短 60%以上。例如，某股份制银行试点显示，模型对小微企业贷 款 申请的字段提取准确率达 98.7% ，审批时效从 3 天压缩至 2 小 时。 - 合规检查：实时监控交易流水，自动识别异常模式（如高频小额 转账），生成可疑交易报告。模型可动态学习最新反洗钱规则，减 少人工复核量 30%-40%。 文档处理 针对银行日均处理超万份文档的痛点，大模型提供以下解决方案： 准 确率 召回率 F1 值 合同条款解析 12,000 条 91.3% 89.7% 0.90 客户投诉分类 8,500 条 94.2% 93.1% 0.94 交易流水摘要生成 15,000 条 88.6% 86.9% 0.88 对话系统表现突出，支持最长 32 轮次的上下文保持，在银行 场景测试中对话连贯性评分达 4.8/5.0。模型通过动态记忆网络实 ：每节点配置 4×A100 80G 显卡，支持 FP16 精度推理，建议部署 Kubernetes 集群实现弹性扩 缩容 o 内存需求 ：每个实例需预留 10GB 系统内存用于预处 理/后处理流水线 o 网络带宽 ：在 RAG 场景下需保证至少 5Gbps 的向量数 据库访问带宽 3. 成本优化策略 推荐采用混合精度量化技术（FP16+INT8），可使显存需求 降 低

Finance 智能质检流程 录音转 化文本 数据 44F1C5FD-87F3-4AAC-A53 -6CDAEE9E546A 质检报表 人工复核 关联 类型 进线 流水 号 进线 流水 号 标 [ 服务开始 时 签 [间 2018-07-30 15:57:44 智能质检引擎 在线客服 质检模型 金融鑫服投诉质 检方案 ( 人工 ) FCBE94BE-743B-4F08-AA/

识别、异常检测和预测分析，能够显著提升税务稽查的工作效率和 准确性。 DeepSeek 的技术架构主要分为三个层次：数据层、分析层和 应用层。数据层负责采集和存储来自多种渠道的税务数据，包括企 业财务报表、税务申报记录、银行流水等。分析层通过机器学习算 法对数据进行深度挖掘，识别潜在的税务风险和违规行为。应用层 则将这些分析结果直观地展示给稽查人员，并提供可操作的解决方 案和建议。 平台的优势在于其强大的数据处理能力和智能化的分析手段。 在税务稽查中，DeepSeek 的大数据分析支持功能通过对海量 税务数据的深度挖掘与分析，有效提升了稽查工作的精准性和效 率。首先，DeepSeek 能够整合多源数据，包括税务申报数据、银 行流水、企业财务信息等，构建全面的纳税人画像。通过对历史数 据的分析，系统能够识别出潜在的异常模式，如收入与支出不匹 配、申报数据与行业平均水平偏差较大等。这些异常点可自动生成 预警信号，为稽查人员提供优先核查的线索。 需要明确数据来源的多样性。税务数据主要来源于税务机关内部系 统（如金税三期系统）、企业申报数据、银行交易记录、发票信息 以及其他第三方平台（如电商平台、物流平台等）。这些数据涵盖 了纳税人基本信息、财务报表、交易流水、税务申报记录等多个维 度，为稽查提供了丰富的基础素材。 数据的采集过程需要遵循严格的规范，确保数据的完整性和一 致性。首先，通过 API 接口或数据导出工具，从税务机关内部系统 获取纳税人

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首先，内部数据是评估的基础。这些数据主要来源于金融机构 的核心业务系统，包括客户基本信息、历史贷款记录、还款行为、 账户余额、交易流水等。这些数据具有高度的准确性和实时性，能 够为模型提供最直接的参考依据。例如，客户的还款记录可以直观 反映其信用状况，而账户余额和交易流水则有助于评估其财务健康 状况。 其次，外部数据来源大大扩展了数据维度和深度。这部分数据 包括但不限于： - 征信机构提供的信用报告，涵盖个人或企业的信 通常存储在关系型数据库中，易于处理和分析； - 非结构化数据： 如客户的社交媒体内容、图像视频数据、文本评论等，这些数据需 要通过自然语言处理（NLP）和图像识别技术进行预处理和特征提 取； - 时序数据：如客户的交易流水、还款记录等，这些数据具有 时间维度，需要通过时间序列分析方法进行建模。 为了确保数据的一致性和有效性，DeepSeek 方案采用了一套 完整的数据清洗和标准化流程。例如，对于缺失值，采用多重插补

技术栈包含三个关键层次： 底层计算架构采用混合并行训练框架，支持千亿级参数规模的 分布式训练。具体实现上，模型通过张量并行（Tensor Parallelism）将参数矩阵拆分到多个 GPU 设备，同时结合流水线 并行（Pipeline Parallelism）划分网络层到不同计算节点，显著提 升训练效率。例如，在理赔案件文本分析任务中，模型可在 128 块 A100 GPU 集群上实现每小时 2.5PB  质量监控：基于预定义 198 项校验规则实现自动化数据清洗  安全脱敏：对 PII 字段实施 AES-256 加密+动态令牌化处理 智能引擎层以 DeepSeek 模型为核心构建多任务处理流水线， 模型服务采用容器化部署，单个实例资源配置为 16 核 CPU/64GB 内存/2 颗 NVIDIA A100 GPU。关键性能指标包括：医疗票据识别 准确率≥98.7%，责任判定 F1-score 等关键字段。以下为典型的结构化数据示例： 数据类别 字段示例 数据特征 保单信息 保单号、险种代码、免赔额 高完整性，强业务关联性 理赔记录 案件状态、赔付金额、拒赔原因代 码 时效性强，存在状态变更流水 客户画像 信用评分、历史索赔频率、欺诈标 记 需跨业务周期聚合计算 非结构化数据则涵盖理赔过程中的文本、图像和音视频文件， 例如客户提交的索赔申请书（PDF/扫描件）、事故现场照片 （

数据 集成 元数据管理 数据质量管理 数据标准管理 数据血缘管理 数据安全总览 敏感数据识别/脱敏 数据分类分级 权限控制 数据审计 建模研发 编码研发 资源及函数管理 执行流水管理 优先级管理 业务隔离 调度监控预警 数据 服务 中心 指标 资产 中心 数据 资产 管理 中心 数据 质量 管理 中心 应 用 层 数 据 湖 ADS （应用数据层） DM+TDM 创新点 建设了总务部数字工作台，包含了大数据概览，地图概览，监控列表，风险列表和日程信息等模块， 汇总了各个业务平台的核心指标，如能源统计，实时监控，服务反馈，餐饮运营等。 其中针对用水、用电、交易流水、公寓考勤、舆情等风险业务做了数据监控预警，通过异常标记和 消息推送的方式及时跟进异常风险。 实现业务全方位管理，在平台上线前，用水、用电、公寓、餐厅等平台之间数据独立在各系统当中， 解决多系统数据的整合。 餐饮看板通过涨价告警，淘汰预判等经营分析辅助业务人员了解餐厅经营状况，及时发现异常处理问 题；同时，通过五元套餐消费情况可以帮助学工部门了解学生生活状况，助力学生管理工作提升。 场景价值 针对性汇总出整体流水情况，并且可以根据不同渠道的销售情况进行定位分析。 0 1 通过在 FR 填报中绑定每个档口对应的卡机端号，汇总数据到 FDL 中，通过 BI 呈现出来每个档口的一卡通的销售额数据。 02 餐