—尤其 是在产品开发、风险管理和客户体验方面。 保险公司正在大力投资人工智能技术，他们预计在未来三年对以下领域进行 投资：深度学习（78%）、嵌入式智能解决方案（81%）、机器学习（81%）、 视频分析（71%）、自然语言处理（78%）。 图 1：保险公司 AI 投资方向 4 资料来源：埃森哲 保险科技初创企业也意识到了这些技术的重要性，许多公司都将人工智能作

近年来，审计行业在全球化与数字化浪潮下面临着前所未有的 变革压力。随着企业业务复杂度提升、数据量呈指数级增长，传统 审计模式在效率、覆盖面和风险识别能力上的局限性日益凸显。根 据国际内部审计师协会（IIA）2023 年报告，78%的审计机构表示 现有技术工具难以应对跨系统数据关联分析需求，而监管机构对审 计时效性与准确性的要求却逐年提高，例如美国公众公司会计监督 委员会（PCAOB）将重大错报风险检测窗口期缩短了 30%。 产环境验证。 2.1 审计效率提升的迫切需求 随着企业数字化转型的加速和商业环境的复杂化，传统审计模 式正面临前所未有的效率瓶颈。根据 2023 年国际内部审计师协会 （IIA）的行业报告，78%的审计机构反馈其现有工作流程难以应 对数据量年均 40%的增速，导致项目周期延长 23%以上。具体表 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 过以下对比数据说明： 指标 传统审计 智能体辅助 提升幅度 样本覆盖率 60%-70% 85%-95% 35%+ 异常交易识别速度 20 份/小时 150 份/小 时 650% 关联方交易排查完整度 78% 98% 25% 底稿自动化生成率将从当前的 15%提升至 65%以上，通过智 能体内置的 200+审计准则条款知识图谱和动态填充技术，能够自 动生成货币资金、固定资产等标准化模块底稿。某制造业集团年审

ViLA[30] Text2Motion[72], PaLM-E[73], SayCan[74], EmbodiedGPT[75], ELLM[76], Voyager[77], LLM-Planner[78], KnowNo[79] ViLA[30], OK-Robot[69], CaP[70], LLM-GROP[71], Instruct2Act[51], VIMA[50] VoxPoser[52] 模型识别任务的关键要素, 例如目标、所需对象和 预期的结果, 将任务分解为一系列子目标. 这些子 目标是实现最终目标所需的中间步骤, 随后规划模 块为每个子目标生成详细的行动计划. 类似地, LLM- Planner[78] 使用大语言模型分解任务, 并根据环境 观察来提供每一步的指导. 对于在自由环境中的智 能体, 同样需要明确需求. ELLM[76] 和 Voyager[77] 使用大语言模型为游戏中的智能体提供探索目标和 grounded planning for embodied agents with large language models. In: Proceedings of the 78 16 自 动 化 学 报 51 卷 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (IC-

组织机构和社会都存在巨大的思维惯性和发展惯性 ■ 阶跃式的突变发生时，真理往往掌握在少数人手里 ■ 当看不懂的时候，先去做，和做得明白的人 / 单位做朋友，慢慢就懂 了 看不见、看不起、看不懂、来不及 78/80

智能（AGI）研究的重大进展，AGI 的 目标是开发能够在开放世界环境中进行感知、理解和交互的智能体。GITM 通过自主学 习，解锁了《我的世界》主世界的 262 个物品，相较于之前智能体仅解锁的 78 个物品 大幅提升。此外，GITM 在“获取钻石”任务上的成功率从 OpenAI 提出的 VPT 方法的 20%提升至 67.5%。GITM 训练仅需一个 CPU 节点两天完成，训练步数比之前方法减

...........77 5.2.2 数据库与存储方案......................................................................78 6. 应用案例分析........................................................................................ 的表现不断优化调度策略。例如，在高峰期或者特殊事件期间，调 度系统可以根据实时客流数据动态调整列车发车间隔，合理安排备 用列车，确保乘客能够顺畅出行。 运行效果方面，在引入智能调度系统后，某城市的列车准点率 由 78%提升至 92%，平均乘客等车时间减少了约 15%。此外，由 于更有效的资源调度，运营成本也明显降低，能够为公司带来更好 的经济效益。 该智能调度系统的成功实施主要依赖于以下几个核心要素： 1

...................................................................................................78 10. 实施与部署策略......................................................................................

技术的应用效果，以下是一个基于实 际数据的性能对比表： 技术模块 传统方法准确率 DeepSeek 准确 率 提升幅度 交易异常检 测 85% 95% +10% 客户情感分 析 78% 90% +12% 支票识别 88% 96% +8% 投资组合优 化 82% 94% +12% 通过以上技术的综合应用，DeepSeek 能够为金融银行提供全 方位的智能化解决方案，从客户服务到风险控制，从业务优化到战

......76 5.1.2 视频监控政策.............................................................................78 5.2 数据加密与存储安全...........................................................................80 5.3 用户权限管理

76 8.2 后端功能实现......................................................................................78 8.3 后端性能优化......................................................................................80