2025 年实现核心业务场景全覆 盖、 2026 年完成全行级推广，确保每 个阶段都有明确的目标和完成标准。 成效评估指标 制定科学的成效评估指标，包括业务 效率提升、成本降低、客户满意度提 高等，通过数据分析和业务反馈，全 面评估大模型技术在银行数字化转型 中的应用效果。 持续优化机制 建立持续优化机制，根据评估结果和业 务需求，不断优化大模型技术和实施方 案，确保银行数字化转型的持续推进和

的问题。一是跨区域资源协同机制亟待进一步完善。目前，我国跨 综合算力指数 3 区域算力资源协同还处于初级阶段，缺乏统一的调度平台和协同机 制。东、西部地区算力供需存在对接不够顺畅，信息不对称、资源 匹配度不高等问题。同时，不同区域的算力政策、标准不一致及算 力网络传输效能不足，导致算力资源在跨区域流动和共享时也面临 诸多障碍，制约了全国算力资源的优化配置和高效利用。二是基础 软硬件水平亟待进一步提升。硬件方面，我国在高端芯片制造工艺、

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。 发展不均衡的数字化技术进一步加剧数字鸿沟问题；同时，需要大量成本投入的数字化技 术制约着中小企业发展， “保险+科技”这一复合型需求也带来人才培养的新挑战。 和推理四大核心技术全面赋能保险全产业链的产研、营销、核保、理赔和客服每一个环节。 在这一变革浪潮中，保险场景中的智能客服、智能理赔两大关键环节率先取得了突破，有 效破解了人工客服体验参差不齐及理赔效率不高等在内的长期困扰行业的难题。 （1）智能客服 2023年以来，元保的智能客服体系，通过深度整合AI大模型技术，实现了理解力、表达 力和专业力的显著提升，为用户带来了全新的服务体验。由于意图识别数量翻倍，智能客

著差异。主要用户类型可以分为以下几类：  企业用户：包括大型企业、中小型企业，涉及各个行业如金 融、医疗、零售等。  开发者：独立开发者或企业技术团队，他们需要灵活的工具进 行模型的开发和调优。  学术研究者：高等院校和研究机构的研究人员，他们关注模型 的研究与创新。 针对这些用户类型，我们可以从以下几个维度进行具体分析： 1. 功能需求：用户需要平台具备强大的模型训练和推理能力，包 括多种预训练模型的接入和自定义模型的支持。同时，用户希

在应急响应流程中，应明确不同等级的事件分类及相应的处理 步骤。例如，将事件分为低、中、高三个等级，每个等级对应不同 的响应时间和资源调配策略。低等级事件可以由自动化工具进行处 理，中等级事件需要技术人员介入，而高等级事件则需要启动跨部 门的应急小组进行协同处理。 为了确保响应的高效性，应建立详细的应急操作手册，涵盖各 种可能的情景及应对策略。手册应包括以下内容：  事件识别与分类标准：明确如何判断事件的等级和类型。