和营销策略，有效保障交易数据的安全合规要求。 AI创新应用不断挖掘新的市场潜力：近年来，国内云服务商在AI创新应用方面不断突破，为 挖掘全球市场新潜力提供了强大动力。相关的基础AI模型和AI技术栈都十分强大，特别是能 够持续利用云计算

保护通过部署私有化模型容器解决，而模型幻觉问题则通过结合业 务规则引擎（Drools）进行输出校验。实际压力测试证明，在峰值 负载下系统能保持 4 个 9 的可用性，完全满足企业级 SLA 要求。 2.1 DeepSeek 大模型与 CRM 系统的兼容性 DeepSeek 大模型与 CRM 系统的兼容性可从技术架构、数据 交互、性能匹配三个维度进行验证。在技术架构层面，DeepSeek CRM 工单分析任务时，响应时间可控制在 800ms 以内。若需支持 高并发（>50 QPS），建议采用 A100 集群或 H100 加速卡。 - 内存：每实例 64GB DDR4 内存为最低要求，复杂客户画像生成 场景需扩展至 128GB 以避免频繁换页。 - 存储：推荐 NVMe SSD 存储系统，容量配置需考虑： - 模型权重文件：约 200GB（FP16 精度） - 向量数据库：按每客户 前端接入层部署在公有云，利用弹性伸缩组应对流量峰值 2. 模型推理层通过专线连接企业私有云，确保客户数据不出域 3. 向量数据库采用分布式部署，跨 3 个可用区保证 99.95% SLA 网络要求  内网传输需保证 10Gbps 以上带宽，时延<5ms  公网 API 接口需配置 WAF 防护，建议预留 20%带宽余量应对 突发请求 运维监控体系 部署后需实时采集以下指标： -

· · · · · · · · 141 6.2.3 分阶段实施与长期持续优化· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 142 6.2.4 关注政策导向与合规要求· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 143 6.2.6 强化技术合作与生态建设· · · · · · · · · · · · · · · · · · 杂的计算过程和庞大的参数规模，往往在处理速度上显得力不从心。这要求技术团队在算 法优化、硬件加速（如使用GPU、TPU等专用处理器）以及分布式计算等方面进行深入研究 和创新，以实现推理速度的显著提升。 此外，还需要考虑系统的并发处理能力，即在高并发请求下仍能保持稳定的推理速 度，这对于保障用户体验至关重要。 （2）精准度局限 保险业务中的某些场景，如风险评估、定价等，对结果的精准度有极高要求。然而，当 前的大模型技术 确定性在可接受范围内时或许可以接受，但在要求绝对精准的场景下则可能成为障碍。 因此，解决这一问题需要采用多种策略，如结合传统方法与AI技术、引入更多的先验 知识、加强数据质量控制等，以提升模型的精准度和可靠性。 （3）监管合规挑战 保险行业受到多个监管机构的严格监管，这些监管机构对技术的使用提出了明确的 要求，包括透明度、公平性、隐私数据保护等。大模型技术的应用必须确保符合这些要求， 否则可能面临法律风险和声誉损失。

本项目的团队由项目经理、数据工程师、算法工程师、AI 模型 训练师、质量保证专家和产品经理组成，确保项目在各个环节都能 高效推进并达到预期目标。项目经理负责整体项目的规划、进度管 理和资源协调，确保项目按时交付并符合预算要求。数据工程师负 责数据的采集、清洗和预处理，确保数据的完整性和质量，同时开 发和维护数据管道，以便为后续的模型训练提供可靠的数据支持。 算法工程师负责设计和优化算法，解决数据处理和模型训练中的技 的那一条，或者将两条记录的字段信息进行整合。 4. 去重结果验证：完成去重操作后，需要对结果进行验证，以确 保去重过程的有效性和准确性。可以通过随机抽样或交叉验证 的方式，检查去重后的数据是否满足唯一性要求。此外，还可 以通过对比原始数据和去重后数据的统计特征（如记录数、字 段分布等），进一步确认去重效果。 为了更直观地展示数据去重的过程，以下是一个简单的数据去 重流程示意图： 通过以上步骤 JSON、CSV 或 数据库表结构，便于后续处理和导入模型训练流程。 对于大规模标注任务，可以采用众包模式，但需特别注意以下 几点： - 设计清晰的任务说明和示例，确保众包人员能够准确理解 任务要求； - 设置合理的质量控制措施，如设置测试题或引入多标 注共识机制； - 建立激励机制，根据标注质量和数量给予相应奖 励。 最后，数据标注过程中应注重数据隐私和安全保护。对于涉及 敏感信

被滥用。 2. 性能需求 系统的性能需求主要包括以下几个方面： o 实时性：系统需要支持实时数据处理，事件检测的延迟 应控制在可接受的范围内，例如不超过 5 秒。同时，对 于历史数据的处理能力，要求在数小时内完成缓存数据 的分析。 o 准确性：确保 AI 大模型在事件检测中的准确性和鲁棒 性，目标是达到 95%以上的准确率，尽量减少误报和漏 报情况。 o 可扩展性：系统应具备良好的可扩展性，以便于后续增 可扩展性：系统应具备良好的可扩展性，以便于后续增 加新的模型、处理更多的视频源或提升存储能力。 o 安全性：数据传输和存储过程应确保安全性，包括数据 加密、访问控制及审计日志等功能，以满足公共安全领 域对数据的高安全要求。 3. 实施环境需求 系统应当支持在多种实施环境下运行，包括但不限于： o 本地部署：能够在本地服务器上进行部署和运作，适用 于需要严格控制数据的安全性及隐私的场合。 o 云端服务：支持云端服务模式，便于资源的动态分配和 据备份 与恢复等。系统需要提供多级用户权限，确保只有授权用户能够访 问和操作敏感数据。 在具体实现上，以下表格总结了功能需求的优先级以及技术要 求： 功能模块 需求描述 优先 级 技术要求 视频数据采 集 多源视频接入、实时处理 高 视频处理框架、网络传 输技术 目标检测与 跟踪 实时目标识别与跟踪 高 深度学习模型、计算机 视觉技术 行为识别 可疑行为的实时识别 高

剧迫使银行不断提升服务质量以吸引和保留客户。传统的业务模式 已无法满足现代消费者的期望，尤其是在数字化和个性化服务方 面。其次，监管环境的复杂性要求银行在合规性和风险管理上投入 更多的资源，以确保业务操作的合法性和透明性。此外，技术创新 的快速迭代对银行的技术基础设施提出了更高要求，如何有效整合 新兴技术如人工智能、区块链和大数据分析，成为银行提升运营效 率和竞争力的关键。最后，客户数据的隐私保护和安全性问题也日 益突出，银行需要建立更加严密的防护机制，防止数据泄露和欺诈 行为的发生。以下是金融银行业务的具体挑战：  市场竞争：如何在激烈的市场竞争中脱颖而出，提供差异化的 产品和服务。  监管合规：应对不断变化的法规要求，确保业务的合规性。  技术创新：有效利用新技术，提升业务效率和客户体验。  数据安全：保护客户数据隐私，防止安全威胁和数据泄露。 针对这些挑战，金融银行需要采取切实可行的解决方案，以提 卡照片、手写签名等进行高精度的自动化处理，极大地提升了银行 业务的办理效率和安全性。 在处理流程中，DeepSeek 首先通过图像预处理模块对输入图 像进行去噪、增强和校正，以确保图像质量满足后续分析要求。随 后，系统利用预训练的深度神经网络模型对图像中的关键信息进行 提取和识别。例如，在身份验证场景中，DeepSeek 可以从身份证 照片中准确提取姓名、身份证号码、出生日期等关键信息，并与数

务，构建稳健高效的算力平台，才能将算力转化为驱动创新的价值源泉，持续 释放算力价值。 智算服务是发挥极致集群算力的关键要素，释放算力新质生产力，服务 不可或缺。智算集群是一个复杂工程系统，非简单的软硬件的堆砌，它要求 算、存、网、服务的高效协同。智算服务包含智算集成、运维、计算使能和优 化、辅助运营等方面。发挥极致集群算力，需要构建智算服务产业共识，持续 推进智算服务产业升维。 我们期望通过本案例集的 是 一个巨大的技术挑战。智算集群对稳定性与可靠性要求极高，AI 训练任务通常需要连续运 行数天甚至数周，任何硬件故障或网络波动都可能导致任务失败，造成巨大经济损失和时 间成本；智算集群的软硬件耦合深，故障定界困难。从芯片、服务器到集群网络、调度系 统、AI 框架，任何一个环节出问题都可能导致服务不可用，因此对运维团队的技术深度和 广度要求极高。 在运营与优化阶段，仅仅提供裸算力是远远不够的。用户需要的是开箱即用的模型服 动态调整，集成昇腾软硬件，适配联通云、星罗平台并实现多系统对接；网络规模大，存储 需求因多模态模型激增；智算集群涉及多层级及大量联调，分布式并行训练对多机多卡同步 要求高，单点故障可能影响整体效率，因此对系统性能、稳定性及跨域协同要求更高，需保 障硬件高耦合下的系统质量与可靠运行。 为保障深圳智算项目高效推进，项目组组建集成交付联合作战室。中讯院智算交付团队 深度参与，与广东联通算网基地紧

数据生命周期管理：从数据的创建、使用、存储到销毁，每个 阶段都应实施相应的安全管理措施。  合规性检查：定期进行数据保护法规的合规性检查，如 GDPR 或 CCPA，确保数据处理活动符合法律要求。  员工培训：定期对员工进行数据安全培训，提高他们的安全意 识和操作技能。 通过上述措施，商务 AI 智能体的数据管理与安全将得到有效 保障，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础。 6 确和测试方法的严谨性是确保系统高效、稳定运行的关键。首先， 性能指标应包括响应时间、吞吐量、并发处理能力、资源利用率以 及系统的稳定性和可靠性。响应时间是指从用户发出请求到系统返 回结果的时间，通常要求在毫秒级别。吞吐量则指系统在单位时间 内能够处理的请求数量，通常以每秒请求数（QPS）来衡量。并发 处理能力反映了系统同时处理多个请求的能力，而资源利用率则关 注系统在运行过程中对 CPU、内存、磁盘等资源的占用情况。 考 虑以下因素：业务需求、系统性能、可扩展性、安全性以及成本效 益。首先，根据业务规模和应用场景，选择适合的部署模式，通常 包括本地部署、云原生部署和混合云部署。本地部署适用于对数据 安全性要求极高或网络条件有限的场景，但其扩展性和维护成本较 高。云原生部署则提供了弹性扩展和高效运维的优势，尤其适合需 要快速迭代和全球化服务的业务。混合云部署结合了两者的优点， 既能满足数据本地化的需求，又能利用云计算资源实现灵活扩展。