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 迭代，人工智能在审计领域的应用将从当前的辅助角色逐步发展为 智能协同模式，最终实现审计质量和效率的质的飞跃。 风险识别盲区：传统抽样方法仅覆盖 15%-20%交易量，异常交 易漏检率超 30% 项目目标分为三个实施阶段，量化指标如下： 维度 基线水平 一期目标 二期目标 数据处理效率 8 小时/ GB 2 ≤ 小时/ GB ≤30 分钟/ GB 维度 基线水平 一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 85%+ 95%+ 全量扫描占比 18% 60% 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 现为三个核心矛盾：首先，海量非结构化数据的处理效率低下，某 央企审计案例显示，仅合同文本抽审环节就消耗了团队 35%的工作 时长；其次，风险识别依赖人工经验导致覆盖不全，证监会披露数 据显示，传统抽样方法会遗漏约 15%-20%的高风险异常交易；最 后，跨系统数据协同成本高昂，某会计师事务所测算表明，数据清 洗和格式转换占用了整个审计项目 28%的有效工时。 在此背景下，行业对智能工具的诉求呈现三个关键特征：第

..............................................................................................117 15. 案例研究与成功经验........................................................................................ 借其灵活的经营模式和快速的迭代能力，在特定垂直市场中寻找突 破点，提供差异化服务。 市场份额分布方面，技术巨头占据了主导地位，占据了约 60%的市场份额，专业 AI 公司和初创企业分别占据了 20%和 15%，剩下的 5%由其他小型企业和个人开发者构成。市场竞争的 主要驱动因素包括技术创新、用户体验、服务质量和成本效益。 在技术方面，各大竞争者持续投入研发，推出更智能、更高效 的 AI 算法和模型。例如，Google 为了更直观地展示测试结果，可以使用表格或图形化工具： 测试类型 响应时间 （ms） 吞吐量 （QPS） CPU 利用率 （%） 内存利用率（%） 压力测试 20 50 0 80 70 负载测试 15 80 0 60 50 稳定性测试 18 75 0 70 65 可靠性测试 22 60 0 85 75 此外，性能测试应结合实际的业务场景，模拟用户的真实操作 行为，以确保测试结果的实用性。通过不断的性能测试和优化，可

维修与备件计划 运输 9. 10. 11. 12. 13. 仓库拣选与处理 原材料与零部件补给 运输准备（包装与装载） 运输（货运） 产品搬运 生产制造 14. 15. 16. 生产/制造 产品组装 产品包装 设置、维修与切换 质量与生产控制 运营采购 预警、风险、改进 17. 18. 19. 产业化（初始设备设置、规模扩大） 切换（包括清洁） 大多数活动集群将在智能系统的驱动下经历重大转型， 部分集群未来将迈向高度自主化 自主化成熟度 [全球专家组观点] 预警、风险、改进 5 运营采购 8 设置、维修与切换 9 25 50 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 未来状态描述 主要由 人工驱动 主要为 自动化 增强型 人工决策 自主化 质量与生产控制 1 生产制造 2 自主无人机和数字助理，以加快响应速度并提 升服务质量。 总的来说，大多数受访企业计划在其供 应链中稳步实施转型，伴随新技术的涌现与 成熟，逐步实现更高水平的任务自动化与决 策自主化。 实现自主智能供应链 15 图6 最先进的工业多集中在离散制造领域 • 未来五年内，所有行业的供应链自主化 水平预计都将实现显著提升。大多数行 业从当前到未来的自主化发展均呈现持 续增长态势，反映出向自动化与自主化

.14 2. 知识库数据处理方案..................................................................................15 2.1 数据来源及采集..................................................................................18 2 通过插值法补全缺失数据。 以下是一个数据格式标准化的示例： 原始数据 标准化后数据 处理说明 2023/12/3 1 2023-12-31 “ 日期格式统一为 YYYY-MM-DD” 15:30 PM 15:30:00 “ 时间格式统一为 HH:MM:SS” 1.234,56 1234.56 “ 小数点统一为 .” 1.23E+04 12300 科学计数法转换为标准数值 NULL N/A 等数据类型，通过旋转、翻转、添加噪声等方式生成新的训练样 本，从而提高模型的泛化能力。 在数据预处理完成后，需要将数据集划分为训练集、验证集和 测试集。通常，训练集占总数据的 70%-80%，验证集占 10%- 15%，测试集占 10%-15%。划分时需要保证各类别的样本在训练 集、验证集和测试集中分布均匀。对于时间序列数据，需要按时间 顺序划分，以避免数据泄露。 为了防止过拟合，可以采用正则化技术，如 L1、L2 正则化，

............ 13 3.2 算力规模高增，企业对 AIGC 的投入意愿强 ..................................................... 15 3.3 多模态智能体有望实现大规模商业化 ............................................................... 17 3.4 全球智能体市场增速加快 ................................................ 14 图 15 美国增强型人工智能研发投资 2015-2030 ........................................................ 15 图 16 美国及其 AI 盟友 ..................................... .......................................................... 15 图 17 中国智能算力规模及预测 .................................................................................. 16 图 18 企业 AI Agent 使用情况 .......

2024 MATH- 500 GPQA Diamond LiveCode Bench CodeForces pass@1 pass@1 pass@1 pass@1 rating R1的15亿蒸馏版 (基于千问) 28.9 83.9 33.8 16.9 954 R1的70亿蒸馏版 (基于千问) 55.5 92.8 49.1 37.6 1189 R1的140亿蒸馏版 (基于千问) DeepSeek-R1 79.8 97.3 71.5 65.9 2029 DeepSeek-V3 39.2 90.2 59.1 36.2 1134 模型 架构 参数量 激活参数 R1的15亿蒸馏版 稠密 1.5B 1.5B R1的70亿蒸馏版 稠密 7B 7B R1的140亿蒸馏版 稠密 14B 14B R1的320亿蒸馏版 稠密 32B 32B R1的80亿蒸馏版 稠密 8B 智能，政府、企业管理者认识到人工智能战略意义，由探索尝试，升级为战略布局，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

1 模型架构.............................................................................................15 2.2 数据处理能力......................................................................................18 和硬件配置下均表现出色。以下为部分测试数据： 数据集规模 硬件配置 处理时间 精确度 10 万条记录 4 核 8G 内存 15 秒 98.5% 100 万条记录 8 核 16G 内存 2 分钟 97.8% 1000 万条记 录 16 核 32G 内 存 15 分钟 96.3% 综上所述，DeepSeek-R1 大模型通过模块化架构、多种数据 格式支持、丰富的 API 接口以及分布式计算架构，实现了高度的可 性，减少人为错误的可能性。 在实际应用中，自动化预算编制流程可以显著缩短项目的前期 准备时间。以某高层住宅项目为例，使用 DeepSeek-R1 进行预算 编制，整个流程从传统的两周缩短至三天，且预算的准确率提高了 15%。以下是一些关键的数据对比：  传统预算编制时间：14 天  DeepSeek-R1 预算编制时间：3 天  传统预算准确率：85%  DeepSeek-R1 预算准确率：98%

性能：开源 QwQ-32B 性能比肩满血 R1 ，再次降低部署成 本 n 通过将 DeepSeek-R1 的推理能力蒸馏到更小的模型中，较小的模型也能具备强大的推理能力。 DeepSeek 开源了从 15 亿 到 700 亿参数的 R1 蒸馏版本。这些模型基于 Qwen 和 Llama 等架构蒸馏， 表明复杂的推理能力可以被封装在更小、 更高效 的模型中。从论文结论看，蒸馏比单独依赖强化学 15 降本增效场景之二：大模型助力信贷审批 n 在银行的日常运营中，处理海量的合同、报表等文档 是一项繁琐且易出错的任务，传统人工审核方式效率 低下，难以满足业务需求。 DeepSeek-VL2 Advanced 图表：澳新银行 AI 编程对生产力的提 升 图表： AI 编程为软件开发带来的影 响 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 n 风控管理是银行业务经营的的核心任务之一， DeepSeek 拥有卓越的推理能力，能够助力银行显著提升风险识 别 的效率与准确性，快速剖析风险因素并生

研报名称：尘埃落地，水处理巨头再起航 2. 分析师：邵琳琳 定增对象：国开金融 ---- 研报名称：定增入股漳州发展，再度演绎武 控模式 3. 分析师：邵建军 定增时间： 8 月 15 日 募集金额： 61.87 亿元 ---- 研报名称：巨额定增完成 静待业绩释放 4. 分析师：邵建军 发行股数： 1.48 亿股 募集金额： 62 亿元 ---- 研报名称：巨额定增完成 iscover 贵金属 基金理财 出国金融服务 结算通卡 保险 贷款 分期 信用卡 总数 产品相关 66 1708 47 83 3396 5300 获客数据 11 74 27 14 24 13 15 75 252 新客户比例 17% 4% 57% 17% 2% 4.8% 案例 - 某国有银行客服数据潜客获取 潜客获取结果（客服语音转文本） 有效数据： 涉及产品： 潜客获取： 11152 5% 252 4.8% 信用卡 分期 贷款 保险 结算通卡 出国金融服务 基金理财 贵金属 数据总量： 16334 去除杂质： 5182 15 13 24 14 27 0 20 40 60 80 100%

DeepSeek 等带来的新范式 大语言模型应用的科研案例 · 临近奇点： AGI 将带来颠覆 结论和展望 …… 长期以来，能源领域人工智能止步于信息化阶段，发展范式陷入困境 15/80 口能源领域智能化目前大多停留在数据采集和信息展示阶段，尽管研究成果丰富，但 实际应用有限，尤其难以突破落地应用的瓶颈 期待发展趋势 — - 现有发展趋势 口主要解决数据采集和信息展示，停 Normal Predicted label 105 193 Noma Abnormal Normal Abnomal 15 0 normal (a)GPT-3.5 (b)GPT-4 Tue label Iue label 192 13 PFFaut dha （ X₁,X₂,X₃,X₄,X,X₆ AGI 将带来颠覆 未来展望和结论 当下 Al 到了哪种程度 … … · 能源领域传统 Al 发展困境 2 023 年 6 月 15 日 NVIDIA CEO 黄仁勋 「 5 年实现 AGI, 10 年算力提高 100 万倍」 > 未来的 Al 将会自我生成数据来 进行强化学习； > 要 让 Al 完美地生成图像与视频，