40% - 自动生成符合审计准则的询证函和工作底稿 通过流程图的业务逻辑建模可以清晰展现智能体的工作机理： 这种技术路径不仅解决了审计作业中的效率瓶颈，更重要的是 通过数据驱动的分析方式，将审计重点从事后检查转向事中监控。 某国际会计师事务所的实践表明，接入人工智能系统的审计项目， 其关键风险点识别时间平均提前了 15 个工作日，使客户能够及时 采取补救措施，显著提升了审计的价值创造能力。随着技术的持续 动化，处理速度提升 5-8 倍 - 交易流水异常检测响应时间缩短至分 钟级 - 报告初稿生成效率提高 70%，减少人工校对工作量 风险控制强化 构建动态风险识别模型，覆盖传统审计盲区。重点实现： 1. 实时 监测企业财务数据波动，自动触发预警阈值（如单笔交易超过注册 资本 10% ） 2. 通过 NLP 解析合同条款与会计准则差异，识别潜在 合规风险 3. 建立多维度关联分析引擎，发现隐蔽的舞弊模式（见 82%，误报率控制在 5%以 内。 底稿生成模块基于 NLG 技术自动输出审计调整建议、管理建 议书等文档，支持三种输出模式： 1. 标准模板自动化填充（适用 于常规事项） 2. 关键事项重点标注（高风险事项用黄底红字突 出） 3. 多版本差异对比（自动生成调整前后数据对照表） 实时交互模块通过自然语言接口响应审计人员的动态查询， ” ” 如 显示前五大供应商近三年交易趋势 等复杂需求。对话系统内置

模型应用 的价值和效果初步显现。 1.2.1 应用现状 �� 通过深入追踪分析保险企业大模型应用的最新进展，我们观察到该技术在保险行业 的应用落地展现出几大鲜明特征。 （1）全面渗透、重点应用 自ChatGPT等生成式AI技术的突破性进展以来，保险行业迅速认识到其潜在的巨大 价值，并开始在全业务链条上广泛部署这一技术。从市场营销、承保核保、理赔定损到客户 服务，几乎每一个业务环节都在探索大模型技术的应用可能。 展，这些 政策不仅推动了AI技术的研发和应用，还促进了相关产业的创新与发展。 2.2 国内外相关政策分析 近年来，中国人工智能行业发展受到各级政府、国家部委及各行各业的高度重视，纷 纷出台重点支持政策及监管治理政策。 2.2.1 国内政策密集出台 图3 国内人工智能政策 �� 中国政府高度重视人工智能领域的发展，并通过一系列政策举措推动其健康、有序、 高质量发展。在2024年的全国两会上， 术的深度融合与应用，国家发改委 于2023年底发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》。该计划围绕数据要素 与各行各业的深度融合，部署了包括“数据要素×智能制造”在内的12项重点行动，特别支 持通用及垂直领域人工智能大模型的训练与发展，为人工智能产业的创新发展注入了新 的动力。 值得一提的是，2024年6月5日，工业和信息化部等四部门再次联合印发了《国家人工 智能产

的保险合同条款，以及由专业的保险理赔人员根据实际情况进行评估。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 GPT-4 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断， 说明是否要进行理赔，如有金额计算，请给出可理赔金额 应用能力评测：保险风控及合规应用案例 作为一名保险 赔。具体的理赔金额需要根据保险合同条款和客户提交的医 疗费用发票来计算。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断， 说明是否要进行理赔，如有金额计算，请给出可理赔金额 应用能力评测：保险风控及合规应用案例 根据您提供的 综上所述，该场景可以进行意外医疗险的理赔。具体的可理赔金额需要根据保险合同中的条款 和具体的医疗费用进行计算。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断， 说明是否要进行理赔，如有金额计算，请给出可理赔金额 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化

RESTful API 或 gRPC 作为通信协议， 确保系统之间能够高效、安全地进行数据交互。对于数据格式，建 议使用 JSON 或 Protobuf，以满足不同系统的兼容性需求。 在集成过程中，需重点考虑以下几个步骤： 1. 数据预处理模块的集成：银行系统中的数据通常包含大量敏感 信息，因此需要在数据进入模型前进行脱敏处理。建议部署一 个专门的数据预处理模块，负责数据的清洗、格式转换和加密 需要构建一个全面的监控体系，涵盖硬件资源、模型推理性能以及 系统响应时间等多个维度。硬件资源监控包括 CPU、GPU、内存和 磁盘使用率的实时采集，确保在高峰期资源不会成为瓶颈。模型推 理性能监控则重点关注推理延迟、吞吐量和错误率，这些指标直接 影响用户体验和业务连续性。系统响应时间监控则涉及从用户请求 到模型返回结果的整个链路，确保每个环节都在可接受的时间范围 内。 为了高效采集和分析这些数据，建议使用 基准测试：在无负载情况下，测试模型的基本性能指标，包括 单次请求的响应时间和资源消耗。这为后续测试提供了参考基 准。 2. 负载测试：逐步增加并发用户数或请求频率，观察模型在不同 负载下的表现。重点关注响应时间的变化趋势和系统资源的使 用情况。下表展示了在不同并发用户数下的响应时间和 CPU 使用率： 并发用户数 平均响应时间 (ms) CPU 使用率 (%) 100 200

，市场进入爆发期 DS上线20日，日活超4000万，已达到ChatGPT 74%，成为 C端现象级应用。微信、钉钉等头部应用纷纷接入 截至2月15日，全国10省省委书记将人工智能作为 新春第一会重点部署，B端大模型应用进一步加速 省份 要求 广东 集中发力人工智能和机器人领域 浙江 加快建设创新浙江、因地制宜发展新质生产力 广西 不能妄自菲薄、行动迟缓 江西 强化企业科技创新主体地位，推动科研成果向现实生产力转化 2亿；纳米AI搜索（原360）将其核心模 型换为DS 1月web端访问量登顶、APP端增速位列第2 • 某机构接国家FGW通知，全面评估DS影响，组织专 题论证会，重新评估基础模型选型，由原某公司大 模型为主，转为吸纳多家模型，重点引入DS • 山东省委书记于开年第一天工作会上，明确部署省 数据局研究DS，研究人工智能 • 某央企董事长在开年第一天即召集全管理层会议， 开展 AI 全面赋能生产运营工作部署 • 中石油、中石化、南网、星网、中广核、中铝等央 增强知识理解完整性 多路检索融合 增强检索能力多样性 支持OCR 解析能力 支持富文本知识 问答能力 支持答案出处 定位至原文 支持统计类 问答能力  针对多模态装备文档做精准 查询和智能问答，重点解决 长文本、复杂表格、数字序 列、OCR解析、网页资源解 析、统计类问答等挑战并快 速迭代，问答效果优于头部 竞品。业界首创RAG中的富 文本知识问答、来源出处定 位、数据飞轮等独有能力。 基于RAG的装备运维

构建出高效、稳定且可扩展的 AI 大模型，为实际应用提供强有力 的支持。 3.1.1 模型类型选择 在模型类型选择阶段，首先需要明确业务需求和技术目标。基 于知识库数据处理的特点，AI 大模型的选择应重点考虑模型的通用 性、扩展性以及对多模态数据的支持能力。对于大规模知识库的处 理，Transformer 架构因其在自然语言处理（NLP）领域中的卓越 表现，成为首选模型类型。具体而言，GPT（Generative 使用 HTTPS 协议加密数据传输； - 通过 OAuth 2.0 实现身份认证和授权； - 对敏感数据进行脱敏处理； - 实施速率限制，防止恶意访问。 此外，API 接口的性能优化也是设计重点。建议采用缓存机制 （如 Redis）减少数据库查询压力，同时使用负载均衡技术分散请 求流量。 最后，API 接口的版本管理至关重要，建议采用语义化版本控 制（SemVer），并通过 URL 格式等），而逻辑校验则重点关注数据的合理性（如时间顺序、数 值范围是否在业务逻辑允许的范围内）。通过自动化工具，这些校 验可以在几秒内完成，确保数据的初步质量。 “ ” 对于通过初步校验的数据，系统会将其标记为 待审核 ，并发 送至专门的审核队列。审核流程通常分为两级：第一级由自动化脚 本进行深度校验，结合预定义的业务规则和机器学习模型，进一步 排除异常数据；第二级则由人工审核团队进行，重点检查数据的实

增强判断能力， 改善与客户之间的互动，抑或是设计出智能产品，技术都将推动保险公司的 发展，帮助他们持续地盈利。动脉网（微信号：vcbeat）编译了埃森哲发布 的“AI+保险”行业报告，该报告的重点包括： •人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程，设计创新产品，提升客户体验； •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 而人工智能的实际应用则要更进一步，它意味着结合智能技术和人类智慧， 并应用于商业的每一个流程，帮助企业解决最复杂的挑战，开辟新市场或者 创造全新的收入来源。 如果保险公司将人工智能重点应用于人力资源、工作流程和数据管理方面， 那么他们将从中获得最大效益。 在保险公司面临巨大压力之际，人工智能领域正在取得飞速进展。竞争变得 异常激烈，新的竞争者正在颠覆现有的商业模式。受其他行业技术快速发展

保数据在采集、传输、存储和使用的全生命周期中均得到有效保 护。此外，系统应支持权限分级管理，确保不同角色的用户仅能访 问和操作与其权限相匹配的功能和数据。 最后，系统的用户友好性和可扩展性也是需求分析中的重点。 系统界面应简洁直观，操作流程应尽量自动化，降低用户使用门 槛。同时，系统架构需具备良好的可扩展性，以应对未来业务规模 和需求的增长。例如，系统应支持模块化设计，便于功能扩展和升 级，并提供开放的 数据的完整性、一致性、时效性以及标注的准确性，确保训练数据 的高质量。训练效率方面，考评模型训练的时间消耗、计算资源利 用率以及成本效益比，力求在保证性能的前提下实现资源的优化配 置。系统稳定性方面，重点考察系统在高并发、大数据量场景下的 响应速度和容错能力，确保系统在实际应用中的可靠性。 为了全面实施考评，建议采用自动化考评工具与人工审核相结 合的方式。自动化考评工具能够实时监控各项指标并生成报告，减 时间，记录关键指标并生成性能报告：  并发用户数：100，平均响应时间：0.5 秒  并发用户数：500，平均响应时间：1.2 秒  并发用户数：1000，平均响应时间：2.8 秒 安全测试则需重点关注系统的数据加密、权限控制、漏洞防护 等方面。通过模拟攻击场景，如 SQL 注入、跨站脚本攻击 （XSS）、拒绝服务攻击（DoS），评估系统的安全性，并生成安 全测试报告。 兼容性测试需覆

10 月 实施大模型创新扶持计划。支持引进高水平创新企业，支持本市创新主体打造 具有国际竞争力的大模型，鼓励形成数据飞轮，加速模型迭代，对取得重大成 果的予以专项奖励。实施大模型示范应用推进计划。重点支持在智能制造、生 物医药、集成电路、智能化教育教学、科技金融、设计创意、自动驾驶、机器 人、数字政府等领域构建示范应用场景，打造标杆性大模型产品和服务。 国务院 《2024 政府工作报告》 《关于支持人工智能全产业 链高质量发展的补充意见》 （征求意见稿） 2024 年 5 月 1）支持算力技术攻关。鼓励企业开展算力关键技术研发攻关，市级科技研发 计划给予专项支持。鼓励企业承担国家、省重点研发任务，加速形成重大科研 成果，对符合政策规定的项目按国家、省实际到账资助经费的 25%给予资助， 资助金额最高不超过 500 万元。2）加大融资贴息支持。对纳入政府统一布局 的算力基础设施建设项目（总投资规模不低于 经发布了对该领域未来发展的规划。文 件中写到了美国坚定在人工智能领域的投入，且规定了研发投入资金的比重。另外，在 2023 年 5 月，美国白宫发布《国家人工智能研发战略计划》，对之前提出的 8 项重点战 略目标进行了优化和完善，同时强调了人工智能领域国际交流的重要性。另外，文件还 行业研究〃信息服务行业

智能体可以与外部服务 进行高效的数据交换和功能调用，确保系统间的互操作性。此外， OAuth2.0 或 API 密钥等安全机制的使用，能够有效保障数据传输的 安全性和权限的可控性。 在集成过程中，需要重点关注以下技术细节： - 数据格式的统 一化：采用 JSON 或 XML 作为数据交换的标准格式，确保双方系 统能够准确解析和处理数据。 - 错误处理机制：建立完善的错误处 理和重试机制，以应对网络波动或服务不可用的情况，保障系统的 商业价值。 10.3 培训与支持 为确保商务 AI 智能体的顺利实施与高效运行，培训与支持环 节至关重要。首先，针对企业内部的关键用户和技术团队，制定分 层次、多维度的培训计划。针对管理层，重点培训商务 AI 智能体 的战略价值与应用场景，确保其能够在决策层推动 AI 技术的落 地；针对业务部门，提供实操培训，帮助其熟练掌握 AI 工具的使 用，提升业务效率；针对技术团队，深入讲解 智能体的各项核心 功能按照设计要求和业务需求正常运行。测试团队将根据功能规格 说明书编制详细的测试用例，覆盖所有关键功能模块，包括但不限 于自然语言处理、会话管理、数据分析和任务自动化等。测试过程 中，重点关注功能的完整性、准确性以及在不同场景下的适应性。 为了确保测试的全面性，测试用例将分为正向测试和异常测试 两部分。正向测试主要用于验证系统在正常输入和操作下的表现， 例如用户通过语音或文本输入标准查询时，系统能否正确解析并返