......................................................................................154 8.2.2 风险覆盖率提升比例.............................................................................................. 体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 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

建标杆。 专属运营服务 06 提供专属运营服务，包括专题活 动、数据报告、课程更新、产品 培训、教育模块深度运营、以及 各类活动开展。 提升覆盖面 04 信息技术的应用，实现优质内容 远程分发和信息远程推送，将大 大提高党员教育的覆盖面。 党务工作更高效 03 更专业实用的党务工作工具， 并有标准化规范化的党务工作 指引，指导三会一课、谈心谈 话、公益活动等各项工作开展。 据进行汇总统计，实现领域内 数据汇集、统一展示，支撑党 建工作精细化管理。 4 成功案例 成功案例  项目自推广以来，得到了客户的广泛好评，目前项目已在全国多个 地区为组织客户提供优质服务。 覆盖 31 个省、直辖市、自治区 合作 1000 多家客户 服务党员 近 1400 万人 服务党员过千万 积累了丰富经验 成功案例  是中共甘肃省委组织部为创新党建工作新模式精心打 造的 省党员的组织管理、党务公开、学习管理等；  覆盖全省 195W+ 党员， 2018 年的月均活跃达 100W+ 。作为福建省“两学一做“突出案例登上 《人民日报》头版！ 福建省党员 e 家平台 山东省党员乐 e 学平台  党员“乐 e 学”教育云平台，帮助山东省 莱州市组织部门实现了全市 60000 多个 党员，以及 1000 多个行政村的党员教 育及管理工作全覆盖。  通过大数据中心建设，震撼展示党建成

源的迫切需求。为应对此挑战，国内已相 继开源了多个中文预训练数据集，诸如CCI 2.0、SkyPile-150B、IndustryCorpus、Tele-AI 以及MAP-CC等，这些数据集广泛覆盖了网页、书籍、官方媒体等多种信息源，经过不同程 度的清洗与去重处理，为中文语言模型的训练提供了数据基础。今年6月，智源研究院推出 的IndustryCorpus 1.0多行业中英双语数据集及In 芯片的整体性能和稳定性，降低用户的使用成本和维护难度。 庞大数据量，相较于先前的MMC4、OBELICS等数据集实现了超过15倍的增长。更为重要 的是，OmniCorpus在数据质量上同样出色，它不仅覆盖了广泛的英语及非英语网站，还 纳入了视频平台的内容，确保了数据内容的全面性与丰富性。此外，OmniCorpus还具备 高度的灵活性，能够轻松转换为纯文本语料库或图像文本对的形式，以满足不同领域研究 模型的商业 化带来了挑战，但仍有不少企业和研究机构推出了自己的医疗大模型产品，如医联的 MedGPT、腾讯和百度基于自研通用大模型打造的医疗大模型等。这些模型在提升医疗服 务效率、扩大普惠金融覆盖范围等方面发挥了重要作用。 （3）教育行业 教育行业也是大模型应用的重要领域之一。多家科技公司如网易、百度、知乎等相继 披露了旗下大模型在教育领域的最新动态，并发布了搭载AI技术的硬件产品或应用。大模

降本增效场景通常基于大模型的生成能力，进行人力替代或赋能，在银行业 AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长， 而当下智能客服难以覆盖全部服务场景。如工商银行在远程银行业务中将知识搜索与大模型生成能力结合，实现基于实 时通话向坐席人员主动推送答复话术或知识的能力。 图表：苏商银行大模型客服助手 资料来源：苏商银行、中泰证券研究所 + 场景”四位一体的智能决策体系， 该体系已成功应用于信贷风控、反欺诈监测等 20 余个业务场景，尽调报告生成效率提升 40% ，欺诈风险标签准 确率提升 35% ，构建起覆盖贷前、贷中、贷后的全生命周期智能风控网络。 18 价值创造场景之二：智能风控 n 智能营销助手：依托知识图谱与大模型的协同合作，银行能够精准捕捉客户信息， 量身定制个性化营销策略，精准触 定制化训练，全集团推进生成式 AI 体系化应用。子公司通过总行平台按需调用模型，严禁自行接入外部模型，保障技术 可 控性 应用场景：建信理财率先探索资产配置优化、风险预警等理财场景，同时通过金融语义框架将“抵押率”“偿债覆盖率”等术语转化为业务逻辑，应用于 合同 解析与风险建模 邮储银行 技术落地：依托自有大模型“邮智”，本地部署并集成 DeepSeek-V3 模型和 DeepSeek-R1 推理模型 应用场景：

推进速度加快。智能体大致可以分为六类，根据他们被设计出的 特点，可以作用在不同的应用领域上。不同类别的智能体给予应用层面上更多研 发方向，像目前关注度较高的自动驾驶技术、智能电网控制、能源管理等都能被 垂类智能体覆盖。结合多模态大模型，自动化和情感需求类智能体已落地。但商 业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循环且 输出结果不一定符合需求，tokens 成本远高于普通 LLMs。 推进速度加快。智能体大致可 以分为六类，根据他们被设计出的特点，可以作用在不同的应用领域上。不同类别的智 能体给予应用层面上更多研发方向，像目前关注度较高的自动驾驶技术、智能电网控制、 能源管理等都能被垂类智能体覆盖。结合多模态大模型，自动化和情感需求类智能体已 落地。但商业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循 环且输出结果不一定符合需求，tokens 成本远高于普通 LLMs。 助手，可以满足职场、营销、 创作等多场景需求。目前 App 已经累计在安卓市场下载 1.31 亿次，在国内通用大模型 App 中排名第一。另外，讯飞星火首批上线面向特定场景打造专属助手。例如垂类智能 体“讯飞晓医”，其覆盖了 1600 种常见疾病，2800 种药物以及 6000 种医学检验，其满 足了用户的一些医疗建议需求。 图38 部分星火 AI 智能体展示 资料来源：星火智能体，海通证券研究所

部门协作问题。通过这种方式，项目能够有效地控制风险，确保按 时按质完成。 2. 系统需求分析 在人工智能数据训练考评系统的建设过程中，需求分析是系统 设计的基础和关键。首先，系统需要支持多维度数据采集与处理功 能，确保能够覆盖各类人工智能模型的训练数据需求。数据采集范 围包括但不限于图像、文本、语音等多种数据类型，且系统需具备 高效的数据清洗、标注和预处理能力，以满足不同训练任务的需 求。数据处理过程中，系统应支持自动化工具和人工干预相结合的 访问控 制、操作日志记录等，确保数据安全和用户隐私。 o 提供细粒度的权限管理功能，允许管理员根据不同用户 角色分配权限，确保系统使用的合规性和安全性。 通过以上功能模块的设计，系统能够全面覆盖人工智能数据训 练考评的各个环节，为用户提供高效、便捷、安全的服务。 2.1.1 数据管理需求 在人工智能数据训练考评系统的建设过程中，数据管理是核心 功能之一，直接影响系统的运行效率和数据质量。首先，系统需具 理体系，为人工智能数据训练考评系统的高效运行提供坚实的数据 基础。 4.2 数据采集与存储 在人工智能数据训练考评系统的建设过程中，数据采集与存储 是确保系统高效运行和数据质量的关键环节。数据采集方案需覆盖 多源异构数据的获取、清洗与预处理，以确保输入数据的多样性和 准确性。采集的数据类型包括结构化数据（如用户行为日志、系统 操作记录）、非结构化数据（如文本、图像、音频）以及半结构化 数据（如

时为未来扩展更多 功能奠定坚实基础。 1.3 项目范围 本项目旨在开发和部署一套高效、智能的深度搜索 （DeepSeek）智能体系统，以提升企业在大数据环境下的信息检 索与分析能力。该项目覆盖的主要范围包括以下几个方面： 首先，系统将涵盖数据处理与存储模块，支持多种数据源的接 入与预处理，确保数据的高效存储与管理。具体而言，系统将支持 结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如 JSON、XML）以及 在选择云计算平台时，首先需要考虑平台的稳定性、可扩展性 以及成本效益。AWS、Azure 和 Google Cloud 是目前市场上最主 流的三大云计算服务提供商，它们在性能、服务多样性和全球覆盖 率方面具有显著优势。对于 DeepSeek 智能体的开发，我们建议根 据项目具体需求选择最合适的云平台。 AWS 在机器学习和人工智能领域提供了丰富的工具和服务， 如 Amazon Sag 提供了灵活的按需付费模 式，可以根据实际使用情况进行调整，而 Azure 则更适合长期承诺 的客户，提供了更具竞争力的长期租赁价格。以下是三大云平台的 主要特点对比：  AWS：全球数据中心覆盖最广，服务种类丰富，适合需要大 规模扩展的项目。  Azure：企业级服务强，与微软产品集成度高，适合混合云环 境。  Google Cloud：数据处理和机器学习优化，开源社区支持良

• 预期效益与 ROI 分析 • 组织能力与人才建设 • 未来演进与持续创新 01 数字化转型背景与必要性 银行业面临的竞争压力与市场挑战 国有大行服务下沉 国有大型银行通过下沉服务覆盖更多区域，加剧了中小银行的获客难度，迫使后者加快数 字化转型步伐。 新金融业态冲击 客户需求升级 互联网金融、金融科技公司等新兴业态迅速崛起，凭借灵活的数字化服务模式抢占传统银 行市场份额。 方案，确保试点能够顺利过渡到全行推广阶段。 1 2 3 全行级推广路线图（ 2024-2026 ） 分阶段推广 2024 年重点推广试点验证成功的业务场景， 2025 年扩展至更多业务领域， 2026 年实现全行级覆盖， 确保大模型技术在银行各个业务环节中广泛应用。 03 02 01 资源投入规划 根据推广阶段的需求，合理规划资源投入，包括技术团队建设、硬件设施升级、数据治理优化等，确 保推广过程中的资源充足。 务。例如，通过智能架构设计，银 行可以更灵活地应对未来技术变化， 降低因技术更新导致的额外成本。 12 组织能力与人才建设 复合型数字人才梯队培养计划 多层次人才培养体系 01 建立覆盖初级、中级、高级数字人才的培养体系，包括技 术研发、数据分析、架构设计等多个领域，确保人才梯队 的完整性和持续性。 定制化培训课程 02 根据银行数字化转型的具体需求，设计定制化的培训课程，

安全解决方案、透明性 针对这些市场需求，我们的 SaaS 平台需要设计丰富的功能模 块、灵活的管理后台以及强大的支持服务，以适应不同客户的使用 场景。此外，不同市场所采用的营销策略也需相应调整，以便更好 地覆盖潜在客户。 综合考虑目标市场的特性和需求，我们的市场定位应切合客户 实际痛点，提供价值驱动的服务，通过多样化的产品线和定制化的 解决方案来满足不同客户群体的需求，从而在竞争中占据有利地 位。 场，微软的全面解决方案涵盖了从开发工具到实际应用场景的一整 套服务，致力于将 AI 技术应用于商务智能、人力资源和客户服务 等领域。同时，微软凭借其全球的商业生态系统，迅速推动了产品 的市场覆盖。 此外，国内的一些企业如腾讯、阿里巴巴及字节跳动也在大模 型 SaaS 平台领域逐步崭露头角。腾讯的 AI Lab 通过不断深化技术 研究，推出了丰富的 AI 解决方案，服务于游戏、社交及金融领 其更适合于定制化需求。 在实际应用中，选择大模型的时候建议遵循以下步骤： 1. 明确具体应用场景和需求，确定是否需要语言生成、语言理解 或是多任务处理等能力。 2. 依据指标如性能、训练数据的覆盖面、计算资源需求，进行初 步模型筛选。 3. 进行已有模型的基准测试，通过小规模实验验证不同模型在目 标任务上的表现，以便于直观对比。 可以通过以下流程图来描述模型选择的决策过程： 综上，

的模型训练流程，确保模型在准确性、泛化能力和计算效率方面达 到预期目标。项目的实施将涵盖以下关键步骤：  数据采集与整合：从内部系统、公开数据集以及第三方数据源 中获取数据，确保数据的多样性和覆盖度。  数据清洗与预处理：通过去重、缺失值填充、异常值处理等操 作，提升数据的纯净度和一致性。  数据标注与结构化：基于业务需求，对非结构化数据进行标注 和结构化处理，形成可被模型直接利用的知识库。 构化的知识图谱。知识图谱的构建将支持多维度查询和推理，为 AI 模型提供丰富的上下文信息。知识图谱的关键性能指标包括： - 实 体识别准确率达到 95% 以上 - 关系抽取准确率达到 90% 以上 - 知识 图谱覆盖率达到 80%以上 再次，设计并训练一个具备强泛化能力的 AI 大模型。基于处 理后的数据，采用预训练-微调的技术路线，训练一个能够适应多 场景任务的 AI 模型。模型的训练过程将注重优化参数效率和数据 织提供 智能化解决方案，助力业务创新与决策优化。 1.3 项目范围 本项目旨在构建一个高效、精准的知识库数据处理流程，并结 合最新的 AI 大模型技术，设计并实施一套完整的训练方案。项目 覆盖的范围包括数据收集、清洗、标注、存储与管理，以及基于这 些数据的 AI 大模型训练与优化。具体而言，项目将处理多源异构 数据，包括但不限于文本、图像、音频和视频等，确保数据的多样 性和代表性。