...................................................................................................88 6. 技术实现细节........................................................................................ 典型应用场景的模型组合如下表所示： 审计任务 规则模型占 比 机器学习模型占 比 深度学习模型占 比 准确率要 求 收入确认审计 60% 30% 10% 92% ≥ 关联方交易核查 20% 40% 40% 88% ≥ 费用报销合规检查 70% 25% 5% 95% ≥ 结果可视化通过交互式动态看板实现，关键特性包括： - 钻取 分析功能支持从科目余额表层级下钻至凭证级明细 - 风险热力图使 典型实施案例数据对比： 核对环节 传统人工耗时（小时/万 笔） 智能体耗时（小时/万 笔） 准确率提升 增值税发票核对 120 4 92% 99.7 → % 银行流水匹配 80 2 88% 98.5 → % 4. 审计证据链生成 每笔核对结果自动生成包含以下要素的电子底稿： o 原始凭证影像与结构化数据 o “ 系统比对的标记轨迹（如 科目匹配：通过｜金额差异： 0 ”

Diffusion[95], CoPa[96], VoxPoser[52], KETO[97], Robo-ABC[98], KITE[99] C2F-ARM[86], PerAct[87], LangSplat[88], Splat-MOVER[89], LLM-Grounder[90], AVLMaps[91], Act3D[92], AdaptiGraph[93] OLAF[80], YAY Robot[81] 在虚拟现 实、增强现实、同步定位与地图构建 (Simultan- eous localization and mapping, SLAM) 等领域都 表现出了巨大的潜力[109]. LangSplat[88] 是首个提出基于 3D 高斯构建 3D 语言场的方法, 方法使用 SAM 与 CLIP 提取三个 语义尺度的语言特征, 并优化 3D 高斯对提取的特 征进行表示, 最终创建一个能够准确响应语言查询 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Re- cognition (CVPR). Seattle, USA: IEEE, 2024. 88 Shorinwa O, Tucker J, Smith A, Swann A, Chen T, Firoozi R, et al. Splat-MOVER: Multi-stage, open-vocabulary

行故障诊断与修复，提升维护效率。此外，配备专业诊断工具，能提供详细系统信息和故障日志， 助力技术人员快速定位并解决硬件问题。 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略 阿里云 ECS 已通过全球 29 个数据中心、88 个可用区为用户提供安全、完整的算力规格，支撑广泛 的应用负载运行，ECS 具备一致的、跨区可用的高可用架构自动恢复能力，并提供统一的开发与运 维体验，相关产品已通过多方国际安全认证。未来，全球各节点都会全面部署搭载至强

出。用户普遍反映，模型的操作界面友好，易于上手，且能够快速 准确地提供决策支持，极大减轻了工作负担。 为了更直观地展示用户反馈，以下列出了几个关键指标的用户 满意度评分：  模型准确性：88%  用户界面友好度：87%  响应速度：86%  对工作效率的提升：90%  技术支持服务：84% 此外，通过深入分析调查数据，我们还发现了一些改进空间。 例如，部分用户建议增加更多定制化功能，以适应不同项目的特定 项目类型 传统方法误差 DeepSeek-R1 误 差 时间节省 风险识别率 建筑工程 12% 9% 28% 85% 基础设施 15% 11% 32% 90% 工业厂房 18% 13% 25% 88% 总体而言，DeepSeek-R1 大模型的应用不仅提升了工程造价 管理的科学性和准确性，还为工程项目的成本控制和风险管理提供 了强有力的支持。未来，我们将进一步优化模型算法，拓展其在更

86 6.1.1 时间表........................................................................................88 6.1.2 资源配置.....................................................................................90

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

..86 6.2 经验总结与教训..................................................................................88 7. 实施步骤与方案.......................................................................................

...85 6.1.1 阶段性目标.................................................................................88 6.1.2 时间安排.....................................................................................90

......86 5.1.2 故障模型建立.............................................................................88 5.2 安全评估与预警系统...........................................................................89 5.2.1