DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 后，数据准备周期从平均 72 小时缩短至 4 小时以内。其次是风险 识别与异常检测，基于深度学习模型分析历史审计案例和行业风险 特征，智能体可自动标记异常交易模式，其检测准确率在测试环境 中达到 92%，远超人工抽样检查的 65%水平。最后是智能分析辅 助，通过自然语言处理技术自动解析合同条款、监管文件，生成风 险提示和审计要点，使审计师能够聚焦于专业判断而非基础信息处 理。 关键技术指标对比表： 在审计工作流中的技术适配性主要体现在三个维度：首先，非 结构化数据处理能力可解析 PDF 版银行对账单、扫描件合同等传 统 OCR 难以处理的文件，实测显示对模糊文档的字段提取准确率 达到 92%，较传统技术提升 40%；其次，风险预测模块通过分析 历史审计案例库，可自动生成高风险科目预警清单，在试点项目中 成功识别出 87%的关联方交易异常；最后，其持续学习机制允许接 入会计师事务

能力加持，搭建精准的知识问答应用 复杂文档解析、切分、检索、推理、生成准确率保持领先 高准确的综合检索能力 上线基于 LLM 的 embedding 模型，多文档信息召回率从 85% 提升到 92% ；混合检索 +Text2SQL 能力，提升超大表格单表 检索及跨表检索准确率， SQL 执行准确率 80%+ Query “ 非智能且在售，并且一级分类是 天棚灯的产品包含哪些 ” 通过

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], Socratic Models[82], MUTEX[83], ORION[84], MOKA[85], ViLA[30] 3D 重建相结合, 将多模态大模型的开放词汇 查询能力融合进环境的 3D 体素网格中, 使得机器 人系统能够基于多模态查询 (如文本描述、图像或 地标的音频片段) 在地图中索引目标. Act3D[92] 则提出了一种基于 Transformer 的 3D 特征场模型, 使用大规模预训练的 2D 特征提取 器 (如 CLIP[17] 或 ResNet50[104]) 来处理多视角的 RGB-D 图像 manipulation. In: Proceedings of the 7th Conference on Robot Learning. At- lanta, USA: PMLR, 2023. 92 Zhang K F, Li B Y, Hauser K, Li Y Z. AdaptiGraph: Material- adaptive graph-based neural dynamics

1 月，Replika 的产品全球流水可以达到 200 万美元/月，在安卓系 统已累计 1000 万次下载，用户平均每天会与其中的智能体聊天 70 条左右，花费时间 2-3 小时。目前用户满意度为 92%，有超过一半的人愿意为后续产品付费。其付费模式 分为按月付款（19.99 美元），按年付款（69.96 美元），以及终身会员（299.99 美元）。 开通 Replika Pro 之后可以解锁更高

..90 6.2 硬件与软件选型..................................................................................92 6.2.1 服务器配置.................................................................................95 6 面数量和存储日志的效率应保持在设定的标准之内。 为了更清晰地展示上述性能指标，以下表格列出了一些主要指 标及其目标值： 性能指标 目标值 准确率 95% ≥ 召回率 90% ≥ F1 得分 92% ≥ 响应时间 ≤ 5 秒 正常运行时间 99.9% ≥ 故障率 0.01% ≤ 多路视频处理能 ≥ 20 路实时分析 性能指标 目标值 力 为了确保这些指标的可达性，系统在设计时需要考虑到相应的

1 项目启动.............................................................................................92 7.1.1 需求调研与分析.........................................................................94 7.1.2 项目团队组建 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. 数据整合

系统性能 处理能力 ≥1000 笔/秒 1050 笔/秒 达标 模型准确性 准确率 ≥95% 96% 达标 资源利用 CPU 利用率 ≤70% 65% 达标 用户体验 用户满意度 ≥90% 92% 达标 安全性 安全测试通过率 100% 100% 达标 合规性 合规性通过率 100% 100% 达标 此外，为了进一步优化评估流程，可以采用自动化测试工具和 持续集成（CI）系统，确保评估过程的实时性和准确性。通过定期 团队及时响应。 为了量化改进效果，以下是一个典型的关键指标对比表格： 指标项 改进前 改进后 变化率 目标值 响应时间（ms） 120 80 - 33.3% 100 ≤ 准确率（%） 92 95 +3.3% 94 ≥ 资源消耗（GB） 8 6 -25% 7 ≤ 用户满意度 （分） 4.2 4.6 +9.5% 4.5 ≥ 最后，改进评估的结果应作为后续迭代优化的重要输入。通过

...................................................................................................92 11.3 性能与安全测试.....................................................................................

.........91 4.3.3 系统部署与监控.........................................................................92 4.4 安全与合规........................................................................................

3 算法优化.............................................................................................92 9.4 算法测试.........................................................................................