水平之间存在明显差距 · 产业创新生态亟需完善 产业的发展依赖于完整的产业体系 , 中国的基础 设施、技术标准、检测认证和监管体系尚不健 全，缺乏统一的战略规划和顶层设计 · 人才基础较为薄弱 中国在基础研究和应用研究人才的比例较低 ， 尤 其缺少跨界型、 复合型人才。 以智能制造领域例 ， 预计到 2025 年人才需求将达到 900

数据、人工智能、RPA/IPA技术的应用和探索。这些技术的融合赋能与契合场景需求的创新 开发，已成为保险机构核心竞争力的构建共识。 其次，保险行业的数字化转型得到了国家政策的大力支持。在“十四五”阶段，数字中 国顶层战略自上而下引导各行各业数字化转型，保险业作为数字经济的重要组成部分，承 担着关键的转型任务。监管长期引导推动信息科技应用深化，十三五末年行业基本完成线 2.3 保险业数智化转型进展 �� 转型。 再次，保险行业数字化转型的落地指南强调了战略、业务、技术三个维度的环环相扣。 保险公司需要站在全局视角进行长期统筹规划，由点及面实现从局部业务的优化升级到 全域数字化的整体进阶。这包括顶层数字化规划、数字化实践洞察以及底层技术支撑建设。 此外，保险行业的数字化转型也面临着数据合规问题、数字化发展不均衡和所需成本 高等挑战。数字技术应用面临着合规要求下的法律和监管挑战，以及各种信息安全风险。 辅助等。随着技术 的成熟和经验的积累，再逐步扩展到风险管理、产品设计等更复杂的场景。同时，应建立持 续优化机制，根据实际应用效果不断调整和优化模型参数和算法。 （1）战略规划与顶层设计 制定详细的战略规划和顶层设计方案，明确大模型技术在保险行业的落地路径和发 展方向。通过分阶段实施和逐步推进，确保各项任务有序进行并取得预期成果。 （2）试点先行与逐步推广 选择具有代表性的业务场景进行

DeepSeek 智能体的核心功能组件，采 用多模态数据分析与动态推理机制，实现从数据预处理到风险判定 的全流程自动化。该模块通过三层架构实现功能闭环：底层为异构 数据融合层，中间层为规则-模型双引擎分析层，顶层为动态决策 输出层。 在数据融合层，模块内置审计数据标准化管道，支持对结构化 财务数据（如 ERP 系统导出的 SAP 凭证）、非结构化数据（如合 同文本扫描件）以及时序数据（如银行流水）的统一处理。通过特