税务行业标准大模型 基本情况 当下，人工智能正在成为全球数字技术创新的前沿领域。大模型 作为工业革命级的生产力工具，正在成为赋能百行千业向数智化跨越 升级的变革力量。为进一步落实数字化国家战略，推进产业数字化进 程，深度挖掘细分应用领域，打造具有差异化的企业级 AI 大模型，360 集团与中税集团合作共建了税务行业标准大模型，该模型旨在于解决 税务行业性、专业性问题。 税务行业标准大模型在人机交互、复杂内容和语言理解等方面， 具有强大的分析和学习能力，可以精准获取有效税务信息，高效处理 日常重复业务，在提高税收管理效率的同时，可以降低税收管理成本。 此外，大模型训练语料库涵盖了巨大的专业数据，其中包含中税 集团多年累积的超百万法规库、千万量级的案例判例、几万本税务电 子书，以及专家知识及实操案例等。 目前，税务行业标准大模型成为了税务这一垂直行业领域大模型 技术简介 一、税务行业标准大模型的技术优势 2023 年以来，360 集团发布了自研认知型通用人工智能大模型— —360 智脑，成为引领企业级市场数智升级的重要驱动力。在应用方 面，360 集团与中税集团合作共建面向税务行业领域的大模型——税 务行业标准大模型，将人工智能技术有效地应用在涉税专业服务领域， 激发生产力创造力 税务行业标准大模型，发挥 360 基础模型、算力支撑、基础数据、

3.2.1 多源数据接入方案......................................................................44 3.2.2 数据清洗与标准化......................................................................47 3.2.3 数据安全与隐私保护......... 数据（如影像报告、医患对话记录）的利用率不足 12%，导致三大 典型问题显现：首先，医生平均每天需花费 2.3 小时处理重复性文 书工作，门诊病历书写占接诊时间的 35%；其次，跨科室会诊因数 据标准不统一导致 30%的临床决策延迟；最后，患者咨询服务响应 时效超过 48 小时的占比达 27%，严重影响就医体验。 当前医疗系统存在三个维度的能力缺口：在数据处理层面，传 统规则引擎无法有效解析 4%。在流程协同方面，电子病历系统与药房管理系 统的数据对接需要人工转换 17 个关键字段，导致处方审核平均延 迟达 4.7 小时。在智能服务维度，现有 chatbots 仅能处理预设的 300 个标准问句，对患者个性化咨询的覆盖度不足 20%。 通过深度调研华东地区 6 家三甲医院的工作流，我们梳理出以 下关键需求矩阵： 需求类别 现状指标 目标提升要求 技术实现路径 临床决策支持 辅助诊断准确率

企业战略规划 新技术趋势 EA 知识库 业务架构路线图 应用架构路线图 技术架构路线图 EA 标准词汇表 EA 工具 架构评估 项目架构文档 架构合规指标 架构评估方法 业务数据模型 数据集成模式 基础服务菜单 基础设施 SLA 硬件平台标准 硬件设备标准 业务流程架构 业务能力架构 应用架构 集成架构 数据架构 基础架构 资料来源：麦肯锡 7 使用 评估结果从三个方面显示出上海电力 EAM 的主要差距 要素 •架构现状无公认文档 – 业务能力架构 – 应用架构 – 集成架构 – 数据架构 •目标架构不完整、展望近， 仅有限于未来 1-2 年的标准 – 基础设施标准（已颁布） – 应用、集成标准（在编） 流程 •EAM 工作尚未正式发起 •无跨项目跨业务的 EA 需求 设计和 EA 设计更新流程 •无根据技术发展趋势改进 架构目标设计的技术管理流程 •无定期的企业架构转型规 企业战略规划 新技术趋势 EA 知识库 业务架构路线图 应用架构路线图 技术架构路线图 EA 标准词汇表 EA 工具 架构评估 项目架构文档 架构合规指标 架构评估方法 业务数据模型 数据集成模式 基础服务菜单 基础设施 SLA 硬件平台标准 硬件设备标准 业务流程架构 业务能力架构 应用架构 集成架构 数据架构 基础架构 有此要素且满足 EAM 要求

方面赋能保险主业；对外，依托众安科技布局人工智能、大数据、云计算等前 沿技术，围绕三大标准化科技产品系列——业务增长系列、业务生产系列、业 务基建系列，以及战略轻咨询、全域数字化运营、技术共建等定制化服务，打 -22% -13% -4% 4% 13% 22% 保险Ⅱ 沪深300 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 2 行业专题报告/证券研究报告 造“科 pOxOtRmMqPqMrRoOtPxPnR8O8QbRtRnNtRtQlOmMoQkPtRzQ6MmNrMvPtPmNMYmQyR 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 3 行业专题报告/证券研究报告 1 AI 大模型快速发展赋予 AIGC 产业化应用空间 .......................................... ................................................... 20 内容目录 图表目录 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 4 行业专题报告/证券研究报告 图 11. AI 坐席驱动产品销售规模 ......................................................

...........................181 3.10.3.1 行业法律法规及标准.................................................................................181 3.10.3.2 地方法规及标准................................................ ..........................183 3.10.3.3 电子政务总体标准.....................................................................................184 3.10.3.4 应用支撑标准............................................... ..............................................189 3.10.3.5 应用业务标准.............................................................................................190 3.10.4 总体架构设计.......................

的是，欺诈风险持续升级，互助型骗保团伙导致的财产险异常赔付 金额年增长率达 34%。这要求核赔系统必须具备动态学习新型欺诈 模式的能力，而传统规则库每季度更新的机制已明显滞后。与此同 时，监管层对理赔时效的考核标准逐年提升，《保险服务质量指 数》将车险 72 小时结案率纳入核心指标，2024 年达标线已上调至 92%。行业亟需通过 AI 技术重构作业流程，在合规前提下实现精 度与速度的突破。 1.2 DeepSeek 行业特定场景 中，其优势主要体现在三个方面：首先，基于多轮对话和上下文理 ” 解能力，可准确解析客户提交的非结构化理赔描述，例如将 车子 ” 右前方撞到护栏导致大灯破裂 的口语化表述自动转化为标准化事 故编码（V37.2）和损伤部位标识（ADL 代码：HL-03-R），识别 准确率达到 98.7%，较传统 NLP 模型提升 32%。 性能指标 DeepSeek- 7B 行业基准模型 年保险业协会数据，财产险公司理赔纠纷中 67%源 于材料不全或信息误判，而 DeepSeek 大模型的文档理解准确率在 测试环境中已达到 98.7%，显著高于行业平均水平（82%）。通过 建立标准化智能审核流程，可减少 80%以上的人工复核环节。更关 键的是，模型持续学习机制能动态适应监管政策变化，例如 2024 年车险新规中新增的 12 类免责条款，模型可在两周内完成知识库 更新，而传统系统改造通常需要

....................................................................................82 5.2.1 数据清洗与标准化........................................................................85 5.2.2 敏感数据脱敏处理........ 技术文档清单......................................................................................299 18.2 法规与标准文件..................................................................................302 1. 项目背景与目标 响应滞后，以及业务流程自动化程度不足造成的运营成本居高不 下。以某股份制银行 2023 年内部数据为例，其信用卡业务客服中 心日均处理查询类工单 12,000 件，其中 68%为标准化问题，但平均 响应时间仍达到 4.7 分钟，人工成本占比高达业务运营总成本的 39%。 在此背景下，本项目旨在通过深度集成 DeepSeek 大模型技 术，构建新一代金融智能体解决方案，实现三个维度的战略目标：

....................................................................................37 2.2.2 数据清洗与标准化流程................................................................................................ 行业主要痛点可归纳为： - 服务效率瓶颈：人工坐席日均处理咨询量约 50-80 通，高峰时段 响应延迟超过 30 分钟 - 风险管控滞后：车险骗保识别依赖人工审核，误判率高达 18% - 个性化服务缺失：标准化的产品推荐匹配度不足，转化率低于 12% - 运营成本高企：培训新人代理平均投入超 2.3 万元/ 人， ROI 周期 长达 9 个月 技术层面，现有系统存在明显短板：核心业务系统平均年龄达 效率瓶颈与人工依赖 保险业务全链条涉及大量重复性人工操作，核保环节平均需 3-5 个 工作日处理单笔业务，理赔周期普遍超过 72 小时（2023 年银保监 会数据）。代理人 30%以上的工作时间消耗在填写标准化表单上， 而 85%的简单咨询问题仍需人工坐席响应，导致人力资源配置严重 失衡。 数据孤岛与协同障碍 保险公司内部系统通常呈现碎片化状态，典型企业存在 6-8 个独立 业务系统，数据互通

..3 1.1 基本背景··············································································3 1.2 等保标准的演进·····································································4 1.3 规章制度清单··············· 变化分析···································································9 2.3.1 标准未变化的部分·························································9 2.3.2 标准变化的部分····························································9 也是一项事关国家安 全、社会稳定的政治任务。通过开展等级保护工作，发现企业网络和信息系统与国 家安全标准之间存在的差距，找到目前系统存在的安全隐患和不足，通过安全整改， 提高信息系统的信息安全防护能力，降低系统被各种攻击的风险。 3 智安网络等级保护安全防御体系方案 1.2 等保标准的演进 信息等级保护制度是国家信息安全保障工作的基本制度、基本策略和基本方法， 是促进信息化健康发展

、建立健全农业农村数据采集体系、天空地一体化观测网络、农业农村基础数据资源体系。 促进农业生产经营数字化转型，提升管理服务的数字化水平，大幅提升农业数字经济比重， 完善乡村数字治理体系。 2 、具体建设要求：推动高标准农田数字化，构建“天 - 地 - 人 - 机”一体化的大田物联网测控 体系，大力推广测土配方施肥、水肥一体化精准灌溉等智能化技术和装备；建设农业综合信 息服务平台，全面提供农业政策法规、市场动态、专家咨询、农技普及等信息服务，提升农 从而实现农业生产 投入品、经营性服 务的集约，减少中 间环节，提高产业 链信息、资金等流 转效率，降低成本， 提高农产品附加值， 增加产业链整体收 益； 通过减少中间环节， 控制产出品初步标准 化，结合政府背书形 成特色作物区域统一 交易，从而实现定价 权获取，从交易环节 获得溢价收益，增加 区域农产品竞争力； 通过平台与农业产业深度结合实现全产业服 务打通，从而在服务过程中获得包括生产者、 预期收益：管理到位、产品 增值、农民增收、产业升级 充分积累和挖掘数字资产价值，通过运营实现数据资产增值，促进产业提质增效 数字农业发展路径 农业核心问题：缺乏有效的产业协同 产业化程度低 产业附加值低  标准化、组织化、规模化程度低， 农业产业整体呈现“小、散、弱”；  生产、加工、销售一体化水平低， 产前、产中、产后衔接不紧密；  “ 大资源、小产业、弱效益”问题突 出；  金融资源与产业资源错配：农民和