智能将为人类劳动力创造新的工作——甚至可能是全新的工作类别。例如， 保险公司需要更多的员工，来执行控制和管理的工作，因为虚拟工作者和算 6 法需要人工监督。事实上，根据埃森哲的研究，68%的保险公司高管预计， 智能技术将在未来三年内为他们的公司带来就业机会的净增长。 如果保险公司想要应用人工智能技术，就需要相关员工(数据科学家、人工智 能开发人员等)具备构建、使用和维护这些技术的技能。这意味着要引入一些 及完全符合法规的流程。 调研数据同时显示，52%的保险公司高管认为，人机协作对于实现他们的核 心战略非常重要；61%的保险公司高管预计，未来 3 年，需要与人工智能合 作的员工比例将会上升；68%的保险公司高管认为，人工智能将对他们的工 作产生积极影响。 流程管理：利用智能自动化颠覆商业模式 7 智能自动化不应该仅仅是将现有的人工流程自动化，弥补现有系统的缺点。

架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 析，而高风险领域的识别准确率仅为 68%。这种现状迫切需要通过 智能化工具实现效率突破。 DeepSeek 等大语言模型技术的成熟为审计变革提供了新的可 能性。相较于通用 AI 模型，审计智能体需要具备三个核心能力维 度：首先是 以下数据直观反映了审计效能瓶颈的关键指标： 指标维度 行业平均值 监管期望值 差距率 异常交易识别时效 72 小时 ≤24 小时 200% 全量数据分析覆盖率 12% ≥90% 650% 审计调整事项回溯准确 率 68% ≥95% 40% 为突破这些限制，领先机构已开始探索智能审计路径。德勤 2024 年技术展望显示，采用机器学习模型的审计项目将关键风险 识别速度提升 3 倍，但模型可解释性不足导致 35%的审计结论难以 提升幅度 | |——————–|————–|——————| ———-| | 数据处理效率 | 100 笔/ 小时 | 800 笔/ 小时 | 700% | | 异常检测准确率 | 68% | 89% | 21pp | | 底稿生成完整性 | 75% | 98% | 23pp | | 监管更新响应时效 | 2-3 周 | 实时 | 99% | 在实际落地

技术方案过度设计 缺乏对技术发展的认知 沉迷于模型训练 高估项目的成功率 低估评估的重要性 忽略微调的隐藏成本 导致大语言模型项目落地失败的十大潜在风险 68/80 报 告 提 纲 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 未来展望和结论 当下 Al 到了哪种程度 …

Instruct2Act[51], VIMA[50] VoxPoser[52], 3D-VLA[63], iVideoGPT[64], NaVid[65], RoCo[66], Swarm-GPT[67], ReKep[68] Prompt2Walk[59], Gato[60], RoboFlamingo[61], ManipLLM[62], RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55] RT-1[53] relational keypoint constraints for robotic manipulation. arXiv preprint arXiv: 2409.01652, 2024. 68 Liu P Q, Orru Y, Vakil J, Paxton C, Shafiullah N M M, Pinto L. OK-robot: What really matters

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 68 4.3.1 安全风险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 68 4.3.2 治理措施· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

...................................................................................................68 8.3 第三方服务集成......................................................................................

67 7.2 前端框架选择......................................................................................68 React............................................................................................

67 7.3 竞争对手分析......................................................................................68 7.4 招投标流程自动化..............................................................................70 8. DeepSeek-R1

.........66 5.1.2 模型训练与优化.........................................................................68 5.2 法律与伦理可行性..............................................................................70 5.2

......65 4.1.2 建模参数设置.............................................................................68 4.2 纹理与细节处理..................................................................................70 4